基于ELM的在线评论有用性影响因素研究——来自服务行业的实证分析

随着在线评论数量的激增,如何从海量评论中获取有价值的信息成为人们网购时面临的新问题。本文从认知理论角度,应用ELM(精细加工可能性模型)分析框架,对大众点评网中服务行业的评论数据进行了实证分析,探讨了在线评论有用性的影响因素,以及它们对评论有用性的作用机理。研究结果表明,评论的显性因素和隐性因素均可能对评论有用性产生作用,并且隐性因素中的评论深度对评论有用性还呈现倒U型关系。此外,服务涉入度对隐性因素与评论有用性的关系具有正向调节作用,但对显性因素,服务涉入度的调节作用并不明显。