第四章 电子商务网站在线评论信息质量评价指标体系构建
4.1 评价指标构建依据及原则
4.1.1 评价指标构建依据
根据第三章在线评论信息质量的定义、评论信息质量研究模型的构建，分析得出信息质量是一个多维度的概念。由于各领域学者们由于研究角度选取有所不同，或者是研究情景的差异，其对信息质量进行评价时选用的指标也不尽相同。
那么针对在线评论信息质量高低衡量应选取哪些方面作为评价指标呢？本章基于相关学者对信息质量研究构建的相关指标基础上，从前文对用户在线评论信息质量研究模型角度出发，构建本文用户在线评论信息质量评价指标。笔者对现有文献中一部分针对在线评论信息质量评价指标研究结果进行了整理（见表 4.1）。
4.1.2 评价指标构建原则
在借鉴现有国内外学者对在线评论信息质量研究的基础上，基于用户在线评论质量研究模型，将其划分为三个维度，包括在线评论内容、在线评论可信性、评论者自身特性，以此构建评价指标体系。主要遵循以下几个原则：
1. 合理性
评价指标的选取应具有合理性，即有参考依据，本文从大量的相关研究文献中选取适合本文研究的评价指标，使评价指标体系具有一定的合理性。
2. 全面性
本文以信息采纳模型和精细加工选取对电子商务网站在线评论信息的质量评估指标，可以从信息采纳这个角度更全面地把握信息评论的实际价值，从另一个角度来看，也是对直接或间接影响商家信誉度的相关因素分析的过程。
3. 科学性
电子商务网站在线评论信息质量的每个指标都要具有明确的含义，指标的选择必须建立在科学的基础上，可以直接或间接地反应出不同信息评论的特征，并且能搞表达电子商务网站在线评论的真实特点及核心价值，如果指标不具有科学性，评价结果也将会缺乏参考价值，评估工作将失去意义。
4.2 评价指标体系
一级指标的构建，主要依据前文所阐述的信息传播模型将信息传播过程进行划分，构成一级评价指标，分为信息源、信息栈以及信息用户三个方面。从该三个角度出发，将产品信息传播过程以及在线评论信息传播两种信息的传播过程分别考虑，产生二级指标：商家信息、产品信息、电子商务平台、在线评论系统、消费者特性、消费者评论。并根据主客观因素将二级指标进行进一步的划分，得到三级指标，如表 4.2 所示。
4.2.1 在线评论内容
1. 全面性
在线评论内容的全面性主要是指，评论内容是否全面地涉及消费者关注的信息评价，主要分为四种信息，产品属性、产品的使用体验、商家的服务评价以及物流服务。从产品的属性和使用体验中，消费者可以参考该商品是否适用于自己，功能是否能满足自己的需求，缺点是否在自己的容忍程度内等等信息，商家的服务评价和物流评价，可以为消费者提供服务水平的参考，帮助消费者决定是否选择在该商家购买产品。
2. 相关性
在线评论内容的相关性主要是指评论内容本身是否存在大量的无关信息，降低消费者的阅读效率。本文将其划分为三个评价指标，分别是内容相关、品牌相关和语言相关。内容相关主要指评论内容是否与产品本身或使用有关，若存在大量无关信息会严重影响评论的质量；品牌相关是指评论中是否涉及其他品牌的相关评论，如果存在即存在广告嫌疑或者诋毁的嫌疑，都会使消费者的信任大打折扣；语言相关是指，评论中不含有大量的无关数字、字母或符号。
3. 易理解性
在线评论内容的易理解性指的是评论内容能便于消费者理解，主要从三个方面衡量，通俗性、规范性和条理性。通俗性主要指评论信息中没有大量的专业性词汇，便于读者理解；规范性主要指评论内容用词，无网络用语或歧义句；条理性主要指的是评论内容有一定的条理性，断句规范，便于读者理解。
4.2.2 在线评论可信性
1. 评论内容可信性
评论内容可信性主要分为两个衡量指标，一是情感倾向特征：评论中的的评价词是否全部为正面评价或是全部为负面评价，或是既包括正面评价词又包括负面评价词，正负面评价词都包括的评论会被视为能客观评论产品的评论，可信度会相对其他两种更高。另外评论内容是否使用强烈的感情词语，强烈的褒扬或是强烈的贬低都会导致消费者的不信任。二是时效性特征：是指发布时间较新的评论信息，此类评论信息发布者是刚刚购买过某类产品的消费者，比较贴近产品现有状况，参考价值较发布时间过久远的内容而言，更具有参考价值。关于信息的效用，除了要满足用户的实际需要，而且还要在一定的时间范围内，超出一定的时间限制，信息可能就不具有使用价值了。
2. 电商平台可信性
电子商务平台是信息的传播载体，其可信度直接影响消费者对所获取信息的信任度。笔者将其划分三个三级指标：安全性、权威性、功能性。第一，安全性：网站平台的安全性是网站建设和运行过程中应该充分考虑的重要问题，特别是对于电子商务此类广泛涉及消费者个人信息及资金账户安全问题的网站而言。在电子商务网站中，安全性首先指交易过程中资金的安全性，即资金不易被恶意盗用，有一定的安全保障，网站的安全性高低，直接影响消费者对此网站的信任度，进而影响商品及其商品评价的信任度。其次是信息交互过程中，消费者的个人隐私安全，一方面，电商网站逐步开始施行实名制，网站是否能保证每一位消费者的个人信息不会被商家或其他盈利机构恶意盗取，也是衡量信息栈质量的重要标准。最后，在信息交互过程中信息的安全，是否能够做到不易丢失、不以篡改等。
第二，权威性：不同的电子商务网站，受多种因素的影响知名度有着一定的差异，消费者往往在选购商品时会更加倾向于知名度较高，更具有权威性的电子商务网站，而不会选择知名度过低的电商网站进行购买行为。第三，功能性主要指评论系统是否具备可以按时间、评分高低或是评论者等级等条件排序或筛选的功能。
若是评论系统具备类似的功能会使消费者极大程度上提高获取有用信息的效率，提高对该网站的信任度。
3. 评论者可信性
评论者作为评论内容的生成者，其可信性直接关系到消费者对评论内容质量的评判。由于网络购物的特殊性，消费者对评论者的信息获取有一定的困难性，只能依照信誉等级进行评判，另外一些电子商务网站给为评论者提供了匿名评论的功能，虽然在一定程度上保护了评论者的安全与隐私，但同时也使得别有用心者利用匿名评论发表不是评论，混淆视听。因此本文从评论者等级和匿名性两个方面进行指标的构建。首先信誉等级，不同的电子商务网站会根据网站用户注册的时长、购买的次数、评论的内容等方面综合考虑，得出的信誉等级，因此信誉等级高的用户的评论信息会对消费者产生更大的影响，换言之，消费者往往会更加相信信誉等级高的用户进行的评论。另外针对匿名评论的评论内容，消费者的信任度会随之降低，因此本文从匿名性和评论者等级两个方面构建评论者可信性评价指标。
4.2.3 评论者自身特性
1. 评论者用户特征
用户习惯，指消费者阅读商品信息的习惯和评论习惯，偏好阅读文字或者图片，是否有留意到商品规格的相关信息，阅读的详细程度直接影响商品信息获取的全面性，进而影响对商品的判断，产生不客观的评价，另一方面有些偏向发布较长的评论信息，而有些用户偏向于发布较为简洁的信息，这都对信息的有用性产生影响。用户偏好，指每个人对颜色、规格、品牌、材质等会有特殊的喜好或厌恶，因主观的某些爱好，会影响消费者对评论信息的客观判断。购买需求，针对不同的产品，不同的消费者会有不同的购买需求。某些消费者较看重产品的质量和性价比，而对颜色外观等没有特殊要求，那么过多地涉及外观颜色的评论内容，对该消费者的参考价值是较低的，而相应地此类评论信息对与此消费者而言质量也是偏低的，所以购买的需求影响着评论信息对于此类消费者的质量。专业知识背景，是指评论者的学历，学识方面对信息知识的储备，因个人性别、学历、专业背景、文化背景等主观差异，对生成的评价内容产生差异。
2. 评论者信息素养
评论者信息素养主要分为三个方面，信息规范意识、信息技术能力、信息知识。信息规范意识主要是道德层面上来看，评论者道德意识较强，有较高的信息素养便不会随意发布虚假宣传或恶意诋毁的信息；信息技术能力主要指评论者可以掌握信息发布工具等技术层面的应用，能高效的发布评论信息；信息知识主要指评论者自身具有一定的信息理解能力、信息处理能力以及信息生成能力，这些能力都在一定程度上影响着评论信息的质量高低。
4.3 评价方法及过程
4.3.1 评价方法
本文选用层次分析法对电子商务网站在线评论信息质量进行测评。有效地将定性分析与定量分析相结合，应用简单、方便理解、具有较强的实用性。它把决策的思维过程数学化，从而将无结构特性的复杂问题简单化，尤其适合人的定向判断起重要作用、决策结果难于直接准确计量的场合[27].因此，对在线评论信息这种主观意向较强的评价更为适用。主要步骤如下：首先，构建判断矩阵；其次，计算权重；最后，准确性和可靠性检验。
4.3.2 评价指标权重设计
1. 构建判断矩阵
本文选用问卷调查的方法依照 1-9 比率标度法构造判断矩阵，如表 4.3 所示。
选取 50 名网购经验丰富的志愿者进行，被调查者根据自身网购经验以及对在线评论信息质量衡量的标准进行两两比较打分，建立 T-Pn、P1-An、P2-An、P3-An、P4-An、A1-Bn、A2-Bn、A3-Bn、A4-Bn、A5-Bn、A6-Bn、A7-Bn、A8-Bn 的判断矩阵（见表 4.4--表 4.15）。
2. 指标权重确定
根据上文对判断矩阵的构建，依次算出各级指标权重，汇总如表 4.16 所示。
3. 一致性检验
为保证数据的准确性和可靠性，本文对最终计算结果进行一致性检验。
当 CR<0.1 时，一般认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当的修正。
4. 合成权重计算
通过对各指标合成权重的计算（见表 4.20），我们发现合成权重排名前五的指标分别是：产品属性、使用体验、评论者的信誉等级、用户自身需求和服务评价指标所占权重最高，是评论信息质量高低的重要判断标准。其中三项属于在线评论内容中的全面性的，因此，加强评论信息内容的全面性是提升在线评论信息质量重中之重。
