体验型产品与搜索型产品在线评论的差异性分析
互联网的匿名性和开放性对传统商业信用提出了新的要求。在线评论是指网购消费者通过购物网站提供的在线信誉系统分享其关于卖家、产品或效劳的经验与观点。网络购物存在信息不对称，消费者在做出购置决策前需要搜集信息以降低风险。在线评论为消费者提供了产品和效劳信息的交流平台，有助于消费者做出正确的购置决策。目前淘宝网上采用的方法是分为三个评论等级，好评、中评、差评。通过好评在整个评论值的比率给所有店铺标明好评率，还有店铺动态评分，包括物品状况，效劳态度，发货速度。消费者在购置前，除了关注店铺的这些评分外，还会浏览其他购置者留下的评论信息，尤其是一些文字评论，会影响到消费者的购置决策。数据说明，每天淘宝网上会诞生大约320万条评论信息。对这些信息的甄别处理，有助于购物过程的顺利进行。基于此，本文利用淘宝网的在线评论信息，对被评论的产品进行分类，探讨不同类型产品在线评论的差异性。
一、 在线评论的产品分类与分析指标
在线评论的产生与信息质量受到多种因素影响。产品属性是一项重要影响因素。根据消费者
互联网的匿名性和开放性对传统商业信用提出了新的要求。在线评论是指网购消费者通过购物网站提供的在线信誉系统分享其关于卖家、产品或效劳的经验与观点。网络购物存在信息不对称，消费者在做出购置决策前需要搜集信息以降低风险。在线评论为消费者提供了产品和效劳信息的交流平台，有助于消费者做出正确的购置决策。目前淘宝网上采用的方法是分为三个评论等级，好评、中评、差评。通过好评在整个评论值的比率给所有店铺标明好评率，还有店铺动态评分，包括物品状况，效劳态度，发货速度。消费者在购置前，除了关注店铺的这些评分外，还会浏览其他购置者留下的评论信息，尤其是一些文字评论，会影响到消费者的购置决策。数据说明，每天淘宝网上会诞生大约320万条评论信息。对这些信息的甄别处理，有助于购物过程的顺利进行。基于此，本文利用淘宝网的在线评论信息，对被评论的产品进行分类，探讨不同类型产品在线评论的差异性。
一、 在线评论的产品分类与分析指标
在线评论的产生与信息质量受到多种因素影响。产品属性是一项重要影响因素。根据消费者
是否能够在购置前获得产品质量的客观评估程度，可以将产品分为搜索型产品和体验型产品。搜索型产品是那些主要属性可以通过可获得的信息来客观评估，消费者在购置前对商品的质量就能够了解的产品，例如数码相机、平板电脑、品牌手表。体验型产品那么在使用之前很难获得它的质量信息，产品性质是主观的，且难以比拟，需要个人感官意识进行评论和衡量，例如，餐饮美食、彩妆、童鞋等。
本文将获得评论的产品分为体验型产品与和搜索型产品加以分析，原因在于购置前对产品质量、购置过程的了解将影响到购置后消费者的满意度水平，进而影响到评论意愿和评论内容。目前，各购物平台消费者的评论内容主要包括：①商品信息：将所购置的商品与购物网站中所描述的商品信息进行比拟，如商品的尺寸、外观、价格、性能等；②购物体验：将消费者在交易过程中的实际体验，如交易流程的简单化、方便性，效劳态度、售后效劳等与网站上所承诺的比拟；③支付方式和配送方式：评论所选择的支付方式的平安性以及送货速度、商品到达时的损坏程度等。④购物平台：对网站的促销活动，对网站信息的可靠性及丰富程度等方面做出评论。
这些评论内容的产生受到产品属性的影响。本文将采用以下指标分析不同类型产品在线评论的差异性。
本文将获得评论的产品分为体验型产品与和搜索型产品加以分析，原因在于购置前对产品质量、购置过程的了解将影响到购置后消费者的满意度水平，进而影响到评论意愿和评论内容。目前，各购物平台消费者的评论内容主要包括：①商品信息：将所购置的商品与购物网站中所描述的商品信息进行比拟，如商品的尺寸、外观、价格、性能等；②购物体验：将消费者在交易过程中的实际体验，如交易流程的简单化、方便性，效劳态度、售后效劳等与网站上所承诺的比拟；③支付方式和配送方式：评论所选择的支付方式的平安性以及送货速度、商品到达时的损坏程度等。④购物平台：对网站的促销活动，对网站信息的可靠性及丰富程度等方面做出评论。
这些评论内容的产生受到产品属性的影响。本文将采用以下指标分析不同类型产品在线评论的差异性。
主动评论率：主动评论数/评论总数。一些消费者完成购物后，不会主动评论。在这种情况下，确认收货后14天，如果买家没评论，系统默认给出评论。系统默认的评论与卖家给买家的评论有关，如果卖家给买家好评，那么系统默认的评论也是好评，如果卖家给买家中评或差评，那么统默认的评论也是中评或差。主动评论数不包括系统默认的评论数，因此主动评论率可以测算消费者购物后的主动评论参与率。
有效评论率，评论内容大于2个字的评论数/评论总数。在淘宝的评价系统中，消费者除了可以直接点击选项外，还可以文字方式留下评论内容。本文将评论内容大于2个字的评论定义为有效评论，而将“好〞、“顶〞诸如此类的评论排除出有效评论。这一指标用来衡量消费者在线评论的投入程度，以及提供信息的有效性。
个性化评论率：个性化评论数/主动评论数。对于购置的产品，淘宝网提供了个性化评价内容。例如，童装的个性化评价标签有是否合身、宝宝性别、宝宝生日；洗护清洁剂的个性化评价标签有气味、光泽度、滋润度、顺滑度。洗衣机的个性化评价标签有静音、洗净度、节水、性价比。针对这些个性化标签，消费者可以做出相应的评论。所以，个性化评论率可以反映评论的质量的和评论信息的完备性。
个性化评论卖家覆盖度：有个性化评论的卖家数/有评论的卖家数。其中“有评论的卖家数〞
有效评论率，评论内容大于2个字的评论数/评论总数。在淘宝的评价系统中，消费者除了可以直接点击选项外，还可以文字方式留下评论内容。本文将评论内容大于2个字的评论定义为有效评论，而将“好〞、“顶〞诸如此类的评论排除出有效评论。这一指标用来衡量消费者在线评论的投入程度，以及提供信息的有效性。
个性化评论率：个性化评论数/主动评论数。对于购置的产品，淘宝网提供了个性化评价内容。例如，童装的个性化评价标签有是否合身、宝宝性别、宝宝生日；洗护清洁剂的个性化评价标签有气味、光泽度、滋润度、顺滑度。洗衣机的个性化评价标签有静音、洗净度、节水、性价比。针对这些个性化标签，消费者可以做出相应的评论。所以，个性化评论率可以反映评论的质量的和评论信息的完备性。
个性化评论卖家覆盖度：有个性化评论的卖家数/有评论的卖家数。其中“有评论的卖家数〞
指消费者留下了评论的卖家数，包括淘宝网的默认评论。“有个性化评论的卖家数〞是消费者留下了个性化评论的卖家数。这个指标测算受到评论的卖家中，获得个性化评论的卖家占比。
个性化评论买家覆盖度：有个性化评论的买家数/写评论的买家数。其中“写评论的买家数〞指但凡写过评论的买家数目，不管评论字数有多少，“有个性化评论的买家数〞是参与了个性化评论的买家数。这个指标测算在写过评论的买家中，留下了个性化的评论买家占比。
二、 在线评论的差异化分析
本文选取了2021年8月19日到2021年2月19日6个月中的评论数据，评论总数共231 112 200条，涉及住宅家具、床上用品、大家电等28个一级类目，127个叶子类目。例如，一级类目大家电包括洗衣机、燃气灶、冰箱、电视机等四个叶子类目。本文将127个叶子类目产品分为搜索型产品和体验型产品。搜索型产品共30个类目，主要包括洗护清洁剂、数码相机、平板电脑、品牌手表、大家电等。体验型产品共97各类目，主要包括住宅家具、童装、特价酒店、女士内衣、餐饮美食等。通过对在线评论相关指标的方差分析，得到以下几点结论。
搜索型产品的主动评论率高于体验型产品。如表1所示，运用评论数据，根据公式测算出12
个性化评论买家覆盖度：有个性化评论的买家数/写评论的买家数。其中“写评论的买家数〞指但凡写过评论的买家数目，不管评论字数有多少，“有个性化评论的买家数〞是参与了个性化评论的买家数。这个指标测算在写过评论的买家中，留下了个性化的评论买家占比。
二、 在线评论的差异化分析
本文选取了2021年8月19日到2021年2月19日6个月中的评论数据，评论总数共231 112 200条，涉及住宅家具、床上用品、大家电等28个一级类目，127个叶子类目。例如，一级类目大家电包括洗衣机、燃气灶、冰箱、电视机等四个叶子类目。本文将127个叶子类目产品分为搜索型产品和体验型产品。搜索型产品共30个类目，主要包括洗护清洁剂、数码相机、平板电脑、品牌手表、大家电等。体验型产品共97各类目，主要包括住宅家具、童装、特价酒店、女士内衣、餐饮美食等。通过对在线评论相关指标的方差分析，得到以下几点结论。
搜索型产品的主动评论率高于体验型产品。如表1所示，运用评论数据，根据公式测算出12
7个产品类目的主动评论率均值为0.750 4。其中，搜索型产品的主动评论率均值为0.859 5，标准差为0.079 5。体验型产品的主动评论率均值为0.716 7，标准差为0.085。这意味着在购物完成后，有75.04%的消费者会主动进行在线评论。其中，搜索型产品的消费者，有85.95%会主动进行在线评论。体验型产品的消费者，有71.67%会主动进行在线评论。通过方差分析，发现搜索型产品的主动评论率显著高于体验型产品。
消费者在搜索信息时会主动查电商及商品的评论信息，希望得到借鉴信息，但是在购物完成后不是所有消费者都能主动进行信息评论。不同类型产品的主动评论率表达了消费者不同的评论意愿。对于搜索型产品，消费者在购置前就能通过搜集信息来客观了解分析产品的质量，所以消费者对这类产品在购置前的感知和购置后的实际使用效果差异较小，如数码相机。对于体验型产品，那么恰好相反，产品的实际效用与预期价值容易存在较大差异，如餐饮美食。这种差异会激发消费者的评论意愿。所以，一般而言，体验型产品的主动评论率会高于搜索型产品。但是，本文的数据分析结论恰好与此相反。原因在于相对于体验型产品而言，搜索型产品价格较高，如3C产品， 多为耐用性消费品，使用周期长，购置频率低，持续购置能力低。销售只是完成购物消费过程的一个环节，多数产品需要后续效劳支持。除产品价格因素外，消费者也注重购物的便捷性及相关效劳。这些因素会影响
消费者在搜索信息时会主动查电商及商品的评论信息，希望得到借鉴信息，但是在购物完成后不是所有消费者都能主动进行信息评论。不同类型产品的主动评论率表达了消费者不同的评论意愿。对于搜索型产品，消费者在购置前就能通过搜集信息来客观了解分析产品的质量，所以消费者对这类产品在购置前的感知和购置后的实际使用效果差异较小，如数码相机。对于体验型产品，那么恰好相反，产品的实际效用与预期价值容易存在较大差异，如餐饮美食。这种差异会激发消费者的评论意愿。所以，一般而言，体验型产品的主动评论率会高于搜索型产品。但是，本文的数据分析结论恰好与此相反。原因在于相对于体验型产品而言，搜索型产品价格较高，如3C产品， 多为耐用性消费品，使用周期长，购置频率低，持续购置能力低。销售只是完成购物消费过程的一个环节，多数产品需要后续效劳支持。除产品价格因素外，消费者也注重购物的便捷性及相关效劳。这些因素会影响
到消费者的购物满意度，并激发消费者的在线评论热情。 此外，主动评价率的不同也和平台的推动力度有关。交易完成后，评论页面会主动引导消费者进行在线评论。一些搜索型产品的在线评论本钱比拟低，由于产品的标准化程度比拟高，如 ，产品属性可以比拟容易的描述出来，对这类产品的评论主要是点击及简单的字符评论，评论过程比拟简单，所以主动评论率较高。
搜索型产品的有效评论率高于体验型产品。有效评论率测算评论内容大于2个字的评论数在评论总数中的占比。127个产品类目的有效评论率均值为0.430 0。其中，搜索型产品的主动评论率均值为0.515 0，标准差为0.076 4。体验型产品的主动评论率均值为0.403 7，标准差为0.108 3。这意味着在购物完成后，在进行了在线评论的消费者中，有43.00%的人通过输入文字进行了在线评论，且输入文字数大于等于2个。其中，进行了在线评论的搜索型产品的消费者，有51.50%进行了有效评论。在进行了在线评论的体验型产品的消费者，有40.37%进行了有效评论。通过方差分析，发现搜索型产品的主动评论率同样显著高于体验型产品。
这一结论与上一个分析结果保持一致。原因也是类似的。体验型产品的消费预期差异大，一旦出现与消费预期不一致，高出期望或低于期望的消费结果，消费者参与评论的积极性
搜索型产品的有效评论率高于体验型产品。有效评论率测算评论内容大于2个字的评论数在评论总数中的占比。127个产品类目的有效评论率均值为0.430 0。其中，搜索型产品的主动评论率均值为0.515 0，标准差为0.076 4。体验型产品的主动评论率均值为0.403 7，标准差为0.108 3。这意味着在购物完成后，在进行了在线评论的消费者中，有43.00%的人通过输入文字进行了在线评论，且输入文字数大于等于2个。其中，进行了在线评论的搜索型产品的消费者，有51.50%进行了有效评论。在进行了在线评论的体验型产品的消费者，有40.37%进行了有效评论。通过方差分析，发现搜索型产品的主动评论率同样显著高于体验型产品。
这一结论与上一个分析结果保持一致。原因也是类似的。体验型产品的消费预期差异大，一旦出现与消费预期不一致，高出期望或低于期望的消费结果，消费者参与评论的积极性
应该高于搜索型产品。但由于平台推动力度等原因，如送礼物、打折，举办与评论相关的竞赛活动，一些搜索型产品获得更多的有效评论。此外，一些体验型产品如女装款式多样，消费者偏好十分个性化，因此对客观描述造成一定困难，这也导致了有效评论率偏低。
3. 体验型产品的个性化评论率高于搜索型产品。个性化评论率测算了个性化评论数在主动评论数中的占比。分析结果说明，127个产品类目的个性化评论率均值为0.662 3。其中，搜索型产品的个性化评论率均值为0.539 3，标准差为0.133 5。体验型产品的个性化评论率均值为0.700 4，标准差为0.250 5。这意味着在主动进行在线评论的消费者中，有66.23%的人进行了个性化评论。其中，对于搜索型产品，在主动评论的消费者中，有53.93%的人进行了个性化评论。对于体验型产品，在主动评论的消费者中，有70.04%的人进行了个性化评论。方差分析说明，体验型产品的个性化评论率显著高于搜索型产品。
这一结论与常规判断相符。体验型产品更具有个性化内容。如男鞋的个性化评价内容有脚长、脚宽。女装的个性化评价内容有买家身高、买家体重。车饰品的个性化评价内容有车子品牌、车系、车型等。相对而言，搜索型产品的型号、类别等特征更具标准化。消费者个性化特征对购物满意度的影响要低于体验型产品。例如，消费者对服装的消费要比对 更
3. 体验型产品的个性化评论率高于搜索型产品。个性化评论率测算了个性化评论数在主动评论数中的占比。分析结果说明，127个产品类目的个性化评论率均值为0.662 3。其中，搜索型产品的个性化评论率均值为0.539 3，标准差为0.133 5。体验型产品的个性化评论率均值为0.700 4，标准差为0.250 5。这意味着在主动进行在线评论的消费者中，有66.23%的人进行了个性化评论。其中，对于搜索型产品，在主动评论的消费者中，有53.93%的人进行了个性化评论。对于体验型产品，在主动评论的消费者中，有70.04%的人进行了个性化评论。方差分析说明，体验型产品的个性化评论率显著高于搜索型产品。
这一结论与常规判断相符。体验型产品更具有个性化内容。如男鞋的个性化评价内容有脚长、脚宽。女装的个性化评价内容有买家身高、买家体重。车饰品的个性化评价内容有车子品牌、车系、车型等。相对而言，搜索型产品的型号、类别等特征更具标准化。消费者个性化特征对购物满意度的影响要低于体验型产品。例如，消费者对服装的消费要比对 更
具个性化特征。体验型产品的这种满足个性化需求的特征对卖家的产品定位等更具影响力。
同时可以发现，依然有一局部消费者没有提供个性化评论。这要受到多种因素影响。评论界面是否友好，容易操作，评论内容是否清晰，便于填写。评论内容是否在涉及隐私，如内衣的个性化评论内容有上胸围、下胸围，童装有宝宝性别、生日。对于这类信息，消费者一般不愿透露。所以，对个性化评论内容的设置也会影响到个性化评论率。
4. 不同类型产品个性化评论的覆盖度没有显著差异。个性化评论覆盖度分别从卖家和买家两个角度加以测算。127个产品类目的个性化评论卖家覆盖度均值为0.777 2。搜索型和体验型产品的个性化评论卖家覆盖度均值分别为0.762 5和0.781 8，标准差分别为0.081 7和0.149 2。这意味着在有评论的卖家中，有个性化评论的卖家占77.72%。对于搜索型产品，有个性化评论的卖家占有评论卖家数的76.25%。对于体验型产品，有个性化评论的卖家占78.18%。方差分析说明，两类产品的个性化评论卖家覆盖度没有显著差异。
127个产品类目的个性化评论买家覆盖度均值为0.507 7。搜索型和体验型产品的个性化评论买家覆盖度均值分别为0.496 9和0.511 0，标准差分别为0.125 5和0.170 2。这意味着在写评论的买家中，留下个性化评论的买家占50.77%。对于搜索型产品，留下个性化评论的
同时可以发现，依然有一局部消费者没有提供个性化评论。这要受到多种因素影响。评论界面是否友好，容易操作，评论内容是否清晰，便于填写。评论内容是否在涉及隐私，如内衣的个性化评论内容有上胸围、下胸围，童装有宝宝性别、生日。对于这类信息，消费者一般不愿透露。所以，对个性化评论内容的设置也会影响到个性化评论率。
4. 不同类型产品个性化评论的覆盖度没有显著差异。个性化评论覆盖度分别从卖家和买家两个角度加以测算。127个产品类目的个性化评论卖家覆盖度均值为0.777 2。搜索型和体验型产品的个性化评论卖家覆盖度均值分别为0.762 5和0.781 8，标准差分别为0.081 7和0.149 2。这意味着在有评论的卖家中，有个性化评论的卖家占77.72%。对于搜索型产品，有个性化评论的卖家占有评论卖家数的76.25%。对于体验型产品，有个性化评论的卖家占78.18%。方差分析说明，两类产品的个性化评论卖家覆盖度没有显著差异。
127个产品类目的个性化评论买家覆盖度均值为0.507 7。搜索型和体验型产品的个性化评论买家覆盖度均值分别为0.496 9和0.511 0，标准差分别为0.125 5和0.170 2。这意味着在写评论的买家中，留下个性化评论的买家占50.77%。对于搜索型产品，留下个性化评论的
买家占写评论买家数的49.69%。对于体验型产品，留下个性化评论的买家占51.10%。方差分析说明，两类产品的个性化评论买家覆盖度没有显著差异，主要的原因在于平台对于消费者参与评论的拉动在两类产品上没有明显差异。在完成交易后，淘宝将通过旺旺等在线工具提示消费者进行评价，另外，一些鼓励消费者评价的措施如评论有礼等，也激发了消费者评论的积极性。
三、 结论与启示
1. 体验型产品卖家应重视在线评论的推介效应。分析结果说明，搜索型产品的个性化评论率均值为0.539 3，体验型产品为0.700 4，体验型产品的个性化评论率高于搜索型产品。对于体验型产品，如女装与餐饮美食，消费者在选购此类产品时，用户体验是最主要的标准，往往也具有高度的个性化彩。此类产品为消费者带来的效用很难用标准化的方式进行概括，产品品种多样，价格透明度低，产业链上游渠道也较为复杂。消费者在选购此类商品时往往需要参考多方意见，精挑细选，不断尝试。还有资料显示，女装、餐饮美食在打听、朋友网店、论坛、博客发文数，及好友数量上都比属于搜索产品的 点卡高，这种区别提示了体验型产品卖家更重视与同行和消费者的互动，也反映了经营或者购置体验商品时面对更多的个性化与多样化需求，需要信息的广泛交流。
三、 结论与启示
1. 体验型产品卖家应重视在线评论的推介效应。分析结果说明，搜索型产品的个性化评论率均值为0.539 3，体验型产品为0.700 4，体验型产品的个性化评论率高于搜索型产品。对于体验型产品，如女装与餐饮美食，消费者在选购此类产品时，用户体验是最主要的标准，往往也具有高度的个性化彩。此类产品为消费者带来的效用很难用标准化的方式进行概括，产品品种多样，价格透明度低，产业链上游渠道也较为复杂。消费者在选购此类商品时往往需要参考多方意见，精挑细选，不断尝试。还有资料显示，女装、餐饮美食在打听、朋友网店、论坛、博客发文数，及好友数量上都比属于搜索产品的 点卡高，这种区别提示了体验型产品卖家更重视与同行和消费者的互动，也反映了经营或者购置体验商品时面对更多的个性化与多样化需求，需要信息的广泛交流。
2. 搜索型产品卖家应重视提高效劳水平。 与数码相机属于典型的搜型产品，产品属性可以比拟容易的描述出来，而且一旦消费者知悉这些属性，实际享受到的产品体验与这些描述之间不会有显著差异。该类产品标准化与同质化程度较高，价格透明，传统线下的宣传较为充分，产业链上游渠道相对简单。选购此类商品的消费者往往不需要在线精挑细选，消费者的选择过程在上线购置之前已根本确定，价格与效劳是更重要的考虑因素。在线评论数据说明，对搜索型产品的有效评论内容，主要聚焦于物流速度、安装效劳质量、退换货效劳等，这在大家电类目尤为突出。由于消费者针对效劳环节更有评论意愿，以至于出现本文分析得到的结果，搜索型产品的主动评论率和有效评论率都显著高于体验型产品。 3. 以多种方式促进在线评论。获得评论的关键是让添加评论尽可能简单，可以给一些提示或者文案，甚至可以给出一两个例如，从而产生一个有效的评价。针对个性化评论内容，应考虑顾客隐私，并采取更简单的方式，设立各种产品选项供用户选择评分。这样就不需要顾客写任何东西，仅仅在一个预设的区域做出一个评分，并答复一个是或者否的问题，从而让用户针对商品轻松地留下评论而不必深思熟虑。为获得有质量的评价，可以邀请用户在一个预先拟定的优劣比拟表单中做选择，允许他们建议添加新的工程，让用户设置他们的档案。这样，个性化评论的内容将更真实可靠。
为提高主动评论率，卖家可以举办与用户评论相关的竞赛活动。买家参与评论可以在下一笔交易中得到优惠。可以通过Email、MSN等聊天工具回访，邀请用户评论。要掌握恰当的回访时间，必须是当产品已经在用户手中，并进行充分使用时，评价邀请会得到更好的结果和高质量的评价内容。对于，如果卖家回复评论并给出解决方案，就可以将转化为正面评价，并提高评论的可行度。
4. 完善在线评论体系。目前，淘宝在信用评价方法的各局部中都对许多细节进行了详细的规定与说明，希望能尽可能涵盖各方面内容，如对买家匿名评价方式及系统默认评价功能的规定，对信用评价修改与删除具体情况的规定，以及对信用评价炒作的规定等。但是，规章制度繁多复杂容易造成查询不便，容易增加市场约束，造成交易者对电子商务提供商的过度依赖。此外，在现行评价系统中，一次一万元的交易与一次一元的交易获得的评论时机都是一样的，信用值的增减也相同，这就造成了信用度的不对等。实际上，信用度高的评价用户做出的评价更具有可信性，对其评价结果应给予更大的重视。但现有的评论体系未能兼顾到这一点。所以，现有评论体系还有待继续完善。
参考文献：
1. Forman C.，Ghose A.， Wiesenfeld B.， Exa- ming the relationship between reviews
4. 完善在线评论体系。目前，淘宝在信用评价方法的各局部中都对许多细节进行了详细的规定与说明，希望能尽可能涵盖各方面内容，如对买家匿名评价方式及系统默认评价功能的规定，对信用评价修改与删除具体情况的规定，以及对信用评价炒作的规定等。但是，规章制度繁多复杂容易造成查询不便，容易增加市场约束，造成交易者对电子商务提供商的过度依赖。此外，在现行评价系统中，一次一万元的交易与一次一元的交易获得的评论时机都是一样的，信用值的增减也相同，这就造成了信用度的不对等。实际上，信用度高的评价用户做出的评价更具有可信性，对其评价结果应给予更大的重视。但现有的评论体系未能兼顾到这一点。所以，现有评论体系还有待继续完善。
参考文献：
1. Forman C.，Ghose A.， Wiesenfeld B.， Exa- ming the relationship between reviews
and sales：the role of reviewer identity disclosure in electronic markets.Information Systems Research， 2021，19：291-313.
2. Mudambi S.， Schuff D.， What makes a hel- pful online review？ a study of customer reviews on Amazon.MlS Quarterly，2021，34：185-200. 查美食食谱
3. Dellarocas， C.， The digitization of word of mouth： promise and challenges of online feedback mechanisms.Management Science，2003，49：1407-1424.
4. 郝媛嫒.在线评论对消费者感知与购置行为影响的实证研究.哈尔滨工业大学博士论文，2021.
5. 张茉，陈毅文.产品类别与网上购物决策过程的关系.心理科学进展，2006，14：433-437.
6. 叶树昱，陈华平，沈祥，李燕.影响顾客网上购物因素的实证研究.预测，2021，：53-58.
基金工程：2021年国家自然科学基金青年工程资助“创意产业融入制造环节的共生演化机制研究〞；2021年华东理工大学培育课题。
2. Mudambi S.， Schuff D.， What makes a hel- pful online review？ a study of customer reviews on Amazon.MlS Quarterly，2021，34：185-200. 查美食食谱
3. Dellarocas， C.， The digitization of word of mouth： promise and challenges of online feedback mechanisms.Management Science，2003，49：1407-1424.
4. 郝媛嫒.在线评论对消费者感知与购置行为影响的实证研究.哈尔滨工业大学博士论文，2021.
5. 张茉，陈毅文.产品类别与网上购物决策过程的关系.心理科学进展，2006，14：433-437.
6. 叶树昱，陈华平，沈祥，李燕.影响顾客网上购物因素的实证研究.预测，2021，：53-58.
基金工程：2021年国家自然科学基金青年工程资助“创意产业融入制造环节的共生演化机制研究〞；2021年华东理工大学培育课题。
收稿20。
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