0 引言
据CNNIC数据显示：2013年年底中国网民规模已达6.18亿，全年新增网民5358万人，互联网普及率为45.8%;中国网络购物用户规模达3.02亿，网络购物使用率达到48.9%,网络购物逐渐成为国民经济发展中一支重要的力量。在网上购买不熟悉或熟悉的产品时，为降低购买风险，消费者希望能够从购买过同样目标商品的人群里得到相关产品的信息反馈，然后再做出理性的判断和决策。根据CNNIC《2013年中国网络购物市场研究报告》显示，不同年龄代际横向比较来看，“用户评价”因素始终是消费者决策考虑的重要因素[1].
据中国最大的整合提供网络口碑分析工具、社会化商业咨询服务的第三方公司CIC统计：消费者在购买前上网查询其他网友的评论已经成为一种习惯，81.2%的消费者在购买产品之前都会上网查询其他网友对该产品的评论信息。且评论信息对消费者具有很大影响，其中数码产品的影响几率达50%[2].此外，在线点评信息对品牌态度的转变亦有很大影响，正面点评可以使一个品牌实现正向转变（不良品牌态度向正面转变）的几率为50%,而反之则为40%（即负面点评对品牌的负向转变）。由此可见，在线点评同样成为了影响消费者购买决策过程的重要因素，关注与呵护品牌的在线点评已经成为树立良好的品牌形象的必须措施。综上所述，研究在线点评对消费者行为意向的影响机制既是对在线点评作用机制的探讨，也是对新的商业模式和经济行为下如何提高企业效益、实施高效营销的一种探索。
1 理论基础及研究假设
在线点评可以被认为是一种特殊的口碑信息，是网络口碑的一种形式[3].近年来，随着互联网技术和Web2.0技术的高速发展，用户推荐和网民意见在影响消费者决策因素中变得越来越重要，互联网用户所创造的在线点评数量及其影响效应均不断增强，消费者在购买的过程中需要收集不同信息来源的有关产品属性特征的信息和建议，在线点评在消费者决策过程中承担着着越来越重要的作用。
作为信息提供者和建议者，在线点评具有影响消费者决策的能力。一方面，作为信息提供者，在线点评提供的产品类型的信息与商家类似。然而，在线点评提供更多的是消费者导向型的信息，而商家提供更多的是产品导向型的信息，如产品属性、技术规格、产品性能等；另一方面，在线点评是从消费者个人的角度依照使用情况来描述产品的属性以及评估产品的性能。作为建议者，在线点评与传统的口碑传播一样，可以为消费者提供一些有关产品或者商家的建议。
然而，在线点评在可测量性、来源、数量以及可达性等方面与传统口碑呈现不同的特征。在线点评的信息来源主体是热爱在网上发表信息的匿名者。与传统的线下评论相比，在线点评的数量远大于线下点评。而且，在线点评具有高效性，冲破了地域的限制。在线点评也易于被观察到，网上发布评论的数量可以轻松识别。
从传播方向上可以将在线点评分为正面点评和负面点评两种。负面信息给消费者产生的情绪等反应而造成的刺激要强于正面信息。且消费者认为负面信息更具有判断性价值。因此，人们会赋予被评价对象的负面信息更高的权重。根据前景理论，人们对同一单位量的损失时的痛苦感要大大超过获得时的快乐感，因为在价值函数中，损失曲线远陡峭于收益曲线。因此，我们认为负面在线评论对消费者行为意向比正面在线评论具有更大的影响力。
H1:负面在线点评对消费者行为意向的影响强于正面在线点评。
Hobbrook[4]（1978）将口碑信息类型分为客观事实型和主观评价型。客观事实型信息通常是对产品属性进行的客观评价，更多是以客观事实为基础的具体信息，消费者容易形成对该产品的整体认知；主观评价型信息更多是评论者的购买心得和主观情绪的表达，从某种程度上此类信息更具感染力，能有效帮助消费者建立决策信心。所以，当消费者在网上同时接触到关于某产品的客观事实型和主观评价型点评信息时，我们认为后者会对他们的行为意向起到更大的作用。
H2:主观评价型在线点评信息对消费者行为意向的影响强于客观事实型在线点评信息。
另外，与客观事实型点评信息相比，消费者从主观评价型点评信息中产生的产品认知相对模糊，感知不确定性更高，从而使产品的购买感知风险相应提高。而如果消费者接触到的是负面的点评信息，这种不确定性有可能被放大，不购买的可能性大大增强；反之，如果是正面的点评信息，反而会使得消费者的期望值增高，购买的可能性会更大。因此，消费者在主观评价型点评信息的购买情境下，当信息为负面时，消费者会赋予其更高的参考权重。
H3:正面在线点评和负面在线点评对消费者行为意向的影响因其类型而定，主观评价型对消费者行为意向的影响强于客观事实型。
“卷入度”一词通常被用来解释为个人相关性和重要性，许多学者发现卷入度和信息处理之间有着强烈的相关性[5].当卷入度增加时，个人呈现出较强的动机，在信息处理的理解阶段，他们会越发精心地去处理每一个字眼。当卷入度低时，个人便依赖于外围的刺激，比如信息源的可信度、对信息源的赞同、参考群体的数量、问卷中的图片以及图片的吸引力等来做出决策。现有的关于消费者行为学和社会心理学的研究大多集中于“卷入度”是如何在说服性沟通中调节信息处理的类型及数量。这种视角来源于精细加工可能性模型（ELM），该模型有助于解释消费者在跟进在线评论并进行信息处理时如何做出相应的反应，并且很好地解释了消费者态度转变以及增强的过程。该模型受个人信息处理的动机和信息处理的能力两个因素的影响[6].当信息处理的动机和能力都较高时，消费者趋向于遵从核心途径，他们会全面地分析、处理有关对象的大部分或者所有信息。而且当个人卷入度高时，消费者会通过理性认知来判断某个产品或事项的是非曲直。然而，当息处理的动机和能力都较低时，消费者趋向于遵从外围途径，他们并没有对信息进行全面地分析，而且在信息处理的过程中只需付出较小的努力对相关信息进行评估便可以实现态度的转变。在社会心理学中，当一个人处于高卷入度的情况下，同一则信息的内容会显得更有说服性。
H4:在高产品卷入度情境下在线点评对消费者行为意向的影响强于低产品卷入度。
高产品卷入度情境下，消费者面临更高的决策失误风险，而负面信息大多是购后损失的体现，因此，消费者在进行购买决策时会赋予负面信息更多的权重而尽可能的规避决策失误风险。然而，与客观事实型信息相比，主观评价型信息更多为评论者的购后体验。对消费者而言，购买高卷入度、决策失误风险也较高的产品，仅有客观事实信息并不足以成为消费者的购买动力，而前人的购买经验和意见却具有更高的参考价值。
H5:正面在线点评和负面在线点评对消费者行为意向的影响视产品卷入度的高低而定，高产品卷入度情况下的影响大于低产品卷入度下的影响。
H6:主观评价型在线点评和客观事实型在线点评对费者行为意向的影响视产品卷入度的高低而定，高产品卷入度情况下的影响大于低产品卷入度下的影响。
2 研究设计
2.1 实验设计
“实验法”通常也称为“操纵法”,其核心是将一系列相互作用的变量相互隔离，然后测量。本研究的三个实验变量在线点评传播方向、类型、产品卷入度，每个变量都可被操纵为两个水平，正面和负面在线点评、客观事实型和主观评价型在线点评、高和低产品卷入度。本文将采用2×2×2实验法将实验变量分为8组来验证各项研究假设。
