面向負面口碑解決的在線評論有用性的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、用戶創(chuàng)造內(nèi)容的發(fā)展使在線負面口碑給企業(yè)帶來巨大損失,快速處理海量在線負面口碑成為企業(yè)亟待解決的問題?,F(xiàn)有的負面口碑處理方法依靠人工干預且效率低下,在線負面口碑自動化解決成為發(fā)展趨勢,而負面口碑處理資源的識別是負面口碑自動化解決的重中之重。解決在線負面口碑主要目的在于緩解抱怨者情感和解決抱怨問題?;谶@兩個角度,有用的在線評論在負面口碑解決中具有很大作用,可以成為負面口碑解決的潛在資源,構(gòu)建評論有用性影響因素模型能夠準確快速地識別出這些資

2、源。
  在線負面口碑解決可歸納為情感和信息兩個維度,基于這兩個維度,本文從評論情感特征(情感極性和情感強度)、文本特征(品牌特征描述和產(chǎn)品特征描述)、形式特征(發(fā)布者特征、評論圖片、評論長度)這幾個與解決在線負面口碑相關(guān)的特征出發(fā),構(gòu)建在線評論有用性識別的實證模型。同時,本文以中關(guān)村在線手機頻道論壇多款手機的在線評論為數(shù)據(jù)源,以用實證方法驗證了該模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)(1)在線評論的情感極性對評論有用性有正面影響,而情感強度有負面影響;

3、(2)評論各形式特征對評論有用性都有正面影響;(3)評論各個產(chǎn)品特征描述,包括服務描述、功能描述及產(chǎn)品外觀形態(tài)都對評論有用性有正面影響,而品牌詞匯描述對評論有用性影響不顯著。本文研究結(jié)果與在線負面口碑處理資源的情感和信息特征一致,可以應用于在線評論資源的識別中?,F(xiàn)有的在線評論相關(guān)研究極少應用于在線負面口碑處理資源的識別中,本文將有用性研究與實踐結(jié)合,彌補了現(xiàn)有研究的不足。在指標計算中,本文采用基于詞典的詞頻統(tǒng)計法,脫離評論有用性研究多采

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