电商环境下在线评论与探究学习的比较研究

向消费者提出问题来获取商品质量信息属性的方式已经在各大电商平台开展运行,教育学家称之为"探究学习",即向已购买者提问或阅读其他消费者的评论.将在线评论与探究学习进行多方面的比较,基于不同产品类型(体验型产品和搜索型产品)探讨评论数量、 评论长度以及评论情感强度之间的差异.本研究数据来自美国亚马逊商城真实在线评论和提问回答,采用独立样本t检验等方法进行数据处理分析.研究结果显示,评论数量和评论长度存在显著差异,评论数量和长度明显多于提问回答,而产品类型对评论数量无显著影响;在线评论和提问回答的情感强度差异受情感倾向的影响.     

在线评论情感倾向的影响效应及管理措施

为了形成一个统一的研究框架,综合国内外多年的研究结果,提出了一个在线评论情感倾向的研究整合模型,更好地展现了在线评论情感倾向的前导因素、结果因素和调节因素的研究成果,并基于负面评论对购买决策的“强”影响效应,从商家的营销管理角度,对在线评论情感倾向的管理措施研究进行了归纳总结。此外,给出了目前研究在研究方法成熟性、研究内容深入性和研究成果实践性等方面的不足和进一步的研究方向。     

基于汉语网络新闻评论的情感语料库标注研究

为揭示汉语网络新闻评论文档在情感表达上的特性,基于评价理论的态度系统,采用语义标注方法,试图从多角度揭示汉语情感语义表达的参数特征。研究发现汉语情感语义的表达呈现多参数性特征。该情感语料库不仅可为目前汉语情感计算提供结构性情感语义资源、方便机器学习、利于观点抽取和整合工作,还将会为现有计算机和语言学领域的汉语情感标注提供一种多参数的操作方法。     

在线评论情感词汇模糊本体库构建

围绕消费者在线评论情感词汇分类问题,提出了一种词汇情感分类方法,根据自然语言和情感的模糊属性,建立了模糊情感词汇本体,并构建了情感词汇本体库,这将有助于更好地分析和把握网络环境下消费者的情感和行为的变迁规律,有助于消费者语言情感表达的理解和智能化实现个性化产品推荐。     

在线评论对扶贫众筹项目融资绩效的影响——风险感知启发理论的视角

基于众筹网和京东众筹上345个扶贫项目7436条在线评论数据,通过多元线性回归模型探讨在线评论特征以及扶贫众筹项目发起人回复率对在线评论正、负面情感倾向值与众筹融资绩效关系的调节效应。结果表明:评论数量、评论情感倾向值、评论全面性与及时性均显著正向影响扶贫众筹融资绩效,扶贫众筹项目发起人回复率在正面情感值对众筹融资绩效的影响中呈正向调节,而在负面情感值对众筹融资绩效影响中的调节效应不显著。     

基于SET和TAM的消费者在线评论的动因研究

基于SET和TAM,文章从社会-心理和技术的角度构建了消费者在线评论动因的影响因素模型,利用Amos22.0软件使用极大似然估计法就感知有用性、感知易用性、经济报酬、情感分享、评论成本、感知乐趣对消费者在线评论动因的影响进行研究。研究结果表明:感知有用性、经济报酬、情感分享显著影响消费者在线评论意愿,评论成本负向显著影响消费者在线评论意愿,而感知乐趣对其无显著影响。此外,感知易用性对消费者在线评论意愿无显著影响,但其对感知有用性呈显著影响。文章深入探讨消费者发表在线评论背后的动因,解决消费者在线发表评论意愿低等客观问题,对于互联网经济的长期发展具有非常重要的现实意义。      

基于情感倾向和观察学习的在线评论有用性影响因素研究

已有在线评论的研究都在消费者不能针对同一商品分开做正面评价和负面评价的实践背景下开展, 但类似于"中关村在线" 的评论系统已经允许消费者分别做正负两种评论, 并允许客户进行晒单, 本文主要研究这种区分在线评论的正负型评论及基于晒单的观察学习行为对有用性的影响. 结论表明: 区分背景下的在线评论极端性、 在线评论长度和晒单行为等都对在线评论的有用性产生显著影响, 负面在线评论的影响要大于正面在线评论.     

论网络社区评论情感语义的模糊化

以消费者情感分析为基础,针对网络社区评论情感语义计算问题,建立消费者评论情感模糊语料库。结合句法分析,给出修饰词模糊语言算子的处理方法和句子级情感模糊计算模型,并通过实例分析验证所提方法的合理性。     

基于在线评论情感分析与LDA的物流服务质量影响因素研究

随着电子商务的迅速发展,商品在线评论的重要性日益凸显,成为影响消费者购买决策的关键要素之一.作为电子商务中的重要一环,物流服务相关评论的挖掘对提高消费者满意度和企业物流服务水平有着重要的意义.鉴于此,本文首先采用网络爬虫技术采集京东商城家电类、生鲜类和电子类商品的物流评论数据,运用Python 3.7对评论文本进行情感极性分类确定,最后通过对不同情感极性的评论文本进行词频分析和LDA主题模型分析发现,消费者对这三种类型商品物流服务需求的关注点存在明显不同.其中,家电类商品的安装和售后服务比较关键,消费者对生鲜类商品配送速度的要求较高,对电子类商品退换货服务关注度较高.商家和企业可以通过改善上述方面提升自身物流服务的质量,从而提高消费者满意度.     

一种模式匹配和统计学习相结合的文本情感分类方法

摘要：为了提高Web评论文本情感分类的性能,通过分析评论文本中词语之间的搭配关系,提出了一种基于模式匹配和统计学习相结合的文本情感分类方法,即将N—gram方法与情感词语搭配模式相结合,从评论文本提取特征,再利用机器学＊-2方法实现文本情感分类。实验结果表明,与传统机器学习方法相比,该方法能显著提高文本情感分类的性能。     

基于多维度文本特征的电商平台评论有用性研究

伴随电子商务的发展,基于Web 2.0的在线评论体系不断完善,但海量评论降低了有效信息的获取效率,引发信息过载问题。如何迅速识别对消费者有用的评论、缓解信息过载问题,引起了业内与学界的广泛关注。利用大众点评网近5万条餐厅在线评论数据,综合考虑评论的多维度文本特征与情感表达倾向,采用Tobit、负二项回归方法对评论有用性影响因素开展实证研究。在此基础上,提出餐厅在线评论有用性分类阈值并使用支持向量机算法检验阈值的分类性能。研究结果表明：在线评论内容的菜品品质维度属性数量与平均长度、商家服务维度属性数量与平均长度以及正向情感倾向均显著正向影响在线评论有用性,且阈值为2的模型分类性能最佳。因此,电子商务网站可以进一步优化在线评论体系,提高消费者信息获取效率,促进在线评论生态持续向好发展。     

教育评论情感论

教育评论中的情感因素是无法回避的。情感对教育评论能够发挥信息过滤和激发作用。情感只有保持在合理性阈限内 ,才能保证情感对教育评论的正激发     

情感在教育评论中的作用与调控

在教育评论中 ,情感不是某一独立环节 ,它以一种弥散的形态存在于教育评论主体的智力活动诸环节中 ,并以一种弥散的方式影响着教育评论的取向和程度。教育评论主体可以对情感实施调控 ,使情感保持在合理性阈限内 ,以保证其对教育评论的正激发     

在线教学的情感缺失与回归

在线教学虽然在形式上与传统线下教学有所差异，但究其根本仍是基于师生情感交流与互动的系统性实践活动。不过，从当前在线教学开展的现实情况来看，存在着情感目标被忽视、情感交互轻集体、情感反馈易中断等情感缺失问题，从而导致学生“智识”调动不足、集体意识培养欠缺以及师生沟通不够深入等问题。解决问题的关键在于应依循情感发展的三个阶段，通过在本能层设计有吸引力的网课诱发学生生理唤醒、行为层开展在线协作学习激发学生积极行为、反思层加强学生内化与应用升华主观体验等策略构建系统的在线教学体系，实现在线教学的情感回归。     

消费者感知的在线评论有用性影响因素研究

针对网上大量在线评论的有效识别和影响因素问题,从评论发布者和评论本身特性角度,选择了亚马逊网站上化妆品和数码相机两类产品总投票数不少于2的595条有效评论进行实证研究。结果表明：中立评论、客观评论标题的有用性更高;积极情感倾向的评论对评论有用性有着显著的正影响;验证了评论发布者属性对在线评论的间接影响效应：评论者空间排名和历史评论数量通过评论长度和评论情感倾向间接地影响评论有用性;产品类型对评论长度和发布者历史评论数量的调节效应显著;评论长度与评论的有用性存在正相关关系,在搜索型产品中更加显著;历史评论数量与评论有用性存在负相关关系,在搜索型产品中更加显著。     

网络视频实时在线评论用户认可度的影响因素

目前,网络视频实时在线评论激增带来的信息爆炸,使实时在线评论信息管理成为重要议题。以往对实时在线评论的研究多集中于个人行为结果方面,而缺乏对实时在线评论信息管理问题的关注;同时,现有视频网站对实时在线评论信息的管理也存在诸多局限。以爱奇艺视频网站热度榜中的电影为样本,基于信息质量维度框架并采用Tobit模型对实时在线评论用户认可度的影响因素进行研究,结果发现：实时在线评论的新颖性、相似性、情感倾向性和信息丰富性,均对实时在线评论的用户认可度存在显著影响,其中新颖性和相似性影响作用最大。视频网站可以据此进一步强化实时在线评论管理,改善用户的体验,保持用户的粘性。     

新浪微博中网民的情感动员

情感动员是学术界研究较少的议题。以新浪微博的在线生活为研究基础,从私人领域和公共领域两个视角分析微博中的情感动员,即个体情感动员与群体情感动员。通过研究个人情感动员,发现个人的诸多情感动员策略,而通过对群体情感动员的分析,发现微博公共事件的情感动员逻辑。从中发现中国当前社会情感结构的要素,对情感动员引发的社会后果进行探讨。     

基于消费者在线评论数据的快递物流服务质量评价研究

挖掘、明晰及满足消费者需求,是影响与提升快递物流服务质量的关键因素。以菜鸟平台在线评论的文本数据为爬虫数据源,针对所获取的6.5万条数据,运用TF-IDF算法、词云图、语义网络关联分析、LDA主题模型等文本量化分析,构建情感词典并进行文本情感赋值与分析。研究发现：时效性、价格合理性、服务优质性、应用平台功能性是消费者对快递物流服务质量产生消极情感倾向的关键因素。为提升消费者对快递物流服务质量的评价,需从提升物流供应链的时效性、完善物流价格制度的合理性、提高物流服务的优质性、优化物流应用平台的功能性方面予以重视。     

在线产品评论有用性识别方法研究

在线网络评论作为用户针对相关产品或服务所撰写的个人体验或感受,已经成为获取用户需求的一项重要的数据资源,评论质量的良莠不齐严重干扰了需求挖掘的准确性和可信性,识别有用的在线评论有助于准确地分析用户需求.提出了结合评论文本的语义相似度和产品情感相似度来计算产品评论相似度的方法,更好地反映评论之间的相似性.在此基础上,运用社会网络理论构建以评论为网络节点,评论相似性为边的产品评论网络,从用户需求的角度出发,使用基于聚类的异常点检测技术对评论进行有用性分析,获取对获取产品需求有用的产品评论.结果表明该方法可以有效地发现对获取产品需求没有价值的评论,为提高用户需求分析的准确性提供了前提保障.     

网络热点事件微博评论中的情感冲突分析

微博已经成为网络热点事件发布、传播以及推动过程的重要媒介,在微博中评论的内容尤为关键,它们可以推动热点事件的发展。微博评论中的情感冲突是网络热点事件中网民表达情感的主要方式。本文选取"玉林狗肉节"的微博评论作为案例,运用ROSTCM软件和文本分析法,采用"词—句—内容—策略"的研究脉络,梳理出情感冲突的内容和策略,发现了基于共识解决情感冲突的可能路径。