在线评论的可信性评价研究 ——对ELM的扩展

摘要：

受限于精细加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model,ELM),学者考察在线评论有用性问题时重视中心路径和边缘路径而忽视了用户对评论内容的可信性评价.综述认知偏见、从众心理和社区规范的理论与实证研究,提出图片差评、评论一致性和个人信息披露3个可信性评价指标,对ELM进行扩展,并采集1545条含图片信息的在线评论数据,通过编码分析和回归分析实证检验扩展模型.ELM加入可信性维度后,回归方程的解释力显著增加.具体看,图片差评无调节作用;评论一致性对点评者经验与在线评论有用性关系有显著调节作用;个人信息披露对图片信息丰富度、点评者经验与在线评论有用性关系均有显著调节作用.本研究讨论了可信性指标在互联网平台性网站和用户进行信息筛选方面的应用,为筛选可信性评论提供了策略支持.

关键词：在线评论有用性、可信性评价、图片差评、评论一致性、个人信息披露

所属期刊栏目：44

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：本文为国家自然科学基金面上项目"在线社区的知识共建:用户检验行为与个人——大众知识转化研究";国家自然科学基金青年项目"专业虚拟社区与企业电子知识库间的知识转移研究:大数据与用户行为相结合的视角";陕西省教育厅人文社科专项项目"虚拟用户社区知识共创动力机制与治理对策研究——关键驱动因素与过程整合的视角"

在线出版日期：2020-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：50-63