在线评论特征对用户虚假评论感知的影响机制

Influence Mechanism of Online Review Characteristics on Users’ Fake Reviews Perception

发布时间：2024-05-10 浏览次数：24

现象与问题

互联网经济蓬勃发展的背景下，在线评论对用户购买决策的重要性愈发凸显。与此同时，一些不法商家和个人正是恰好利用了这一点，伪造虚假评论，误导了用户决策，破坏了商户形象，扰乱了市场秩序。因此，识别虚假评论成为社会各界关注的热点问题之一。

以往针对虚假评论识别的研究主要依据算法和模型完成，不但花费了大量人力物力，而且受制于算法自身的 “黑匣子”特性，无法清楚解释用户虚假评论感知的内在机制。那么问题来了，作为在线评论的最终受众—用户，他们如何感知虚假评论的存在？从用户视角出发，探索评论特征线索对虚假评论感知的影响及其内在机制，对算法和模型的优化升级及防范治理虚假评论具有重要意义。

理论探索

以往虚假评论的相关研究存在三个局限。一是识别虚假评论大多依据算法和模型，忽视用户自身的感知作用。二是主要讨论其后效影响，其前置影响因素少有文献报道。三是未考虑自变量间相互依赖的复杂关系，忽视了作为结果变量虚假评论感知的多重并发影响机制。因此，本文通过梳理相关文献，以用户视角为切入点，拟运用信号理论和SOR理论作为理论基础和研究框架。旨在探讨在线评论特征（评论质量、评论者专业性）对虚假评论感知的影响，引入感知可信和感知风险作为中介，用户信任倾向作为调节变量，进一步厘清其内在机制和边界条件。除此之外，考虑到fsQCA具有整体分析视角的优势，能够发现条件变量之间的相互依赖性、组态等效性和因果非对称性。因此本文在回归分析的基础上，借助fsQCA讨论了引致用户虚假评论感知的三种前因构型。

研究结论

第一，评论质量、评论者专业性负向影响用户虚假评论感知，且评论质量影响力更大。这一结论也符合“人们关注说了什么，其次才关注谁说的”这一现实情境。

第二，感知可信和感知风险作为用户的内在感知，在评论质量、评论者专业性影响用户虚假评论感知的过程中发挥了中介作用。具体而言，评论质量、评论者专业性作为外界线索刺激了用户的心理活动，用户进而感知可信或感知风险，最终改变对评论真实性的判断。

第三，用户信任倾向作为信号接收者的特征之一，负向调节了评论质量、评论者专业性与虚假评论感知的关系。可见，用户信任倾向的个体差异会影响对在线评论的利用程度及对在线评论真实性的最终判断。

第四，借助fsQCA得到了导致用户虚假评论感知的3种前因构型。具体而言，S1模式由风险厌恶型人群构成，不但信任倾向很低，而且对感知风险非常敏感；S2模式由专业偏好型人群构成，虽然信任倾向比较高，但对评论者专业性要求非常高；S3模式由感知平衡型人群构成，他们在高评论质量、高评论者专业性和感知可信之间寻求平衡，当信任倾向很低时，他们往往倾向于产生虚假评论感知。

理论启示

第一，构建并验证了在线评论特征对用户虚假评论感知的影响路径。以往大多数关于虚假评论的研究来自计算机科学，专注于算法识别(Budhi,2021)。较少从用户视角观察其对在线评论的利用行为，无法从用户实际行为中提炼和识别影响因素，难以弥补基于大数据特征的算法局限。本文则从用户视角出发，分析了评论质量和评论者专业性两大特征对感知可信、感知风险的影响，以及对虚假评论感知的影响，为虚假评论感知的影响机制研究作出了贡献。

第二，解释并证实了用户虚假评论感知差异的来源。本文将用户信任倾向作为信号接收者因素，检验了其对在线评论特征与虚假评论感知关系的调节作用，为不同的用户对同一评论产生的虚假感知差异提供了可靠解释，也证实了信号发送者和接收者反应之间的关系，进一步支持了不同信号之间作用关系的论断。

第三，探索并总结了虚假评论感知的3种前因构型。以往研究虽探讨了用户虚假评论感知，但未从组态视角探索前因变量的组态效应。在回归分析的基础上，本文运用fsQCA总结了触发用户虚假评论感知的3种模式，克服了以往研究对自变量与因变量复杂关系考虑不足的局限。

实践启示

第一，扩展虚假评论识别因素考虑集。根据研究结论，评论质量、评论者专业性及用户的感知可信、感知风险、用户信任倾向均应该被纳入虚假评论识别的算法模型。此外，要特别重视不同用户对在线评论的跟帖进行情感计算，以及感知可信、感知风险的关键词提取。

第二，提升在线评论的利用价值。商家需要将质量高的评论置顶，或激励用户发布高质量的评论，增加评论的可信度，进而减少用户对其真实性的怀疑；遴选并展示专业性高的评论，屏蔽情感极端的评论。针对信任倾向较低的消费者，尽量显示高质量和高可信度的评论。

第三，强化公共治理措施。平台应做到监管和控制双管齐下，对部分不法商家和个人进行黑名单处理，对其评论行为实施管控。为信誉良好的商家和个人颁发信任证书，对其后续消费行为可依据信用程度进行优惠激励。最为关键的是要完善竞争排名机制，从源头减少虚假评论乱象。公共管理部门要引导用户甄选信息，认真考量评论发布者的动机，不断增强虚假评论识别能力，呼吁用户实时报告疑似虚假评论，净化网络空间的评论信息。（袁必凯上海应用技术大学硕士研究生）

Abstract: From the perspective of individual cognitive processing, this study explores the influencing factors of users’ fake reviews perception through the computable characteristics of online reviews. Based on signal theory and SOR theory, the influence mechanism of online review characteristics on fake reviews perception is modeled using online review generator characteristics, review content characteristics, and review user characteristics. Regression analysis and fuzzy-set qualitative comparative analysis are conducted. The results show that review quality and reviewer specialization negatively influence fake reviews perception, and perceived credibility and perceived risk play a mediating role in it. User trust tendency negatively moderates the relationship between review quality, reviewer specialization, and fake reviews perception. Three types of antecedent configurations influence users’ fake reviews perception. Accordingly, fake review governance suggestions are put forward for individuals, merchants, and public sectors.

Keywords: Online Review Characteristic; Perceived Credibility; Perceived Risk; Fake Review

引用：宋思根,袁必凯.在线评论特征对用户虚假评论感知的影响机制[J].数字图书馆论坛,2024,20(03):34-46.

作者：宋思根，上海应用技术大学教授；袁必凯，上海应用技术大学硕士研究生。