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南京大學管理學院學術文庫消費者在線評論信息生成的動力機制研究 版權信息
- ISBN：9787305233340
- 條形碼：9787305233340 ; 978-7-305-23334-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
南京大學管理學院學術文庫消費者在線評論信息生成的動力機制研究 內(nèi)容簡介
本書從信息生產(chǎn)過程視角來分析信息分布特征與規(guī)律，并探究消費者在線評論信息的生成機制，在此基礎上提出激勵策略。在線評論（OnlineReviews）是消費者發(fā)布在企業(yè)網(wǎng)站或第三方網(wǎng)絡平臺上關于商品或服務的評價，屬于網(wǎng)絡口碑（OnlineWord-of-Mouth）的一種常見表現(xiàn)形式。本書在此基礎上探討了移動互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下消費者在線評論信息分布規(guī)律及生成的動力機制這些研究的結論在一定程度上豐富了在線評論信息生成機制的理論研究。同時，電子商務的經(jīng)營機構可以在本研究的基礎上，依據(jù)各自的企業(yè)特點，系統(tǒng)引進或選用各部分研究的成果，結合實踐，開發(fā)出有關在線評論質(zhì)量測評系統(tǒng)、在線評論平臺綜合管理評價系統(tǒng)、在線評論用戶動態(tài)跟蹤系統(tǒng)等。
南京大學管理學院學術文庫消費者在線評論信息生成的動力機制研究 目錄
**章 引 言
1.1 研究背景和意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 研究問題和目標
1.2.1 研究問題
1.2.2 研究目標
1.3 研究方法和思路
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究思路
1.4 創(chuàng)新之處
1.5 研究內(nèi)容
1.5.1 相關概念界定
1.5.2 研究內(nèi)容和重點難點
1.5.3 主要結構
1.6 本章小結
第二章 在線評論相關研究述評
2.1 傳統(tǒng)和網(wǎng)絡口碑推薦動機相關研究
2.2 在線評論信息生成動機相關研究
2.3 在線評論其他相關研究
2.3.1 在線評論對消費者購買意愿、決策、行為影響的相關研究
2.3.2 在線評論的感知有用性研究
2.3.3 利用各種技術對在線評論進行分析的研究
2.3.4 在線評論信息分布規(guī)律方面的研究
2.3.5 在線評論對產(chǎn)品銷量影響的研究
2.3.6 其他相關研究
2.4 簡要述評
2.5 本章小結
第三章 在線評論信息資源的分布規(guī)律
3.1 馬太效應和文獻計量學三大基本定律
3.1.1 馬太效應
3.1.2 布拉德福定律
3.1.3 齊普夫定律
3.1.4 洛特卡定律
3.2 網(wǎng)絡信息資源的分布規(guī)律研究綜述
3.2.1 電影評論信息分布規(guī)律
3.2.2 音樂評論信息分布規(guī)律
3.2.3 新聞評論信息生長規(guī)律
3.2.4 社會化標簽信息分布規(guī)律
3.3 基于三大定律的在線評論信息分布規(guī)律實證研究
3.3.1 布拉德福定律擬合分析
3.3.2 齊普夫定律擬合分析
3.3.3 洛特卡定律擬合分析
3.4 本章小結
第四章 在線評論信息生成的動力機制理論模型和研究假設
4.1 理論基礎
4.1.1 動機理論
4.1.2 沉浸理論
4.1.3 社會認知理論
4.1.4 社會交換理論
4.1.5 技術接受理論
4.2 消費者訪談
4.2.1 訪談樣本的選擇
4.2.2 訪談結果的分析
4.3 理論模型的構建
4.3.1 理論模型框架
4.3.2 定義變量與研究假設
4.4 本章小結
第五章 在線評論信息生成的動力機制問卷設計與數(shù)據(jù)收集
5.1 問卷設計
5.1.1 問卷設計原則
5.1.2 問卷設計流程
5.1.3 問卷結構
5.1.4 初始測度項
5.1.5 測度項的初始調(diào)整
5.2 預調(diào)查
5.2.1 數(shù)據(jù)收集
5.2.2 信度調(diào)整
5.2.3 效度調(diào)整
5.3 問卷測度項調(diào)整
5.4 正式問卷發(fā)放
5.5 本章小結
第六章 在線評論信息生成的動力機制模型的檢驗與效果計算
6.1 樣本描述性統(tǒng)計分析
6.2 消費者參與在線評論的現(xiàn)狀分析
6.2.1 描述性統(tǒng)計
6.2.2 推斷性統(tǒng)計
6.3 模型的檢驗修正和效果計算
6.3.1 正式樣本信度分析
6.3.2 正式樣本正態(tài)分布檢驗
6.3.3 模型的驗證性因子分析
6.3.4 模型的修正和效果計算
6.4 本章小結
第七章 基于用戶畫像的在線評論信息生成的激勵策略研究
7.1 用戶畫像的概念及相關理論
7.1.1 用戶畫像定義
7.1.2 相關文獻回顧
7.1.3 用戶畫像應用
7.1.4 雙因素理論介紹及相關應用
7.2 研究設計
7.2.1 研究方法
7.2.2 研究步驟與數(shù)據(jù)收集
7.3 基于在線評論的用戶畫像
7.3.1 默認好評用戶畫像
7.3.2 星級評論用戶畫像
7.3.3 無圖有評論用戶畫像
7.3.4 有圖有評論用戶畫像
7.3.5 追加評論用戶畫像
7.4 結果討論
7.4.1 結果分析
7.4.2 研究啟示
7.5 本章小結
第八章 結語與展望
8.1 研究結論
8.2 思考與建議
8.3 主要研究貢獻
8.4 研究局限及展望
8.4.1 研究局限
8.4.2 研究展望
參考文獻
附錄
附錄A 消費者在線評論信息生成的動力機制探索性訪談提綱
附錄B 消費者在線評論信息生成的動力機制正式調(diào)查問卷
附錄C 消費者在線評論用戶畫像調(diào)研
附錄D 京東商品評論(部分)
附錄E 電影《哪吒之魔童降世》豆瓣網(wǎng)短評時間和數(shù)量
附錄F 豆瓣網(wǎng)用戶短評數(shù)(部分)
附錄G 豆瓣網(wǎng)電影名稱及影評和短評數(shù)量(部分)
展開全部
南京大學管理學院學術文庫消費者在線評論信息生成的動力機制研究 作者簡介
周海花，南京大學商學院工商管理博士后流動站研究人員，南京曉莊學院商學院電子商務專業(yè)專任教師，副教授，管理學博士。主要研究方向為網(wǎng)絡信息資源管理、用戶信息行為、消費者行為，出版專著一部，公開發(fā)表論文20余篇。
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