“造假”为何还能“爆单”：负面事件中用户评论对消费者购买意愿的影响探析

叶沁宇

摘 要 当前社交媒体已经成为商家推介产品或服务、用户发表意见与讨论的主要平台，用户也愈来愈倾向于在其中分享自己的购买经历与感受。以“瑞幸咖啡财务造假事件”为例，分析瑞幸咖啡爆出负面消息后却意外爆单的原因，研究以传播说服理论和精细加工可能性模型（ELM）为基础，以负面信息传播为背景，探析社交媒体平台中用户评论对消费者购买意愿的影响，并分析不同消费者的产品卷入度在其中的调节作用。研究表明，在社交媒体平台中，评论者与接收者的感知相似度、在线评论的热度会正向影响消费者的购买意愿；并且，不同消费者的产品卷入度对其购买意愿具有不同程度的影响。

关键词 瑞幸咖啡；社交媒体平台；用户评论；用户行为；购买意愿

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）19-0023-06

根据《第46次中国互联网络发展状况统计报告》[1]，截至2020年6月，我国新浪微博的使用率已达40.4%，成为用户线上表达和交流的主要平台之一。研究发现约有83%的用户倾向于在社交媒体平台中分享自己的购买信息与用户体验，并且近67%的用户会根据社交平台中其他用户的建议而做出购买决策①。因此，社交媒体平台中的用户评论信息在研究消费者购买意愿方面发挥愈来愈重要的作用。近年来，国内外学者已经开始研究在线评论内容对用户心理层面的影响，进而探析其对用户行为层面即购买意愿的影响，此外还有学者从不同角度探讨了评论来源对用户购买意愿的影响机制，但少有研究将它们结合起来考虑，并且以往的研究主要集中于电商平台中的评论，对社交媒体平台中在线评论影响用户购买意愿的影响研究较少。

本文将“瑞幸咖啡财务造假事件”作为案例，以其负面信息曝光后却依然“爆单”为背景，探究其中用户评论对用户购买意愿的影响。2020年4月2日，瑞幸咖啡自爆财务造假，高達22亿的虚增营收引起外界舆论一片哗然，“瑞幸财务造假”这一话题在新浪微博平台迅速发酵，大量用户就此事件发布评论，其论话语呈现情绪化、狂欢化倾向，新浪微博成为舆情爆发的主阵地。次日，#瑞幸爆单#登上微博热搜排行榜，即在瑞幸咖啡爆出“财务造假”后，出现的订单量猛增现象，其小程序与App被大量的用户购买造成暂时性崩溃。值得注意的是，在“瑞幸咖啡财务造假事件”引发负面舆论的同时，为何还能出现“爆单”现象？其中的用户评论是否会影响消费者的购买意愿进而促进其下单行为？本文基于社交媒体平台中负面信息传播的背景下，探究用户评论是否会影响消费者购买意愿。

1.1 社交媒体平台的用户评论

在线评论（又称作网络口碑或用户评论，Online Consumer Review，onlineword-of-mouth）作为在线口碑的一种，是指消费者基于自己的消费经历，通过互联网对产品或服务所做出的积极或消极的评论，且该评论信息可以被其他个体获取和利用[2]。社交媒体时代，社交媒体平台成为商家推介商品或服务、用户表达意见的主阵地，其用户评论作为传统评论在传播渠道上的分支，既拥有降低消费者购买产品或服务时不确定性的一般效用，同时也被赋予了碎片化、情绪化、非理性化等社交媒体平台的特有属性。有调查显示，在众多影响消费者购买意愿的因素中，在线评论以77.5%的关注度成为了最重要的影响因素[3]。因此，在线评论已经成为社交媒体时代影响消费者购买决策的重要参考源。

Hovland等[4]提出的传播说服理论表示，信息内容本身的质量与信息来源的可靠性会影响信息接受者被说服的概率。这一理论为国内外学者进行在线评论对消费者购买意愿的影响研究提供了理论框架，通过梳理相关文献发现，大量关于在线评论的国内外研究均主要集中于传播内容、信息来源与接收者三个方面，来考察在线评论对用户行为的影响[5-7]。（图1）

1.1.1 在线评论的内容

对于在线评论内容的研究，以往学者主要集中于检验评论内容的质量，从评论内容的“理由充分、客观、可靠、清晰、有用”等五个方面来测量在线评论的质量对消费者购买意愿的影响[4]，研究显示在线评论质量越高消费者的购买意愿愈强。由于本研究的平台已限定为社交媒体平台新浪微博，与其他电商平台相比，微博平台中的用户评论内容更具碎片化、情绪化以及非理性化特征。因此，沿用传统的“评论质量”这一指标难以度量这一维度，针对微博平台呈现的情绪化特征，研究引入感知相似度（perceived similarity）指标，它是指传播内容中呈现出来的传播者特征与接收者特征的相似程度[5]，用于测量评论内容中呈现出来的评论者的态度、产品喜好、个人经历[8]，是否能够引起消费者（即评论接收者）的共鸣。

研究表明，高感知相似度的评论有助于信息接受者产生更多的认同感和熟悉感[5]，与此类似，Naylor等人的研究也证实，感知相似度越强时，个体之间的吸引力也就越强，即评论者的立场会影响接收者的感知。周梅华以心理距离理论为基础，探讨在线评论内容与消费者购买意愿之间的关系，经实证研究证明，当接收者与评论者之间产生高度的感知相似度时，二者之间产生的认同感与熟悉感会拉近二者之间的心理距离，当二者之间的心理距离不断拉近时，接收者受评论观点的影响也就愈大[5]。因此，当接收者感知评论者与自己产生强烈的情感共鸣时，则更易受评论内容的立场与倾向性所影响，从而产生或抑制其购买意愿。基于此，本文提出以下假设：

H1：感知相似度正向影响消费者的购买意愿。

1.1.2 在线评论的来源

Sternthal等提出“来源可靠性”理论，认为人们更有可能被那些来源可靠的信息所说服[9]。Hovland和Weiss的研究进一步表明，来源可靠性不仅会影响信息接收者的态度，甚至会进一步对其行为产生显著影响，并且相较于低可靠性的信息来源而言，可靠性高的信息来源会使信息接收者产生积极的态度，从而引发其大范围的行为屈从[10]。理论上来说，由于网络传播的匿名性，消费者会更加地重视评论来源的可信度，先前的研究通常集中于测量评论来源的平台以及评论者的等级、专业度等。研究发现，相对于第一方平台的评论而言，第三方平台作为“赢得媒体”，其评论受操纵较少，且该类平台与商家无直接利益关系，因此对消费者而言，第三方平台评论更加具有说服力[6]。此外，评论者的等级、专业能力也被证实与消费者购买意愿呈正相关关系[5]。

通过梳理相关文献发现，以往的文献中研究均聚焦于电商平台，鲜有学者涉及社交媒体平台中用户评论对消费者购买意愿的影响。据统计，舆论发酵当日“瑞幸咖啡”官方微博单条微博“转赞评”数量累计超41万，网民互动参与规模从侧面体现了用户评论意见传播的整体广度，以讨论量作为“爆单”研究具有现实意义。

在微博的传播机制中，往往是具有大量评论、点赞与转发量的微博或话题才能进入微博热搜榜，进而获得更大的曝光量，形成“爆款微博”与“冷门微博”的马太效应，并且，微博用户的等级仅以阳光信用度以及是否为认证用户或微博会员等级为区分，而非按照用户的专业程度进行等级划分。因此，以往研究电商平台中在线评论来源的指标无法有效衡量微博信息来源对消费者购买意愿的影响，基于此本研究使用在线评论热度这一指标来衡量评论来源这一维度。评论热度是指关于某一话题、某条微博的评论、点赞与转发的总数量，这一指标代表了某话题或事件网络口碑总体规模的大小，度量了某话题或事件口碑互动的总体效果及传播的整体广度，龚诗阳即通过实证研究证明，评论数量可以使更多的消费者知晓产品从而促进产品销量[2]。Godes和Mayzlin[11]提出，消费者讨论一个产品的次数越多，其他消费者知道这个产品的可能性越大，并且讨论数量对销量的促进效果显著，Dellarocas等[12]将评论数量加入产品销量的预测模型中，发现预测精度显著提高。

微博的热搜榜单、超话排行榜与某微博内容下的评论均是按热度排列，当“瑞幸爆单”这一话题高居热搜排行榜榜首时，其话题中的巨大互动量会营造出关于该事件的一种“意见气候”，参与互动与围观的网民通过评论区的内容感知自身所处的意见环境，以此来判断自己的观点处于优势或劣势地位，这种判断进而影响用户的行为。当支持瑞幸一方的微博评论热度大于反对的微博评论热度时，此时即形成了关于该舆情事件“社会分布”的共识程度，根据沉默的螺旋理论，此时个体的情感、态度及社会行为将会受到优势意见的影响。基于上述文献回顾与讨论，本文提出以下假设：

H2：在线评论的热度正向影响消费者的购买意愿。

1.1.3 不同接收者产品卷入度对购买意愿的调节作用

Sherif and Cantril[13]最早提出卷入度的概念，是指个人对于某件事情的自我涉入程度，Kassarjian and Sheffe研究表明卷入度与消费者的购买意愿息息相关，Zaichkowsky对这一概念进行完善，认为卷入度是消费者依赖于自身的价值观、兴趣和需求而产生的对某产品或事物的关联性，周晶晶[14]也通过实证研究发现，消费者个人主观上感受到的关联度越高即涉入度越高。

根据Petty等[15]提出的精细加工可能性模型（ELM， Elaboration Likelihood Model），人们对信息处理过程可以分为核心路径与边缘路径，路径的选择主要取决于人们对信息加工的卷入程度、信息内容的说服力度与信源的可信度。研究发现，高卷入度情况下，信息接受者遵循核心路径进行信息处理，此时他会广泛搜寻信息，并谨慎地进行信息处理和评估，并将重点放在说服性信息的内容上，即和新路径下，信息本身对接收者的态度产生更大的影响；在低卷入度情况下，信息接受者由于缺乏处理或思考信息的动机，会选择边缘路径对信息进行处理，此时他不会投入过多的精力对信息内容进行精细加工，而更可能去关注一些非核心因素，例如信息来源的吸引力、可靠性等。一系列的研究证实，在线评论对消费者购买决策的影响受到卷入度的调节作用，学者朱丽叶即通过实证研究分析表明，消费者的购买意愿会受其不同的卷入程度的影响[7]。

因此，当用户对瑞幸品牌具有高产品卷入度时，他会遵循核心路径对接收到的信息进行处理，即更加关注评论内容本身，基于此，本文提出以下假设：

H3：在高产品卷入度情况下，感知相似度對消费者购买意愿影响更为显著。

当用户对瑞幸品牌具有低产品卷入度时，他会遵循边缘路径进行信息处理，即更加关注一些非核心要素。因此，本文提出以下假设：

H4：在低产品卷入度情况下，评论热度对消费者购买意愿影响更为显著。

1.2 购买意愿

购买意愿，即消费者愿意采取特定购买行为概率的高低，是消费者选择和购买某种产品的主观概率或倾向[16]。2013年，根据eMarketer调查的数据显示，92%的消费者在做出购买决策之前会先浏览在线产品评论，且67%的商品销量依赖相应的网络口碑[17]，目的是降低消费者做出购买选择时的风险。本文以“瑞幸咖啡财务造假事件”为切入点，研究事件中用户评论对用户行为的影响，其中咖啡类饮品是体验产品，体验品主要是满足消费者的享乐需求，消费者必须通过购买和使用才能对产品的价值做出评判，因此，消费者对于体验品的评价通常带有较强的个人倾向[3]。根据Park等[18]的研究说明，与搜索型产品相比，消费者更倾向于依靠产品评论做出购买决策。

通过上述分析，可以构建出本文的研究模型。文章以霍夫兰的信息传播说服理论为论文模型构建的基础，以感知相似度、评论热度为该模型的自变量，以产品卷入度为调节变量，以消费者的购买意愿为因变量，并基于社交媒体平台中负面信息传播的背景下，研究用户评论对消费者购买意愿的影响机制。

2.1 研究设计

首先，通过网络爬虫的方法抓取微博平台中的关于“瑞幸咖啡财务造假事件”的相关用户评论作为问卷素材。按照2×2简单组间实验设计来编制问卷材料与分组，根据自变量感知相似度（高Vs.低）、评论热度（高Vs.低）的属性一共形成4种平行组合的评论信息，评论热度以微博中转发、回复、点赞的总数量，分别显示在每条评论的后面。此外，为了最大程度地避免与自变量无关的评论信息诸如评论者署名等的影响，所有评论者昵称均以ABC等字母替代；其次，将4份问卷随机分发给被试者，每位被试者仅参与一份问卷的问答，被试者首先阅读问卷前附属的相关评论材料，随后根据自感受回答其后问卷的问题。

本次问卷发放对象为新浪微博平台中参与过#瑞幸财务造假#、#瑞幸咖啡爆单#等话题的用户，共计发放380份，剔除无效问卷44份，最终共计回收有效问卷315份，回收率82.8%。其中，男生121人（38.5%），女生193人（61.5%），所有被试者年龄在16～32岁之间，平均年龄23.4岁。

2.2 数据分析与统计结果

2.2.1 信度分析

本文问卷各变量测量题项均参考了成熟量，并根据实际情况进行修改。因此，为确保问卷中各变量测量题项的可靠性水平，运用统计分析处理软件SPSS21.0对问卷的各个维度进行信度检验，分析结果如表1所示。

从表1的信度数据来看，所有的信度系数都在0.722～0.920之间，并且问卷的整体信度为α=0.937，说明各题项有良好的内部信度。因此，问卷符合信度指标要求。

2.2.2 效度分析

效度是指不同的个体对问项的实测结果的一致性程度，体现出测量问项的准确性。对在线评论的各个维度进行KOM（Kaiser-MeyerOlkin）与Bartlett球形度检验（Bartlett’s testofsphericity）结果如表2所示。

从表2中得出，KMO值为0.929（>0.5），Bartlett球形度检验p=0.000（<0.01），表明问卷的效度符合要求。

2.2.3 操纵检验

实验首先检验模型中的变量在高与低两个维度上是否操纵成功。独立样本T检验的结果显示，将感知相似度操纵为高、低两个组别时，两组被试差异显著（M高=5.067 6，M低=3.153 6，t=11.138，p<0.000）；当评论热度区分为高评论热度与低评论热度时，二者差异显著（M高=4.97，M低=2.829 9，t=10.625，p<0.000）；此外，产品卷入度的高、低两组被试的检验结果差异也显著（M高=5.017 9，M低=3.125，t=10.491，p<0.000）。可见，上述3个变量都可到了有效的操纵。

2.2.4 假设检验

1）检验主效应。

首先，检验感知相似度对消费者购买意愿主效应是否显著。方差分析结果显示，当感知相似度分为高、低两个维度时，两个组别之间差异明显（F=163.964，p=0.00），高感知相似度对消费者购买意愿的均值为5.233，低感知相似度评论组对评论产品的购买意愿均值为3.651，表明感知相似度对消费者购买意愿的主效应显著，即高感知相似度的评论相对于低感知相似度的评论而言，对消费者购买意愿的影响更高，证实了研究假设H1。

其次，检验评论热度对消费者购买意愿主效应是否显著。方差分析结果显示，评论热度高的组别对消费者购买意愿的均值为5.007，低评论热度的组别对消费者购买意愿的均值为3.991，两组被试差异显著（F=46.500，p=0.000）。因此，表明评论热度对消费者购买意愿的主效应显著，即相对于低评论热度的评论而言，评论热度愈高，对消费者购买意愿产生的影响变愈大，研究假设H2得到验证。

2）交互效应检验。

感知相似度与产品卷入度之间的交互作用：

圖2 感知相似度与产品卷入度对购买意愿的交互作用

通过上述方差检验可知，感知相似度与产品卷入度在购买意愿上存在交互效应，实验使用简单效应分析方法进一步探索二者之间的交互关系。结果表明，在高产品卷入度情况下，随着感知相似度的提高，被试者在购买意愿上的均值也有显著提高（M低=4.008，M高=5.465），共提升1.457；在低产品卷入度情况下，随着感知相似度的提高，被试者在购买意愿的均值上共提高0.754（M低=3.396，M高=4.150）。

评论热度与产品卷入度的交互作用：

通过简单效应分析可知，在高产品卷入度下，随着评论热度的提高，购买意愿从4.342到5.340，提高0.998；低产品卷入度下，随着评论热度的提高，购买意愿从3.569到3.781，提高0.212。

基于上述分析，在高产品卷入度下，随着评论者与消费者之间感知相似度的提高，用户购买意愿提高了1.457，而随着评论热度的提高，相应的购买意愿提高0.998。显然，在高产品卷入度情况下，感知相似度比评论热度对被试的购买意愿更具影响力。因此，在高产品卷入度情况下，感知相似度对消费者的购买意愿影响更为显著，H3得到验证；但是在低产品卷入度情况下，随着感知相似度与评论热度的提高，用户购买意愿分别提高了0.754与0.212，因此，假设H4未成立。

本文基于傳播说服理论与精细加工的可能性模型，通过实证方法对社交媒体平台中的用户评论对消费者购买意愿的影响机制进行了探索，研究结论补充了在线评论对消费者购买意愿这一研究领域的现有文献，并且，本研究聚焦于社交媒体平台中在线评论的想象，社交媒体作为当前用户表达的主阵地，已经在解释用户行为方面产生越来越重要的作用，因此相对于广泛意义上的在线评论而言，研究对象更加的明确，研究结论也更具有指导性。

首先，实验结果显示感知相似度与评论热度对消费者购买意愿的主效应显著。通过分析案例事件中的真实评论可知，占据评论列表前排的评论内容通常包含较为详细的经历分享、明确的立场表达或大量的情绪化宣泄等，这类评论会通过唤起接收者与评论者之间的感知相似度来吸引用户的注意。实验结果表明，接收者与评论者之间感知相似度愈高，接收者则愈有可能受与自己持有相似观点或相似经历的评论内容的影响，产生接受或拒绝某产品的意愿。这一结果与当前研究结论保持一致，即人们更倾向于接受与自己具有相似经历、立场、情感的观点，并且随着群体之间认同感的增强，此时极易形成大范围的“行为屈从”。同时，由于微博评论的显示规则是“按热度”排序，热门评论具有产生“知晓效应”的先天优势，相对于末位评论而言，它们被用户看见的几率更大，更易产生“知晓—劝服”这一机制。这一发现也验证了龚诗阳对图书市场销量的研究，其结论认为在线评论对销量的影响主要受因评论数量增加所引发的知晓效应。

其次，感知相似度、评论热度与产品卷入度对消费者购买意愿的交互效应显著。实验结果表明，在微博这一传播语境中，不同产品卷入度对消费者购买意愿具有不同程度的影响，其中在高、低产品卷入度情况下，相对于评论热度而言，随着感知相似度的提高，被试者的购买意愿具有更加显著的提高。也就是说，我们发现，在线评论内容本身的情感强度相对于评论来源而言，对消费者购买意愿的影响更大，这一研究结果与当前认为“评论内容情感的强弱对消费者购买意愿影响不显著”以及“在低产品卷入度情况下，信源对消费者购买意愿的影响更为显著”的结论不一致。这主要是因为，在社交媒体这一非理性的传播语境中，评论热度只是决定了某条在线评论信息被偶遇的概率，即发挥知晓作用，真正能影响消费者购买意愿动机的是评论内容所唤起的感知相似度，例如Remimert[19]论证情绪是微博社交中的重要角色。因此，在社交媒体平台这一具有强烈情绪化的传播语境来看，相对于评论热度而言，感知相似度在同等条件下会对消费者购买意愿产生更大的影响。

除上述研究结论外，本文的研究成果也具有重要的实践意义。第一，相对于电商平台而言，商家应当予以社交媒体平台中的口碑信息相同的关注度，营造有利于企业形象的舆论环境。第二，将社交媒体账号作为沟通粉丝、消费者的重要窗口，即时应对突发危机事件。以本文研究事件为例，当瑞幸自爆财务造假丑闻后，其销量却只增不减，部分是由于当时社交媒体平台中的舆论氛围整体上偏向瑞幸一方，大量普通网民在微博中分享自己的购买经历，并对瑞幸的味道及服务作出点评，由于咖啡类饮品属于体验型产品，网民的评价通常具有主观的偏向，当大量的“好评”源源不断地涌现时，对瑞幸的“好评”易被网民当作优势意见，形成优势意见与劣势意见的马太效应；另一部分原因是由于当时瑞幸及时通过微博平台发布道歉声明，其认错的态度与速度也是被其大部分消费者认可的。总之，社交媒体平台作为用户自我表达的广场，口碑信息在其传播力度已不容忽视，未来的研究方向也应该越来越关注于社交媒体平台中的评论信息。

注释

①Marsden P. Top social commerce survey findings，Social commerce today.com，2009.

参考文献

[1]中国互联网络信息中心发布第46次《中国互联网络发展状况统计报告》[J].国家图书馆学刊，2020，29（6）：19.

[2]龚诗阳，刘霞，刘洋，等.网络口碑决定产品命运吗：对线上图书评论的实证分析[J].南开管理评论，2012，15（4）：118-128.

[3]汪旭晖，聂可昱，陈荣.“解释行为”还是“解释反应”？怎样的在线评论更有用：基于解释类型的在线评论对消费者购买决策的影响及边界条件[J].南开管理评论，2017，20（4）：27-37.

[4]Hovland C.I.，Janis I.L.，Kelly H.H.. Communication and Persuasion[M].New Haven：Yale University Press，1953.

[5]周梅华，李佩镅，牟宇鹏.在线评论对消费者购买意愿的影响：心理距离的中介作用[J].软科学，2015，29（1）：101-104，109.

[6]李宝库，赵博，郭婷婷.负面在线评论内容和来源对消费者购买意愿的影响：产品类别的调节效应[J].科技与经济，2019，32（3）：96-99，105.

[7]朱丽叶，袁登华，张静宜.在线用户评论质量与评论者等级对消费者购买意愿的影响：产品卷入度的调节作用[J].管理评论，2017，29（2）：87-96.

[8]Racherla P，Mandviwalla M，Connolly D J..Factors Affecting Cons -umers’ Trust in Online Product Reviews[J].Journal of Consumer Behaviour，2012，11（2）：94-104.

[9]Sternthal B， Dholakia R， Leavitt C. The Persuasive Effect ofSource Credibility： Tests of Cognitive Response[J].Journal ofConsumer Research，1978，5（4）：252-260.

[10]Hovland C I， Weiss W. The Influence of Source Credibility on Communication Effectiveness[J]. Public Opinion Quarterly，1951，15（2）：635-650.

[11]Godes D.，Mayzlin D..Using Online Conversations to Studyword-of-mouth Communication.Marketing Science，2004，23（4）：545-560.

[12]Dellarocas C.，Zhang X.M.，Awad N.F..Exploring the Value ofOnline Product Reviews in Forecasting Sales：The Case of MotionPictures. Journal of Interactive Marketing，2007，21（4）：23-45.

[13]Sherif M，Cantril H，Young K..The psychology of ego-involvements：Social attitudes and identifications[J].The American Journal of Psychology，1948，61（1）：139-141.

[14]周晶晶.在線客户评论对消费者购买决策的影响力研究[D].杭州：浙江大学，2010.

[15]Petty R.P.，Cacioppo J.T.，Goldman R.Personal Involvement As a Determinant of Argument-Based Persuasion[J].Journal ofPersonality and Social Psychology，1981，41（5）：847-855.

[16]Dodds W B，Grewal D，Monroe K B.Effects of Price，Brand andStore Information on Buyers’Product Evaluation[J].Journal ofMarketing Research，1991，28（3）：307-219.

[17]Tang T，Fang E，Wang F.Is neutral really neutral？The effects of neutral user-generated content onproduct sales[J].Journal of Marketing，2014，78（4）：41-58.

[18]Park D H，Lee J，Han I.The Effect of Online Consumer Reviews on Consumer Purchasing Intention：The Moderating Role of Involvement[J].International Journal of Electronic Commerce，2007，11（4）：125-148.

[19]郑小平.在线评论对网络消费者购买决策影响的实证研究[D].北京：中国人民大学，2008.

1047501186317