数字经济背景下对消费者评论数据的挖掘

高 翠 刘婉妮 王 硕

（河北经贸大学，石家庄 050061）

引 言

中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第48次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年6月，我国网民总体规模超过10亿人，互联网普及率为71.6%。随着互联网的不断普及和网络购物的迅速发展，在线评论发挥着越来越重要的作用。但在线评论并不总是真实可靠的，金达尔（Jindal）等学者在2007年就发现在线平台存在“垃圾评论”的问题。网上购物平台、网络旅游平台及软件下载商店等设有评价体系的网站都存在诱导用户的虚假评论，这些虚假评论无疑会误导消费者的决策，同时也会影响商家的真实信用，从而造成用户对在线评论的不信任，并加剧商家间的不正当竞争。因此，有必要深入研究消费者评论数据，以便更好地挖掘其背后的价值，使其对电商交易行业发挥更重要的作用。

一、数字经济背景下消费者评论数据现状分析

（一）评论数量不计其数

在电子商务迅速发展的背景下，几乎所有的网络购物平台或网站都支持消费者对购买的商品打分与发表评论。消费者通过在线评论与商家进行交流已经成为电商购物的一种主流形式，由此产生了大量的在线评论，其数量的大幅增加无疑给电商平台带来了海量的信息。综合网上获取的文献资料，以及在某在线购物平台上选取的分别以食品、服饰、美妆为主营业务的9家知名店铺为例，经统计发现，食品类每种商品的月均评论数量超过20 000条，服饰类每种商品的月均评论数量超过6000条，美妆类每种商品的月均评论数量超过60 000条，消费者评论率高达78.93%。由于评论数量与销售量有正相关关系，销量越高的店铺，消费者的评论数据也会越多。大量的评论数据为消费者网上购物提供了一定的参考价值，同时也为商家优化产品设计、满足消费者需求提供了一定的参考价值。

（二）评论质量良莠不齐

在在线评论数量大幅增加的情况下，其质量并没有随之提高，相反还出现了良莠不齐的现象。评论质量良莠不齐主要体现在两个方面：一方面，部分消费者能够将自己对商品的真实购买体验客观地发布到评价中；另一方面，部分商家出于不良的竞争目的，雇佣利益团体中的用户发布虚假评论，或者是消费者为了获得“好评返现”的些许利益而发布虚假评论。在向河北经贸大学学生随机发布的200份问卷中，有80.97%的人表示在网上购物时会收到商家发送的“好评返现”的小额打赏消息，77.48%的人表示会因为小额利益而发布迎合商家的评论，即使购物体验并不好、商品质量很差时仍有消费者会选择这样做。利益的诱惑使大部分消费者未能表达自己的真实购物体验，而是发布迎合商家需求的虚假评论。

（三）评论形式多种多样

通过观察大量设有评论体系的网站，笔者发现消费者的评论按形式主要可以划分为图片、文字、视频及等级评价，按评价的次数还可以分为初次评价和追加评价。每种评价形式都各有利弊，文字评价更能表达消费者的具体购物体验和商品质量等细节，图片和视频形式更能从整体上给消费者视觉体验。追加评论是消费者在交易成功的半年内，针对产品的使用感受进行的第二次评价。这种评论形式更能全面、准确、客观地反映产品信息。但是，由于评论的滞后性，部分消费者可能会遗忘或是因觉得比较麻烦而不发表追加评论，因此这种评论数量相比初次评论少。

二、虚假评论数据背后的原因分析

（一）在线评论影响消费者的购物决策

在“互联网+”的背景下，网络购物日益普及。不同于实体购物情况下用户可以近距离了解、感知商品的特点，在电商平台上交易时，用户并不能像线下消费那样全方位地了解产品，这种非实物接触的情况使得在线评论（电子口碑）变得格外重要。消费者需要依赖在线评价来了解产品信息及其使用体验，因此消费者的购物决策在很大程度上也受在线评论的影响。产品属性负面评论、商家服务负面评论、物流服务负面评论……这些都会影响消费者的购买意愿。根据感知风险理论，负面口碑对消费者购买意愿的抑制作用越来越强，更容易增加消费者的感知风险。基于此，“刷好评”便成了商家成为“好店铺”的不二选择。

（二）在线评论影响商家店铺排序

在电商平台上，一种商品可能会有多家店铺同时销售，消费者的选择范围很大，因而消费者们往往会通过比较某个指标来选择更好的店铺，店铺排序就是这样一种指标。店铺的排序在很大程度上意味着流量，流量越大，销售量越好。信誉机制是电商平台治理店铺的有效手段，即电商平台依据商家履约情况及质量情况等对不同的商家给予不同的排序和曝光量。良好的店铺信誉代表着商家更高的产品质量和消费者更好的服务体验。因为消费者在购买商品时大多会参考店铺的信誉信息，其购买行为在很大程度上会受到店铺信誉的影响。因此，商家在“刷好评”方面不断地投入，通过保持良好的声誉以获得领先的店铺排序，提高自己的销售量。

（三）“代刷好评”使代运营公司牟取暴利

近年来，“刷好评”的虚假营销行为在电商领域滋生，并逐渐蔓延成风，其参与者既有普通商家，也有专业运营团体，甚至已经演变成了一条灰色产业链。该产业链不仅制造了大量的虚假好评，也对消费者的购物决策造成了许多困扰，其产生缘由主要是电商平台的信誉评价机制。网络购物时代，优质的在线评价是引导销量的重要因素，同时消费者的好评也能够提高商家的信誉及形象，进而增强对其他消费者的吸引力，因此商家非常重视好评率，这就为代运营公司或组织虚假交易来“代刷好评”以牟取暴利提供了机会。“刷单”成为店铺商家的新型“内卷”，许多商家被迫卷入刷单的潮流中，而代运营公司出于牟取暴利的目的，就像一个推手推动着刷单刷量的泡沫，使其越来越大。

三、消费者评论数据利用价值分析

（一）挖掘评论数据，助推产品开发、优化及宣传

对于商品的使用效果，商品的使用者拥有最大的发言权。因此，要获得良好的消费者购物体验反馈，在产品的更新换代、不断优化的过程中，企业就要充分考虑消费者的需求及偏好。

首先，通过在线评论，商家可以把握产品的质量情况，了解消费者对于商品的喜好程度及购买欲望，对商品进行全方位的、系统的精细化评估，由此可以将商品与其余商家的竞品进行对比分析，从而规划商品未来的发展战略。

其次，商家应当通过评论数据挖掘解析并统计有关产品属性的信息，找出消费者注重的属性，同时给予更多的关注，结合通过情感分析技术获得的用户主观评价水平，在产品开发和优化的过程中着重考虑。

最后，产品的宣传也离不开评论数据的挖掘。网络购物时代，在线评论的口碑是产品最好的宣传效果，消费者的购买行为及后续对产品的体验和评价都会直接或者间接地受到评论口碑的影响。因此，对在线评论数据的挖掘，也能够为产品的开发及优化提供实际的数据支持，同时也有助于产品的宣传。

（二）聚合个体的评论数据，作为预测市场整体的营销契机

用户评论作为用户所创造的内容，在很大程度上影响着消费者的购物决策。在线评论中包含着用户对产品特征的描述，以及对这些特征的观点和态度，这就决定了个体评论的随机性、变化性及交互性。但对于个体组成的整体来说，评论数据是可预测的。通过收集大量的消费者评价信息，对行业大数据进行综合性分析，以得到市场整体的需求特点。同时，通过对产品的特征进行聚类，提取关键词，可以看到目前用户最关心的产品特征是什么，以预测市场整体的期望特征，并将此作为市场营销的契机，从而增强市场竞争力，在电商市场中占据有利地位。

（三）聚焦个体的评论数据，提供个性化服务

网络购物时代，在线评论中蕴含着大量和用户及产品相关的信息，这些信息对于商家而言有巨大的商业价值。同时，在线评论也是用户购买产品的重要参考依据，但是传统的商品推荐大多依据店铺评分而忽略了在线评论对推荐效果的影响。由于不同的用户对于产品特征的需求权重各异，商家要想在平台中占据优势，就要聚焦用户个体评论，深入分析用户的独特需求，以此为用户推荐个性化服务。目前来看，要达到上述目的，可利用基于情感分析的个性化推荐模型，深入挖掘每个消费者的独特喜好，实现对用户的个性化推荐，提升消费者购物体验。

四、消费者评论数据助推电商行业发展对策

（一）建立奖惩机制，遏制不当行为的发生

虽然《中华人民共和国反不正当竞争法》和《中华人民共和国电子商务法》等相关的法律法规已经禁止“刷好评”等虚假宣传行为，但“刷好评”等乱象仍然禁而不止。其中一个重要原因在于“刷好评”的灰色产业日趋隐蔽，如“好评返现”等不正当营销活动正呈现一种“私聊化”趋势。一些商家发放“好评返现”的卡片，夹在快递中寄给消费者，或通过私聊、短信的形式传递给消费者，商家采用的此类隐性手段在很大程度上加大了治理难度，而奖惩机制则可有效解决此类问题。

奖惩机制，即同时利用奖励制度与惩罚制度来达到某种目的。通过建立奖惩机制，奖励举报存在雇佣与被雇佣关系的刷单平台和举报有“好评返现”活动的商家的行为，同时惩罚相应的被举报的平台，以遏制不正当行为的发生。良好的奖惩机制可以提高人们打击虚假评论行为的意识，从而在全社会建立起良好的道德文明风尚，以规范消费者评论的正确表达，为消费者提供真实可靠的网上购物依据。因此，相关部门应建立有效的奖惩制度，借助公众力量的参与，打造诚信的网络购物环境，保护消费者的合法权益。

（二）创新商品虚假评论检测技术，避免不正当竞争行为发生

遏制“刷好评”等虚假营销现象，也要积极引入大数据技术进行监管，创新商品虚假评论检测技术，目的在于利用科技手段精准识别，将虚假评论找出并去除，保留真实的商品评论信息，为消费者提供真实可靠的信息依据。目前，已经有基于评论内容的电商虚假评论识别与检测技术，可根据检测特征划分为根据语义特征、语言特征、情感特征3个研究方向，基于评论者特性、评论内容与评论者特性结合的电商虚假评论识别与检测。创新商品虚假评论检测技术，可以从评论文本、用户评论行为、商品评论和商店评论四个维度对虚假评论检测指标进行深入的归纳总结，建立一个较完整的虚假评论检测特征指标体系架构，为将来建立更有效地识别虚假评论的算法或机制提供理论支撑。

（三）加强互联网实名信息的管控，从源头根治虚假评论的产生与传播

刷单、刷好评的灰色产业链之所以能够异常活跃，是因为有些平台即使被曝光也依旧猖獗。据报道，“握手网”“宝宝刷单网”“IS语音直播软件”依旧业务量不断，一个重要的原因就在于互联网实名信息监控力度不强。因此，从源头上打击虚假评论行为，就要规定合格的评论者必须进行身份绑定，只有实名制后才能在网络平台上发表相关评论。实名制的施行保障了交易双方身份的真实性，同时为发现虚假评论并追踪溯源、进行惩罚奠定了基础，保证了打击虚假评论行为过程的顺利进行。该举措不仅能够从根本上抑制虚假评论的产生与传播，而且有利于净化网络环境，治理网络乱象，促进网络和电子商务行业的健康发展。

（四）建立双向反馈机制，优化产品，完善服务

从目前的网络评论平台来看，消费者只能向商家反映自己对商品质量、性能、功效等的意见，但是商品的设计是从生产端开始的，要提供满足消费者需求的产品，商家不仅需要了解消费者对于商品的使用感受，还需要了解消费者对商品的真正诉求。因此，可以在评论平台上增加使消费者直接向生产者发表评论、反馈意见的渠道，让生产者直接获得与消费者需求有关的第一手资料，并以此去进行产品评估，优化产品的设计，创造出独特的有差异化优势的品牌特性，打造出更令消费者满意的产品。同时，现有的反馈渠道可以让商家充分了解消费者的诉求，以此适当调整服务模式，为消费者提供更加优质的服务，以达到真正挖掘消费者评论数据的潜在价值的目的，从而更好地满足消费者的需求。总之，双向反馈渠道的建立，有利于生产者和商家获得消费者的真实诉求，以此优化产品、完善服务。