国内外学者的研究主要集中在在线评论有用性的影响因素和构成维度上。Mudambi(2010)研究中发现评论长度和评论极端性对在线评论有用性产生影响；Susan和David(2010)建立并检验了包含评论极端性、评论深度影响评论有用性的维度模型等。国内学者对在线评论有用性的实证研究中，构建的影响因素模型主要有：郝媛媛的六因素模型：评论的正负情感、评论中观点的表达形式、评论的体裁、评论标题、评论发布天数和评论内容中的平均句子长度；廖成林的四因素模型：评论等级、评论深度、购买经验和讦论者排名等。国内外学者大多运用实证研究的方法检验各因素与在线评论有用性的关系，论证哪些评论信息更有用，以便于帮助消费者有效识别和利用评论信息进行购买决策。学者们的这些实证分析结果具有借鉴应用价值，本研究基于信息质量评价的关键维度对在线评论有用性影响因素进行归类整理（见表1），构建了评价在线评论有用性的各项指标，为后续的调研和案例分析奠定基础。2在线评论有用性模糊综合评价的设计
美国控制论专家艾登( Eden)于1965年创立了模糊综合评价法，主要是通过构建模糊评价矩阵对评价指标本身具有模糊性并受多层因素影响的系统性问题进行量化处理的一种评价方法。在线评论有用性受多种因素的影响，且这些因素大多属于定性因素，本身具有模糊性，其效应大小很难准确地量化，每个影响因素在评价体系中的权重也存在不确定性，因此，采用模糊综合评价法对在线评论有用性进行综合评价，可以最大限度地降低模糊性，提高评价结果的清晰度。2.1构建模糊综合评价模型
构建模糊综合评价模型需要构建评语集、指标集和权重集。
评语集是指各种评价结果的集合。在对在线评论有用性的评价过程中，通常可以把在线评论有用性分为非常好、比较好、一般，比较差和非帝差5个等级，建立的评语集即V={ Vl，V2，V3，V4，V5）。其中Vl代表非常好，V2代表比较好，V3代表一般，V4代表比较差，V5代表非常差，为各评价等级分别赋予相应的分数建立分数集为：Y={y1，y2，y3，y4，Ys）T={100，80，60，40，20}T。
指标集是指以测量在线评论有用性的各项指标作为评价维度所组成的集合。在线评论有用性的评价维度主要有客观性、完整性、适量性、时效性、可理解性和可靠性等六个维度，根据在线评论有用性评价维度可以建立指标集为U={ Ul，U2，U3，U4，U5，U6）。
权重集是指根据各指标对于在线评论有用性的影响程度，运用德尔菲法选择专家对每项指标的重要程度进行评价，最终给每项指标赋予相应的权重，建立权重集，即A={ Ai，Az，A3，氏，氏，氏），其中：
n为评价指标的个数，m为确定指标权重的专家数量，Vi，表示为第j位专家为第i项指标给出的评价分数。我们分别从高校教师、电商企业高管中挑选15位专家，发函征询他们对在线评论有用性指标的评价，专家按照非常重要、重要、一般，不重要和非常不重要5个等级给予评分，然后我们按照分数集将专家反馈的信息进行定量化处理后代人式(l)，最后得到权重集A一{0. 1726,0.2347,0.1208,0.0972,0.1569,0.2178).2.2进行模糊综合评价
对在线评论有用性的各项指标进行模糊综合评价，得到因素Ui隶属于评语集V的概率ri，，构成U的单因素模糊评价矩阵R。依据模糊运算可以得出B=AOR一{bl，bz，b3，b4，bs，b6），通过模糊数学中的最大隶属原则，将B={bl，b2，b3，b4，bs，b6）进行归一化处理，根据分数集Y综合计算得出在线评论有用性的模糊评价得分Z，即Z=B*Y，以此来评价在线评论有用性的效度，达到正确理解和评价在线评论有用性的目的。3在线评论有用性模糊综合评价的应用3.1评价对象和调查对象的选择及评价
本研究以天猫购物网站上某品牌化妆品为例，为提高可比性，从该品牌的网款产品中挑选了两条在线评论进行模糊评价。
两条评论中，评论(1)能充分表示评论者的情感倾向，能从产品服务和产品质量方面分别展开评价，评论维度数量和评论字数都相对较多，评论观点的表达较为清晰，评论发布时间较短，评论者是天猫T2达人，信用积分相对较高。而评论(2)字数相对较少，情感的表达、评价维度数量和观点表达形式等都差于评论(l)，评论发布时间也较长，评论者的信用积分相对较低。本研究将对这两条有明显差异性的在线评论的有用性进行模糊综合评价。
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