##引言
在浏览网上餐厅或酒店线上评价时,你可能会发现,一些评价的评分与评论描述并不相符。是什么造成了这种偏差?本期文章“Reviewing from a Distance: Uncovering Asymmetric Moderations of Spatial and Temporal Distance between Sentiment Negativity and Rating” 揭开了该现象的面纱,该研究发现评论者写评论时,对于消费经历的距离感会影响评论者的评论情绪与评分结果。其中,空间距离会增强负面评论与评分的负相关,而时间距离会减弱这种关系。作者是怎么发现这种不对称关系的?时间距离与空间距离的影响为什么会有不同?
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##正文
01理论背景与研究假设
心理距离被定义为以此时此刻的自我为参照中心对事物产生的距离认知,可基于空间、时间、社会和假设性等维度形成。过往的研究已发现心理距离对于结果判定的决策、说服、协商、创造和消费者评价等方面皆具有影响。本研究主要从空间和时间维度探讨心理距离对于线上消费评价的影响,应用的心理距离理论包括:
心理构建水平理论(Construal-Level Theory, CLT):过往的研究发现空间或时间距离会促使评论者对过去经历进行抽象记忆,更关注正面经历,导致积极评价偏差,且当时、空距离同时存在时,这种偏差会加剧。
自我抽离理论(Self-Distancing Theory, SDT):过往的研究发现消费者在负面经历刚发生时,沉浸于自我保护(self-immersed & self-protection),有美化负面经历的倾向,但空间或时间距离将使得个体逐渐抽离自我,反思负面经历,以较少的偏差更真实地评价负面经历。
根据CLT理论,研究发现心理距离(时间、空间维度)使得消费者对于消费经历产生积极偏差,而SDT理论认为心理距离促进消极经历的真实评价,那么对于负面经历的消费评价,心理距离应该依然在抽象化经历后形成积极偏差(CLT),还是在自我保护后抽离自我回归真实评价呢(SDT)?为了解答该困惑,该文章提出研究问题:空间距离和时间距离如何调节消费经历负面性与评分之间的关系? 基于该问题,如图1所示,提出假设如下:
H1:负面情绪与评分之间的负向关系受到空间距离的负向调节;因此,更远的空间距离加强了这种负相关关系 (SDT)
H2:负面情绪与评分之间的负向关系受到时间距离的正向调节;因此,更大的时间距离削弱了这种负相关关系 (CLT)
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图1 (Reference: Neumann et al., 2023, p1713, Figure 1)
02实证检验
样本数据:研究从TripAdvisor在线评论平台上抓取了美国4,436个城市,2012年至2020年间由163,224位评论者发表的关于88,065家餐厅的1,206,156 条线上评价(包括评论和评分)。基于利用评论者的旅游记录作为空间距离的度量,使用评论发表日期和消费记录之间的差异作为时间距离的度量。
变量度量: 以评分作为被解释变量。解释变量中,负面情绪使用VADER文本分析工具计算餐厅消费评价中评论的负面情绪程度,并按1-5分标准化,得到变量𝑆𝐸𝑁𝑇_𝑁𝐸𝐺𝐴𝑇𝐼𝑉𝐼𝑇𝑌;空间距离的度量利用MapQuest API工具计算评论者的居住地与餐厅之间的地理距离,对数处理为变量𝐿𝑁_𝑇𝑅𝐴𝑉𝐸𝐿_𝐷𝐼𝑆𝑇;时间距离的度量使用评论发布时间与用餐时间之间的月数之差,取对数𝐿𝑁_𝑀𝑂𝑁𝑇𝐻_𝐷𝐼𝐹𝐹。
模型方法:如公式1所示,建立基础线性回归模型,检验负面情绪、空间距离和时间距离对评分的影响,分别引入负面情绪与空间距离和时间距离的交互项,以检验这两种心理距离维度对负面情绪和评分关系的调节作用,同时控制评论者、餐厅和时间的固定效应。
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公式1 (Reference: Neumann et al., 2023, p1715)
03结论与启示
研究发现了两个主要结果,首先,线上消费评价中评分与评论负面情绪的负向关系受到心理距离的空间和时间维度的调节,其次,这两个维度的调节作用并不对称,空间距离基于SDT理论对负面情绪与评分的关系产生负向调节作用,而时间距离通过CLT理论发挥正向调节作用。
研究指出应注意线上消费评价中评论情绪和评分的区别,它们的表达并不总是一致。此外,评论平台应考虑心理距离对评分的影响,通过增加指标或校正平均评分来减少偏差。该研究有助于理解评论行为,设计更好的评论系统,并为管理实践提供参考。
参考文献:Neumann, J., Gutt, D., & Kundisch, D. (2023). Reviewing from a Distance: Uncovering Asymmetric Moderations of Spatial and Temporal Distance between Sentiment Negativity and Rating. MIS Quarterly, 47(4), 1709-1726.
文献链接: https://doi.org/10.25300/MISQ/2022/17037
作者信息:
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Jürgen Neumann
Position: Doctoral Researcher, Faculty of Business Administration and Economics, Paderborn University Paderborn, GERMANY
Research Interest: Economics of IS, Electronic Word-of-Mouth, Sharing Economy
Site: https://www.uni-paderborn.de/en/person/32456
Email: juergen.neumann@upb.de
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Dominik Gutt
Position: Assistant Professor, Rotterdam School of Management, Erasmus University Rotterdam Rotterdam, THE NETHERLANDS
Research Interest: User-generated content (e.g., electronic word-of-mouth or peer-to-peer video streams), web3 (e.g., NFTs and DAOs), and AI usage (e.g., generative AI, chatbots)
Site: https://www.rsm.nl/people/dominik-gutt/
Email: gutt@rsm.nl
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Dennis Kundisch
Position: Professor, Faculty of Business Administration and Economics, Paderborn University Paderborn, GERMANY
Research Interest: Crowdsourcing, data-driven decision making, digital platforms, business model innovation, electronic word of mouth, gamification and e-learning.
Site: https://www.uni-paderborn.de/en/person/21117/
Email: dennis.kundisch@upb.de