想象一下：你在浏览某品牌的社交媒体主页时留下一条评论或投诉，很快就收到了官方回复。这个看似简单的互动，背后其实隐藏着不少策略考量。企业应该回应哪些评论？什么时候回应？回应内容应该千篇一律，还是因人而异？这些决策不仅影响你个人的参与意愿，还可能牵动其他用户的评论情绪，甚至左右品牌口碑。社交媒体上的一句回复，分量远比我们想象得更重。今天我们要介绍的这项研究《Engaging Users on Social Media Business Pages: The Roles of User Comments and Firm Responses》，正是围绕这些问题展开。研究团队分析了来自37家美国零售企业的上百万条Facebook评论，揭示了用户评论的情绪与争议性，以及企业回应的独特性与及时性，如何共同影响后续用户的互动数量与情绪倾向。

理论背景与研究假设

基于企业注意力分配理论（Attention-Based View）以及负面偏见、争议性和用户参与的相关文献，作者提出了一系列假设，探讨企业在社交媒体商业主页上是否以及如何回应用户评论，并对后续用户参与行为产生怎样的影响。

首先，用户评论的情绪会影响企业是否回应。与正面或中性评论相比，负面评论更容易引起企业关注，因为它们往往反映了客户的不满与问题，或带来了潜在的声誉风险。回应这类评论不仅有助于问题解决和客户挽留，也能展示企业的服务态度与责任感，从而增强用户信任。同时，负面偏见理论指出，负面信息对用户行为的影响通常强于正面信息，因此回应负面评论可能比回应正面评论更能提升客户满意度与忠诚度。基于此，作者提出：

假设1：企业更可能回应负面评论，而非正面或中性评论。

其次，评论的争议性也会影响企业回复策略。一方面，争议性评论容易引发激烈讨论和更高关注度，若企业对此保持沉默，可能被视为不重视用户意见或未能有效管理舆情，从而损害用户信任。因此：

假设2a：企业更可能回应争议性较强的评论。

但另一方面，争议性话题涉及立场分歧，回应稍有不慎就可能引发争议或得罪部分用户，加之处理难度大、成本高，企业可能因风险考量而选择回避。因此：

假设2b：企业更不可能回应争议性较强的评论。

企业的回应行为会影响用户的后续参与。虽然回应负面评论能让用户感受到被重视，但也可能鼓励其他有类似不满的用户发声，带来更多评论，而这些评论可能更趋负面。例如，用户看到他人问题被回应后，可能希望自己也获得关注，从而发表类似意见。因此，作者提出：

假设3：回应负面评论会 (a) 增加后续用户评论数量，(b) 导致后续评论情绪更负面。

当企业回应争议性评论时，可能激发更多用户参与讨论，尤其是那些希望表达观点或寻求认同的用户。然而，由于争议性话题本身具有立场分歧，回应后可能引发用户之间的情绪对抗。认同企业观点的用户可能认为无需进一步表达，而持反对意见的用户则更可能站出来反驳企业立场，表达不满或失望。因此：

假设4：回应争议性评论会 (a) 增加后续评论数量，(b) 导致后续评论情绪更负面。

此外，回应的独特性也是影响用户后续参与的关键因素。内容独特、富有信息价值的回应更能体现企业用心，激发用户好感和后续互动；反之，模板化、千篇一律的回应容易被视为敷衍，抑制用户参与。因此，作者提出：

假设5：回应越独特，后续评论 (a) 数量越多，(b) 情绪越积极。

回应的及时性同样会影响用户体验与参与行为。适度快速的回应有助于维持讨论热度，提升用户参与感；而过于延迟的回应则可能导致用户失去兴趣，降低互动意愿。然而，回应得“过快”也并非最佳策略。若企业在评论发布后几分钟内立即回应，可能打断用户之间的自然讨论，甚至让话题提前“定调”，抑制后续交流。同时，这种高频、即时的回应还可能抬高用户对“实时互动”的期待，若后续无法持续满足，反而引发失望与负面情绪。因此，作者提出：

假设6：回应的及时性与后续评论的 (a) 数量和 (b) 情绪呈倒U型关系。

研究设计

为了验证这些假设，作者收集了37家美国零售企业Facebook主页的真实运营数据，涵盖了2017年全年共计10,312条企业帖子、超过100万条用户评论及企业回复。研究分两个阶段进行：第一阶段通过逻辑回归模型分析了哪些类型的用户评论更可能获得企业回应，重点考察了评论的情绪倾向（正面/中性/负面）与争议性。第二阶段利用负二项回归与面板固定效应模型，评估企业回应的不同特征（独特性与及时性）对后续评论数量与情绪的影响。为增强识别效度，研究还采用了倾向得分匹配（PSM）、不同的争议性与情绪度量方法进行鲁棒性检验，以及控制帖子固定效应以降低平台算法干预带来的偏误。

研究结论

实证结果显示，用户评论的情绪确实会影响企业是否回应：企业更倾向于回应负面评论，而非正面或中性评论。评论的争议性越高，企业回应的概率越低，这表明企业可能出于风险控制考虑避免卷入激烈讨论。进一步的分析发现，企业回应负面评论或争议性评论通常会带来更多后续用户评论，但这些评论的情绪倾向往往更负面。当企业回复具有较高的内容独特性，即回应富有信息价值且非模板化时，后续评论不仅数量更多，情绪也更为积极。虽然作者提出回应过早或过晚都可能不利于用户参与（即倒U型关系），但实证分析并未发现这一模式。结果显示，回应越快，越能激发用户参与，后续评论数量越多，但情绪可能更负面。这说明实际互动中，用户更倾向对快速回应做出反应，但可能对回应质量或因存在期望落差感到不满。

总结与启示

这项研究为企业的社交媒体运营提供启示：企业在回应负面与争议性评论时应保持谨慎，避免引发更多负面情绪；同时，回应的内容应尽可能具有信息价值与差异化，以提升用户的互动意愿和好感度。

参考文献：

Cheng, X., Bala, H., & Yang, M. (2024). Engaging Users on Social Media Business Pages: The Roles of User Comments and Firm Responses. MIS Quarterly, 48(2), 731–748.

文章链接：

https://doi.org/10.25300/MISQ/2023/17621

https://misq.umn.edu/engaging-users-on-social-media-business-pages-the-roles-of-user-comments-and-firm-responses.html

作者信息：

Xiaoye Cheng

Position: Assistant Professor of Management Information Systems, Alfred Lerner College of Business and Economics, University of Delaware, Delaware, U.S.A.

Research Interest: User engagement; Social commerce; Influencer marketing; Recommender systems

Site: https://lerner.udel.edu/faculty-staff-directory/xiaoye-cheng/

Email: xycheng@udel.edu

Hillol Bala

Position: Professor of Information Systems, Kelley School of Business, Indiana University, Bloomington, Indiana, U.S.A.

Research Interest: Digitalization in organizations and society; IT-enabled organizational change; IT use, adaptation, and impacts; enterprise systems implementation

Site: https://kelley.iu.edu/faculty-research/faculty-directory/profile.html?id=HBALA

Email: bala@iu.edu

Mochen Yang

Position: Associate Professor, Department of Information and Decision Sciences, Carlson School of Management, University of Minnesota, Minnesota, U.S.A.

Research Interest: Business analytics; Machine learning; Social media; Algorithmic decision-making

Site: https://carlsonschool.umn.edu/faculty/mochen-yang

Email: yang3653@umn.edu