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제품 가격에 따른 온라인 리뷰 유익성 결정 요인에 관한 연구
Identifying Factors Affecting Helpfulness of Online Reviews: The Moderating Role of Product Price 원문보기

한국전자거래학회지 = The Journal of Society for e-Business Studies, v.16 no.3, 2011년, pp.93 - 112  

백현미 (서울대학교 경영대학) ,  안중호 (서울대학교 경영전문대학원) ,  하상욱 (서울대학교 경영대학)

초록
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최근 온라인 쇼핑 활동의 증가와 함께 소비자들은 온라인상에서의 제품에 대한 리뷰를 합리적인 구매 결정을 내리기 위한 중요한 정보로 활용하고 있다. 하지만 소비자들은 많은 양의 온라인 리뷰 중 그들의 구매 결정에 유익하게 활용될 리뷰를 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 정교화 가능성 이론(elaboration likelihood model)을 바탕으로, 유익한 온라인 소비자 리뷰를 결정하는 요인이 무엇인지 알아보고, 구매하고자 하는 제품의 가격에 따라 유익한 리뷰를 결정짓는 요인이 어떻게 변화되는지를 분석하고자 한다. 본 분석을 위해 아마존 닷컴의 75,226개의 온라인 소비자 리뷰 데이터를 수집하고, 리뷰 메시지의 감정어 분석 (sentimental analysis)을 통해 메시지 내용에 대한 정량변수도 확보하였다. 다중회귀분석 결과, 리뷰 점수, 리뷰어에 대한 랭킹 정보를 포함하는 주변적 단서(peripheral cues)와 리뷰 메시지의 단어 수, 부정어 비율의 중심적 단서(central cues) 모두 리뷰의 유익성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 고가격 제품과 저가격 제품에서 유익한 리뷰를 결정하는 요인이 다르게 나타남을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

For the success of an online retail market, it is important to allow consumers to get more helpful reviews by figuring out the factors determining the helpfulness of online reviews. On the basis of elaboration likelihood model, this study analyzes which factors determine the helpfulness of reviews a...

주제어

참고문헌 (36)

  1. Basuroy, S., Chatterjee, S., and Ravid, S. A., "How Critical are Critical Reviews? The Box Office Effects of Film Critics, Star-power, and Budgets," Journal of Marketing, Vol. 67, No. 4, pp. 105-117, 2003. 

  2. Bei, L. T., Chen, E. Y. I., and Widdows, R., "Consumers' Online Information Search Behavior and the Phenomenon of Search vs. Experience Products," Journal of Family and Economic, Vol. 25, No. 4, pp. 449-467, 2004. 

  3. Blumenstock, J. E., "Size Matters : Word Count as a Measure of Quality on Wikipedia," WWW 2008 Proceedings, Beijing, China, pp. 1095-1096, 2008. 

  4. Briggs, P., Burford, B., De Angeli, A., and Lynch, P., "Trust in Online Advice," Social Science Computer Review, Vol. 20, No. 3, pp. 321-332, 2002. 

  5. Chaiken, S., "Heuristic versus Systematic Information Processing and the Use of Source Versus Message Cues in Persuasion," Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 39, No. 5, pp. 752-766, 1980. 

  6. Chen, P., Dhanasobhon, S., and Smith, M., "All Reviews Are Not Created Equal : The Disaggregate Impact of Reviews on Sales on Amazon.com," Working Paper, Carnegie Mellon University(available at SSRN : http://ssrn.com/abstract918083), 2008. 

  7. Cheung, M. Y., Luo, C., Sia, C. L., and Chen, H., "Credibility of Electronic Wordof- Mouth: Informational and Normative Determinants of On-line Consumer Recommendations," International Journal of Electronic Commerce, Vol. 13, No. 4, pp. 9-38, 2009. 

  8. Chevalier, J. A. and Mayzlin, D., "The Effect of Word of Mouth on Sales : Online Book Reviews," Journal of Marketing Research, Vol. 43, No. 3, pp. 345-354, 2006. 

  9. Chin, W. W., Marcolin, B. L., and Newsted, P. R., "A Partial Least Squares Latent Variable Modeling Approach for Measuring Interaction Effect : Results from a Monte Carlo Simulation Study and Voice Mail Emotion/adoption Study," ICIS 1996 Proceedings, Seventeenth International Conference on Information Systems, pp. 21-41, 1996. 

  10. Dave, K., Lawrence, S., and Pennock, D., "Mining the Peanut Gallery : Opinion Extraction and Semantic Classification of Product Reviews," WWW 2003 Proceedings of the 12th international conference on World Wide Web, pp. 519-528, 2003. 

  11. Davis, A. and Khazanchi, D., "An Empirical Study of Online Word of Mouth as a Predictor for Multi-product Category e-Commerce Sales," Electronic Markets, Vol. 18, No. 2, pp. 130-141, 2008. 

  12. Duan, W., Gu, B., and Whinston, A. B., "Do Online Reviews Matter? An Empirical Investigation of Panel Data," Decision Support Systems, Vol. 45, pp. 1007-1016, 2008. 

  13. Esuli, A. and Sebastiani, F., "Determining the Semantic Orientation of Terms through Gloss Classification," Proceedings of the 14th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Bremen, Germany, CIKM 2005. ACM, NewYork, NY, pp. 617-624, 2005. 

  14. Esuli, A. and Sebastiani, F., "Determining Term Subjectivity and Term Orientation for Opinion Mining," Proceedings of the Eleventh Conference on European Chapter of the Association for Computational Linguistics, Trento, Italy, pp. 193-200, 2006. 

  15. Forman, C., Ghose, A., and Wiesenfeld, B., "Examining the Relationship Between Reviews and Sales : The Role of Reviewer Identity Disclosure in Electronic Markets," Information Systems Research, Vol. 19, No. 3, pp. 291-313, 2008. 

  16. Ghose, A. and Ipeirotis, P. G., "Estimating the Helpfulness and Economic Impact of Product Reviews : Mining Text and Reviewer Characteristics," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, forthcoming, pp. 1-15, 2010. 

  17. Gossen, H. H., "Entwickelung der gesetze des menschlichen verkehrs, und der daraus fliessenden regeln fur menschliche handeln," (F. Vieweg)l, 1854. 

  18. Hu, M. and Liu, B., "Mining and Summarizing Customer Reviews," KDD 2004 Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, Seattle, WA., pp. 168-177, 2004. 

  19. Hu, N., Liu, L., and Zhang, J., "Do Online Reviews Affect Product Sales? The Role of Reviewer Characteristics and Temporal Effects," Information Technology Management, Vol. 9, No. 3, pp. 201-214, 2008. 

  20. Ito, T., Larsen, J., Smith, N., and Cacioppo, J., "Negative Information Weighs More Heavily on the Brain : The Negativity Bias in Evaluative Categorizations," Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 75, No. 4, pp. 887-900, 1998. 

  21. Jones, E. E. and Davis, K. E., "From Acts to Dispositions : The Attribution Process Perception," Advances in Experimental Social Psychology, Vol. 2, pp. 219-266, 1965. 

  22. Kanouse, D. E. and Hanson, L. R. Jr., "Negativity in Evaluations," Attribution : Perceiving the Causes of Behavior, 1972. 

  23. Kanouse, D. E., "Explaining Negatively Biases in Evaluation and Choice Behavior : Theory and Research," Advances in Consumer Research, Vol. 11, No. 1, pp. 703-708, 1984. 

  24. Klein, L. R., "Evaluating the Potential of Interactive Media through a New Lens : Search versus Experience Good," Journal of Business Research, Vol. 41, No. 3, pp. 195-203, 1998. 

  25. Kumar, N. and Benbasat, I., "The Influence of Recommendations and Consumer Reviews on Evaluations of Websites," Information Systems Research, Vol. 17, No. 4, pp. 425-439, 2006. 

  26. Lee, D., Jeong, O. R., and Lee, S. G., "Opinion Mining of Customer Feedback Data on the Web," Proceedings of the Second International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, pp. 230-235, 2008. 

  27. Li, X. and Hitt, L. M., "Self-Selection and Information Role of Online Product Reviews," Information Systems Research, Vol. 19, No. 4, pp. 456-474, 2008. 

  28. Liu, Y., "Word of Mouth for Movies : Its Dynamics and Impact on Box Office Revenue," Journal of Marketing, Vol. 70, No. 3, pp. 74-89, 2006. 

  29. Ma, M. and Agarwal, R., "Through a Glass Darkly : Information Technology Design, Identity Verification, and Knowledge Contribution in Online Communities," Information Systems Research, Vol. 18, No. 1, pp. 42-67, 2007. 

  30. Mudambi, S. M. and Schuff, D., "What Makes a Helpful Online Review? A Study of Customer Reviews on Amazon. com," MIS Quarterly, Vol. 34, No. 1, pp. 185-200, 2010. 

  31. McKnight, D. H. and Kacmar, C., "Factors of Information Credibility for an Internet Advice Site," Proceedings of the 39th Hawaii International Conference on System Sciences, 2006. 

  32. Park, D. and Kim, S., "The Effects of Consumer Knowledge on Message Processing of Electronic Word-of-mouth via Online Consumer Reviews," Electronic Commerce Research and Applications, Vol. 7, pp. 399-410, 2008. 

  33. Petty, R. E. and Cacioppo, J. T., "The Elaboration Likelihood Model of Persuasion," Advances in Experimental Social Psychology, Vol. 9, 1986. 

  34. Zhang, W. and Watts, S., "Knowledge Adoption in Online Communities of Practice," ICIS 2003 Proceedings, Twenty-Fourth International Conference on Information Systems, pp. 96-109, 2003. 

  35. Zhang, W. and Watts, S., "Capitalizing in Content : Information Adoption in Two Online Communities," Journal of the Association for Information Systems, Vol. 9, No. 2, pp. 73-94, 2008. 

  36. Zhu, F. and Zhang, X., "The Influence of Online Consumer Reviews on the Demand for Experience Goods : The Case of Video Games," ICIS 2006 Proceedings, Twenty-Seventh International Conference on Information Systems, Milwaukee, pp. 367-381, 2006. 

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