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消費者在線評論信息生成的動力機制研究(精)/南京大學管理學院學術文庫

  • 作者：周海花|責編:陳佳|總主編:王躍堂
  • 出版社：南京大學
  • ISBN：9787305233340
  • 出版日期：2020/08/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：211
人民幣：RMB 80 元      售價：元
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內容大鋼
    本書擬分三個階段展開研究，具體的研究思路及所涉及的主要研究方法如下：
    第一階段主要是本書的前期研究。根據國內外相關研究文獻調研情況及目前國內的研究背景，提出本書的主要研究問題；就相關理論模型和訪談結果，提出假設模型和研究假設。
    第二階段主要是問卷設計與數據收集階段。根據第一階段提出的理論模型和研究假設，設計本研究的初始問卷；發放問卷進行預調查，通過問卷設計項分析信度和效度檢驗檢測問卷的結構和內容是否合理，可通過刪除、增加、修改測度項調整問卷；發放正式問卷收集數據。數據分析、理論模型驗證和效果計算以及特徵變數的控制和調節作用檢驗階段：首先根據前期收集的數據進行描述性統計分析，同時進行信度、正態分佈等檢驗，以此來反映受試樣本的特點及其參與在線評論信息生成的動機的情況；其次從因子擬合指標、建構效度檢驗兩個方面對消費者參與在線評論的假設模型進行驗證性因素分析；接著對該模型進行檢驗、修正和效果計算，確定最終消費者參與在線評論的動機模型，並分析假設檢驗的結果，計算直接、間接和總效應。
    第三階段是促進消費者參與在線評論的策略階段。根據用戶畫像和雙因素理論對在線評論用戶類型進行劃分，並提出促進消費者撰寫在線評論的策略，最後指出本書的主要研究貢獻，提出研究展望。
作者介紹
周海花|責編:陳佳|總主編:王躍堂
目錄
第一章  引  言
  1.1  研究背景和意義
    1.1.1  研究背景
    1.1.2  研究意義
  1.2  研究問題和目標
    1.2.1  研究問題
    1.2.2  研究目標
  1.3  研究方法和思路
    1.3.1  研究方法
    1.3.2  研究思路
  1.4  創新之處
  1.5  研究內容
    1.5.1  相關概念界定
    1.5.2  研究內容和重點難點
    1.5.3  主要結構
  1.6  本章小結
第二章  在線評論相關研究述評
  2.1  傳統和網路口碑推薦動機相關研究
  2.2  在線評論信息生成動機相關研究
  2.3  在線評論其他相關研究
    2.3.1  在線評論對消費者購買意願、決策、行為影響的相關研究
    2.3.2  在線評論的感知有用性研究
    2.3.3  利用各種技術對在線評論進行分析的研究
    2.3.4  在線評論信息分佈規律方面的研究
    2.3.5  在線評論對產品銷量影響的研究
    2.3.6  其他相關研究
  2.4  簡要述評
  2.5  本章小結
第三章  在線評論信息資源的分佈規律
  3.1  馬太效應和文獻計量學三大基本定律
    3.1.1  馬太效應
    3.1.2  布拉德福定律
    3.1.3  齊普夫定律
    3.1.4  洛特卡定律
  3.2  網路信息資源的分佈規律研究綜述
    3.2.1  電影評論信息分佈規律
    3.2.2  音樂評論信息分佈規律
    3.2.3  新聞評論信息生長規律
    3.2.4  社會化標籤信息分佈規律
  3.3  基於三大定律的在線評論信息分佈規律實證研究
    3.3.1  布拉德福定律擬合分析
    3.3.2  齊普夫定律擬合分析
    3.3.3  洛特卡定律擬合分析
  3.4  本章小結
第四章  在線評論信息生成的動力機制理論模型和研究假設
  4.1  理論基礎
    4.1.1  動機理論
    4.1.2  沉浸理論
    4.1.3  社會認知理論
    4.1.4  社會交換理論

    4.1.5  技術接受理論
  4.2  消費者訪談
    4.2.1  訪談樣本的選擇
    4.2.2  訪談結果的分析
  4.3  理論模型的構建
    4.3.1  理論模型框架
    4.3.2  定義變數與研究假設
  4.4  本章小結
第五章  在線評論信息生成的動力機制問卷設計與數據收集
  5.1  問卷設計
    5.1.1  問卷設計原則
    5.1.2  問卷設計流程
    5.1.3  問卷結構
    5.1.4  初始測度項
    5.1.5  測度項的初始調整
  5.2  預調查
    5.2.1  數據收集
    5.2.2  信度調整
    5.2.3  效度調整
  5.3  問卷測度項調整
  5.4  正式問捲髮放
  5.5  本章小結
第六章  在線評論信息生成的動力機制模型的檢驗與效果計算
  6.1  樣本描述性統計分析
  6.2  消費者參與在線評論的現狀分析
    6.2.1  描述性統計
    6.2.2  推斷性統計
  6.3  模型的檢驗修正和效果計算
    6.3.1  正式樣本信度分析
    6.3.2  正式樣本正態分佈檢驗
    6.3.3  模型的驗證性因子分析
    6.3.4  模型的修正和效果計算
  6.4  本章小結
第七章  基於用戶畫像的在線評論信息生成的激勵策略研究
  7.1  用戶畫像的概念及相關理論
    7.1.1  用戶畫像定義
    7.1.2  相關文獻回顧
    7.1.3  用戶畫像應用
    7.1.4  雙因素理論介紹及相關應用
  7.2  研究設計
    7.2.1  研究方法
    7.2.2  研究步驟與數據收集
  7.3  基於在線評論的用戶畫像
    7.3.1  默認好評用戶畫像
    7.3.2  星級評論用戶畫像
    7.3.3  無圖有評論用戶畫像
    7.3.4  有圖有評論用戶畫像
    7.3.5  追加評論用戶畫像
  7.4  結果討論
    7.4.1  結果分析

    7.4.2  研究啟示
  7.5  本章小結
第八章  結語與展望
  8.1  研究結論
  8.2  思考與建議
  8.3  主要研究貢獻
  8.4  研究局限及展望
    8.4.1  研究局限
    8.4.2  研究展望
參考文獻
附錄
    附錄A  消費者在線評論信息生成的動力機制探索性訪談提綱
    附錄B  消費者在線評論信息生成的動力機制正式調查問卷
    附錄C  消費者在線評論用戶畫像調研
    附錄D  京東商品評論(部分)
    附錄E  電影《哪吒之魔童降世》豆瓣網短評時間和數量
    附錄F  豆瓣網用戶短評數(部分)
    附錄G  豆瓣網電影名稱及影評和短評數量(部分)

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