《線上評論對商家銷售業績的影響：情感分析視角》是依託同濟大學，由王洪偉擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：線上評論對商家銷售業績的影響：情感分析視角
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：王洪偉
- 依託單位：同濟大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
線上評論的知曉和說服效應影響消費者的購買意願。然而商家沒能有效識別海量評論的用戶情感，無法根據用戶反饋改進產品和調整價格，從而影響商家的銷售業績。 為此，基於情感分析的視角，沿著評論發布-＞評論採納-＞評論影響主線，採用設計科學、行為分析和計量經濟相結合的方法，勾畫線上評論對銷售業績的影響路徑。在技術層面，利用文本挖掘算法，提取產品特徵及用戶觀點，判斷情感類型，對評論的情感、質量、統計和主題四維屬性進行量化，實現細粒度的評論解讀；從行為角度，實證分析用戶發表不同情感評論的動因，揭示情感類型對用戶和商家採納意願的影響；從經濟學視角，構建線上評論對商家業績影響的計量模型，解釋產品特徵及評論屬性對銷量和價格的影響，為產品改進和動態定價提供依據；以體驗型和搜尋型產品的評論為實驗對象，驗證研究結果的有效性。 理論上，豐富線上評論價值發現的研究體系。實踐上，為商家管理線上評論，實施口碑行銷提供指導
結題摘要
網路口碑是影響消費者購買行為的重要因素，線上評論中的各種評價信息會改變用戶對產品質量的感知，進而影響購買意願。但是，線上評論對商家銷售業績的影響機理仍缺少系統性研究。為此，以線上評論為研究對象，基於情感分析的視角，綜合行為科學、信息技術、計量分析三種範式，沿著“評論發布-＞評論採納-＞評論影響”主線，勾畫線上評論對銷售業績的影響路徑，在此基礎上，圍繞以下內容展開研究。 （1）採用Python 語言編寫多執行緒爬蟲程式，結合深度優先和廣度優先的搜尋算法，對電商平台的商品信息、線上評論以及用戶數據進行採集和預處理，並經人工標註，形成實驗語料。 （2）從行為科學角度，基於調查問卷的實證方法，發現用戶通過點評網站發表不同情感評論的動因，同時揭示用戶通過點評網站獲取評論並改進購買決策的意願。 （3）從技術層面，考慮評論文本的信息特徵度量和情感傾向的混合性，量化並抽取評論內容特徵，採用GBDT模型評估特徵集合分類效果，結合貪婪式特徵選擇算法識別有效內容特徵，分析其對評論質量檢測的影響。 （4）從技術層面，採用機器學習和本體建模方法，從評論中提取產品特徵及用戶觀點，判斷情感類型，並進行跨領域的魯棒性檢測，實現細粒度的評論解讀； （5）採用計量分析方法，構建線上評論對商家業績的影響模型，解釋產品特徵及評論屬性對銷量的影響。同時，將計量模型拓展到股市波動、影視票房、上市公司業績等預測方面，進一步驗證模型有效性。 （6）採用計量經濟方法，以消費者效用理論為基礎，以網路零售兩階段銷售為背景，建立與線上評論相關的產品定價模型，為商家動態定價提供依據。 （7）情感分析在產品評論商業價值挖掘中的套用：從線上評論中獲取用戶的比較性觀點，進而形成產品間的競爭性關係，同時可以定位產品缺陷，為產品改進提供科學依據。 理論上，豐富線上評論價值發現的研究體系。實踐上，為商家管理線上評論，實施口碑行銷提供指導。
