用户评论标签摘要系统的有效性研究

信息过载是消费者处理用户评论信息时面临的一个巨大挑战。由于评论数量超过了个人信息处理能力,消费者不得不借助某些启发规则(如重点关注中评、差评以及最近发表的评论)来简化阅读评论的任务,在降低了认知负载的同时,也增加了用户产生选择性偏见的可能。基于标签的评论摘要是电子商务网站新出现的一种工具,将评论按照产品属性或用户感受分类,并且给每类一个标签。这一工具对缓解用户信息过载和选择性偏见有很大的潜力,但是其作用机理和使用效果还未得到实证验证。以图式理论和认知适应理论为基础,针对两种不同类型的商品(体验品和搜索品),研究了基于标签的摘要对系统感知有用性和满意度的影响。实验结果表明:对于体验类商品,与传统在线评论展现方式相比,增加基于标签的摘要不能提高感知有用性和满意度;然而,对于搜索类商品,与传统在线评论展现方式相比,增加基于标签的摘要能提高用户感知有用性和满意度。