消费者线上交互与感知风险的关系研究

龙稚芸

摘要： 论文研究消费者对消费者的线上交互行为对消费者对产品的感知风险的影响。参考前人文献，引入了认知信任这一中介变量。此外，根据文献，本文将消费者线上交互划分成了五个维度，分别是信源质量、关系强度、信息质量、交互氛围和交互频率。实证研究发现，这五个维度分别会通过认知信任，对消费者感知风险产生负向影响。

Abstract： This paper discussed the impact of consumer-consumer online interactivity towards consumer's perceived risk. Based on former researches， this paper brought cognition trust as the mediating variable. And this paper divided online interactivity into five dimensions according to former literature， including information source quality， social tie strength， information quality， interactive atmosphere， and interactive frequency. The result shows that all this five aspects have negative influence to consumer's perceived risk through cognition trust.

关键词： 消费者交互；线上交互；网络口碑；认知信任；感知风险

Key words： consumer-to-consumer interactions；online interactions；online WOMs communication；cognition trust；perceived risks

中图分类号：F713.55 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）16-0014-03

0 引言

互联网是最重要的信息交互平台，大量的消费者在线上汇集并讨论着他们对不同产品的使用经验。通过交互，他们相互影响着各自的看法和购买决策。

根据传播扩散理论，社会网络对人们的态度有巨大的影响。人们不会自主地从他人处形成自己的意见，而是交互地从社交网络的其他成员处形成意见。有很多研究已经开始证明了线上意见对消费者决策有举足轻重的影响。另外也有一些学者发现了线上评论和销售量之间存在关联。因此了解线上意见是如何交互的，对企业来说事关重要。

1 理论基础及研究假设

尽管不少学者在消费者交互与消费决策的关系研究中涉及到了感知风险这一因素。但单独研究线上交互和感知风险的文章还是非常缺乏的。本文的研究模型如图1所示。

1.1 消费者线上交互 交互是一个多维度的概念（王艳梅，2011）[1] 最早研究交互的Wiener（1948）认为交互是信息接收者根据来自于信源的信息内容向信源进行反馈，通过双方不断的反馈来不断地修改信息本身和反馈内容，最终达成良好有效的双向沟通[2]。线上互动则强调在线上或电脑媒介（Computer-mediated）之沟通环境，而不是面对面（Face-to-Face）之环境。[3]

研究者通常根据交互的某一方面拆解维度，本文根据交互过程的要素，将交互分为不同维度。本文参考了已有文献对交互的维度划分，决定借鉴朱东红[4]和曹维[5]的研究，将互动划分为信源质量、信息质量、关系强度、交互氛围、互动频率五个维度。

1.2 消费者线上交互对认知信任的影响 Morgan和Hunt（1994）[6]及Doney和Cannon（1997）[7]指出，消费者对目标对象认知信任的属性包括能力和正直两方面。其中，能力是指目标对象所拥有的在某个领域具有影响力的技能、胜任力或者特征，有能力满足消费者的需求；正直是指目标对象诚实，并且能够承诺的实践性。本文将消费者认知信任界定为：消费者对某一产品性能可靠性，和所属企业诚信的信心。

信任往往在交互和购买意愿的影响研究中充当中介变量，消费者线上交互及消费者认知信任之间的正向关系已经被许多学者证实。因此，本研究提出以下假设：

H1a，信源质量正向影响消费者的能力信任；

H1b，信源质量正向影响消费者的正直信任；

H2a，关系强度正向影响消费者的能力信任；

H2b，关系强度正向影响消费者的正直信任；

H3a，信息质量正向影响消费者的能力信任；

H3b，信息质量正向影响消费者的正直信任；

H4a，交互氛围正向影响消费者的能力信任；

H4b，交互氛围正向影响消费者的正直信任；

H5a，交互频率正向影响消费者的能力信任；

H5b，交互频率正向影响消费者的正直信任。

1.3 认知信任对感知风险的影响 信任一直以来都是影响消费者行为的重要因素，它在具有强烈不确定性的环境，譬如网络购物环境中，对降低消费者对不确定性的感知具有非常重要的意义。Kim D.J et al.（2008）认为当消费者必须面临风险，但却完全无法控制结果时，信任是最重要的因素。从定义上，我们也可以判定信任和感知风险的关系。因此，本文提出以下假设：

H6a，能力信任负向影响感知风险；

H6b，正直信任负向影响感知风险。

2 研究方法与程序

2.1 测量量表及预调研

线上交互的量表主要参考朱东红和曹维的研究。认知信任的量表参考了朱东红（2012）[6]和Gefen et al.（2003）[8]、Komiak and Benbasat（2006）[9]。感知价值的量表来自Stone和Gronhaug（1993）[10]。本研究采用李克特5级量表。

预调研通过电子版的形式在线上发放，回收有效问卷52份。通过信度检测，交互氛围的“对该产品持负面意见的人很少”和感知风险的“交流结束后，我仍怀疑该产品会对我的身体健康造成危害”、“交流结束后，我仍顾虑别人会不认同我买这个产品”3个题项CITC值均小于0.5，且删除后的Cronbachs alpha值均可提高。因此，这三个题项在正式问卷中被删除。

2.2 样本数据 本研究采取了随机抽样法进行问卷发放，主要以网络电子问卷发放为主。收回有效问卷171份。 其中，男女受访者比例分别为49.12%和50.88%。在年龄分布上，18-25岁的样本数量最多，有96人，占比55.56%；26-35岁的样本也较多，共有58人，占比33.92%。在职业分布上，总体分布较为平均。

2.3 效度和效度分析 通过对样本的信度分析，线上交互五个维度的Cronbachs alpha值分别0.859、0.924、0.863、0.840、0.765。信任的两个维度Cronbachs alpha值分别0.872和0.819。感知风险的Cronbachs alpha值0.861。且各题项CITC值均大于0.5。

通过对样本的效度分析，线上交互的五个维度球形检验值的显著性概率均是0.000，KMO值分别是0.882、0.812、0.787、0.761、0.696，。信任的两个维度球形检验值的显著性概率均是0.000，KMO值分别是0.500、0.500。感知风险的球形检验值的显著性概率是0.000，KMO值是0.799。且各题项因子载荷量高于0.5。

3 模型的检验与分析

经原研究模型的结构方程模型验证，假设H3a和H4b不显著，故去除。又根据修正指数对结构方程模型进行调整（如图2所示）。

3.1 理论模型的检验 运用Amos22.0统计分析软件对本研究的结构方程模型进行分析，模型的拟合适配指标值如表1所示，模型拟合程度基本达到理想水平。

3.2 修正后结构方程模型路径系数与显著性水平

通过结构方程模型分析，除了H3b和H4a，其他10项假设均得到验证。

4 结论和讨论

4.1 理论意义 目前的研究中，不乏关于消费者交互与信任的研究。通常关于消费者交互的研究多与消费者满意、忠诚，或者是消费者购买意愿及行为相联系，这些研究中大部分以信任为中介变量。而关于信任和消费者感知风向的关系研究更是不胜枚举，信任可以降低消费者感知风险。但消费者交互与感知风险之间的关系却没有被建立起来。本研究填补了理论研究在这一块的空白。通过上文分析可以看出，消费者线上互动对感知风险通过消费者认知信任存在负向影响，且本文通过多维-一维的模型假设，验证了这种负向的影响是存在特殊路径的。

4.2 实践意义 本文将线上交互分为了信源质量、关系强度、信息质量、交互氛围、交互频率五个维度，并证实了五个维度对消费者感知风险都存在负面影响。因此，要降低消费者感知风险，可以从这五个方面着手。信源质量方面，企业应激励意见领袖，同时还可以在自己的忠实客户当中挖掘具有丰富产品知识和使用经验的消费者为其产品在网络上代言。应引导该客户通过深入的分析和对比，站在客户立场，表明选择和忠诚于该产品的原因。信息质量方面，企业应鼓励优质信息的传播。如在网络社区上做“免费试用+试用报告”的活动和网络评比活动。交互氛围方面，企业应结合产品和自身，创意性地设计网络公关计划，把消费者纳入到对企业的讨论中来。交互频率方面，B2C网站上进行晒单返点互动和SNS社区的参与话题抽奖等活动，都可以增加消费者关于产品的交互频率。

5 研究局限与未来方向

尽管本文取得了一定的成果，但也存在一些不足。首先，样本量偏少，且由于个人能力限制，样本大多来自广东地区。未来研究可以加大样本量，或者考虑从特定区域或人口特征等方面选取样本。其次，本文是基于消费者和产品的视角，研究对象是整体线上交互行为。根据调本文研结果，SNS网站、淘宝社区、专业论坛为消费者关于产品交互的主要平台。未来研究可以专注于特定交互平台进行深入研究。另外，研究模型方面，限于消费者交互还未有非常成熟的维度划分方法和量表，本文虽参考了大量文献，但为了研究模型的简明，可能遗漏一些重要变量。加之关于互联网的研究发展迅速，未来研究者可以根据具体状况，尝试在模型中引入新的变量。

参考文献：

[1]王艳梅.虚拟社区互动性多维视角比较及价值探析[J].图书馆学研究（应用版），2010，11：23-28.

[2]Wiener， D. N. Subtle and obvious keys for the MMPI[J]. Journal of Consulting Psychology， 1948， 12： 164-170.

[3]吴寿进，方文昌.虚拟品牌社群线上消费者对消费者互动与创意产生[J].台大管理论丛，2010，20（2）：19-47.

[4]朱东红.网络社区交互对消费者购买意愿的影响[D].武汉：华中科技大学，2012.

[5]曹维.基于虚拟社区的关系型互动对网络购物影响的研究[D].杭州：浙江大学，2007.

[6]Morgan， R. M.， Hunt， S. D. The commitment-trust theory of relationship marketing [J]. Journal of Marketing. 1994， 58（3）： 20-38.

[7]Doney， P.， Cannon， J.. An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships [J]. Journal of Marketing. 1997， 61（2）： 35-51.

[8]Gefen， D.， Karahanna， E.， Straub， D. W. Trust and TAM in online shopping： An integrated model. MIS Quarterly， 2003， 27（1）： 51-90.

[9]Komiak， S.， Benbasat， I. The effects of personalization and familiarity on trust andadoption of recommendation agents[J]. MIS Quarterly， 2006，30（4）：941-996.

[10]Robert N. Stone， Kjell Gr nhaug， Perceived Risk： Further Considerations for the Marketing Discipline [J]. European Journal of Marketing， 1993，27（3）：39-50.

预调研通过电子版的形式在线上发放，回收有效问卷52份。通过信度检测，交互氛围的“对该产品持负面意见的人很少”和感知风险的“交流结束后，我仍怀疑该产品会对我的身体健康造成危害”、“交流结束后，我仍顾虑别人会不认同我买这个产品”3个题项CITC值均小于0.5，且删除后的Cronbachs alpha值均可提高。因此，这三个题项在正式问卷中被删除。

2.2 样本数据 本研究采取了随机抽样法进行问卷发放，主要以网络电子问卷发放为主。收回有效问卷171份。 其中，男女受访者比例分别为49.12%和50.88%。在年龄分布上，18-25岁的样本数量最多，有96人，占比55.56%；26-35岁的样本也较多，共有58人，占比33.92%。在职业分布上，总体分布较为平均。

2.3 效度和效度分析 通过对样本的信度分析，线上交互五个维度的Cronbachs alpha值分别0.859、0.924、0.863、0.840、0.765。信任的两个维度Cronbachs alpha值分别0.872和0.819。感知风险的Cronbachs alpha值0.861。且各题项CITC值均大于0.5。

通过对样本的效度分析，线上交互的五个维度球形检验值的显著性概率均是0.000，KMO值分别是0.882、0.812、0.787、0.761、0.696，。信任的两个维度球形检验值的显著性概率均是0.000，KMO值分别是0.500、0.500。感知风险的球形检验值的显著性概率是0.000，KMO值是0.799。且各题项因子载荷量高于0.5。

3 模型的检验与分析

经原研究模型的结构方程模型验证，假设H3a和H4b不显著，故去除。又根据修正指数对结构方程模型进行调整（如图2所示）。

3.1 理论模型的检验 运用Amos22.0统计分析软件对本研究的结构方程模型进行分析，模型的拟合适配指标值如表1所示，模型拟合程度基本达到理想水平。

3.2 修正后结构方程模型路径系数与显著性水平

通过结构方程模型分析，除了H3b和H4a，其他10项假设均得到验证。

4 结论和讨论

4.1 理论意义 目前的研究中，不乏关于消费者交互与信任的研究。通常关于消费者交互的研究多与消费者满意、忠诚，或者是消费者购买意愿及行为相联系，这些研究中大部分以信任为中介变量。而关于信任和消费者感知风向的关系研究更是不胜枚举，信任可以降低消费者感知风险。但消费者交互与感知风险之间的关系却没有被建立起来。本研究填补了理论研究在这一块的空白。通过上文分析可以看出，消费者线上互动对感知风险通过消费者认知信任存在负向影响，且本文通过多维-一维的模型假设，验证了这种负向的影响是存在特殊路径的。

4.2 实践意义 本文将线上交互分为了信源质量、关系强度、信息质量、交互氛围、交互频率五个维度，并证实了五个维度对消费者感知风险都存在负面影响。因此，要降低消费者感知风险，可以从这五个方面着手。信源质量方面，企业应激励意见领袖，同时还可以在自己的忠实客户当中挖掘具有丰富产品知识和使用经验的消费者为其产品在网络上代言。应引导该客户通过深入的分析和对比，站在客户立场，表明选择和忠诚于该产品的原因。信息质量方面，企业应鼓励优质信息的传播。如在网络社区上做“免费试用+试用报告”的活动和网络评比活动。交互氛围方面，企业应结合产品和自身，创意性地设计网络公关计划，把消费者纳入到对企业的讨论中来。交互频率方面，B2C网站上进行晒单返点互动和SNS社区的参与话题抽奖等活动，都可以增加消费者关于产品的交互频率。

5 研究局限与未来方向

尽管本文取得了一定的成果，但也存在一些不足。首先，样本量偏少，且由于个人能力限制，样本大多来自广东地区。未来研究可以加大样本量，或者考虑从特定区域或人口特征等方面选取样本。其次，本文是基于消费者和产品的视角，研究对象是整体线上交互行为。根据调本文研结果，SNS网站、淘宝社区、专业论坛为消费者关于产品交互的主要平台。未来研究可以专注于特定交互平台进行深入研究。另外，研究模型方面，限于消费者交互还未有非常成熟的维度划分方法和量表，本文虽参考了大量文献，但为了研究模型的简明，可能遗漏一些重要变量。加之关于互联网的研究发展迅速，未来研究者可以根据具体状况，尝试在模型中引入新的变量。

参考文献：

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[5]曹维.基于虚拟社区的关系型互动对网络购物影响的研究[D].杭州：浙江大学，2007.

[6]Morgan， R. M.， Hunt， S. D. The commitment-trust theory of relationship marketing [J]. Journal of Marketing. 1994， 58（3）： 20-38.

[7]Doney， P.， Cannon， J.. An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships [J]. Journal of Marketing. 1997， 61（2）： 35-51.

[8]Gefen， D.， Karahanna， E.， Straub， D. W. Trust and TAM in online shopping： An integrated model. MIS Quarterly， 2003， 27（1）： 51-90.

[9]Komiak， S.， Benbasat， I. The effects of personalization and familiarity on trust andadoption of recommendation agents[J]. MIS Quarterly， 2006，30（4）：941-996.

[10]Robert N. Stone， Kjell Gr nhaug， Perceived Risk： Further Considerations for the Marketing Discipline [J]. European Journal of Marketing， 1993，27（3）：39-50.

预调研通过电子版的形式在线上发放，回收有效问卷52份。通过信度检测，交互氛围的“对该产品持负面意见的人很少”和感知风险的“交流结束后，我仍怀疑该产品会对我的身体健康造成危害”、“交流结束后，我仍顾虑别人会不认同我买这个产品”3个题项CITC值均小于0.5，且删除后的Cronbachs alpha值均可提高。因此，这三个题项在正式问卷中被删除。

2.2 样本数据 本研究采取了随机抽样法进行问卷发放，主要以网络电子问卷发放为主。收回有效问卷171份。 其中，男女受访者比例分别为49.12%和50.88%。在年龄分布上，18-25岁的样本数量最多，有96人，占比55.56%；26-35岁的样本也较多，共有58人，占比33.92%。在职业分布上，总体分布较为平均。

2.3 效度和效度分析 通过对样本的信度分析，线上交互五个维度的Cronbachs alpha值分别0.859、0.924、0.863、0.840、0.765。信任的两个维度Cronbachs alpha值分别0.872和0.819。感知风险的Cronbachs alpha值0.861。且各题项CITC值均大于0.5。

通过对样本的效度分析，线上交互的五个维度球形检验值的显著性概率均是0.000，KMO值分别是0.882、0.812、0.787、0.761、0.696，。信任的两个维度球形检验值的显著性概率均是0.000，KMO值分别是0.500、0.500。感知风险的球形检验值的显著性概率是0.000，KMO值是0.799。且各题项因子载荷量高于0.5。

3 模型的检验与分析

经原研究模型的结构方程模型验证，假设H3a和H4b不显著，故去除。又根据修正指数对结构方程模型进行调整（如图2所示）。

3.1 理论模型的检验 运用Amos22.0统计分析软件对本研究的结构方程模型进行分析，模型的拟合适配指标值如表1所示，模型拟合程度基本达到理想水平。

3.2 修正后结构方程模型路径系数与显著性水平

通过结构方程模型分析，除了H3b和H4a，其他10项假设均得到验证。

4 结论和讨论

4.1 理论意义 目前的研究中，不乏关于消费者交互与信任的研究。通常关于消费者交互的研究多与消费者满意、忠诚，或者是消费者购买意愿及行为相联系，这些研究中大部分以信任为中介变量。而关于信任和消费者感知风向的关系研究更是不胜枚举，信任可以降低消费者感知风险。但消费者交互与感知风险之间的关系却没有被建立起来。本研究填补了理论研究在这一块的空白。通过上文分析可以看出，消费者线上互动对感知风险通过消费者认知信任存在负向影响，且本文通过多维-一维的模型假设，验证了这种负向的影响是存在特殊路径的。

4.2 实践意义 本文将线上交互分为了信源质量、关系强度、信息质量、交互氛围、交互频率五个维度，并证实了五个维度对消费者感知风险都存在负面影响。因此，要降低消费者感知风险，可以从这五个方面着手。信源质量方面，企业应激励意见领袖，同时还可以在自己的忠实客户当中挖掘具有丰富产品知识和使用经验的消费者为其产品在网络上代言。应引导该客户通过深入的分析和对比，站在客户立场，表明选择和忠诚于该产品的原因。信息质量方面，企业应鼓励优质信息的传播。如在网络社区上做“免费试用+试用报告”的活动和网络评比活动。交互氛围方面，企业应结合产品和自身，创意性地设计网络公关计划，把消费者纳入到对企业的讨论中来。交互频率方面，B2C网站上进行晒单返点互动和SNS社区的参与话题抽奖等活动，都可以增加消费者关于产品的交互频率。

5 研究局限与未来方向

尽管本文取得了一定的成果，但也存在一些不足。首先，样本量偏少，且由于个人能力限制，样本大多来自广东地区。未来研究可以加大样本量，或者考虑从特定区域或人口特征等方面选取样本。其次，本文是基于消费者和产品的视角，研究对象是整体线上交互行为。根据调本文研结果，SNS网站、淘宝社区、专业论坛为消费者关于产品交互的主要平台。未来研究可以专注于特定交互平台进行深入研究。另外，研究模型方面，限于消费者交互还未有非常成熟的维度划分方法和量表，本文虽参考了大量文献，但为了研究模型的简明，可能遗漏一些重要变量。加之关于互联网的研究发展迅速，未来研究者可以根据具体状况，尝试在模型中引入新的变量。

参考文献：

[1]王艳梅.虚拟社区互动性多维视角比较及价值探析[J].图书馆学研究（应用版），2010，11：23-28.

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[3]吴寿进，方文昌.虚拟品牌社群线上消费者对消费者互动与创意产生[J].台大管理论丛，2010，20（2）：19-47.

[4]朱东红.网络社区交互对消费者购买意愿的影响[D].武汉：华中科技大学，2012.

[5]曹维.基于虚拟社区的关系型互动对网络购物影响的研究[D].杭州：浙江大学，2007.

[6]Morgan， R. M.， Hunt， S. D. The commitment-trust theory of relationship marketing [J]. Journal of Marketing. 1994， 58（3）： 20-38.

[7]Doney， P.， Cannon， J.. An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships [J]. Journal of Marketing. 1997， 61（2）： 35-51.

[8]Gefen， D.， Karahanna， E.， Straub， D. W. Trust and TAM in online shopping： An integrated model. MIS Quarterly， 2003， 27（1）： 51-90.

[9]Komiak， S.， Benbasat， I. The effects of personalization and familiarity on trust andadoption of recommendation agents[J]. MIS Quarterly， 2006，30（4）：941-996.

[10]Robert N. Stone， Kjell Gr nhaug， Perceived Risk： Further Considerations for the Marketing Discipline [J]. European Journal of Marketing， 1993，27（3）：39-50.