在线平台奖励规则的可读性对用户生成内容达标的影响

唐一淞

摘 要：   在线平台使用外部激励增长用户生成内容一直是信息管理系统领域的重要研究问题。区别于已有研究，文章关注描述奖励的规则，通过固定效应模型以及稳健性检验提出奖励规则的可读性会显著提升用户生成内容满足奖励要求（即“达标”）的可能性，同时奖励规则的数量还会显著正向调节两者之间的关系。研究内容不仅丰富了外部激励和用户生成内容的研究，还拓展了文本可读性的未来研究。从实践意义上，在线平台应当简洁清晰地描述奖励规则，并且推出多个逐步累进的奖励规则可以达到刺激用户生成内容的目的。

关键词：  用户生成内容；奖励规则；可读性

中图分类号：  F 49

文献标志码：   A

The Impact of the Readability of Reward Rules onUser-Generated Content Attainment

TANG Yisong

（Antai College of Economics and Management School， Shanghai Jiao Tong University 200030， China）

Abstract：  The use of external incentives on online platforms to stimulate user-generated content has been an ongoing research problem in the information management systems. By contrast with existing research， the article focuses on reward rules， and proposes that the readability of reward rules significantly increases the likelihood of user-generated content satisfying requirements （i.e.， attainment）， and that the number of reward rules also positively moderates the relationship between them， using fixed effects models and robustness tests. The research not only enriches the study of external incentives and user-generated content， but also expands the future research on text readability. At practice， online platforms should describe their reward rules concisely， and may launch multiple progressive reward rules that can serve to stimulate user-generated content.

Key words：  User-generated content; Reward rule; Readability

网络在线平台中的用户生成内容（如评论、日记和博客等）有助于消费者了解商品和供应商的质量来指导购买决策，作者也可获得帮助他人的满足感。对平台而言，用户生成内容可以帮助平台了解用户偏好，促进产品销售；如果是有价值的内容，还可以起到传播宣传的作用。然而用户生成内容从来都是稀缺性产品，并且消费者很难长期贡献用户生成内容，平台必须依靠激励来维持用户生成内容。以医美产品为例，其价格昂贵且效果不可逆，恢复周期普遍较长，因此医美产品严重缺乏用户生成内容的反馈。在线医美平台可以帮助消费者获取医美机构和医生信息，以及患者的康复经历。基于动机理论，刺激用户生成内容的关键因素包括外部激励和内部激励。比如Ashraf等发现对公共服务行业的工作人员提供金钱和非金钱激励均可以提升他们的服务质量；Burtch等认为将金钱激励和社会准则（social norm）结合起来可以大幅度地增加用户生成内容的数量和长度；但是Wang等指出单独使用“完成就给”型（compeltion-contingent）金钱激励不会对用户生成内容的质量有所影响。

文字资料的可读性在各个领域都有所研究。许闲等人关注金融产品领域，指出我国健康险条款整体可读性不高，针对不同类型的金融产品对其保险条款构建可读性指标，对于保障金融消费者权益有重要意义。逯东等人验证了上市公司年报的可读性对其融资约束的负向效应，并且这种负向效应受到媒体报道情绪的调节。Param Vir Singh等对企业博客文章的可读性进行了研究，发现文章的可读性对企业员工的吸引力和留存率有显著正向的影响。外部激励通常要求消费者贡献用户生成内容达到特定的标准，在线平台审核后向消费者给予奖励。平台用文字描述消费者需满足的规则，消费者通过阅读来感知规则，因此有理由认为，奖励规则的可读性对用户生成内容能否达标具有重要作用。本研究以国内一家在线医美平台为背景，探讨了奖励规则的可读性对用户生成内容达标的影响，以及对这种影响可能存在的调节效应。

由于医美治疗一般需要较长的恢复时间，消费者在使用医美产品后通常只在平台发布一篇甚至不发布日记，这对平台的长期发展是不利的，因此该平台在1年时间内陆续推出4个奖励规则，即邀请接受治疗的消费者完成康复日记，并对日记的篇数、字数和时间期限等设置定额标准，达标的患者可以向平台申请返还现金。在研究中，使用固定效应模型分析，严谨地验证了奖励规则的可读性对用户生成内容达标具有显著的正面影响，同时消费者经历的奖励规则数量会对这种正面影响有促進作用。

奖励规则的可读性对消费者行为存在着直接且明确的影响，研究奖励规则可读性对于现有文献和在线平台具有重要而深远的意义。第一，从文本信息可读性视角解读了在线平台外部激励成功的因素，拓展了现有文献对文本可读性的研究。已有研究着重于从动机角度来探讨外部激励对用户生成内容的影响，往往忽略了描述规则的文本信息可读性的作用。第二，以往研究往往从激励结构入手探讨其对用户生成内容的影响，而本研究从奖励规则切入，揭示了规则数量对可读性与用户生成内容达标之间关系的正向调节作用，丰富了外部激励和用户生成内容的研究。第三，本研究可以为在线网络平台制定奖励规则提供借鉴，管理者应尽可能简洁清楚地描述规则，并且可以尝试推出多个逐步递进的奖励规则，以达到刺激消费者贡献用户生成内容的目的。

1 研究设计

1.1 奖励规则可读性指标构建

有研究指出可读性指标量化了文本蕴含的特征，使其可以直观表示文本的难易程度。奖励规则的可读性可以表示为消费者理解需达到的奖励要求的难易程度。英文文本中被普遍接受的可读性指标有：The Gunning Fog Index=0.4×   单词数 句子数  +100×  難词数 单词数   和Flesch Reading Ease Score= 206.835-1.015  单词数 句子数  -84.6  音节数 单词数  。值得注意的是，Flesch Reading Ease Score中以单词的音节比例衡量可读性，意在说明单词的音节数越多越难理解。这样显然会将一些音节数较多但容易的单词归类为难词，比如interesting和 beautiful等词汇虽然音节较多，但被划为难词则不合理，同时中文并没有对应于音节的说法。鉴于此，中文文本可以从“质量”和“数量”两个角度构建指标。

首先从“质量”的角度。“质量”代表单位文本的难易程度，而中文的单位文本是字。由于奖励规则一般不涉及复杂的专业词汇以及生僻字，其阅读难度集中于非停用词和复杂的句子。张宁志也曾指出，中文可读性指标中没有关于文字层面的因子，因此本研究将对奖励规则可读性的考察划分为对词和句的可读性的考察。文本中非停用词越多、难句在单位文字中出现的频数越高，消费者需要花费越多的时间理解规则。

对于中文词汇而言，感叹词、拟声词以及助词等停用词不能单独成句，没有具体指向，因此本研究以非停用词占比为标准判断文本的难易程度。参照The Gunning Fog Index，以平均100个词汇中非停用词出现的频数作为词汇层面可读性的度量。在判定停用词时，使用被普遍接受的哈尔滨工业大学停用词表。该词表中不仅包含中文的常见停用词，也包含数字、标点以及英文，本研究在筛查停用词时仅考虑中文停用词。首先使用jieba中文分词包对奖励规则进行分词，获得奖励规则的所有词汇；然后，剔除其中的停用词，并据此统计了每个奖励规则中非停用词的数量，从而计算得到非停用词频数= 非停用词数 总词数 ×100。

对于语句而言，本研究直接参考The Gunning Fox index和 Flesch Reading Ease Score的计算方式，即使用平均句长来衡量句子层面的可读性。

再者从“数量”的角度。最直观的是，奖励规则中精简的要求比冗长的篇幅更能让读者快速获取有效信息，这也意味着对于消费者而言，要求越多，消费者会花费越多的时间去阅读和理解规则，那么很有可能降低他们完成任务的兴趣，因此本研究将要求数作为“数量”层面的衡量指标。

本研究针对奖励规则设计了三个可读性变量。一是非停用词占比，用以描述词汇层面的可读性；二是平均句长，用以描述句子层面的可读性；三是借鉴The Gunning Fog Index的计算方式，将非停用词占比和平均句长标准化之后，取两者的平均值，用以描述总体的可读性。前三个指标总体用来表示“质量”层面的可读性。第四个是要求数，用以表示“数量”层面的可读性。这四个指标越大，则表明奖励规则可读性越差，消费者需花费越多时间去理解。指标变量的定义如表1所示。

1.2 背景平台和奖励规则介绍

目标在线医美平台成立于2013年，为了刺激消费者在购买医美产品后能在平台留下相关经验供其他消费者参考，平台于2014年10月至2015年10月陆续发布了4个奖励规则。2014年10月15日推出了第一个规则，2015年1月31日失效；紧接着平台推出了第二个规则，在3个月后宣布失效且颁布第三个规则；第三个规则在施行仅1个月后，平台颁布了第四个规则并实施了5个月。表2描述了奖励规则中可以量化的要求及相应的奖励金额。

可以看出每个规则在前一个规则的基础上更加细化和繁琐，随之而来的奖励也逐渐提高。需要说明的是，虽然在该平台购买任意医美产品后均可撰写术后日记，但是只有 “约惠产品”才能参与奖励。部分消费者明知自己不能参与奖励也依然达到了奖励要求，本研究将这类日记本也归类为达标的日记本。

1.3 数据处理与分析

本研究从目标在线医美平台的医院页面入手，爬取了截至2019年4月所有患者的康复日记本，包括项目名称、产品名称、治疗日期、医院、医生、价格、文本内容等信息。本研究使用了在4个奖励规则有效期内的总计10248个日记本，包含28416篇日记，涉及2063个医美产品，运用第一小节介绍的4个指标对每个奖励规则的可读性进行了度量。

本研究将消费者在同一产品下更新的所有康复日记定义为日记本，根据奖励规则判断每个日记本是否达标，因此将因变量设定为日记本是否达标的虚拟变量（Goal），即日记本未达标时该变量等于0，否则该变量等于1。控制变量包含日记本的平均浏览量（ATraffic，取log对数）以及涉及的医美产品是否为“约惠产品”（Yuehui，虚拟变量，如果产品是“约惠产品”时等于1，否则等于0）、预期能获得的最大奖励（MAward，取log对数）、是否为手术类（isOprt，虚拟变量，0表示非手术类，1表示手术类）。在本研究选取的时间窗内，存在消费者在多个奖励规则有效期内均有更新日记。统计每个消费者经历奖励规则的数量作为潜在的调节变量，并用变量Times表示。由于指标变量仅针对不同的奖励规则有不同的取值，因此表3对因变量和控制变量做了描述性统计。

从表3可以看出，日记本达标的概率为0.08，平均每个消费者经历了不到2个规则，有接近52%的日记本归属的产品是参与奖励活动的“约惠产品”，日记本平均浏览量的均值为7.59次（取log对数后），预期可获得的最大奖励的均值为3.27元（取log对数后），产品中有41%是手术类。

2 模型结果

2.1 奖励规则可读性与用户生成内容达标

本研究设定因变量为日记本达标，因此可以合理地认为奖励规则的可读性与因变量呈现显著的正向关系。本研究使用如下模型对因变量和可读性指标变量做了回归。同时由于因变量为虚拟变量，本研究还使用了logit回归模型来验证结果的稳健性。由于日记本作者的个人特征（性别、年龄和城市）可能会影响奖励规则可读性与其达标的关系，因此模型中还加入了作者的固定效应。

Goal = α+β0+β1 Valid+β2Yuehui+β3ATraffic+β4MAward+β5isOprt+μ （模型1）

Goal=α+β0+β1 ALen+β2Yuehui+β3ATraffic+β4MAward+β5isOprt+μ （模型2）

Goal=α+β0+β1 Read+β2Yuehui+β3ATraffic+β4MAward+β5isOprt+μ （模型3）

Goal=α+β0+β1 Claue+β2Yuehui+β3ATraffic+β4MAward+β5isOprt+μ （模型4）

在4個模型中，α是作者的固定效应，β1是本研究关注的系数，结果见（1）至（4）列；逻辑回归（logit回归）模型的结果见（5）至（8）列。在普通二项回归和逻辑回归下，各个可读性指标对达标均呈现显著的负向影响，多个模型结果一致。以第2列为例，平均句长每增加1个字，日记本达标的可能性平均下降1.1%，因此可以得出结论，奖励规则的可读性越高，则日记本达标的可能性越高。

2.2 消费者经历奖励规则数量的调节效应

如1.3节所述，为了考察消费者经历规则数的调节效应，应用模型5～8进行回归分析，结果见表5。

Goal=α+β0+β1 Valid+β2Times+β3Times*Valid+β Controls+μ （模型5）

Goal=α+β0+β1 ALen+β2Times+β3Times*ALen+β Controls+μ （模型6）

Goal=α+β0+β1 Read+β2Times+β3Times*Read+β Controls+μ （模型7）

Goal=α+β0+β1 Claue+β2Times+β3Times*Claue+β Controls+μ （模型8）

可以看出，4个指标变量依然与因变量呈现显著的负相关关系，但是交互项Times指标变量均显著为正，且将4个指标代入计算，Times和交互项两项加总后结果依然显著为正，说明消费者经历的奖励规则越多，越愿意“配合”在线平台达到奖励要求，证实规则的数量有着正向的调节作用。

3 结论

本研究通过严谨的实证分析，以某在线医美平台推出的4个奖励政策为背景，使用其术后康复日记本的相关数据验证了奖励规则可读性对用户生成内容（即日记本）达标的影响，并且提出消费者经历的规则数量对两者之间的关系有正向调节作用。本研究不仅丰富了外部激励和用户生成内容的研究，而且将文本可读性和用户生成内容联系起来，为文本可读性的未来研究扩展了方向。此外，本研究的结论不仅适用于文中提到的金钱激励，对于非金钱激励有同样的借鉴作用。

用户生成内容是个重要的研究课题，不论是从动机角度如何刺激用户生成内容，还是从用户生成内容如何影响消费者和公司行为的视角。在使用外部激励提升用户生成内容的同时，也要关注外部激励规则的可读性。消费者在理解规则时花费的时间越少，越有可能去配合规则。只有重视这一点才能为顾客创造圆满的产品体验，为平台树立良好的形象，对于平台和顾客来说是“双赢”的局面。

参考文献：

［1］  GHOSE A， IPEIROTIS P G， LI B. Designing ranking systems for hotels on travel search engines by mining user-generated and crowdsourced content［J］. Mark Sci， 2012， 31（3）： 493-520.

［2］ HUANG N， BURTCH G， GU B， et al. Motivating user-generated content with performance feedback： evidence from randomized field experiments［J］. Manage Sci， 2019，65（1）： 327-345.

［3］ KWARK Y， CHEN J， RAGHUNATHAN S. User-generated content and competing firms product design［J］. Manage Sci， 2018， 64（10）： 4608-4628.

［4］ GOH K Y， HENG C S， LIN Z. Social media brand community and consumer behavior： quantifying the relative impact of user- and marketer-generated content［J］. Inf Syst Res， 2013， 24（1）： 88-107.

［5］ CHEN H， DE P， HU Y J. It-enabled broadcasting in social media： an empirical study of artists activities and music sales［J］. Inf Syst Res， 2015 ， 26（3）： 513-531.

［6］ CHEN Y， WANG Q， XIE J. Online social interactions： a natural experiment on word of mouth versus observational learning［J］. J Mark Res， 2011 ，48（2）： 238-254.

［7］ GALLUS J. Fostering public good contributions with symbolic awards： a large-scale natural field experiment at wikipedia［J］. Manage Sci， 2017， 63（12）： 3999-4015.

［8］  KHERN-AM-NUAI W， KANNAN K， GHASEMKHANI  H. Extrinsic versus intrinsic rewards for contributing reviews in an online platform［J］. Inf Syst Res， 2018， 29（4）： 871-892.

［9］ ASHRAF N， BANDIERA O， JACK B K. No margin， no mission？ A field experiment on incentives for public service delivery［J］. J Public Econ， 2014 （120）： 1-17.

［10］ BURTCH G， HONG Y， BAPNA R， et al. Stimulating online reviews by combining financial incentives and social norms［J］. Manage Sci， 2018， 64（5）： 2065-2082.

［11］ WANG J， GHOSE A， IPEIROTIS P. 2012. Bonus， disclosure， and choice： What motivates the creation of high-quality paid reviews？ ICIS.

［12］ 许闲，杨昊.消费者权益保护视角下的金融产品可读性分析：基于对保险条款可读性的度量與检验［J］.保险研究，2022（1）：21-32.

［13］ 逯东，宋昕倍.媒体报道、上市公司年报可读性与融资约束［J］.管理科学学报， 2021，24（12）：45-61.

［14］ SINGH P V， SAHOO N， MUKHOPADHYAY T. How to attract and retain readers in enterprise blogging［J］. Inf Syst Res， 2014，25（1）： 35-52.

［15］ GOES P B， GUO C， LIN M. Do incentive hierarchies induce user effort？ Evidence from an online knowledge exchange［J］. Inf Syst Res， 2016， 27（3）： 497-516.

［16］ QIAO D， LEE S Y， WHINSTON A B， et al. Mitigating the adverse effect of monetary incentives on voluntary contributions online［J］. J Manag Inf Syst， 38（1）： 82-107.

［17］ YU Y A， KHERN-AM-NUAI W， PINSONNEAULT A. When paying for reviews pays off： the case of performance-contingent monetary rewards［J］. MIS Q， 2022，46（1）：609-626.

［18］ 王蕾.文本可读性公式研究发展阶段及特点［J］.语言教学与研究， 2022（2）：29-40.

［19］ LOUGHRAN T， MCDONALD B. Measuring readability in financial disclosures［J］. J Finance， 2014， 69（4）： 1643-1671.

［20］ 张宁志.汉语教材语料难度的定量分析［J］.世界汉语教学， 2000（3）： 83-88.