第一節 研究架構
本研究架構依據推敲可能性模式，將電子商務平台的評論要素分為「中央線 索」與「周邊線索」以設計獨立變數，中央路徑的線索包含「評論長度」、「評論 廣度」與「評論可讀性」；周邊路徑的線索包含情感要素與評論來源可信度，情 感要素參考環狀情緒模型 (Russell, 1980)，將情感分為「情緒效價」與「情緒喚 起度」，其中情緒效價更細分為「情緒效價強度」與「情緒效價傾向」，來源可信 度則是以「評論者排名」作為衡量指標。依變數為「評論幫助性」，並加入過去 研究評論常探討的「評論壽命」、「評論評分」與「產品品牌」做為控制變數，研 究架構及假說如圖3-1 所示。
圖3-1 本研究之研究架構
22
第二節 研究假說
本研究依據文獻探討，針對中央及周邊線索提出2 大假說，假說如圖 3-1 所 示，「中央線索」對於評論幫助性的影響為H1a 至 H1c；「周邊線索」對於評論幫 助性的影響為H2a 至 H2d。
當消費者具備高涉入度時，會傾向以中央路徑進行思考，著重於產品相關資 訊來進行評估，論點品質較高的評論更能仔細描述欲傳達之內容 (Petty et al., 1981)。在分析評論文本所具備的論點時，如同分析我們所說的話一樣，可從評論 的深度、廣度以及理解難易度來進行了解。
本研究中，「評論深度」指的是評論者撰寫評論時所花費的篇幅大小，也就 是所謂的「評論長度」，過去有許多研究將評論長度視為論點品質的衡量標準 (Baek et al., 2012; G. Yin, L. Wei, et al., 2014; Zhu et al., 2014)，篇幅較長的評論能 涵蓋較完整的資訊，可包含較高的有效資訊與論點品質，能幫助中央路徑消費者 進行決策，故評論長度將正向影響評論幫助性。對此本研究提出以下假說：
H1a：評論長度與評論幫助性呈現正相關。
除了評論長度外，評論內容的廣度也是影響幫助性之要素。每位消費者的觀 點不同，人們傾向於相信自己既有認知的事物，如同另一個與推敲可能性模式相 似的捷思－系統模式 (Heuristic-Systematic Model) 理論中的防衛動機 (Defense Motivation)。Dong et al. (2012) 指出抽象的主題比起散落在文中的字詞更容易傳 達資訊，因此本研究納入LDA 主題分析來衡量評論的廣度。評論廣度越廣時，
越容易包含消費者既有的認知內容，當評論內文與自身的認知一致時，將會提高 消費者對於該評論的認同感，因此評論的廣度將正向影響評論幫助性。對此本研 究提出以下假說：
H1b：評論主題的廣度與評論幫助性呈現正相關。
23
當我們在傳達訊息的時候，會盡量使用受眾理解的表達方式，確保資訊可以 確實傳遞。撰寫評論也是一種表達的過程，大多評論內容是有幫助的，卻往往因 為用詞艱澀或是書寫不當而降低消費者所認知到的幫助性。過去許多學者納入
「評論可讀性」於相關研究中 (Mousavizadeh et al., 2015; G. Yin, L. Wei, et al., 2014; Zhu et al., 2014)，透過評論用字的音節、詞頻、句長等指標來計算出評論可 讀性，證實除了評論的深度與廣度外，評論可讀性也將正向影響評論幫助性。對 此本研究提出以下假說：
H1c：評論可讀性與評論幫助性呈現正相關。
相較於中央路徑，當消費者對於產品涉入度較低時，將傾向以周邊路徑進行 思考，容易注意到與產品無直接關聯的周邊線索，閱讀評論時會受到評論者的情 感以及評論者的排名所影響。
過去在研究情感時主要針對情緒效價來進行探討，在相關研究中，Berger and Milkman (2012) 指出，評論所帶的正向情感會促進社群中的資訊傳播，因此評論 中的正向情感將有助於幫助性的提升；而Rozin and Royzman (2001) 指出社會中 存在負向偏誤，人們對負向訊息有較深刻的印象，因此負向情感有助於幫助性的 提升 (D. Yin et al., 2014)。
綜觀以上，情緒效價與評論幫助性方面的研究眾說紛紜。整體而言，評論是 濃縮真實的經驗，因此無論是正向或是負向情感，整體情緒效價強度較高的評論 較能夠引起消費者的共鳴，皆有助於評論幫助性的提升；而根據負向偏誤，人們 在社群中會傾向於說好話，帶有負面資訊的評論被視為說出心裡話，因此負面的 訊息會比正面訊息被評估的較重，情緒效價傾向將負向影響評論幫助性，故本研 究提出以下假說：
H2a：情緒效價強度與評論幫助性呈現正相關。
H2b：情緒效價傾向與評論幫助性呈現負相關。
24
根據 Russell (1980) 提出的環狀情緒模型，人的情緒主要由「情緒效價」與
「情緒喚起度」組成，因此除了正負情緒效價外，情緒的喚起度也是情感的要素。
部分學者在進行情感分析時，同時將兩要素納入 (Kuan et al., 2016; G. Yin, Q.
Zhang, et al., 2014)。高喚起度的文字會激發我們的生理反應，當語句中含有侮辱、
羞辱或冒犯的用字遣詞時，較能夠喚起同感、加強社群資訊傳播 (Berger, 2011)，
其中高情緒喚起度的評論較低情緒喚起度更能提升傳播效果 (Berger & Milkman, 2012)，故情緒喚起度將正向影響評論幫助性。對此本研究提出以下假說：
H2c：情緒喚起度與評論幫助性呈現正相關。
推敲可能性模式中，來源可信度也是影響說服過程的重要因素，當消費者的 涉入度較低時，會將評論者的專業度、可信度納入參考依據中，人們會傾向採納 專業人士或是意見領袖的建議。在Amazon.com 的市場中，將每一位使用者進行 排名，排名越高的使用者容易被其他使用者視為意見領袖，進而採納他們所提供 的意見，排名越高的使用者發表的評論容易被視為有幫助，因此評論者排行會正 向影響評論幫助性。故本研究提出以下假說：
H2d：評論者排名與評論幫助性呈現正相關。
25