網路口碑之研究:從眾行為與沉默的大多數 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學商學院企業管理學系碩士論文. 網路口碑之研究:從眾行為與沉默的大多數. 政治大 The Research 立 of eWOM: Conformity and Silent ‧. ‧ 國. 學. Majority. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 指導教授：唐揆博士研究生：張君愷撰. 中華民國一百零三年六月.

(2) 致謝詞首先，非常地感謝唐揆老師這一路以來的栽培與指導。自碩一上修習唐揆老師所開的多變量分析後，就與唐老師結下了這兩年的師徒之緣。碩一下，剛進入唐老師門下，老師每週都會細心地引領我們研讀經典期刊與論文，替我們打下深厚的研究基礎；進入碩二上，老師開始帶領我們思考該如何訂出一個好的論文題目，並且指導我們該如何進行相關之研究；來到碩二下，隨著距離畢業的季節越來越近，老師也花更多的時間與我們一起討論論文的各個細節，希望我們能夠寫出一份有品質的論文，開開心心地準時畢業。即便未來的身分不再是學生，但唐揆老師永遠都是我的人生導師，希望能持續的與老師聯絡與分. 治政再來，感謝陳彥良老師與方郁惠老師給予我的論文如此多的建議與想法，大立讓我的論文能夠更好、更棒；還有，也要感謝我親愛的同門戰友們，思瑜、雲享未來的生活。也期望有一天，老師能以有我這個學生為榮。. ‧ 國. 學. 天、秋芸、和彥騰的相互打氣與砥礪。每每當論文題目被老師打槍時，我們總是為彼此加油，甚至想辦法協助彼此找到更好的研究題目；而在論文進行過程. ‧. 中，也會關心彼此的進度，希望大家都能一起順利畢業；到口試前一晚，還一. y. sit. Nat. 起失眠，等待天亮。有你們一起奮鬥的日子真的很棒!. io. er. 不能忘的，當然就是我的家人。感謝我的父母從小對我的栽培，看著您們成功的背影，我想這就是最好的身教了。並且，您們給予我的信任，讓我能夠. n. al. Ch. i n U. v. 恣意地發揮與學習挑戰所有的不可能。此外，也要非常感謝我最親愛的女朋友，. engchi. 文馨。每當我失去信心或感到惶恐時，你總能適時的鼓勵我，讓我有勇氣繼續面對問題、解決問題。也感謝你一直以來對我的信任，我一定會再努力加油的。最後，要感謝這一路上協助過我的同學與朋友們，銘仁學長、冠宇、捷宇、瑞涵、美賢、宛臻、筠樺、逸竹、健弘、和子翔，有了你們的幫忙才有這份論文的產生；另外，也要特別感謝所有填過這份研究問卷的人，雖然我可能不認識你們，但你們絕對是這份論文能夠完成的關鍵；當然，也感謝企研 49 屆的大家，感謝你們給我的加油，你們真的很棒! 碩士論文終於完成，而人生的下一站也即將展開，感謝您們! 君愷謹致 2014.7.1 於我們的 818 i.

(3) 摘要由於網際網路的普及，消費者之購買行為逐漸從實體通路，轉而在虛擬通路上進行消費，使得使用者產生內容(User Generate Content)有了爆炸性的增加。因此，網路口碑效應(e-Word of Month)成為了所有廠商面臨之新挑戰。. 然而，從眾行為(Conformity)與沉默的大多數(Silent Majority)往往對於網路口碑的產生有著決定性的影響。廠商很可能因為此二者之干擾，使其無法得到真實且完整之消費者評價與口碑，最終導致廠商難以作出正確之決策以因應之。. 政治大. 因此，本研究將以iPhone 5為目標產品，並透過擬真的網路問卷設計與實驗. 立. 操弄，針對消費者之從眾行為與沉默的大多數二者進行分析與研究，試圖探討. ‧ 國. 學. 其對於網路口碑之影響。在從眾行為部份，透過七項自變數之選定:性別、年齡、教育程度、產品知識、產品購買時間、試前評分與評分分配的落差、和評論內. ‧. 容正負性。再將其分為三大類:個人因素、資訊性因素、與其他情境因素，以找出何種分類與因子對於應變數:受試者的試前評分與試後評分之差異，有著顯著. y. Nat. sit. 之影響；此外，也透過沉默的大多數與非沉默的大多數之比較，以一窺沉默的. n. al. er. io. 大多數之表徵與可能產生之原因。. Ch. engchi. i n U. v. 最終研究發現，資訊性因素與其他情境因素對於消費者從眾行為之產生與網路口碑之生成有著顯著的影響。也就是說，當消費者的產品知識愈低、產品購買時間愈短，試前評分與評分分配的差異愈多、或評論內容中性時，愈容易產生從眾行為；而在沉默的大多數之研究中，也發現愈年輕之消費者將愈容易成為沉默的大多數，進而影響網路口碑之生成。. 關鍵字：網路口碑、從眾行為、沉默的大多數、迴歸分析、使用者內容. ii.

(4) Abstract Due to the wide usage of the internet, the purchasing behavior of consumers has gradually transferred from off-line to on-line, so that UGC (User Generate Content), has also increased significantly. Therefore, eWOM (electronic Word-ofMouth) became the new challenge for all of the marketers.. However, conformity and silent majority always influenced the effects of eWOM. Due to the influences of these two elements, marketers may not receive the authentic and complete eWOM from consumers and it became harder for them to. 政治大. make correct management decisions.. 立. Thus, this research chose iPhone 5 to be the object and designed the real life. ‧ 國. 學. on-line survey and experiment to analyze “Conformity” and “Silent Majority” of consumers. As for “Conformity”, we chose seven independent variables: gender, age,. ‧. education, product knowledge, the period of time the product has been bought, the Difference between pre-rating and the distribution of rating they saw, and the polarity. Nat. sit. y. of comments; moreover, we put these variables into three categories: Personnel’s,. io. er. Information’s, and Others to define which categories and variables will influence the dependent variable: The difference from pre-rating to post-rating. Besides, we. n. al. Ch. i n U. v. compared the difference between Silent Majority and non-Silent Majority to discover the characteristics of Silent Majority.. engchi. Consequently, the results indicates that Information’s category and Others category are significantly causing Conformity; that is, while consumers’ product knowledge is lower, the period of time the product has been bought is shorter, the difference between pre-rating and the distribution of rating they saw is larger, or the neutral comments occurs, Conformity is more likely to happen. In addition, the research also shows that younger consumers are significantly more likely to become Silent Majority.. Keywords: eWOM, Conformity, Silent Majority, Regression analysis, and User Generate Comments. iii.

(5) 目錄致謝詞..............................................................i 摘要...............................................................ii Abstract..........................................................iii 圖目錄............................................................Vii 表目錄...........................................................Viii 第壹章、緒論........................................................1 第一節研究背景與動機.........................................1 第二節研究目的...............................................3 第三節研究流程...............................................4. 政治大第一節網路口碑...............................................5 立. 第貳章、文獻探討....................................................5. ‧ 國. 學. 一、網路口碑的成因......................................5 二、網路口碑的分類......................................6. ‧. 三、網路口碑的影響......................................7 第二節從眾行為...............................................9. y. Nat. sit. 一、從眾行為的定義......................................9. er. io. 二、從眾行為的相關理論..................................9. al. n. v i n Ch 第三節影響從眾行為的因素....................................13 engchi U 三、從眾行為的分類.....................................11. 一、個人因素...........................................13 二、資訊性因素.........................................15 三、其他情境因素.......................................16. 第四節沉默的大多數..........................................18 第参章、研究方法...................................................20 第一節研究架構..............................................20 第二節研究變數之定義與衡量..................................22 一、自變數.............................................22 二、應變數.............................................23 第三節問卷設計..............................................24 iv.

(6) 一、第一部分-試前評分與產品知識測驗....................24 二、第二部分網頁瀏覽與試後評論........................26 三、第三部分後續資料蒐集..............................28 四、第四部分個人基本資料..............................29 第四節分析方法..............................................30 第肆章、實驗分析與討論.............................................31 第一節樣本資訊描述..........................................31 第二節迴歸分析..............................................35 一、模型一-完整模型....................................35 二、模型二-去除「教育程度」模型........................36. 政治大四、模型四-調整後完整模型..............................39 立三、模型三-再去除「年齡」模型..........................38. ‧ 國. 學. 五、模型五-調整後去除「教育程度」模型..................40 六、模型六-調整後再去除「年齡」模型....................41. ‧. 第三節假設結果與討論........................................44 一、從眾行為不因「性別」的不同而有所差異...............45. y. Nat. sit. 二、從眾行為不因「年齡」的不同而有所差異...............45. er. io. 三、從眾行為不因「教育程度」的不同而產生差異...........46. al. n. v i n Ch 影響網路口碑的產生.....................................46 engchi U 四、消費者的從眾行為受「產品知識為專家與否」之影響，進而. 五、消費者的從眾行為受「產品的購買時間長短」影響，進而影. 響網路口碑的產生.......................................47 六、消費者的從眾行為受「試前評分與評分分配落差多少」影響，進而影響網路口碑的產生.................................47 七、「評論內容中性」的消費者較「評論內容正性」的消費者容易產生從眾行為，進而影響網路口碑的產生.................48 第四節沉默的大多數之分析與討論..............................49 一、「沉默的大多數」之樣本描述.........................49 二、「沉默的大多數」與「非沉默的大多數」之比較與討論...52 第伍章、結論與建議.................................................55 v.

(7) 第一節結論..................................................55 一、個人因素之變數皆不影響從眾行為的產生...............55 二、資訊性因素之變數皆影響從眾行為的產生...............55 三、其他情境因素之變數皆影響從眾行為的產生.............56 第二節研究貢獻與建議........................................57 一、學術貢獻與建議.....................................57 二、行銷建議...........................................58 第三節研究限制與後續研究方向................................59 一、研究限制...........................................59 二、後續研究方向.......................................59. 政治大. 參考文獻...........................................................61. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. vi. i n U. v.

(8) 圖目錄. 圖 1. 平衡理論 1....................................................5. 圖 2. 平衡理論 2....................................................5. 圖 3. 平衡理論 3....................................................5. 圖 4. 研究架構.....................................................20. 圖 5. 研究模型.....................................................22. 圖 6. Amazon 網頁示意圖...........................................25. 圖 7. 評分偏高.....................................................26. 圖 8. 評分偏低.....................................................26. 圖 9. 評分平均.....................................................26. 學 ‧. ‧ 國 io. sit. y. Nat. n. al. er. 圖 10. 政治大實驗操弄跳窗................................................26 立. Ch. engchi. vii. i n U. v.

(9) 表目錄. 表 1. 研究流程.....................................................3. 表 2. 樣本基本資料描述............................................31. 表 3. 樣本實驗選項描述............................................32. 表 4. 模型一-完整模型.............................................34. 表 5. 模型二-去除「教育程度」模型.................................36. 表 6. 模型三-再去除「年齡」模型...................................37. 表 7. 模型四-調整後完整模型.......................................37. 表 8. 模型五-調整後去除「教育程度」模型...........................39. 表 9. 模型六-調整後再去除「年齡」模型.............................41. 表 10. 政治大六組模型之整理.............................................42 立假設驗證之整理.............................................43. 表 12. 沉默的大多數之樣本基本資料描述.............................49. 表 13. 沉默的大多數之樣本實驗選項描述.............................50. 表 14. 沉默的大多數與非沉默的大多數各項目之檢定結果...............52. ‧. ‧ 國. 學. 表 11. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. viii. i n U. v.

(10) 第壹章、緒論第一節研究背景與動機近年來，由於網際網路的普及，越來越多的消費者，由原本的實體通路購買商品，轉而在虛擬通路上進行消費；由原本被動接受廠商所給的商品資訊，到現在會主動在網路上搜尋商品內容。並在這一波web2.0的帶動之下，使用者產生內容(User Generate Content)有了爆炸性的增加[Duric and Song, 2012; Chen et al., 2012]。. 立. 政治大. 因此，網路口碑效應(e-Word of Month)成了所有廠商都無法忽視的問題. ‧ 國. 學. [Duric and Song, 2012]。並且過去的研究更指出，消費者間的口碑效果比傳統媒體行銷方式更具說服力[Godes and Mayzlin, 2004; Herr, Kardes, and Kim, 1991]。. ‧. 這意味著，現在的廠商不只要注意實體通路的消費者行為；在虛擬通路上，更要投入資源對消費者進行研究與管理，才能面對這新興通路經營的挑戰。特別. y. Nat. sit. 是高涉入產品(High-involvement Products)，例如手機、相機等高單價、使用時. n. al. er. io. 間較長之商品，若消費者做了錯誤的選擇，將會造成更大的經濟損失、與忍受更長時間的不良商品[Gu et al., 2012]。. Ch. engchi. i n U. v. 然而，從眾行為(Conformity)隨著網路口碑效應的愈發強大，其也隨之增長。這樣的從眾行為，會使消費者為了得到群體的認同、與符合群體的期望之下，採取與群體其他成員相似的行為與思考[Macinnis, 1997; Wilkie, 1994]。最終，廠商將難以得到消費者真正的回應，導致無法做出正確的策略判斷，以致於達不到有效的顧客管理。而針對從眾行為，雖然過去已有不少社會心理學家與行銷學者做過研究，但對於不同變數影響從眾行為的多寡，則較少有一個完整之定論。若是廠商能夠了解到此一問題之原因，並且了解何項變數為關鍵之要點，應能夠更有效的提升其顧客管理效率。. 1.

(11) 此外，沉默的大多數(Silent Majority)也是廠商無法在網路上所瞭解的族群。畢竟會上網留言的消費者仍占少數，因此，如何得到沉默的大多數的想法，也會是廠商非常有興趣的議題。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 2. i n U. v.

(12) 第二節研究目的. 本論文希望能夠更深入了解從眾行為與沉默的大多數對於網路口碑之影響。試圖了解，何種情境較容易產生從眾行為；又何種情境下較容易產生沉默的大多數，最終使其影響了網路口碑的產生。. 因此，本論文選定一高涉入產品-iPhone 5 作為研究標的，並模擬在 Amazon之平台上，探討從眾行為對網路口碑效應之影響，試圖找出其可能的原因與關鍵。並且，透過實驗設計，將更近一步找出沉默的大多數之聲音，讓原. 政治大. 本無法搜集到的資訊能夠被記錄下來。. 立. 本次研究目的如下：. ‧ 國. 學. 1.. 何種情境之下，消費者較容易產生從眾行為，以影響網路口碑的產生?. 2.. 「沉默的大多數」的特徵與成因為何?. ‧ sit. y. Nat. 希望透過上述的分析與數據呈現，能夠給廠商在策略面上有實務的幫助與. io. n. al. er. 建議，以解決其目前所遇到的問題。. Ch. engchi. 3. i n U. v.

(13) 第三節研究流程本研究首先由相關議題資訊的探索，進而確認研究方向與目的，並整理相關文獻後，發展出研究架構與假設，透過網路問卷設計與實驗操縱，待樣本蒐集完畢後，便進行資料分析以驗證本文之假說，最後則提出結論與建議。如下表 1所示:. 議題資訊的探索. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 確認研究方向與目的. n. al. y er. io. sit. Nat. 研讀、整理相關文獻. Ch. i. e. i n U. ngch 網路問卷設計與實驗操縱. 資料分析. 結論與建議表 1. 研究流程 4. v.

(14) 第貳章、文獻探討第一節網路口碑網路世代強勢來臨，實體通路已不再是唯一的選擇，虛擬通路正式崛起。而網路的口碑宣傳效果更是對消費者的購買行為有著越來越明顯的影響，這在消費市場已被公認是一股強大的力量[Hutton and Mulhern, 2002; Katz and Lazarsfeld, 1964; Silverman, 1997; Whyte Jr., 1954]。並且，比較起以往面對面的口耳相傳，透過網路口碑也已經能產生相同的傳播效果[Chevalier and Mayzlin,. 政治大. 2003]。不僅如此，消費者評論此種削減個人化影響、且無所不在的傳播方式，. 立. 更已進入了白熱化的形態[Bickart and Schindler, 2001; Chen, Fay, and Wang, 2002;. ‧ 國. 學. Godes and Mayzlin, 2004; Hennig-Thurau et al., 2004]。. ‧. 一、網路口碑的成因. sit. y. Nat. io. er. 網路口碑，使網路社群的使用者產生了共同社會心理，造成網路使用者間對於產品或產品相關的訊息溝通行為愈來愈頻繁[Henning-Thurau et al., 2004]。. n. al. Ch. i n U. v. 而以下，也針對促使消費者發表與瀏覽網路口碑的動機，歸納為五類效用，來. engchi. 探討驅動消費者們發表和閱讀網路口碑的原因與特徵[Balasubramanian and Mahajan, 2001; Dichter, 1966; Engel, Blackwell, and Miniard, 1993; Sundaram, Mitra, and Webster, 1998]：. 1.. 相關焦點效用(Focus-related Utility)：讓消費者透過提供自身購買經驗來協助其他消費者並給予其有效建議[Nagel, 1978; Miller Jr. and Pual, 1993]，也希望這樣良好購買經驗的分享，能夠讓廠商更永續的經營[Sundaram, Mitra, and Webster, 1998]。對於不佳的產品使用經驗，消費者也可能提出，來轉移廠商原有的強勢議價力。. 5.

(15) 2.. 消費效用(Consumption Utility)：消費者從網路社群過去的產品購買經驗中，獲取未來更多的產品資訊與消費建議，也可藉此觀察到目前市場所流行熱門產品與其資訊。. 3.. 認同效用(Approval Utility)：消費者透過發表評論，可引發公眾討論與他人重視而獲取支持，而產生更多的自我提昇與得到社會地位認同[Gatignon and Robertson 1986]。此外，在網路上發表評論，甚至能夠獲得網路平台所給予的經濟報償[Engel, Blackwell, and Miniard, 1993; Sundaram, Miltra, and Webster, 1998]。因此，消費者於網路上發表評論，不僅可以加深自我認同與社會認同，更可能獲得額外的回報，而產生認同效用。. 4.. 相關中介效用(Moderator-related Utility)：有了網路平台這類公正第三方. 政治大 2001]，可有效降低直接與廠商抱怨的財務及心理風險。利[Harrison-Walker,立的存在，可使得消費者和廠商溝通、尤其是抱怨產品的管道更為順暢與便. 平衡效用(Homeostase Utility)：根據平衡理論(Balance Theory)，個人會在. ‧ 國. 學. 5.. 原有平衡狀態被破壞時，試圖努力恢復平衡[Heider 1946, 1958]。所以，. ‧. 消費者可藉由發表網路評論來分享或抱怨產品相關的使用經驗，以獲得情感的抒發或慰藉。. sit. y. Nat. n. al. er. io. 二、網路口碑的分類. Ch. engchi. i n U. v. 口碑的內容主要可分為正面、與負面訊息兩類[Chiou and Cheng, 2003]，而訊息的正、負性，又可分成兩種定義：. 1.. 訊息本身傳達形式的正負性：正面傳遞形式，強調消費者使用產品後將會得到之利益與好處；負面傳遞形式，著重在消費者不使用此產品會帶來的損失[Maheswaran and Meyers-Levy, 1990; Meyerowitz and Chaiken, 1987; Zhang and Buda, 1999]。. 2.. 訊息屬性的正負性：以產品的使用經驗、產品性質、或產品特徵的好壞傳遞出正、負面的訊息[Levin and Gaeth, 1988]。. 6.

(16) 一般而言，消費者所發表的評論之分類，多以「訊息屬性的正負性」為主，發表正面(Positive)及負面(Negative)的口碑。然後，在許多的研究中發現，相對於正面訊息，消費者往往更重視負面訊息[Herr, Kardes, and Kim, 1991]。這也讓消費者在做選擇與決策時，負面訊息將比正面訊息來的更有價值，且產生對負面訊息參考權重較大之傾向[Ahluwalia and Shiv, 1997; Brown, Broderrick, and Lee, 2007; Feldman, 1966; Kanouse and Hanson, 1987; Sen and Lerman, 2007; Skowronski and Carlston, 1987; Weinberger and Dillon, 1980]。. 會有上述此種情況，是由於正面訊息的量往往比負面訊息來的少，並且負面訊息常是以暗示(Cues)的方式存在，因此負面的訊息是被視為較反常且少見. 政治大被視為一刺激物(Stimulus Object)，較正面訊息獲得更大量的注目[Kanouse and 立. 的[Deldman, 1966; Zajonc, 1968; Kanouse and Hanson, 1972]。因此，負面訊息常. ‧ 國. 的評價來得更有影響力[Weinberger and Dillon, 1980]。. 學. Hanson, 1972]。而在消費者行為的部份，對於產品較不好的評價也往往比有利. ‧. 三、網路口碑的影響. sit. y. Nat. er. io. 對消費者來說，購買商品前閱讀產品評論、與購買商品後發表產品評論，. al. n. v i n Ch 的問題、與未被滿足的需求，進而發展出後續的行銷與通路管理策略。以下便 engchi U 都有極大的效用與助益；對廠商來說，亦能從消費者的評論中，找出目前可能. 針對網路口碑對於兩造之影響討論之：. 1.. 消費者端前人研究指出，口碑造成消費者轉換品牌的影響力為廣告的 2 倍、人員推. 銷的 4 倍、新聞及雜誌的 7 倍[Katz and Lazarsfeld, 1955]。並且，口碑也持續扮演著影響消費者思想、態度、與行為轉變的重要角色，擁有相當大的影響力與說服力[Bristor, 1990]。再加上近年來產品愈趨複雜且消費者對於傳統媒體廣告的不信任，利用網路口碑來獲取資訊的重要性亦愈顯增加[Godes and Mayzlin, 2004]。. 7.

(17) 而且，由於網路口碑多是由一般消費者自行發佈形成，且蒐集、或接觸的管道也為一般大眾容易觸及的平台，故較能避免口碑產生是來自品牌商的操作，並產生較高的可信度且具說服力的評論。這樣的方式，將容易使發表者對於產品的感受，移情到口碑接收者上[Arndt, 1967; Schiffman and Kanuk, 1995; Brown, Broderick, and Lee, 2007]。而當這些口碑訊息的可信度愈高，消費者的態度與行為就會愈顯著的受到其影響[Bickart and Schindler, 2001; Hovland and Weiss, 1951; Wilson and Sherrell, 1993]。. 而現今，愈來愈多的網路平台有條理且清楚地將消費者討論區分門別類，讓瀏覽的人能夠快速地找到其想要搜尋的目標，使得網路口碑無論在產生或是. 政治大. 擴散上都愈來愈有效率。讓消費者對於網路口碑的依賴程度逐漸提高，重要性. 立. 當然也已不言而喻。. ‧ 國. 廠商端. 學. 2.. ‧. 愈來愈多的消費者投入網路平台，產生了許多的網路口碑。而這些網路口碑，被行銷人員視為最具可信度的廣告工具[Henricks, 1998; Sen and Lerman. y. Nat. sit. 2007]。現今的廠商開始與部落客(Blogger)合作，讓產品能夠在部落客的部落格. er. io. (Blog)中出現，讓消費者自己就成為網路口碑行銷的代理人[Court, Gordon, and. al. n. v i n Ch 於產品資訊的描述，也讓廠商能夠蒐集、了解、並分析出消費者的行為模式與 engchi U Perrey 2005; Kaikati and Kaikati 2004]。並且有了這麼多消費者在網路平台上對. 購買決策，以提出具體的行銷計畫與方案[Engel, Blackwell, and Miniard, 2001]。. 此外，廠商甚至能透過消費者在網路上的評論，來推估其未來的銷售情況，進而影響整體的存貨管理、物流管理、與新產品開發決策。因此，已有愈來愈多的廠商鼓勵消費者在網路上發表產品評論，來獲取這些極有價值的資訊 [Mayzlin, 2006; Tedeschi, 1999; Yang and Peterson, 2003; Bart et al., 2005]。. 8.

(18) 第二節從眾行為 (Conformity) 一、從眾行為的定義. 從眾行為研究之最初，是於 1951 年時，當時著名的社會心理學家 Solomon E. Asch 就設計了一系列的實驗，來觀察多數效應(Majority Effect)。在其實驗中，發現約有三分之一的人，最後會順從群體的意見，即便那意見很顯然是錯誤的 [Asch, 1951, 1952, 1956]。雖然此次研究中，Asch 尚未明確對從眾(Conformity) 來定義，但卻開始了外界對於從眾行為的重視與後續研究的開端。. 政治大在後續，雖然各領域的學者所著重之部分不同，但已開始有了愈來愈多對立於從眾行為的研究。社會心理學和社會學家在探討此議題時，強調在個人與群. ‧ 國. 學. 體相處並感受到壓力時，會使思想或行為有所改變，使其與群體趨向一致 [Kiesler and Kiesler, 1969]；在行銷學中，較不重視消費者最初的思想或行為是. ‧. 否與群體衝突，而產生面對群體的壓力，進而衍生出從眾行為。而是將重心放. sit. y. Nat. 在消費者的行為與購買決策上。其強調消費者為了符合群體的期望與認同，而. io. er. 採取與群體成員相似的行為或思想[Wilkie, 1994; Macinnis 1997]。. al. n. v i n 最終，從眾行為有了較明確的定義，一般可分為兩個層次：順從 Ch engchi U (Compliance)，指個人雖然為取得群體的認同，而採取符合群體期望的行為，但心理的信念與思想並沒有改變；接受(Acceptance)，指個人的思想與行為皆受到了群體的影響，進而使個人的思想與行為改變成與群體一致[Mowen and Minor, 1998]。. 二、從眾行為的相關理論. 從眾行為的相關理論主要可分為下列三種：「認知失調理論」、「歸因理論」、和「社會角色理論」，以下即針對此三種理論進行介紹與說明，試圖從中解釋從眾行為的原因與特徵。 9.

(19) 1.. 認知失調理論(Theory of Cognitive Dissonance) 認知失調理論主要是指，當個人信念或行為產生矛盾衝突，並無法長期忍. 受此不協調感時，所必需採取某些行動以改變其信念或行為，使認知的不一致能夠得到消除，且讓其信念或行為得到合理化[Festinger, 1957; Lippa, 1990]。. 此即如同 Heider 所提出的平衡理論(Balance Theory)，當人們在認知上有了不一致時，其心理會產生焦慮和不安，促使他們的認知結構向平衡或和諧的方向轉化[Heider, 1958]。如同下圖，符號 P 代表個人、符號 O 代表群體、而符號 X 代表群體的某項行為或信念。此時，若當群體(O)對個人(P)是有吸引力的，但群體當中的某項行為或信念(X)是與個人(O)的認知不一致的，此即會讓個人(P). 政治大或信念(X)的認知(如圖 2)、或是個人(P)將排除群體(O)對其之吸引力(如圖 3)，立產生焦慮與不安(如圖 1)。最終，個人(P)將會試圖改變其對群體中的某項行為. ‧. ‧ 國. 學. 使得認知失調得以解決。. n. 圖 1. + O. 圖 2. P. +. +. engchi. Xi n U. v. 平衡理論 1. +. 平衡理論 2. sit. io. Ch. er. Nat. aOl. -. +. y. P. O. X. 10. P. 圖 3. +. -. 平衡理論 3. X.

(20) 2.. 歸因理論(Attribution Theory) 歸因理論，主要是分析與說明人們行為活動的因果關係，最早是由 Heider. 於 1958 年所提出。其將這些行為活動所發生的原因分為兩大類：性格歸因 (Dispositional Attribution)，指個人認為行為人之所以產生此行為，是出於自願或本身的因素，屬於內在歸因(Internal Attribution)；情境歸因(Situational Attribution)，則指個人認為行為人之所以產生此行為，是出於本身以外的其他因素所致，屬於外在歸因(External Attribution) [Mowen and Minor, 1998]。舉例來說：消費者會認為商品代言人的推薦，是因為他真的喜歡該商品(性格歸因)，或是他為了賺取代言費用(情境歸因)；相同的，個人購買某商品，可能是為了其良好的品質(性格歸因)，或是由於廣告或店員的推銷(情境歸因)。. 政治大若個人將群體的行為當作情境歸因，則其較不容易產生從眾行為；相反地，立. ‧ 國. 學. 因為以情境歸因來解釋群體行為時，這些情境因素對於群體和個人的影響力可能不全相同(對群體影響很大、但對個人影響較小)，因此個人所持的反對理由. ‧. (性格歸因)較為強而有力，可以降低反對群體的風險[Bearden, Rose, and Teel, 1994]。舉例來說：若消費者認為群體線上購買行為是為了「趕流行」(情境歸. y. Nat. sit. 因)，則較不容易出現從眾行為；但若消費者認為群體線上購買行為是因為其真. n. al. er. io. 的「方便且划算」(性格歸因)，則較容易出現從眾行為。 3.. Ch. 社會角色理論(Social Role Theory). engchi. i n U. v. 社會角色理論是指，個人的角色依其在群體中的地位，表現出某些被群體期待的特定行為[Mowen and Minor, 1998]。此理論常聚焦在探討性別角色不同，所衍生出男性與女性的行為有何影響[Eagly, 1987]。但社會角色理論的重點其實不只是在性別差異上，而是強調群體對個人設定的角色，其皆明顯地影響個人的知覺、思想、與行為[Lippa, 1990]。. 三、從眾行為的分類. 一般來說，從眾行為分為兩種類型：公眾順從(Public Compliance)與私人接納(Private Acceptance)[Allen, 1965]。公眾順從，即指在個人在他人監視下，個 11.

(21) 人為追求獎勵或避免責罰，而展現出之從眾行為；私人接納，則是個人自願性的接受團體之準則、價值觀、態度等，進而影響到個人的認知[Festinger, 1953]。. 除此之外，Deutsch 和 Gerard 則將從眾行為分成規範性影響(Normative Influence)與資訊性影響(Informational Influence)[Deutsch and Gerard, 1955]。. 規範性影響，指個人為了達到群體的期望，將透過順從(Compliance)，接受此影響來獲得群體的獎賞或避免責難。其次，當個人很滿意與群體間的參照 (Referent)關係時，個人便會期望得到群體的認同(Identification)，而達到自我認同。不過規範性影響唯有在群體有能力提供獎賞或懲罰、或群體能建立令個體. 政治大無法維持令個體滿意的參照關係時，認同則會被摒棄[Kelman, 1961]；資訊性影立滿意的參照關係時，才會被表現出來。一旦群體失去獎勵或懲罰能力、或群體. ‧ 國. 學. 響，指個人藉由觀察群體的行為來獲取資訊，作為決策的行為，也就是私下接納。透過內化(Internalization)，個人會接受與其價值觀一致、來自於專家團體的. ‧. 影響[Kelman, 1961]。. y. Nat. sit. 而資訊性影響已被證實會影響到消費者對於產品評價的決策過程[Cohen. n. al. er. io. and Golden, 1972; Burnkrant and Cousineau, 1975; Pincus and Waters, 1977]與產品. v. 或品牌的選擇[Park and Lessing, 1977; Bearden and Etzel, 1982]。. Ch. engchi. i n U. 後續有關從眾行為之實驗假設與模型設計，將運用上述所整理之內容，來予以發展。期望能透過前述研究之內容，找出值得討論之部分，於本研究中進行更進一步的探討。. 12.

(22) 第三節影響從眾行為的因素一、個人因素. 1.. 性別在處理群體壓力時，兩性間最主要的差異有三項：第一、根據社會角色理. 論(Social Role Theory)，女性在社會中普遍為附屬角色，因此女性的思想或行為較容易順從群體；第二、女性較男性關心人際關係與群體和諧，因此女性較容易順從群體的意見；第三、由統計指出，女性普遍的語文能力較男性佳，因此. 政治大. 女性比較能充分理解他人之想法與態度，進而改變本身的思想與行為[Eagly, 1978]。. 立. ‧ 國. 學. 而性別與社會影響的關聯性，過去已有許多研究有在探討，這些論文所關注的社會影響可大致分為下列四類[Eagly, 1978]：. ‧. 1.. 從眾(Conformity). sit. y. Nat. 在從眾行為的研究中，群體的成員僅表達他們所主張的思想與行為. io. er. (通常此想法與行為和受試者的個人態度不一致)，但不提供其他支持此主張的說明或證據。. al. n. 2.. 說服(Persuasion). Ch. engchi. i n U. v. 在說服行為的研究中，群體不僅表達他們所主張的思想與行為，更提供支持此主張的說明或證據給受試者。 3.. 暗示(Suggestibility) 在暗示行為的研究中，實驗者通常演繹一位「催眠者」的角色，其對受試者重複提出一個簡單的要求。. 4.. 服從(Obedience) 在服從行為的研究中，實驗者以「命令」的方式來要求受試者去執行某項特定動作。. 13.

(23) 在以上對於性別和從眾行為之關聯性的研究中，部分論文明確指出女性顯著較男性易產生從眾行為[Eagly and Carli, 1981; Becker, 1986]。但仍是有多數研究，認為性別與從眾行為的關聯性不大，因此，此次研究將把「性別」對於從眾行為與網路口碑之影響列為研究之假設：. H1：女性消費者較男性消費者容易受團體影響，形成更明顯之從眾行為，進而影響網路口碑的產生。. 2.. 年齡在消費者的年齡部分，由於年輕的族群：第一、願意接受新事物的態度較. 政治大為緊密。因此，年輕的族群是比較有可能受到群體的影響，進而產生從眾行為立明顯；第二、接觸新事物的管道較豐富；第三、與同學或朋友間的同儕互動更. ‧ 國. 學. 與影響網路口碑的產生。. 之假設：. ‧. 故綜合上述，本研究將「年齡」對於從眾行為與網路口碑之影響列為研究. sit. y. Nat. 3.. al. n. 口碑的產生。. er. io. H2：年齡越輕的消費者，越容易受到團體影響，形成從眾行為，進而影響網路. 教育程度. Ch. engchi. i n U. v. 在消費者的教育程度方面，教育程度越好的人，其應該：第一、應有更好地獨立思考能力；第二、知識應該較豐富。所以在面對到群體壓力時，應能較堅持自己的想法與行為，不受外力干擾其決策；反之，教育程度越差的人，則應該越容易產生從眾行為。. 由上述所言，本研究將「教育程度」對於從眾行為與網路口碑之影響列為研究之假設：. 14.

(24) H3：教育程度越差的消費者，越容易受到團體影響，形成從眾行為，進而影響網路口碑的產生. 二、資訊性因素. 1.. 產品知識會影響消費者最主要的資訊性因素，為其「產品知識(Product. Knowledge)」。主要可分為三類：消費者主觀認為其所具有的知識(Subjective Knowledge or Perceived Knowledge)，其中也包含了個人對其知識的自信程度；消費者客觀真實具有的知識(Objective Knowledge)，即為消費者「實際上」所擁. 政治大. 有的專業程度；消費者過往購買或使用該產品之經驗(Experience-based. 立. Knowledge)，此與前兩者關連較弱，較無法衡量實際的消費者行為與決策. ‧ 國. 學. [Brucks, 1985]。但一般來說，若沒有特別註明，消費者的產品知識即指消費者客觀真實具有的知識。. ‧. y. Nat. 而產品知識低的消費者，多傾向利用表徵訊息(Extrinsic Cues)來判斷產品品. sit. 質；反之產品知識較高者，則傾向利用本質訊息(Intrinsic Cues)作為判斷產品品. n. al. er. io. 質的依據[Rao and Monroe, 1988]。也就是說，對於產品知識較低的消費者來說，. i n U. v. 其在面臨購買決策或評論回覆時，較不常利用產品特徵(Product Attributes)等本. Ch. engchi. 質訊息的資訊來做為判斷的依據；反而是更在意群體所給予產品的評價與意見等表徵訊息，來當作其決策的參考。這也使得產品知識較弱的消費者，較容易產生從眾之行為[Lascu, Bearden, and Rose, 1995]。. 綜合上述之文獻，本論文將對「產品知識」對從眾行為與網路口碑之關係提出研究假設：. H4：產品知識較低的消費者，相對於產品知識較高的消費者，較容易受到團體影響，形成更明顯的從眾行為，進而影響網路口碑的產生。. 15.

(25) 2.. 購買時間購買時間，即指消費者從購買產品到進行問卷測驗的時間。如果購買時間. 越長，其應展現出：第一、可能與產品知識有顯著相關，意即購買產品時間越長，則產品知識會越豐富；第二、對於產品的了解與熟悉程度增加，更加深消費者對此產品之信心。因此，當購買產品的時間越長，消費者應該越能堅持自己的信念與想法；反之，購買產品的時間越短，應該就會越容易受到群體影響，產生從眾行為。. 綜合以上之論述，本論文將「購買時間」對從眾行為與網路口碑之影響列為研究之假設：. 立. 政治大. H5：購買時間越短的消費者，越容易受到團體影響，形成從眾行為，進而影響. ‧ 國. 學. 網路口碑的產生。. y. Nat. 試前評分與評分分配的落差. sit. 1.. ‧. 三、其他情境因素. n. al. er. io. 依據前述之平衡理論(Balance Theory)，個人會在原有平衡狀態被破壞時，. i n U. v. 試圖努力恢復平衡[Heider 1946, 1958]。因此，若在群體聲音與自己不同時，個. Ch. engchi. 體將會嘗試改變自己的認知，以減少其所會遭受的認知失調。而這樣的過程，就會產生從眾行為。. 故綜合上述所論，本論文將對「評分分配」對從眾行為與網路口碑之關係提出研究假設：. H6：消費者原先的評分若與所看見的評分分配有明顯不同，則其較可能產生從眾行為，進而使其最終評分改變。. 16.

(26) 2.. 評論內容正負性在評論內容正負性這一部分，「評論內容中性」的消費者，其應該：第一、. 沒有辦法給出明確的評論內容屬性，應屬於較搖擺不定的消費者；第二、較能敞開心胸聆聽不同的聲音，來做為其後續評論的依據。所以「評論內容中性」的消費者，他們應該較「評論內容正性」和「評論內容負性」的消費者，更容易產生從眾行為。. 綜合上述，本研究「評論內容正負性」對從眾行為與網路口碑之關係提出研究假設：. 政治大. H7：評論內容中性的消費者，較容易受到團體影響，形成從眾行為，進而影響. 立. 網路口碑的產生。. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 17. i n U. v.

(27) 第四節沉默的大多數(Silent Majority) 「沉默的大多數」一詞，指在一個群體中，不願表達意見的多數人。最早可溯源於 1831 年，時任紐約州代表的 Churchill C. Cambreleng，抱怨一法案未被詳細討論與審查即被議員們否決，他當時即用「沉默的大多數」來形容那些盲從的議員們。. 到了 1974 年，「沉默的大多數」的概念，由一位德國學者 E·NoelleNeumann 進行了理論的建構，稱為「沉默的螺旋(Spiral of Silence)」。其在描述當一個自己贊同的想法或觀點於群體中被接受、甚至廣受歡迎時，個體便會. 政治大. 持續積極參與，並將此想法或行為進行更進一步的擴散；然而，當自己贊同的. 立. 想法或觀點於群體中不被認同、甚至遭受排斥時，個體因害怕被孤立的從眾心. ‧ 國. 學. 態，便會保持沉默。如此一來，沉默的一方造就了另一方的成長，這樣週而復始的循環，便是「沉默的螺旋」之概念。. ‧. 而針對此種民意的規範效果，有以下四個論點整理[E·Noelle-Neumann,. 2.. y. sit. al. n. 眾排擠。. er. 人是群居的社會動物，總是想要被群體尊重與受歡迎，害怕遭受孤立與群. io. 1.. Nat. 1977]:. Ch. engchi. i n U. v. 為了不被孤立，人會藉由觀察周遭環境並找出主流之意見，依此來決定其言論與行為。. 3.. 一般來說，我們可將社會分成固態社會與液態社會此二種。在固態社會中，群體趨向穩定的社會型態，人們就必須依照風俗的習慣來行動，否則很可能就會被孤立；而在液態社會中，群體之意見則常在變動，人們就必須在此社會環境中尋找其可表達之想法，以免遭受孤立。. 4.. 「沉默的螺旋」之所以形成，就是因為個體的意見被群體支持時，便會更有自信的持續發表更多意見；相反，當個體的意見不受群體支持時，便會選擇保留的態度。這樣一來，被表達出來的意見持續增長，然而不被表達的意見則繼續衰弱，此種不斷循環的社會心理機制。. 18.

(28) 而「沉默的大多數」目前在政治學上被運用的相對效為廣泛。如在 1980 年的美國總統大選中便發現，選民如果在周遭環境與其意見相同之情境下，其會較樂於表達自己的意見 [Glynn & McLeod, 1985]。而在以色列之研究中有更進一步的指出，在多數方的意見者的確較願意發言；但在少數方的意見者中，卻不一定保持沉默。並且，意見雙方對於何者為真正的多數方沒有一致的看法 [Shmair, 2000]。由此可以發現，「沉默的大多數」是否真的因為意見與多數人相左就保持沉默，目前還沒有絕對的定論。但可以確定的是，站在主流意見的人，的確更願意表達自己的想法或觀點。. 政治大銷邏輯已從以往的產品導向(product-oriented)轉而變成顧客導向(customer立 oriented)，顧客的意見與想法已成為廠商執行管理與行銷決策中非常重要的一. 在管理學方面，目前針對「沉默的大多數」之研究雖然還不多，但隨著行. ‧ 國. 學. 環。因此，本研究試圖藉由實驗之操弄，使得「沉默的大多數」的特徵能夠被記錄下來，整理出其與「非沉默的大多數」有何差異。並期望能夠在進行分析. ‧. 與討論後，對於研究領域和行銷部分得到有助益之想法與貢獻。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 19. i n U. v.

(29) 第参章、研究方法承前兩章之探討，本研究將以 iPhone 5 為標的，針對三大構面：個人因素、資訊性因素、和其他情境因素；與其中的七大變數：「性別」、「年齡」、「教育程度」、「產品知識」、「購買時間」、「試前評分與評分分配的落差」、與「評論內容正負性」等，來探討究竟何者為影響從眾行為的關鍵要素，其又如何進而影響到網路口碑的形成。本章第一節將根據第二章之論述，歸結出研究架構；第二節對研究變數之定義與衡量提出說明；第三節則是問卷設計的內容與方法；第四節則是分析方法。. 第一節研究架構. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 延續第二章之文獻探討內容，可以得知，在個人因素中，「性別」、「年齡」、「教育程度」、成為了影響從眾行為的關鍵因素；而在資訊性的影響中，. ‧. 「產品知識」與「購買時間」則尤為重要；而在其他情境要素部分，「試前評分與評分分配的落差」與「評論內容正負性」等，也將會是影響消費者從眾行. n. al. er. io. sit. y. Nat. 為的關鍵要素。. i n U. v. 因此，本論文將透過下圖所示，希望透過此架構的研究之下，分別了解. Ch. engchi. 「性別」、「年齡」、「教育程度」、「產品知識」、「購買時間」、「試前評分與評分分配的落差」、與「評論內容正負性」等變數之不同，對於受試者「試前試後評分差異」是否有所影響。如下圖所示，本研究將藉由上述七項假設之驗證，試圖找出何者為產生從眾行為並影響網路口碑的首要原因。下圖 4 為架構示意：. 20.

(30) 試前試後評分差異. 購買時間. 學. 年齡. 事前評分與評分分配的落差. sit. io. 評論內容正負性. er. Nat. 教育程度. y. ‧. 消費者試前的評分. ‧ 國. 立性別. 政治大. 產品知識. n. al. Ch. i n U. e從眾行為的產生 ngchi 圖 4. 研究架構. 21. v. 消費者試後的評分.

(31) 第二節研究變數之定義與衡量一、自變數. 本次研究所設定之自變數，分別為「性別」、「年齡」、「教育程度」、「產品知識」、「購買時間」、「評分分配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」等，詳見下述：. 1.. 性別：為名目變數，將男性記錄為 1；女性記錄為 0。. 2.. 治政產品知識：為連續變數，以問卷中測驗產品知識題目之答對題數計分，共大立五題，故有 0、1、2、3、4、與 5 分共六種分數。 ‧ 國. 學. 3. 試前評分與評分分配的落差：為名目變數，以「|試前評分-評分分配之平. ‧. 均分數|」做計算。超過 1.5 分者，視為落差多，記錄為 1；不到 1.5 分者，. sit er. io. 年齡：為連續變數，將 18-25 歲記錄為 1、26-35 歲記錄為 2、36-45 歲記. al. n. 4.. y. Nat. 是為落差少，記錄為 0。. Ch. i n U. v. 錄為 3、46-55 歲記錄為 4、56-65 記錄為 5、超過 65 歲記錄為 6。. engchi. 5. 教育程度：為連續變數，將高中以下記錄為 1、學士記錄為 2、碩士記錄為 3、博士記錄為 4。. 6. 購買時間：為連續變數，將三個月以內記錄為 1、三到六個月記錄為 2、六到十二個月記錄為 3、超過一年記錄為 4。. 7.. 評論內容正負性：為名目變數，自行判別完留言之後給予其標記，分為評論內容負性、評論內容中性、與評論內容正性。. 22.

(32) 二、應變數. 本論文之應變數為「試前試後評分差距」，為連續變數，有 0、1、2、3、 4、5 等六種可能。藉由比較消費者看過網頁前所給予之評分，與看完網頁後的評分，試圖找出其差異。透過評分的差異，來找出消費者是否因為從眾行為而影響了網路口碑的建立。如下圖 5 所示：. 性別. H1. 立H. 年齡. 政治大. 2. ‧. ‧ 國. 學. 教育程度. H3. n 產品知識. er. io. sit. y. Nat. al. H4. Ch. engchi. H5. 購買時間 H6. 試前評分與評分分配的落差. 評論內容正負性. H7. 圖 5. 研究模型 23. i n U. v. 試前試後評分差異.

(33) 第三節問卷設計本研究之問卷，為求能使受試者能如同平常在購物網站上做出的評論，故採用網路問卷之形式(http://122.116.94.231/survey_test/page0.html)，並以 Amazon 作為平台，以求擬真。此外，為求能夠蒐集到世界各地使用者的樣本，此問卷之語言選用英文，讓所有購買 iPhone 5 的消費者都有辦法填寫。. 而問卷共分為四個部分，包含試前評分與產品知識測驗、網頁瀏覽與試後評論、後續資料蒐集、和個人基本資料等問題，以求能夠確實了解到影響網路口碑之原因從何而來，與找出真正影響從眾行為之因素。. 立. 政治大. 一、第一部分-試前評分與產品知識測驗. ‧ 國. 學. 第一部分(http://122.116.94.231/survey_test/page05.html)中，共有. ‧. 六個問題。第一題為詢問受試者在瀏覽後續網頁前，對於 iPhone 5 的使用評價；. er. io. sit. y. Nat. 而第二到第六題則為測驗受試者對於 iPhone 5 的產品知識高低，如以下所示：. Part I. In order to understand how you evaluate and the level of your familiarity on the product, please respond the following questions based on your current understandings. If you do not know the answer for the questions, please select “unknown”.. n. al. Ch. engchi. i n U. v. 1. From 1 to 5 points, 1 is the lowest and 5 is the highest, how would you rate iPhone 5? 1 point 2 points 3 points 4 points 5 points. 2. Which of the following items are iPhone 4S and iPhone 5 have in common? Lightning connector Screen size 24.

(34) Weight Headphone jack unknown. 3. What is the screen size of iPhone 5? 3.8 inch 4.0 inch 4.2 inch 4.3 inch unknown. 4. What is the screen resolution of iPhone 5?. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 1136x640 1136x720 1080x640 1080x720 unknown. 5. How many megapixels are on iPhone 5 camera?. ‧. n. al. er. io. sit. y. Nat. 7 megapixels 8 megapixels 8.8 megapixels 9 megapixels unknown. Ch. engchi. 6. What processor does the iPhone 5 use? A3 A4 A5 A6 Unknown. 25. i n U. v.

(35) 二、第二部分-網頁瀏覽與試後評論. 第二部分(http://122.116.94.231/survey_test/page2.html)之問卷為擷取 Amazon 之網頁改寫而成(http://www.amazon.com/Apple-iPhone-16GBWhite-Unlocked/productreviews/B0097CZJEO/ref=sr_1_1_cm_cr_acr_txt?ie=UTF8&showViewpoints=1)。而網頁最下方，則有試後的評分與評論。如下圖 6 所示:. Part II. As an iPhone 5 user, please browse the webpage below and give feedbacks on the product at the bottom of the page.. 政治大. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. 圖 6. engchi. i n U. Amazon 網頁示意圖 26. v.

(36) 此部份左上角處，有一評分分配圖，本研究透過隨機出現三種評分分配圖 (評分偏高、評分偏低、評分平均)，以測試受試者是否會因評分分配不同而影響其評分與評論。. 圖 7. 評分偏高. 圖 8. 評分偏低. 圖 9. 評分平均. 政治大與評論。但在此部份，如果受試者選擇「Not Leave Comment」，則將會跳出一立而在受試者看完評分分配與網頁內容後，其將在網頁下方進行試後的評分. 視窗提醒其若不做評論，則無法參加抽獎。藉此，並可以找出原本不回應的. ‧ 國. 學. 「沉默的大多數」其可能的想法與特徵。如下圖 10 所示：. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 圖 10. i n U. 實驗操弄跳窗. 27. v.

(37) 三、第三部分-後續資料蒐集第三部分(http://122.116.94.231/survey_test/page25.html)，則針對受試者看完第二部分的網頁後，了解其到底看了些什麼而做出評論或不做出評論，此部份為第二部分之延伸。如以下所示：. Part III. Please fill in the most suitable answer(s). 1.What have you seen on the previous webpage? (Multiple choice) Rating bar(on the upper-left corner) Rating of average customer reviews The ratings of the reviews The title of the reviews The numbers of people found “helpful” of the reviews The content of the reviews Others. 學 er. io. sit. Nat. I just wanted/ not wanted to share my thoughts I agreed/ disagreed with the review(s) I want to echo and make additional remark to the review(s) Others. y. 2.Why have/haven’t you left the comments? (Multiple choice). ‧. ‧ 國. 立. 政治大. al. n. v i n Cbought 3.How long has it been since you product (iPhone 5)? h e nthis gchi U In one month One month to six months Six months to one year Over one year. 28.

(38) 四、第四部分-個人基本資料. 第四部分(http://122.116.94.231/survey_test/page3.html)，則為個人基本資料之填寫。如以下所示：. Part IV. 1. Gender: Male Female Prefer not to answer. 2. Age:. ‧ 國. ‧ sit. n. al. er. io. High school or below Bachelor's Degree Master's Degree PhD Degree. y. Nat. 3. Education:. 立. 學. 18 - 25 26 - 35 36 - 45 46 - 55 56 - 65 over 65. 政治大. Ch. engchi. i n U. v. 4. Country:. 5. Email: (Please leave your email here in order to join the lucky draw.). 29.

(39) 第四節分析方法本次研究所設定之自變數，分別為「性別」、「年齡」、「教育程度」、「產品知識」、「購買時間」、「評分分配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」等；並將消費者「試前評分與試後評分之差」設為應變數，透過「迴歸分析」來做為統計分析的方法。. 迴歸分析(Regression analysis)：透過數學模型的建立，以了解各個變數之間是否相關、以及其相關的方向. 政治大. 和強度。通常將應變數設為 Y、自變數設為 X(複迴歸則為 X1、X2、X3…Xi)，. 立. 建立一迴歸模型。. ‧ 國. 學. 而本研究將利用複迴歸分析(multiple regression analysis)，來對所選取的多個變數是如何影響應變數來進行分析。藉由複迴歸分析過後，期望能找出何項. ‧. 變數將顯著影響從眾行為的產生，以提供消費者或廠商有價值的研究成果與資. n. al. er. io. sit. y. Nat. 訊。. Ch. engchi. 30. i n U. v.

(40) 第肆章、實驗分析與討論本研究以iPhone 5為研究標的，並透過發放網路問卷以研究性別、年齡、教育程度、產品知識、產品購買時間、評分分配與試前想法落差、與評論正負性對於從眾行為與網路口碑之影響。. 而為求擬真，本研究之問卷參考Amazon在討論iPhone 5之網頁來做設計， (http://www.amazon.com/Apple-iPhone-16GB-White-Unlocked/productreviews/B0097CZJEO/ref=dpx_acr_txt?showViewpoints=1)，令受試者宛如真. 政治大. 實在線上填寫評分與評論。因此在研究限制上，需要求受試者為用過iPhone 5之. 立. 學. ‧ 國. 消費者，其餘則不受限制。. 第一節樣本資訊描述. ‧. y. Nat. 本研究實收146份樣本，有效樣本為103份。有效樣本比例會較低是由於為. io. sit. 求擬真，本問卷的受試者可以選擇不做試後對於產品的評分與評論；此外，這. n. al. er. 也是為了配合想找出「沉默的大多數」之特徵與成因，所以特別設計之問卷內. i n U. v. 容。在沒有受試者的試後評分之下，此問卷即無法得出其「試前評分與試後評. Ch. engchi. 分之差異」，故無法視為一有效問卷來做分析。. 而以下將描述有效樣本之資訊，表 2為受試者之性別、年齡、教育程度、國籍等基本資料；而表 3為受試者產品知識之答對題數、評分分配與圖之落差大小、試前與試後評分差異多少、評論文字的正負性、產品購買時間長短、受試者看了什麼項目作為回饋依據、與受試者為什麼想留言等資訊。. 31.

(41) 項目性別男女不想回答. 數量. 百分比. 56 47 0. 54% 46% 0%. 年齡 18-25 26-35 36-45 46-55 56-65 超過 65. 69 28 4 2 0 0. 67% 27% 4% 2% 0% 0%. 教育程度高中以下學士碩士博士. 4 34 62 3. 4% 33% 60% 3%. ‧ 國. 立. 學. 91 7 5 表 2. ‧. 國籍台灣(R.O.C.) 美國其他. 政治大. 樣本基本資料描述. Nat. sit. y. 88% 7% 5%. n. al. er. io. 在上表 2中，可以看出，在性別部份，男性受試者較多，但兩者是趨於一. i n U. v. 致的；年齡方面，18-25歲占近七成為最多、26-35歲之年齡層占約三成次之；. Ch. engchi. 教育程度此項，學士與碩士合計超過九成，占絕大多數；而國籍方面，仍以台灣為主，約有九成。. 在此可以得知，樣本之基本資料偏向年輕與教育程度佳，而受試者幾乎皆為台灣人。雖然無法平均的得到各個年齡層、教育程度、甚至國籍的樣本，但此為使用網路問卷本身即難以控制之研究限制，在後續研究與研究限制之討論中，將再詳述之。. 32.

(42) 項目產品知識-答對題數 0 1 2 3 4 5 試前評分與評分分配的落差少多試前試後之評分差異 0 1 2 3. 立. 16 21 16 13 14 23. 15% 20% 15% 13% 14% 22%. 58 45. 56% 44%. 58 37 7 1. 56% 36% 7% 1%. ‧ 國. 學. n. Ch. 為什麼留言(複選) 就是想/不想分享同意/不同意文章內容想要補充說明其他表 3. e n76g c h i. y. sit er. io. al. 7 16 28 52. ‧. 14 26 63. Nat. 看了什麼項目(複選) 評分分配平均分數文章的評分文章的標題 “helpful”的數量文章的內容其他. 百分比. 政治大. 評論內容正負性負中性正產品購買時間 3 個月內 3-6 個月 6-12 個月超過 1 年. 數量. i n U. v. 14% 25% 61% 7% 16% 27% 50%. 67 51 58 38 48 0. 74% 65% 50% 56% 37% 47% 0%. 65 24 22 5. 63% 23% 21% 5%. 樣本實驗選項描述 33.

(43) 而在表 3 中，可以看出，在產品知識部分，受試者答對的題數偏向平均；而試前評分與評分分配的落差，也沒有太大的差異；然而試前試後評分差異此項，有無差別各占約一半；評論內容正負性部份，正性內容超過六成、中性兩成五、負性約一成五；產品購買時間部份，超過一年者有五成、6-12 個月者有近三成、3-6 個月者有一成五、而不到 3 個月的有快一成；而在受試者看了什麼網頁內容中，評分分配有近七成五為最多。平均分數、文章的評分、文章的標題、與文章的內容皆有五成左右的受試者有注意到。而“helpful”的數量最少，僅三成五左右；最後，為什麼留言中，超過六成的受試者認為其留言與否不需要原因。而因為同意/不同意或是想要補充說明的人也有兩成左右。. 政治大同的，這樣的結果也使後續的分析討論能夠順利進行；而「評論內容正負性」立透過以上之剖析，比較值得注意的就是「試前試後評分差異」是有顯著不. ‧ 國. 學. 為正性的人有約六成，明顯較多。這應該是由於iPhone 5本身之產品評價就是偏高，所以有此結果應屬正常之現象。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 34. i n U. v.

(44) 第二節迴歸分析本研究之迴歸分析，共有八個自變數選擇(將產品知識用不同分類方式，分成兩種變數)，分別為「性別」、「年齡」、「教育程度」、「產品知識(答對題數)」、「產品知識(專家與否)」、「購買時間」、「評分分配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」等，來探討其對應變數「試前試後評分差異」之影響。. 而以下共分為六組模型。前三組模型在「產品知識」此一變數上，皆採用「產品知識(答對題數)」；而四到六組則採用「產品知識(專家與否)」。而模. 政治大. 型二與模型三為模型一之修正模型；模型五與模型六為模型四之修正模型。其. 立. 分別為：模型一-完整模型、模型二-去除「教育程度」模型、模型三-再去除. ‧ 國. 學. 「年齡」模型、模型四-調整後完整模型、模型五-調整後去除「教育程度」模型、與模型六-調整後再去除「年齡」模型等。以下為此六種模型結果之詳盡說. ‧. 明：. y. Nat. n. er. io. al. sit. 一、模型一-完整模型. Ch. i n U. v. 模型一-完整模型中，將「性別」、「年齡」、「教育程度」、「產品知識. engchi. (答對題數)」、「購買時間」、「評分分配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」等七個變數納入，試圖從完整的模型當中來做初次的判斷。如下表 4 所示：. 係數. 標準誤. T值. P值. VIF. 常數***. 1.245. 0.376. 3.308. 0.001. -. 性別. 0.186. 0.124. 1.490. 0.137. 1.088. 年齡. 0.094. 0.092. 1.027. 0.307. 1.048. 教育程度. -0.077. 0.101. -0.769. 0.444. 1.077. 產品知識. -0.048. 0.035. -1.354. 0.179. 1.149. 35.

(45) (答對題數) 購買時間**. -0.161. 0.067. -2.414. 0.018. 1.128. 試前評分與評分. 0.264. 0.125. 2.119. 0.037. 1.097. 評論內容正性***. -0.391. 0.137. -2.861. 0.005. 1.333. 評論內容負性. -0.177. 0.199. -0.890. 0.376. 1.336. 分配的落差**. 評論內容中性. 標準 0.260. R square. 0.197. R adjusted. *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01 表 4. 模型一-完整模型. 政治大由上表 4 可知，七項變數中，僅有「購買時間」、「評分分配與試前想立. ‧ 國. 學. 法的落差」、與「評論內容正負性」等三個變數為顯著。「購買時間」呈現負顯著；而「評分分配與試前想法的落差」呈現正顯著，此皆與第二章之假設一. ‧. 致。. y. Nat. sit. 值得注意的是，在「評論內容正負性」中，可以發現，「評論內容正性」. er. io. 顯著比「評論內容中性」的人更不容易產生從眾行為；雖然「評論內容負性」. al. n. v i n Ch 的方向性上，「評論內容中性」的人，是傾向較容易產生從眾行為的。 engchi U. 在從眾行為的產生上，僅顯示出負不顯著於「評論內容中性」的人。但在整體. 然而，模型一中仍有四個變數呈現不顯著。所以，後續模型將陸續刪除不顯著之變數，以找出最適當之迴歸模型。. 二、模型二-去除「教育程度」模型. 在模型二-去除「教育程度」模型中，顧名思義，將模型一中的「教育程度」此一變數予以刪除，藉此來觀察，修正後的模型二是否能更有效的來解釋應變數「試前試後評分差異」。詳見下表 5 所示:. 36.

(46) 係數. 標準誤. T值. P值. VIF. 常數***. 1.070. 0.299. 3.575. 0.001. -. 性別. 0.170. 0.122. 1.392. 0.167. 1.057. 年齡. 0.088. 0.091. 0.963. 0.338. 1.039. 教育程度. -. -. -. -. -. 產品知識. -0.043. 0.035. -1.242. 0.217. 1.114. 購買時間**. -0.165. 0.066. -2.488. 0.015. 1.121. 試前評分與評分. 0.265. 0.124. 2.129. 0.036. 1.097. 0.135. -2.981. 0.004. 1.314. 0.197. -1.010. 0.315. 1.309. (答對題數). 分配的落差**. 立. 評論內容負性. -0.199. 評論內容中性 R square. 標準 0.256. R adjusted. ‧. ‧ 國. -0.403. 學. 評論內容正性***. 政治大. io. y. n. al. 模型二-去除「教育程度」模型. sit. 表 5. er. Nat. *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01. 0.201. i n U. v. 由上表 5 之結果可以了解到，在現有的六項變數中，仍然僅有「購買時. Ch. engchi. 間」、「評分分配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」呈現顯著，其餘變數依舊為不顯著。. 再來，比較上表 5 與前表 4 可以發現，模型二將「教育程度」此一變數刪除後，R adjusted 呈現增長；此即代表，將「教育程度」去除後，剩餘的變數能夠更有效地來解釋應變數。因此，「教育程度」此一變數對於解釋應變數是沒有幫助的。. 同樣地，因為仍有不顯著之變數，所以接下來將再去除目前最不顯著的「年齡」因子，以盼能夠持續提升對應變數之解釋效率。 37.

(47) 三、模型三-再去除「年齡」模型在模型三-再去除「年齡」模型中，將「年齡」此一變數刪去，藉由此方法再來檢視模型三是否有比模型二具備更有效率的解釋能力。如下表 6 所示:. 係數. 標準誤. T值. P值. VIF. 常數***. 1.211. 0.261. 4.645. 0.000. -. 性別. 0.166. 0.122. 1.363. 0.176. 1.056. 年齡. -. -. -. -. -. 教育程度. -. -. -. -. -. 產品知識. -0.041. 0.238. 1.110. 0.010. 1.105. 0.026. 1.080. 購買時間**. -0.173. 0.066. -2.623. 試前評分與評分. 0.280. 0.123. 2.269. -0.406. 0.135. -2.998. 1.314. 0.196. -1.079. y. 1.303. ‧ 國. 立. 學. (答對題數). ‧. 0.035 治 -1.187 政大. 分配的落差**. al. *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01 表 6. 0.248. Ch. 0.283. sit. 標準. n. R square. -0.212. io. 評論內容中性. Nat. 評論內容負性. 0.003. er. 評論內容正性***. i n U. v. R adjusted. engchi. 0.201. 模型三-再去除「年齡」模型. 由上表 6 可觀察出，呈現顯著之變數仍然只有「購買時間」、「評分分配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」；「性別」與「產品知識(答對題數)」仍舊呈現不顯著。. 而比較模型三與模型二後，可以得出，在 R adjusted 方面是沒有差異的；也就是說，刪去「年齡」此一因子，對於模型三解釋應變數「試前試後評分差異」之能力是沒有甚麼差別的。而在後續，若刪除剩餘兩個不顯著之變數-「性. 38.

(48) 別」與「產品知識(答對題數)」，都會使整體的 R adjusted 下降。因此，模型三已經為目前對於應變數之最佳解釋模型。. 但環顧模型一至模型三，「產品知識(答對題數)」此變數持續呈現不顯著，與原先所推估的假設不同。故本研究嘗試採用不同的變數定義方式，將原先為連續變數的「產品知識(答對題數)」，改成名目變數的「產品知識(專家與否)」。意即，將答對題數 5 分界定為專家(記錄為 1)、答對題數 0-4 分為非專家(記錄為 0)，欲一窺在此調整之下，是否將有不同的結果產生，以印證先前之假設。故，接續之模型四到模型六就是以「產品知識(專家與否)」替代原先的「產品知識(答對題數)」，進行後續之分析。. 立. 政治大. 四、模型四-調整後完整模型. ‧ 國. 學. 模型四-調整後完整模型中，將模型一的「產品知識(答對題數)」此變數換. ‧. 成「產品知識(專家與否)」，以研究其是否將會對應變數「試前試後評分差異」. 係數. n. al. 標準誤. T值. 3.225 C h0.368 engchi U 0.122 1.593. er. io. sit. y. Nat. 有顯著的影響。如下表 7 所示：. v ni. P值. VIF. 0.002. -. 0.115. 1.081. 常數***. 1.188. 性別. 0.194. 年齡. 0.097. 0.090. 1.072. 0.287. 1.046. 教育程度. -0.070. 0.098. -0.714. 0.477. 1.051. 產品知識**. -0.299. 0.145. -2.068. 0.041. 1.069. 購買時間**. -0.169. 0.065. -2.603. 0.011. 1.092. 試前評分與評分. 0.271. 0.123. 2.196. 0.031. 1.098. -0.391. 0.132. -2.958. 0.004. 1.279. (專家與否). 分配的落差** 評論內容正性***. 39.

(49) 評論內容負性. -0.210. 0.195. -1.078. 評論內容中性. 0.284. 1.313. 標準 0.279. R square. 0.217. R adjusted. *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01 表 7. 模型四-調整後完整模型. 由上表 7 可看出，除了模型一至模型三皆為顯著的「購買時間」、「評分分配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」仍保持不變之外，「產品知識(專家與否)」也呈現負顯著了；而「性別」、「年齡」、與「教育程度」等仍為不顯著。. 立. 政治大. 而比較表 4 與表 7 可以發現，在模型四中，R adjusted 由 0.197 提升至. ‧ 國. 學. 0.217；此即代表，將「產品知識」的定義改變後，確實能夠有效提升迴規模型對於應變數「試前試後評分差異」的解釋能力。並且，這也印證了本研究對於. ‧. 「產品知識」之於從眾行為的假設。. y. Nat. n. al. er. io. 出最佳之迴歸模型。. sit. 而後續，將如同模型二與模型三，將一一去除不顯著之因子，期望能夠找. i n U. Ch. v. engchi 五、模型五-調整後去除「教育程度」模型. 在模型五-調整後去除「教育程度」模型中，顧名思義，如同模型二將「教育程度」此一最不顯著之因子先予以刪除，以檢視新模型是否將更有效率的來解釋應變數。結果如下表 8 所示:. 係數. 標準誤. T值. P值. VIF. 常數***. 1.032. 0.295. 3.491. 0.001. -. 性別. 0.181. 0.120. 1.505. 0.136. 1.055. 年齡. 0.091. 0.090. 1.017. 0.312. 1.039. 40.

(50) 教育程度. -. -. -. -. -. 產品知識**. -0.291. 0.144. -2.022. 0.046. 1.062. 購買時間***. -0.171. 0.065. -2.651. 0.009. 1.089. 試前評分與評分. 0.271. 0.123. 2.206. 0.030. 1.098. 評論內容正性***. -0.399. 0.131. -3.042. 0.003. 1.269. 評論內容負性. -0.227. 0.193. -1.176. 0.243. 1.294. (專家與否). 分配的落差**. 評論內容中性. 標準 0.275. R square *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01. 立. 表 8. 0.221. R adjusted. 政治大. 模型五-調整後去除「教育程度」模型. ‧ 國. 學. 由上表 8 可觀察出，「產品知識(專家與否)」、「購買時間」、「評分分. ‧. 配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」仍為顯著因子；而「性別」與「年齡」仍為不顯著。. sit. y. Nat. n. al. er. io. 然而在比較模型四與模型五之後，可以發現，R adjusted 由 0.217 成長至. i n U. v. 0.221；此即證明，「教育程度」此一因子對於解釋應變數「試前試後評分差異」是沒有幫助的。. Ch. engchi. 接續下來，模型六將會刪去目前最不顯著的變數-「年齡」，藉此來找出最佳之迴歸模型。. 六、模型六-調整後再去除「年齡」模型. 在模型六-調整後再去除「年齡」模型中，如同模型三，僅留下「性別」、「產品知識」、「購買時間」、「評分分配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」等五項變數，來探討此變數組合是否為對應變數之最佳模型解釋。. 41.

(51) 結果如下表 9所示:. 係數. 標準誤. T值. P值. VIF. 常數***. 1.180. 0.257. 4.596. 0.000. -. 性別. 0.177. 0.120. 1.473. 0.144. 1.054. 年齡. -. -. -. -. -. 教育程度. -. -. -. -. -. 產品知識*. -0.283. 0.144. -1.966. 0.052. 1.058. 購買時間***. -0.178. 0.064. 2.785. 0.006. 1.075. 試前評分與評分. 0.287. 0.021. 1.081. 0.003. 1.269. 0.218. 1.289. (專家與否). 立. 分配的落差**. 治2.350 政 0.122 大 0.131. -3.053. 評論內容負性. -0.239. 0.193. -1.241. 評論內容中性. 0.267. R adjusted. 模型六-調整後再去除「年齡」模型. n. al. er. io. sit. *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01 表 9. 0.221. y. Nat. R square. 標準. ‧. ‧ 國. -0.401. 學. 評論內容正性***. Ch. engchi. i n U. v. 由上表 9 中可以看出，「產品知識(專家與否)」、「購買時間」、「評分分配與試前想法的落差」、與「評論內容正負性」仍為顯著因子；而「性別」呈現不顯著。. 並且，比較模型五與模型六，發現 R adjusted 皆為 0.221，並沒有增減。即「年齡」此因子對於解釋應變數「試前試後評分差異」是沒有明顯幫助的；而比較模型三與模型六，R adjusted 則是從 0.201 成長至 0.221，再次證明了將「產品知識(答對題數)」此變數換成「產品知識(專家與否)」對於解釋應變數之能力是有所提升的。. 42.

(52) 雖然「性別」仍為不顯著之因子，但若將其刪去後，將會使得 R adjusted 下降，反而降低了對於應變數之解釋能力。因此，模型六即為本研究最終且最佳之迴歸模型。. 購買時間. 0.280** (2.269) -0.041 (-1.187). -. -. -. -0.299** (-2.068). -0.291** (-2.022). -0.283* (-1.966). -0.406*** (-2.998) -0.212 (-1.079) 標準 0.248 0.201. 0.391*** (-2.958) -0.210 (-1.078) 標準 0.279 0.217. -0.399*** (-3.042) -0.227 (-1.176) 標準 0.275 0.221. -0.401*** (-3.053) -0.239 (-1.241) 標準 0.267 0.221. -. 學. al. n. -0.391*** -0.403*** (-2.861) (-2.981) 評論內容負性 -0.177 -0.199 (-0.890) (-1.010) 評論內容中性標準標準 R square 0.260 0.256 R adjusted 0.197 0.201 t statistics in parenthesis *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01. Ch. 表 10. engchi U. 六組模型之整理. 43. 模型五 0.181 (1.505) 0.091 (1.017) -. 模型六 0.177 (1.473) -. -0.171*** (-2.651) 0.271** (2.206) -. -0.178*** (-2.785) 0.287** (2.350) -. -. ‧. io. 評論內容正性. 0.265** (2.129) -0.043 (-1.242). 政治大 -0.165** -0.173** 立 (-2.488) (-2.623). Nat. 試前評分與評分分配的落差答對產題數品知專家識與否. 模型四 0.194 (1.693) 0.097 (1.072) -0.070 (-0.714) -0.169** (-2.603) 0.271** (2.120) -. y. 教育程度. 模型三 0.166 (1.363) -. sit. 年齡. 模型二 0.170 (1.392) 0.088 (0.963) -. ‧ 國. 性別. 模型一 0.186 (1.499) 0.094 (1.028) -0.078 (-0.769) -0.161** (-2.414) 0.264** (2.119) -0.048 (-1.354). er. 最後，整理上述六個模型之結果於下表 10：. v ni.

(53) 第三節假設結果與討論. 由前一節的迴歸分析所得出的數據，在此要與先前所設定之假設來做比對，以驗證結果為何。如下表 11 所示：. 形成. 項目. 支持假設與否. 原因 H1:女性消費者較男性消費者容易受團體影響，形成. 無法支持. 個. 更明顯之從眾行為，進而影響網路口碑的產生. 人. H2:年齡越輕的消費者，越容易受到團體影響，形成. 無法支持. H3:教育程度越差的消費者，越容易受到團體影響，. 無法支持. 素. 形成從眾行為，進而影響網路口碑的產生. 學. ‧ 國. 因. 政治大從眾行為，進而影響網路口碑的產生立. H4a:產品知識越低的消費者，越容易受到團體影響，. ‧. 形成從眾行為，進而影響網路口碑的產生. 訊. H4b:非專家型的消費者，越容易受到團體影響，形成. 性. 從眾行為，進而影響網路口碑的產生. 因. H5:購買時間越短的消費者，越容易受到團體影響，. 素. 形成從眾行為，進而影響網路口碑的產生. 其. H6:消費者在試前評分與評分分配落差較多的情況. 他. 下，其較容易產生從眾行為，使其改變試後評分，進. 情. 而影響網路口碑產生. 境. H7:評論內容中性的消費者，較容易受到團體影響，. 因. 形成從眾行為，進而影響網路口碑的產生. er. io. n. Ch. engchi U. 支持. sit. y. Nat. 資. al. 部分模型支持. v ni. 支持. 支持. 部分結果支持. 素表 11. 假設驗證之整理. 接續，將對以上之假設與實驗之結果進行詳細之分析與討論，以得出合理之原因與可能的結果。 44.