國立高雄大學資訊管理學系研究所
碩士論文
Facebook 廣告目標框架及評論不一致性對女性消費者
品牌態度之影響
The Effects of Goal Framing and Review Inconsistency on
Female Consumers’ Brand Attitude toward Facebook
Advertising
研究生：蘇宛儀 撰
指導教授：楊書成 博士
II
致謝
一晃眼兩年過去了，回想這兩年，有好多回憶一湧而入。碩士班這兩年遇到許多幫 助我和共同努力的人，最最最感謝的人是我的指導教授 – 楊書成老師。很感謝他常常 給我機會，以身作則告訴我機會來了要把握；在我犯錯、沒效率的時候提醒我要跟上進 度，真的覺得書成老師懂得帶人和帶心，他懂我常缺乏信心，因此總能以鼓勵的方式代 替放任與責罵，讓我做的比想像中更好，也許這就是適合我的指導方式吧！ 還記得剛考上高大碩士班的時候，我難過了很久很久，我想著未曾遠離家鄉去別的 城市生活，我曾想過為什麼我努力準備考試，最後上天仍把我安置在高雄。但是來到高 大念書以後才發現，上天把最適合也是最棒的給我，謝謝家人的支持與鼓勵，才能讓我 專心的完成學業。如今回頭看看其他知名學校的學生，並沒有因為念更厲害的學校就更 厲害，因為最重要的還是「個人心態與學習能力」。此外，高大資管的老師很關心學生， 在學生需要幫助時，非常盡心幫忙。此外，高大碩士班的學長姐與學弟妹之間完全沒有 隔閡、感情也超好，瑋婷、ET、立德在我有疑惑時，給我很好的建議與幫助，課業上 的問題總能迎刃而解；在我悲傷難過的時候，給我許多安慰，就像是小棉被一樣的溫暖。 同屆的郁仁、馨儀、亮蓁、家慧、建廷、梓瑞、張敏、彥霏、佳君、欣穎，非常謝謝妳 們在許多活動上熱情相挺；在無聊的時候互相支持鼓勵、互相打鬧孩子氣，特別特別感 謝郁仁、馨儀，兩個搞笑天團讓我在碩士班的生涯中不無聊，還好你們跟我一樣表情很 浮誇，不會顯得我很突兀！順帶一提，還記得碩一時期心得堆座山、報告不中斷的日子， 每天忙到半夜才從實驗室回家，超級感謝貼心的郁仁，他怕女生獨自晚上回家危險，總 陪我完成報告才一起離開學校，真的太感人了！ 隨著一年過去，一批可愛的學弟妹進來了，更是豐富了我的碩班生活！他們辛苦地 舉辦聖誕趴、送舊等活動，讓我在無止盡的論文文獻中，增添了許多趣味性。畢業以後 我也會記得每次在 Group Meeting 後，我們一起想著晚餐吃什麼、一起在實驗室看電影 的日子。最後，我想我最難忘的是在碩二下修前端的課，因為這堂課拉近了我、姿陵與 呈翰的情誼，我們總能從課後聊到半夜，雖然聊得話題之廣大，從課程內容到生活娛樂、 美食旅遊到價值觀，我總能在高談闊論後，內心獲得解放與安慰，有種找到知音的感覺！ 謝謝你們，出現在我的碩班青春裡！ 蘇宛儀 謹致 于 國立高雄大學 資訊管理學系 2016 年 夏III
Facebook 廣告目標框架及評論不一致性對女性消費者品
牌態度之影響
指導教授：楊書成 博士 國立高雄大學資訊管理學系 學生：蘇宛儀 國立高雄大學資訊管理學系 摘要各式各樣的社群網路平台(Social Network Site, SNS)受到許多關注，越來越多的行銷 活動轉往社群網站發展。截至 2015 年 12 月為止，全球超過 5,000 萬個粉絲專頁(Pages) 為企業/品牌經營的 Facebook 官方粉絲專頁。此外，女性在網路購物中，扮演著重要的 角色，因為網路上約有 80%的實際消費行為，是由女性消費者所主導，加上本研究以面 膜為實驗標的，依據面膜的使用習慣，女性消費者為主要購買族群。Facebook 的訊息 量日益龐大，在擁擠的社群媒體平台中，企業要如何操弄訊息的呈現方式，以吸引女性 消費者的關注，遂成為一個值得深入探討的議題。企業/品牌可以透操弄廣告中的圖片、 文字、影片、評論等，作為說服女性消費者的關鍵因素，以便作為女性消費者進行決策 的參考依據。本研究透過框架效應及評論不一致性的觀點，分析粉絲專頁廣告貼文內容、 評論內容等訊號對消費者使用者的品牌態度之影響。另外，以認知涉入及情感涉入作為 研究的中介變數，亦是本研究的重點。 本研究採用實驗設計，以有使用 Facebook 的女性使用者作為研究對象，透過網路 發放問卷，扣除無效樣本後，有效樣本為 391 份。資料分析結果可透過以下三點進行描 述。首先，目標框架對認知涉入及情感涉入具有顯著的影響，其中，正面目標框架比負 面目標框架更能引起認知涉入及情感涉入。次之，評論不一致對認知涉入無顯著的影響， 對情感涉入則具有顯著的影響，也就是說，評論不一致越低，情感涉入則越高。最後， 消費者的認知涉入及情感涉入對品牌態度皆呈現顯著影響的效果。 關鍵字：框架效應、目標框架、評論不一致性、認知涉入、情感涉入、品牌態度
IV
The Effects of Goal Framing and Review Inconsistency on
Female Consumers’ Brand Attitude toward Facebook
Advertising
Advisor: Professor Shu-Chen Yang, Ph.D. Department of Information Management
National University of Kaohsiung
Student: Wan-Yi Su
Institute of Information Management National University of Kaohsiung
ABSTRACT
The emergence of Social Network Site has been paid much attention, and more and more marketing activities have been held on social network site (SNS). Up to December, 2015, there are over 50 million Fan Pages operated by enterprise/brand. Female consumers play an important role in online shopping due to the following reason. Eighty percent of consuming behavior comes from female customers. The most important is that this study employ “facial mask” as the laboratory product and female is the major customer of facial mask Therefore, how to present message to gain attention from female customers on SNS has become an important issues for enterprises/brands. Enterprise/brand can manipulate image, text, videos, comments in their advertisement as the crucial factors in order to influence customers’ decisions. The purpose of this study is to explore the effects of "goal framing effect" and "review inconsistency" on female customers’ "brand attitude" toward Facebook advertising. The mediating effects of the "cognitive involvement" and "affective involvement" are also investigated.
This study adopts laboratory experiment to collect data from Facebook users, through the internet questionnaires. After deleting invalid questionnaires, 391 valid responses were then used to test the research model. The results of data analysis can be summarized in three points follows. First, "positive goal framing effect" can lead to significantly higher "cognitive involvement" and "affective involvement" than "negative goal framing effect" .Second, "review inconsistency" has no effect on female customers’ "cognitive involvement". However, "review inconsistency" has significant effect on female customers’ affective involvement. Finally, both "cognitive involvement" and "affective involvement" have significant effect on "brand attitude".
Keywords: Framing Effect, Goal Framing Effect, Review Inconsistency, Cognitive Involvement, Affective Involvement, Brand Attitude
V
目錄
致謝... I 摘要... III ABSTRACT ... IV 目錄... V 圖目錄... VI 表目錄... VII 第一章、 緒論... 1 第一節、 研究背景... 1 第二節、 研究動機與目的... 1 第二章、 文獻探討與假說推論... 4第一節、 粉絲專頁與品牌態度 (Page and Brand Attitude) ... 4
第二節、 涉入程度 (Involvement) ... 4
第三節、 目標框架效應(Goal Framing Effect) ... 5
第四節、 評論不一致性(Review Inconsistency) ... 7 第三章、 研究方法... 9 第一節、 研究構念操作化... 9 第二節、 實驗設計... 9 第三節、 實驗操弄... 12 第四節、 實驗流程... 14 第五節、 資料分析方法... 20 第四章、 資料分析與結果... 21 第一節、 敘述性統計分析... 21 第二節、 無效樣本的篩選方式... 22 第三節、 樣本同質性檢定... 23 第四節、 構念信效度分析... 23 第五節、 多變量變異數分析(MANOVA) ... 24 第六節、 線性迴歸分析(Regression Analysis) ... 28 第五章、 結論與建議... 31 第一節、 分析結果與討論... 31 第二節、 管理與實務意涵... 32 第三節、 研究限制... 33 第四節、 後續研究與建議... 34 參考文獻... 35 附件一 (實驗情境) ... 42 附件二 (前測) ... 48
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圖目錄
圖 1 本研究模型 ... 8 圖 2 實驗情境範例-正面目標框架×低度評論不一致... 11 圖 3 實驗進行流程 ... 16 圖 4 研究說明 ... 16 圖 5 研究情境說明 ... 17 圖 6 實驗情境 ... 17 圖 7 實驗操弄確認 ... 18 圖 8 使用者實驗後操弄確認 ... 18 圖 9 認知涉入題項 ... 18 圖 10 情感涉入題項 ... 19 圖 11 品牌態度題項 ... 19 圖 12 個人資料 ... 19VII
表目錄
表 1 操作型定義 ... 9 表 2 實驗情境 ... 10 表 3 前十大美容品牌 2015 年 12 月貼文按讚、分享、評論平均數量 ... 12 表 4 前測分析結果 ... 13 表 5 變數操弄效果衡量題項 ... 15 表 6 樣本結構之敘述統計 ... 21 表 7 無效樣本結果統計表 ... 22 表 8 社群間同質性之卡方檢定 ... 23 表 9 信效度分析 ... 24 表 10 各構念相關係數表 ... 24 表 11 六大情境對認知涉入及情感涉入樣本數 ... 24 表12 Box’M 共變數等式檢定 ... 25 表 13 多變數檢定 ... 25 表 14 MANOVA 統計分析結果 ... 27 表 15 評論不一致事後檢定分析結果 ... 28 表 16 Pearson 相關分析 ... 28 表 17 整體迴歸分析結果 ... 29 表 18 迴歸分析與共線性診斷 ... 29 表 19 假說檢定結果 ... 301
第一章、 緒論
第一節、 研究背景
各式各樣的社群網路平台(Social Network Site, SNS)受到許多關注，越來越多 的行銷活動轉往社群網站發展。以目前全球知名的社群網站 Facebook 為例，每 個月活躍的使用人數高達 15 億 5000 萬人(Facebook, 2015)，而 eMarketer (2013) 預估，到 2017 年，社群網站熱潮仍不會退燒，人數可望增加至 25.5 億人。Facebook 上的貼文分享資訊的種類繁多，例如商品優惠資訊、企業招募人才、網友的心情 喜好、個人觀點等。在這個資訊爆炸的時代，消費者可以從電視廣告、雜誌、媒 體影音、社群網站接收到各式各樣的訊息，企業品牌會透過社群網站與消費者即 時互動、交流，這也使得社群網站的重要程度也越來越高，成為企業/品牌的重 要行銷管道之一。換句話說，社群網站的出現，改變了企業/品牌與消費者互動 溝通的方式。 根據動腦雜誌的台灣總廣告量調查報告(2015)顯示，2014年廣告量最多的媒 體為電視廣告，占整體廣告量的21.1%，比例次高的廣告形式依序為展覽行銷 (13.3%)及網路(13.1%)。調查結果亦發現，傳統四大媒體的廣告量均較2013年下 降(電視媒體下滑2.8%，報紙廣告下滑5%，雜誌廣告下滑7.5%，廣播廣告的下滑 幅度則達到10%)，然而網路與行動廣告等新興數位媒體的廣告量卻持續成長， 其 中 網 路 廣 告 的 廣 告 量 較 去 年 廣 告 量 成 長 16% 。 Digital Marketing Association(2015)統計報告指出，網路廣告被觀看情形較高的類型為「品牌官網/ 官方活動網站」(98.5%)、「影音網站/撥放器的影片廣告」(98.4%)及「社群網站 動態牆的廣告」(97.3%)；調查顯示，社群媒體在消費者資訊來源的獲取上，扮 演著重大的角色。有鑑於此，許多企業/品牌也因此轉往社群平台行銷，相較於 電視廣告、媒體影音等平台，社群行銷能為企業/品牌以較低的成本達成更佳的 商業目的。
第二節、 研究動機與目的
截至 2015 年 12 月為止，全球超過 5,000 萬個粉絲專頁(Pages)為企業/品牌經 營的 Facebook 官方粉絲專頁(Facebook, 2015)，藉此向 Facebook 使用者傳遞各種 產品/服務訊息，亦是其在社群平台上行銷的重要管道。每天超過 100 億個訊息 在 Facebook 中被傳送，其中 37%來自於購物網站的粉絲專頁(Astralweb, 2015)。 企業/品牌可以透過操弄廣告中的圖片、文字、影片、評論等，作為說服消費者 的訊號，以便作為消費者進行決策的參考依據。然而，Facebook 的訊息量日益 龐大，在擁擠的社群媒體平台中，將會發現廣告貼文的曝光度越來越差。為了讓 使用者看到粉絲專頁的資訊，企業/品牌必須透過付費方式來推廣貼文，也使得2 Facebook 的貼文變成了一種廣告型態。正因為如此，在行銷經費有限之下，企 業/品牌更加重視貼文內容。根據 Wright (1973)的研究，廣告的呈現方式乃是消 費者是否會接受訊息傳遞內容的關鍵因素，企業要如何操弄訊息的呈現方式，遂 成為了重要的課題。換句話說，企業/品牌若能設計吸引使用者的廣告呈現方式 來傳遞粉絲專頁的貼文，並透過動態牆(News Feed)的露出與使用者互動，就有 機會讓使用者接收到產品或服務的相關訊息，甚至讓其對企業/品牌保留良好的 形象。有鑑於此，本研究認為粉絲專頁的經營者該如何設計貼文，並操弄貼文的 回覆訊息，吸引消費者對貼文的興趣，進而對該企業/品牌留下印象，是一個值 得深入探討的議題。 根據 Reo et al. (1999)研究指出，當消費者在有使用經驗的情況下，可依據過 去經驗來推論產品品質，作為重購的依據；然而，當消費者沒有產品使用經驗時， 會轉而獲取相關資訊做為購買依據。因此，在 Facebook 粉絲專頁中，企業/品牌 貼文是消費者進行購物時所仰賴的資訊來源之一。當消費者面臨資訊不對稱的情 況時，為了判斷產品或服務品質，會進而在大量訊息中獲取區別產品或服務的相 關訊號，作為判斷是否使用產品或服務的依據(Kirmani & Reo, 2000)。以企業/品 牌的 Facebook 貼文為例，一些重要的訊號分別為貼文內容、使用者正/負評論、 評論數量、按讚數量、分享數量等。
過去在探討訊息傳遞內容的研究中，許多學者採用框架效應(Framing effect) 作為探討的主要依據(例如，Buda & Zhang, 2000; Cheng &Wu, 2010; Tversky & Kahneman, 1981; Chang, 2002)。框架效應是以正面或是負面兩種不同的資訊呈現 方式來描述同一件事情，進而影響使用者行為以及行為意圖的影響(Tversky & Kahneman, 1981)，例如：「A 廠牌的翻譯機正確率 80%」是屬於一種正面框架的 描述，而「A 廠牌的翻譯機錯誤率 20%」則是屬於一種負面框架的描述方式。在 廣告相關研究中，常以不同的框架描述來探討廣告效果(例如，Christophersen & Gyulay,1981; Rothman, Salovey, Antone, Keough & Martin, 1993; Buda & Zhang, 1999; Chang, 2002)。在企業/品牌的粉絲頁中，透過貼文內容來傳達企業/品牌的 理念，進而與消費者互動。在此情境下，Facebook 粉絲專頁在設計其貼文內容 時，必須要考量到貼文內容的呈現方式，以何種呈現方式最能抓住消費者的目光。 因此，本研究欲以框架效應作為探討貼文內容的依據，以了解其對廣告貼文態度 的影響。 除了貼文內容之外，探討 Facebook 使用者對企業/品牌貼文回應(包含按讚、 評論及分享數量)所創造的口碑效應，亦是影響廣告效果的重要線索。許多研究 結果顯示，按讚數量、評論數量、分享數量對廣告效果有正向的影響(例如： Kabadayi & Price, 2014; Cvijikj & Michahelles, 2013)；然而，評論數量、分享數量 的多寡並不能完全代表消費者對特定貼文的評價。當消費者認為貼文內容的效果 誇大不實，或是圖文不符等資訊不一致的情況，可能給予負面評論，甚至分享貼 文並加上個人的見解，這將使得分享數量、評論數量的提升，但不能完全反應正 面口碑。因此，本研究希望針對貼文後的評論內容進行更深入的探討。De Vries,
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Gensler and Leeflang (2012)認為，貼文中使用者不一致的評論對粉絲專頁的貼文 人氣(例如：按讚數量、評論數量)有顯著影響。Wu, Noorian, Vassileva and Adaji (2015)的研究指出，評論不一致性的程度會影響消費者對每一則評論的可信度。 然而，過去研究針對 Facebook 貼文中評論不一致性的探討尚屬不足。有鑒於此， 本研究欲以貼文的評論不一致性作為操弄變數之一，探討其對品牌態度的影響。 此外，Putrevu and Lord (1994)認為，認知涉入及情感涉入可以作為衡量消費者在 接收(廣告)訊息後反應的重要依據，並形成廣告態度，進而產生後續的品牌態度。 而 Murry, Lastovicka and Singh (1992)也認為，情緒涉入會對消費者對廣告的態度 有顯著影響。
根據研究調查指出，網路上約有 80%的消費行為或消費決定權在於女性，這 代表著消費行為是受到女性的影響，完成實際消費行為(Popcorn & Marigold, 2000)。近年來，隨著女性經濟與獨立自主能力提升，加上網際網路與購物通路 的盛行，女性在網路購物的比例逐年增加，甚至已經超過男性網路購物的比例。 根據行政院 2016 年 2 月的統計資料，在 2015 年女性當中會進行網路購物的比例 占 70.2%，男性會進行網路購物的占 60.1%，除此之外，女性消費次數不但比 2015 年增加，消費金額也比去年增加近八成，可見女性消費者在網路購物的潛力不容 小覷。 根據選擇性假說(Selectivity Hypothesis)指出，使用者在接收資訊時，女性會 全面性的接收不同的評論並注意細節與訊息內容，男性則會著重在整體架構並選 擇 性 地 接 收 想 要 的 資 訊 (Meyers-Levy & Maheswaran, 1991; MeyersLevy & Sternthal, 1991; Richard, Chebat, Yang & Putrevu, 2010)。這也表示女性比男性更能 全面性的接收到廣告訊息，且不易受個人興趣影響，能夠仔細地瀏覽廣告資訊並 找到自己所要的資訊。在本研究情境中，無論是貼文內容或是評論不一致的操弄， 女性能公平地接收不同的資訊，而不會選擇性的接收正面或負面的訊息，因此， 本研究將針對女性為主要的研究對象。 綜合以上所述，女性對企業/品牌而言，是日益重要的消費客群，社群網站 的經營者了解分享貼文的內容如何吸引女性使用者的目光，乃是必要之務。本研 究透過框架效應及評論不一致性的觀點，分析粉絲專頁廣告貼文內容、評論不一 致性等訊號對女性消費者認知涉入及情感涉入之影響，進而影響女性使用者的品 牌態度。本研究目的如下： (1). 探討不同框架 Facebook 企業/品牌的貼文、評論不一致性程度，對女性 使用者的認知涉入及情感涉入之影響。 (2). 探討認知涉入及情感涉入對 Facebook 企業/品牌的品牌態度之影響。
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第二章、 文獻探討與假說推論
第一節、 粉絲專頁與品牌態度 (Page and Brand Attitude)
近幾年，社群網絡平台(Social networking site，簡稱 SNS)越來越盛行，其中 以 Facebook 最為盛行，每日活躍的使用人數高達 10.1 億人(Facebook, 2015)。 Trusov, Bucklin & Pauwels (2009)認為，SNS 能讓使用者去展現自我、建立關係以 及發展和維持社交關係。而 SNS 的出現及快速發展與網路上的使用者迫切需求 有關，使用者能在 Facebook 上發表自己的言論、拍照打卡、交新朋友、保持或 是維持友誼、分享資訊，隨著週遭朋友越來越多人使用 Facebook，同時提升使 用者對社群平台的黏著度。 自從 Facebook 於 2007 年推出粉絲專頁的功能後，企業/品牌漸漸地透過粉 絲專頁與消費者互動、交流，Facebook (2015)將粉絲專頁定義為組織、企業或品 牌可以分享動態來與用戶連結的工具。Muniz and O’Guinn (2001)表示，企業建立 網路溝通的管道，主要目的便是為了提供一個管道與顧客討論分享產品的相關資 訊。根據 Facebook (2015)統計的結果發現，目前已超過 5000 萬個粉絲專頁為中 小企業所建立，其結果顯示，粉絲專頁已成為中小企業傳遞訊息的重要管道之一。 此外，消費者每天面臨大量的資訊量，要真正接收並思考資訊將成為一個重要議 題，在這個掌握粉絲專頁為王的時代，企業/品牌若能確切掌握到消費者的購物 偏好，就能有效將產品或服務的訊息傳遞給消費者，進而促使獲利的提升。 企業/品牌希望透過社群平台與使用者互動，藉此經營與顧客之間的良好關 係，維持正面的品牌態度，進而達到利益提升的目的。Howard (1994)認為品牌 態度是指消費者對各品牌的特性評價之後所產生對品牌的喜好程度。Keller (2003) 認為品牌態度是消費者對於品牌的整體評估後，消費者判斷該品牌的突出利益或 是屬性對於自己是否好或壞，進而產生整體品牌態度。因此，品牌態度可作為衡 量消費者對各品牌形成正面或負面的評價指標。在本研究中，將品牌態度定義為 消費者瀏覽過特定企業/品牌貼文後，對此企業/品牌產生的喜好程度。
第二節、 涉入程度 (Involvement)
Zaichkowsky (1986)將涉入程度定義為，個人基於本身的需求、價值和興趣， 而對某件事物感覺到的了解程度。Zaichkowsky (1994)將涉入程度分成以下兩種： 一種是長期涉入，需在長期的使用過程中的涉入，不會輕易改變的個人特質，常 用來當作調節變數；另一種是會隨著情境中而改變的，在特定情境下，消費者對 某一事物短暫的關切程度，短時間的涉入程度，屬於情境涉入。此外，Park and Young (1986) 將情境涉入分成以下兩種：情感涉入與認知涉入，在 Kim (1991) 的研究發現，透過將多元的產品分類，證實認知涉入與情感涉入為獨立的兩個變5 數，例如：啤酒、冰箱的廣告會同時引起消費者對產品的高認知涉入與高情感涉 入。情感涉入(Affective involvement)意指個人因標的物而引發的情感或情緒反應 程度，例如：開心、興奮、難過、悲傷等；認知涉入(Cognitive involvement)意指 個人對資訊的了解、記憶與處理的程度，消費者願意花時間去閱讀產品資訊、使 用者評論，並進行思考的行為。
Mitchell and Olson (1981)的研究指出，態度具有可獲取性(Accessibility)，指 某一態度可以從腦海中提取出來的程度，如果易於提取則該項態度較能預測行為。 影響態度可獲取性的因素包括親身經驗、訊息反覆的灌輸、價值關聯、涉及自身 利益等(Glasman & Albarracin, 2006)。當消費者在思考的數量及不斷的表達上， 愈常思考及愈常表達的態度，則愈具可獲取性(Doll & Ajzen, 1992)。例如：個人 具有接觸品牌的經驗、認為企業/品牌具有相當的價值與功能、能否滿足自己的 需求與快樂。因此，本研究欲探討的屬於一種情境涉入，當消費者瀏覽企業/品 牌的貼文時，會受到正面、負面的目標框架敘述及貼文內容的刺激後，在短時間 內對廣告產生思考與情緒的反應。
Putrevu and Lord (1994)的研究發現，認知涉入與情感涉入的高低對品牌態度 有不同程度的影響。有鑒於此，本研究推論，當消費者在接收企業/品牌傳遞的 資訊時，因產品或服務提供的價值，讓消費者產生深入的思考及了解時，代表著 消費者接受此企業/品牌貼文，並願意仔細思考貼文內容，進而對品牌產生正向 的態度。當消費者在接收企業/品牌傳遞的資訊時，因產品或服務提供的資訊， 提及消費者的某種渴望或不方便，且產品或服務能滿足其需求，消費者因企業/ 品牌貼文引發內心情緒，對貼文內容產生正向的態度，進而對此品牌的產品或服 務產生較高的正面評價。因此，本研究提出以下假說： H1：消費者的認知涉入會正向影響品牌態度。 H2：消費者的情感涉入會正向影響品牌態度。
第三節、 目標框架效應(Goal Framing Effect)
框架效應(Framing Effect)意指訊息以不同敘述方式來呈現，將會影響接收者 對此訊息的理解與評估(Bettman & Sujan, 1987)。框架效應在過去文獻中，常被 廣泛用以討論的方式是，以正面或負面的語句來詮釋一件事，實質上想傳達的是 相同的事情，進而影響人們最終決策(Krishnamurth, Carter & Blair, 2001)。Levin et al. (1998)綜合相關文獻，將框架效應分成三種型態：分別為屬性框架效應(attribute framing effect)、目標框架效應(goal framing effect)、風險選擇框架效應(risky choice framing effect)。風險選擇框架中會以兩個選項來描述決策者面臨的損失，一個是 確定選項(確定1/5的人會獲救)，另一個則是風險選項(有2/5的機率所有人會獲救)； 屬性框架是針對某一個標的物的重要屬性來進行正面(特定醫療方法有50％會成 功)或負面(特定醫療方法有50％會失敗)的描述；目標框架則是描述決策後會帶來 的好處(選擇該行為或產品)或損失(不選擇該行為或產品)。
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過去透過框架效應探討消費型產品的研究中，大多以屬性框架與目標框架來 操作實驗(例如，Putrevu & Lord, 1994; 吳金山等人，2005)。由於本研究採用實 驗室實驗法來進行廣告貼文的模擬，為了降低受測者的認知負擔，不宜同時操弄 兩個框架效應。此外，目標框架主要是以採用產品的造成的效應來進行訴求，在 社群網站強調透過簡短文字來進行訴求的前提下，採用目標框架來進行產品的描 述，會較屬性框架來的更有效益。基於以上理由，本研究欲以目標框架來進行操 弄，探討不同框架的描述下，消費者對企業/品牌的貼文之反應。 Chang (2002)的研究認為，框架內容需要更多研究去探討，在其研究中提出 許多產品不僅可以提供功能性的滿足，同時可以產生情感性的愉悅，因此廣告以 正負框架呈現的內容也變得格外重要。當決策者處於情緒較正向的狀況時，則較 無動機處理訊息，因而大腦投入較少的思緒去處理訊息，會有較快的決策歷程 (Isen & W.Berg, 1991)。另外，Schwarz’s (2002)亦指出，處於較快樂情緒的決策 者較傾向依賴先前固定存在大腦的知識，而對於資訊產生較少的注意力；換言之， 當消費者面對正面框架的描述下，會以較少的思考力去處理訊息，而較容易因正 面框架的敘述內容引發情緒反應，例如：興奮、好奇等；相反的。Meyerowitz and Chaiken(1987)的研究中認為，負面框架敘述較正面框架敘述能讓人類賦予較多的 注意力，過去研究亦發現當決策者處於情緒較負向的狀況時，則會投入較多的思 緒去處理訊息，增加決策者對決策的注意力，進而搜尋較全面的訊息及更多的替 代方案(例如，Fiske, 1980; Luce et al., 1997; Meyerowitz & Chaiken, 1987; Ranyard, 1987; Schwarz, 2002; Schwarz et al., 1991) 。 此 外 ， 正 負 向 不 對 稱 理 論 (positive-negative asymmetry ,PNA)也支持以上論點，其認為個體使用不對稱的方 式處理正向與負向描述的標的物(Lewicka et al., 1992; Peeters & Czapinske, 1990)， 當決策者面對負向刺激物時，對於刺激物會想要進行較多的控制，以避免自身損 失及不佳的結果。因此，決策者在面對負面的描述時，由於決策者想避免損失的 結果發生，會願意花費更多的精力去進行思考。 綜合以上敘述，本研究推論，不同的框架敘述會影響到消費者的思考方式， 在正面目標框架的敘述下，消費者會以少的注意力處理資訊，且較易受貼文內容 影響，引發消費者的情感涉入；反之，在負面目標框架敘述下，較願意花時間思 考並理解資訊內容，對資訊內容產生認知涉入，進而影響消費者情緒。據此，提 出以下假說： H3：相較於正面目標框架，負面框架較能引起認知涉入 H4：相較於負面目標框架，正面框架較能引起情感涉入
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第四節、 評論不一致性(Review Inconsistency)
在網際網路的世界裡，每位使用者都有機會對產品或服務進行主觀性的評論， 而評論不一致性意指不同消費者的評論之間具有差異性的程度。評論對消費者決 策行為的影響中扮演著重要的角色，Parka & Lee (2009)的研究認為，消費者更關 注的是產品相關的評價而不是搜尋產品資訊，這屬於網路口碑的範疇。
過去許多研究中，網路口碑常被視為一種訊號(Parka & Lee, 2009)。口碑由 非正式的訊息所構成，消費者透過部落格、貼文、人與人之間等各種方式，將特 定企業/品牌的想法、評論與建議傳遞給其他消費者，而這些消費者皆不是企業/ 品牌相關的行銷人員，正因為如此，口碑行銷較能被消費者信服。Silverman (1997) 的研究中也指出，口碑所傳遞的訊息比其它來源的訊息更具有可信度，且口碑訊 息隱含些許社會壓力和社會支持，所以口碑對消費者而言，具有非常重要的影響 力。 在本研究情境中，對一則企業/品牌的貼文而言，網路口碑包含「讚的數量、 評論數量與分享數量」，過去研究結果顯示按讚數量、評論數量、分享數量對廣 告效果有正向的影響。(例如，Kabadayi & Price, 2014; Cvijikj & Michahelles, 2013)， 由此可見，評論數量、讚的數量、分享數量會影響消費者對貼文的感受。然而， 評論數量、分享數量的多寡並不足以表示消費者對廣告保持正面的態度，當使用 者對廣告不實所引發其對廣告進行分享並加以負面評論，也會導致評論數量、分 享數量的提升。此外，De Vries et al. (2012)認為，貼文中使用者不一致的評論對 粉絲專頁的貼文人氣(例如：按讚數量、評論數量)有顯著影響。Wu et al. (2015) 的研究提出，評論不一致性的程度會影響消費者對每一則評論的可信度。 在本研究中，更希望探討不只是數量對消費者的影響力，而是深入探討評論 內容對消費者之影響；因此，本研究將評論不一致性的程度視為研究變數，希望 藉此研究了解評論不一致性對消費者接收貼文後的感受之影響。此外，若此訊息 為消費者所關注的產品/服務類型時，當正面、負面評論數量相當(評論不一致性 高)時，消費者將會對產品/服務的訊息產生懷疑，並加以思考、記憶，進而影響 消費者行為(例如：需求程度、重要性、購買意圖)，且對產品/服務的訊息印象深 刻；當消費者看見評論一致性地偏向正面或負面(評論不一致性低)時，較容易相 信其他消費者對此產品/服務的評價，進而引起消費者對產品/服務的訊息產生興 奮、趣味性或吸引程度等反應。 故本研究推論，在 Facebook 情境中，當消費者看見貼文的評論不一致性越 高，其對貼文的認知涉入亦越高，而情緒涉入則越低；當消費者看見貼文的評論 不一致性越低，其對貼文的認知涉入亦越低，而情緒涉入則越高。因此，提出以 下假說： H5：評論不一致性會正向影響認知涉入 H6：評論不一致性會負向影響情感涉入
8 根據文獻探討與假說推論，本研究提出研究模型，如下圖 1 所示： 情感涉入 評論不一致性 目標框架 品牌態度 認知涉入 圖 1 本研究模型 H1 H2 H4 H3 H5 H6
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第三章、 研究方法
根據文獻建立研究模型，本章節主要內容為陳述研究構念的操作化、實驗設 計、問卷發展以及實驗流程。第一節、 研究構念操作化
本研究採用準實驗室實驗法(Quasi-Laboratory Experiment)，針對影響認知涉 入、情感涉入的兩種變數(目標框架敘述、評論不一致性)進行操弄，並衡量使用 者在各種操弄情境下所感受到的涉入程度與品牌態度，表 1 為各構念之操作型定 義。 表 1 操作型定義 構念 操作型定義 文獻來源 目標 框架 粉絲專頁廣告貼文是以購買/沒有購買其產品所帶來 的正面/負面影響來進行陳述 Levin (1998) 評論 不一致 評論的正面/負面評論數量差距的程度，分別為正負 面評論數量差不多(高)、正面評論數量稍高於負面評 論數量(中) 、正面評論數量遠高於負面評論數量(低) Wu et al. (2015) 認知 涉入 消費者願意對貼文產生的思考、記憶與資訊處理程度 Bienstock & Stafford (2006) 情感 涉入 消費者對貼文產生的情緒反應程度 Bienstock & Stafford (2006) 品牌 態度 消費者對品牌的喜好程度Putrevu & Lord (1994)
第二節、 實驗設計
本研究之實驗為 2x3 的因子設計，共 6 個實驗情境，圖 2 為一個實驗情境範 例，其它實驗情境可參考附件一，主要操弄的變數為：目標框架敘述與評論不一 致性，各組操弄內容如表 2。為了降低依變數受到其它因素的影響，本研究模擬 真實的 Facebook 動態消息頁面，而實驗中的圖示、截圖皆修改自真實情境。實 驗除了 1 則「操弄的廣告貼文」之外，並加入其他 9 則貼文(好友動態、分享文 章、新聞時事等)，均取自真實 Facebook 中。此外，在六種情境下，實驗貼文的 按讚數量、評論數量、分享數量及 Facebook 動態牆上其他 9 則貼文內容及排列 順序均保持相同，以避免其他因素對實驗結果之干擾。10 受測者情境瀏覽完畢後，將於下一頁嵌入含有其他研究變數的題項(認知涉 入、情感涉入、品牌態度)的線上問卷中，作為收集資料之準備。最後利用網址 分享的方式讓受測者進行實驗及問卷填寫，以進行變數操弄、衡量與資料蒐集。 表 2 實驗情境 組別 目標框架 評論不一致性 1 正面 高 2 正面 中 3 正面 低 4 負面 高 5 負面 中 6 負面 低
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第三節、 實驗操弄
本研究探討在 Facebook 情境下，目標框架對個人認知涉入、情感涉入之影 響，進而影響個人對貼文態度與品牌態度，並透過實驗設計問卷調查進行資料的 蒐集。以下為本研究之實驗操弄過程說明： 一、 實驗產品標的 根據 Socailbackers (2015)對台灣企業/品牌粉絲專頁的調查，前十大粉絲專頁 中即出現兩個與美妝保養類相關的品牌，分別是小三美日、86 小舖。針對保養 類商品，消費者於購買前高度仰賴網友或是其他使用者的體驗，因此消費者會傾 向於從評論、產品介紹中獲得產品功效、產品、使用效果等資訊。因此，本研究 選擇「美妝保養品」做為實驗貼文操弄的標的。此外，為了避免受測者對特定品 牌的先前經驗、品牌忠誠度對研究結果造成影響，本研究採用虛擬品牌。 在決定產品標的後，本研究從台灣粉絲團排名網站 Likeboy 的美容分類，挑 選美容粉絲團討論度前十名，分別是 TT 面膜、雅斯蘭黛、BEVYC 、Bobbi Brown、 蘭芝、Kin 還原酸蛋白、媚比琳、上山採藥、Lovemore、歐雅娜。擷取十大美容 粉絲頁 2015 年 12 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日的貼文，排除與使用美容產品不 相關的貼文，例如：預祝聖誕快樂、更新粉絲團封面頁照片等貼文，本研究只擷 取貼文中提及美容產品使用效果的文案，並記錄收集貼文中的產品類型、貼文內 容、評論內容、按讚數量、評論數量、分享數量。針對這些紀錄進行分析，並作 為實驗中操弄變數之依據。 總共收集 143 則與美容產品相關貼文，其中以精華液、面膜的貼文頻率最高， 皆為 23 則，唇膏 17 則貼文。本研究考量精華液屬於進階的保養程序，並非每位 有保養習慣的使用者會使用的保養品，相對於面膜而言，使用過面膜的可能性較 精華液高，加上面膜的價格較精華液便宜，故選擇面膜作為本研究的實驗標的， 並將實驗的虛擬品牌命名為「御顏堂」。 表 3 為前十大美容品牌 2015 年 12 月收集的貼文按讚、分享、評論平均數量， 本研究採用此數據作為實驗操弄貼文的按讚數量(1128)、分享數量(14)、評論數 量(15)。 表 3 前十大美容品牌 2015 年 12 月貼文按讚、分享、評論平均數量 品牌 按讚平均數量 分享平均數量 評論平均數量 BEVYC 1226 3 5 雅斯蘭黛 1324 16 7 Bobbi Brown 485 6 3 蘭芝 355 1 4 Kin 還原酸蛋白 159 5 15 歐雅娜 2932 17 13 媚比琳 92 1 613 二、 目標框架敘述 在目標框架敘述方面，預計區分為「正面框架」與「負面框架」。根據上述 收集十大粉絲頁的貼文，並參考其貼文內容進行文案撰寫，設計出正面框架及負 面框架的貼文內容各 3 組。為確保實驗的正確性，本研究欲將設計的貼文內容初 稿交由 5 位資管與行銷領域的專家學者進行評估，最後進行前測，目的在於從這 6 組貼文內容中，決定正面、負面框架敘述各 1 組作為實驗的操弄內容(問卷內容 如附件二)。此次前測問卷於 2016 年 3 月 19 日進行發放，收回 117 份問卷，有 效樣本為 85 份。 問卷分成三個部分，第一部分是詢問受測者保養經驗，第二部分則是針對 6 組廣告貼文，進行目標框架效果的評分(問卷內明確說明正/負面目標框架的定義， 再由受測者評分)，分別以五點尺度進行圈選，數字越小則代表受測者對文案內 容認為文案越不符合正面、負面目標框架敘述，而數字越大則代表受測者對文案 內容認為文案越符合正面、負面目標框架敘述。第三部分是受測者個人資料填 寫。 問卷分析結果如下表 4，本研究從 3 則正面目標框架、3 則負面目標框架的 文案中，挑選平均數最高、標準差最低的文案作為實驗操弄的貼文文案。 表 4 前測分析結果 目標框架 正面 負面 文案一 文案二 文案三 文案一 文案二 文案三 平均數 3.906 3.847 3.894 3.8 3.906 3.882 標準差 0.734 0.824 0.8732 0.87 0.734 0.851 三、 評論不一致性 在「評論不一致性」方面，預計區分為「高度不一致性」、「中等不一致性」、 「低度不一致性」。本研究預計邀請 2 位修習過消費者行為課程的 Facebook 使用 者，針對每一則廣告貼文之評論內容進行分類，分別為「正面評論」、「中立評論」、 「負面評論」，並進行兩份資料的信度分析(inter-rater reliability)。信度超過所建 議之門檻值 0.7(R= 0.953)，這表示兩份資料的分類結果具有可信度。 上山採藥 2054 3 4 Lovemore 486 29 9 TT 面膜 2196 55 81 平均 1128 13.6 14.7
14 評論不一致性意指正面評論與負面評論數量差距的程度，根據兩份資料中每 一則貼文的正評、中立、負評比例記錄下來，並計算出每則貼文，中立評論占 67.39%，實驗評論共 15 則，因此，中立評論為 9 則，其餘則為正面評論及負面 評論。接下來，評論不一致性的操弄分別說明如下： 1. 「高度不一致性」：正面、負面評論數量差不多，其中正面評論 3 則、負面 評論 3 則，評論內容修改自上述記錄結果。 2. 「中等不一致性」：正面評論數量稍高於負面評論數量，其中正面評論 4 則、 負面評論 2 則，評論內容修改自上述記錄結果。 3. 「低度不一致性」：正面評論數量遠高於負面評論數量，其中正面評論 6 則、 負面評論 0 則，評論內容修改自上述記錄結果。 四、 預試(Pilot Test) 本研究問卷的初稿將由五位資管及行銷領域的學者針對各個實驗操作與問 卷內容進行討論與修改，並邀請 20 位受測者，在實驗問卷發放前進行小規模的 預試(Pilot Test)，以便進行必要之修正，並確保內容效度(Content Validity)。
第四節、 實驗流程
一、 研究樣本 本研究之研究母體為台灣 Facebook 的使用者，對於研究對象的性別、年齡、 教育程度、經常活動區域等其它條件則不加以設限，以期望能夠蒐集到較廣泛的 資料。然而台灣 Facebook 使用者人數眾多，受限於研究資源，故無法進行普查 而採用便利抽樣(Convenience Sampling)的方法進行研究調查。本研究直接以個人 身分在 Facebook 放置網址，並透過抽獎的方式請求受測者填寫及分享網址，藉 以利用朋友圈在 Facebook 分享並推廣給更多 Facebook 使用者，提高問卷連結的 曝光度並觸及其他不同族群的受測者。另外，由於 PTT 為台灣目前最大的 BBS， 評論總數(n)：1468 則 相同評論分類數(M)：1337 評論人員(N)：2 A = 平均一致性程度 R = 信度 A = n1+n2 2*M = 1468+146 8 2*1337 = 0.911 R = 1+[(N-1)*A] N*A = 0.953 t00.0.715 且 PTT 中的使用者眾多，註冊人數已達一百五十萬人，因此徵求 PTT BBS 管 理者同意將網址張貼於 BBS 上，且盡量選擇與本研究背景相關的 Q_ary 板、 Makeup 版，由受測者自行連結至網頁進行問卷填答。此外，為了提高受測者的 填答意願，本研究將進行禮卷抽獎活動。 二、 問卷設計 表 5 為問卷設計題項，於實驗情境按至下一頁後，受測者填寫對貼文的感受 以及對品牌的態度。 表 5 變數操弄效果衡量題項 構念 代碼 題項內容 參考文獻 認知 涉入 CI1 X 貼文對我是重要的 Bienstock & Stafford (2006) CI2 X 貼文對我是有價值的 CI3 X 貼文對我是有相關的 CI4 X 貼文對我是有意義的 CI5 X 貼文是我所需要的 情感 涉入 AI1 X 貼文是吸引我的 Bienstock & Stafford (2006) AI2 X 貼文是讓我感到興奮的 AI3 X 貼文是能打動我的 AI4 X 貼文對我來說是有趣的 品牌 態度 BA1 購買 X 品牌的產品是不錯的決定
Putrevu & Lord (1994) BA2 購買 X 品牌的產品是明智的決定 BA3 X 是一個令人滿意的牌子 BA4 X 品牌具有很多很好的特質 BA5 我對 X 品牌抱持正面的看法 三、 後測 針對受測者做實驗操弄的確認，確保他們皆認知其所做的實驗操弄(正面/負 面目標框架、評論不一致性)為隨機分配的實驗情境。 四、 實驗程序 本研究的實驗程序(如圖 3)，包括以下五個步驟：研究介紹與前言、情境說 明、實驗情境內容、依變數與實驗操弄檢測題項衡量與個人資料填寫。女性受測 者點進網址進入實驗網站後，詳細閱讀每一頁說明後，自行點選下一頁進行實驗， 且所有情境皆為隨機分配。實驗程序茲說明如下：
16 圖 3 實驗進行流程 (一). 第一部分 透過文字敘述向受測者說明研究目的與注意事項後(如圖 4)，則使用者點選 下一頁開始實驗。 圖 4 研究說明 研究介紹與前言 實驗情境說明 實驗情境內容 檢測題項衡量 個人資料填寫
17 (二). 第二部分 為了確保實驗的正確度，將情境進行方法詳細描述一遍(如圖 5)，在使用者 按下開始問卷後，將會進入模擬 Facebook 動態的頁面，並進行第三部分的實驗。 圖 5 研究情境說明 (三). 第三部分 使用者將被隨機分配至 6 種實驗情境的其中一種，在此步驟要求使用者瀏覽 實驗情境，其中包含情境說明、保養品廣告貼文的目標框架描述(正面框架、負 面框架)及評論不一致性(高度、中度、低度不一致性)(如圖 6)。使用者瀏覽 Facebook 動態 消息 頁 面 2 分 鐘 後 ， 根 據 使 用 者 的 認 知 填 寫 實 驗 檢 測 問 項 (Manipulation Check)，以確保實驗操弄的成功(如圖 7)。 圖 6 實驗情境
18 圖 7 實驗操弄確認 (四). 第四部份 在受測者瀏覽過保養品的廣告之相關資訊後，先請使用者填寫使用 Facebook 的頻率、有無在 Facebook 動態頁面看到「御顏堂」的廣告貼文，在此部分中若 使用者填寫「否」則接續第四題(如圖 8)，接著填寫個人資料並結束問卷，表示 此女性使用者非本研究之研究對象；若使用者填寫「是」則點選下一題繼續完成 實驗。實驗檢測之問項內容包含認知涉入(如圖 9)、情感涉入(如圖 10)、品牌態 度(如圖 11)。採用 Likert 五點尺度量表衡量，以非常不同意到非常同意，分別給 予 1、2、3、4、5 分來進行衡量。 圖 8 使用者實驗後操弄確認 圖 9 認知涉入題項
19 圖 10 情感涉入題項 圖 11 品牌態度題項 (五). 第五部分 此步驟是請受測者填寫個人資料，包含性別、年齡、教育程度、職業、Email 聯絡資訊(如圖 12)。 圖 12 個人資料
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第五節、 資料分析方法
進行資料分析，包含測量模型(measurement model)的信度與效度檢定，以及 研究假說之檢定。 一、 敘述性統計分析 用以了解樣本人口統計變數之結構分布，例如受測者的性別、年齡、職業等 分布，進行次數分配敘述性統計分析。 二、 構念信效度分析使用統計軟體 SmartPLS 3.2.0 (Ringle et al., 2015)檢驗測量模型(Measurement Model)中量表的信效度(Reliability)，檢查其 Cronbach’s Alpha 值，分析是否具有 高度信效度的要求。
三、 模型驗證
本研究使用 SPSS 統計分析軟體進行資料分析，除了敘述性統計分析之外， 也將透過多變量變異數分析(Multivariate analysis of variance，MANOVA)探討不 同框架效應對於認知涉入、情感涉入之影響，接下來透過迴歸分析(Regression Analysis)探討認知涉入、情感涉入對品牌態度之影響。
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第四章、 資料分析與結果
第一節、 敘述性統計分析
本研究透過網路發放問卷，問卷發放時間從 2016 年 5 月 1 日至 2016 年 5 月 28 日，約四個禮拜。共收回 1,221 份樣本，刪除無效樣本 830 份，最後有效 樣本為 391 份，無效樣本的挑選方式將於本章第二節深入討論。本研究採用統計 軟體 SPSS 22.0 進行敘述性統計分析，年齡分布則以「25~29 歲」(62.4%)年齡區 間居多；教育程度大多數為「大專教育程度」(75%)；月收入分布主要集中在 「10,000 元(含)以下」(45.5%)。詳細的樣本結構之敘述統計彙整如表 6 所示。 表 6 樣本結構之敘述統計 變數名稱 詳細類別 樣本數 百分比 性別 女 391 100 年齡 18 歲(含)以下 1 0.3 19~24 歲 17 4.4 25~29 歲 244 62.4 30~34 歲 88 22.5 35~39 歲 24 6.1 40~44 歲 10 2.6 45-49 歲 4 1.0 50 歲(含)以上 3 0.7 教育程度 高中職(含以下) 20 5.0 大專院校 293 75.0 碩士 78 20.0 月收入 10,000 元(含)以下 178 45.5 10,001~15,000 元 39 10.0 15,001~20,000 元 12 3.0 20,001~25,000 元 28 7.1 25,001~30,000 元 33 8.4 30,001~35,000 元 38 9.7 35,001~40,000 元 27 6.9 40,001~45,000 元 16 4.0 45,001~50,000 元 11 2.8 50,001 元（含）以上 10 2.622
第二節、 無效樣本的篩選方式
實驗的操弄變數為目標框架及評論不一致性，收回 1,221 份樣本，由於本研 究為網路問卷，在填答期間無法控管受測者的填答過程，故本研究篩選樣本極為 謹慎。本研究共刪除 117 份未填答完整、11 位聽過或買過虛擬品牌-御顏堂的產 品，7 位受測者從未使用過 Facebook、87 位未看見實驗操弄標的、122 位受測者 看過御顏堂廣告但不記得產品、486 份實驗操弄與受測者的認知不符合，視為無 效樣本，共刪除 830 份無效樣本，最後有效樣本為 391 份。雖無效樣本比例較高， 但本研究仍收集足夠的樣本數量，並歸納出未符合實驗樣本的因素(如表 7)。 由表 7 的結果顯示，受測者判別負面目標框架及中度、低度評論不一致錯誤 的比例較高。負面目標框架比正面目標框架更不容易被使用者理解，這也證實負 面目標框架比正面目標框架需要更多時間理解訊息。另一方面，女性使用者對中 度、低度評論不一致判斷錯誤的比例偏高，本研究推論這可能是因為實驗評論數 量 15 則，然而中立評論占 9 則，以致中度不一致性與低度不一致性的差異不夠 明顯，讓女性使用者不能在短時間內，快速辨別其中的差異，因此中度及低度評 論不一致性被女性使用者判斷錯誤的比例偏高。 表 7 無效樣本結果統計表 目標框架 評論不一致 樣本數 無效樣本 (目標框架) 無效樣本 (評論不一致) 有效樣本 1 正面 低度 153 8 55 90 2 正面 中度 159 13 101 45 3 正面 高度 82 12 10 60 4 負面 低度 229 127 32 70 5 負面 中度 119 33 12 74 6 負面 高度 135 78 5 52 總數 877 271 215 391 樣本刪除之其他因素 數量 已買過御顏堂面膜 11 很少使用 Facebook 7 沒看到御顏堂的貼文 87 不記得產品為面膜 122 填答問卷不完整 117 總數 34423
第三節、 樣本同質性檢定
由於本研究在知名社群網站 Facebook 以及四個不同的 PTT 版(Makeup、 e-Shopping、Q_ary、Kaohsiung)發放問卷，為了避免不同版社群間填答者有所差 異，導致樣本無法合理合併，因此本研究使用卡方檢定為分析工具，根據認知涉 入、情感涉入、品牌態度作為判斷各版收集的樣本，進行，作同質性檢定，看齊 影響有無顯著差異，分析不同社群活動模式是否有顯著差異。分析結果如表 8 所示，各資料來源之間受測者間並不存在顯著差異，因此可以將不同社群樣本進 行合併。 表 8 社群間同質性之卡方檢定 社群活動 卡方值(λ) 顯著性(p) 同質性 認知涉入 92.807 .092 同質 情感涉入 58.253 .679 同質 品牌態度 83.904 .250 同質第四節、 構念信效度分析
本研究採用統計軟體 SmartPLS 3.2.0 (Ringle et al., 2015)檢驗測量模型中量 表的信度(Reliability)與效度(Validity)。
本研究主要針對 Facebook 廣告貼文的文案與使用者評論進行實驗設計，且 在本研究中有三個變數，分別為認知涉入、情感涉入及品牌態度。因此進行信效 度分析。在信度的部分，由表 9 得知，本研究模型之量表組合信度(Composite Reliability, CR)均超過所建議之門檻值 0.7 (Fornell & Larcker, 1981)；而在效度的 部分，本研究中三個變數，共 14 題問項之因素負荷量(Factor Loading)範圍從 0.846 至 0.923，代表本研究之量表有良好的收斂效度(Convergent Validity)。此外，本 研究量表之平均變異萃取量(Average Variance Extracted; AVE)均高於 0.5 的門檻 值 (Fornell & Larcker, 1981)，亦顯示具有不錯的收斂效度。而從表 10 得知，各 變數 AVE 平方根值均大於變數間的相關係數，因此表示本研究亦具有良好的區 別效度 (Discriminant Validity) (Chin, 1998)。
24 表 9 信效度分析 構面 題項 因素負荷量 CR 值 AVE 值 Cronbach’s alpha 認知 涉入 CI1 0.874 0.946 0.778 0.928 CI2 0.888 CI3 0.846 CI4 0.923 CI5 0.878 情感 涉入 AI1 0.919 0.951 0.828 0.931 AI2 0.923 AI3 0.923 AI4 0.875 品牌 態度 BA1 0.919 0.952 0.800 0.937 BA2 0.908 BA3 0.892 BA4 0.885 BA5 0.865 表 10 各構念相關係數表 構面 AVE 1 2 3 1.認知涉入 0.778 0.882 2.情感涉入 0.828 0.798 0.910 3. 品牌態度 0.800 0.610 0.648 0.894 註：對角線值為平均變異萃取量之平方根
第五節、 多變量變異數分析(MANOVA)
實驗主要針對目標框架及評論不一致性進行操弄，共有 6 組情境。其中每組 情境樣本數最低 46 筆，最高 90 筆，雖每組分配多寡略為不均，但是有效樣本皆 大於最低標準 30 筆，如表 11 所示。 表 11 六大情境對認知涉入及情感涉入樣本數 涉入程度 目標框架 評論不一致性 樣本數 比例 平均數 認知 涉入 正面 高 74 19.0% 2.5216 中 46 11.5% 2.6089 低 90 23.1% 2.7400 負面 高 70 17.9% 2.3771 中 60 15.4% 2.4600 低 51 13.1% 2.596125 情感 涉入 正面 高 74 19.0% 2.3649 中 46 11.5% 2.4556 低 90 23.1% 2.6750 負面 高 70 17.9% 2.0786 中 60 15.4% 2.2667 低 51 13.1% 2.4461 一、 差異分析 本研究模型的資料分析主要使用 SPSS 22.0 作為統計工具，本研究之研究 假說的檢定均透過變異數分析 MANOVA 進行檢定(*: p<0.05, **: p<0.01, ***: p<0.001)，檢定直接效果(Direct Effect) 之 H3、H4、H5 以及 H6 等假說。 (一). Box’s 共變異數矩陣檢定 根據Box’s 共變異數檢定，用以判斷變異數是否違反變異數同質的檢定。 如表 12 所示，結果顯示不顯著(p=.086> .05)，代表樣本之間具有同質性。 表 12 Box’M 共變數等式檢定 Box’M 共變數等式檢定 F 值 df1 df2 顯著性 23.249 1.528 15 483361.820 .086 (二). 多變數檢定 如表 13 中顯示，兩個自變數對依變數的影響呈顯著結果。其中，目標框 架對認知涉入或情感涉入的Wilks’ Lambda 效果為 p=.043*，評論不一致性對 認知涉入或情感涉入的Wilks’ Lambda 效果為 p=.029*，顯示在目標框架(正面、 負面)及評論不一致性(高度、中度、低度)的情境下，對認知涉入或情感涉入 的影響有顯著差異。而目標框架×評論不一致之交互作用影響不顯著，其 Wilks’ Lambda 效果為 p=.748，因此，接下來將針對直接效果進行討論。 表 13 多變數檢定 效果 數值 F 值 假設 df 錯誤 df 顯著性 截距 Pillai’s 追蹤 .894 1622.937b 2.000 383.000 .000*** Wilks’ Lambda(λ) .106 1622.937 b 2.000 383.000 .000*** Hotelling’s 追蹤 8.475 1622.937 b 2.000 383.000 .000*** Roy’s 最大 根 8.475 1622.937 b 2.000 383.000 .000*** 目標 框架 Pillai’s 追蹤 .016 3.163b 2.000 383.000 .043* Wilks’ Lambda(λ) .984 3.163 b 2.000 383.000 .043* Hotelling’s .017 3.163b 2.000 383.000 .043*
26 Roy’s 最大 根 .017 3.163 b 2.000 383.000 .043* 評論 不一致 Pillai’s 追蹤 .028 2.708 4.000 768.000 .029* Wilks’ Lambda(λ) .972 2.715 b 4.000 766.000 .029* Hotelling’s 追蹤 .029 2.722 4.000 764.000 .029* Roy’s 最大 根 .027 5.095 c 2.000 384.000 .007** 目標 框架 × 評論 不一致 Pillai’s 追蹤 .005 .484 4.000 768.000 .748 Wilks’ Lambda(λ) .995 .484 b 4.000 766.000 .748 Hotelling’s 追蹤 .005 .484 4.000 764.000 .749 Roy’s 最大根 .005 .957 b 2.000 384.000 .385 (三). 主旨間效果檢定 1. 目標框架 由表 14 可得知，正面/負面目標框架對認知涉入、情感涉入的影響達顯著 水準，分別為(F=3.904，p=.049*；F=6.341，p=.012*)，表示正面/負面目標框 架的情境下，對認知涉入、情感涉入的影響具有顯著差異。 當我們進一步觀察，如上表 11 所示，正面目標框架引起認知涉入的平均值 高於負面框架，由此可得知，相較於負面目標框架，正面目標框架較能引起 Facebook 使用者的認知涉入，因此與本研究 H3 不符，故本研究之 H3 未獲得支 持。在情感涉入方面，正面目標框架引起情感涉入的平均值高於負面框架，由此 結果顯示，相較於負面目標框架，正面目標框架較能引起 Facebook 使用者的情 感涉入，因此本研究之 H4 獲得支持。 2. 評論不一致性 由表 14 可得知，在評論不一致性三組情境(高度、中度、低度)下，對認 知涉入的影響沒有顯著差異(F=1.811，p=.093)，表示高度、中度、低度評論不 一致對認知涉入沒有差異，因此本研究之 H5 未獲得支持。 如表 14 所示，在評論不一致性三組情境(高度、中度、低度)下，對情感 涉入之影響的確有顯著差異(F=4.910，p=.008**)。由上表 11 進一步觀察高度、 中度、低度評論不一致對情感涉入影響之平均數發現，在高度評論不一致下， 其情感涉入的平均數為 2.3649；在低度評論不一致時，其情感涉入的平均數 為 2.675，由此可以得知，當評論不一致較高時，有較低的情感涉入，當評論
27 不一致低時，有較高的情感涉入。此外，可參考表 15 所示，透過事後檢定 Scheffe 法的平均差異值，多重比較評論不一致(高度、中度、低度)所引起的情感涉入 程度，結果顯示情感涉入程度分別為低度評論不一致>中度評論不一致=高度 評論不一致，換言之，評論不一致負向影響情感涉入，因此本研究之 H6 獲得 部分支持。 表 14 MANOVA 統計分析結果 來源 依變數 型 III 平方和 df 平均值 平方 F 檢定 顯著性 修正後 的模式 認知 涉入 7.799 a 5 1.560 2.055 .070 情感 涉入 15.414 b 5 3.082 3.840 .002** 截距 認知 涉入 2373.067 1 2373.067 3125.835 .000*** 情感 涉入 2095.442 1 2095.442 2610.749 .000*** 目標 框架 認知 涉入 2.964 1 2.964 3.904 .049* 情感 涉入 5.090 1 5.090 6.341 .012* 評論 不一致 認知 涉入 3.622 2 1.811 2.386 .093 情感 涉入 7.882 2 3.941 4.910 .008** 目標 框架 × 評論 不一致 認知 涉入 .205 2 .102 .135 .874 情感 涉入 .148 2 .074 .092 .912 誤差 認知 涉入 291.524 384 .759 情感 涉入 308.206 384 .803 總計 認知 涉入 2817.480 390 情感 涉入 2553.250 390
28 校正後 的總數 認知 涉入 299.324 389 情感 涉入 323.619 389 a. R 平方=.026 (調正的 R 平方=.013) b. R 平方=.048 (調正的 R 平方=.035) (*: p<0.05, **: p<0.01, ***: p<0.001) 表 15 評論不一致事後檢定分析結果 依變數 評論不一致性 平均差異 標準錯誤 顯著性 認知 涉入 低 中 .2312 .10016 .071 高 .2026 .09742 .116 中 低 -.2312 .10016 .071 高 -.0286 .10274 .962 高 低 -.2026 .09742 .116 中 .0286 .10274 .962 情感 涉入 低 中 .2930 .10175 .016* 高 .3578 .9897 .002** 中 低 -.2930 .10175 .016* 高 .0648 .10437 .825 高 低 -.3578 .9897 .002** 中 -.0648 .10437 .825
第六節、 線性迴歸分析(Regression Analysis)
迴歸分析(regression analysis)建立在以下基本統計假設：自變數與依變數間 的關係必須為線性、資料呈現常態分配、自變數誤差項間必須為獨立以及變異數 相等，迴歸方程式能夠解釋每個自變數對於依變數影響力且具有線性關係，故能 預測代入特定自變數後，依變數的改變量(Hair et al., 2006)。 本研究採用迴歸分析驗證來了解 Facebook 女性使用者的認知涉入、情感涉 入對品牌態度的影響。由下表 16 Pearson 相關分析表可得知，認知涉入、情感涉 入與品牌態度呈現正向相關性。 表 16 Pearson 相關分析 自變數 品牌態度 認知涉入 情感涉入 品牌態度 1.000 .609 .647 認知涉入 .609 1.000 .795 情感涉入 .647 .795 1.00029 (四). 迴歸分析結果 如表 17 所示，自變數「認知涉入」、「情感涉入」對依變數「品牌態度」 的解釋力為 44.3%，調整後的𝑅2=.440，F 值 154.384，且影響力達顯著水準 (p=.000***)，故繼續看表 18 分析結果。 表 17 整體迴歸分析結果 模型 決定係數(𝑹𝟐) 調整後的(𝑹𝟐) F 值 顯著性 Durbin-Watson 1 .443 .440 154.384 .000*** 1.973 ( *備註：依變數：品牌態度*: p<0.05, **: p<0.01, ***: p<0.001 ) 1. 認知涉入對品牌態度 由表 18 得知，自變數「認知涉入」對依變數「品牌態度」的影響達顯著 水準(p=.000***)，代表 Facebook 使用者對貼文的認知涉入能有效預期品牌態 度，此外，標準化迴歸係數 Beta 係數=.256，t 值=4.106，表示認知涉入越高， 越容易引起消費者的品牌態度，換言之，認知涉入會正向影響品牌態度，因 此，本研究之 H1 獲得支持。 2. 情感涉入對品牌態度 由表 18 得知，自變數「情感涉入」對依變數「品牌態度」的影響達顯著 水準(p=.000***)，代表 Facebook 使用者對貼文的情感涉入能有效預期品牌態 度，此外，標準化迴歸係數 Beta 係數=.444，t 值=7.104，表示情感涉入越高， 越容易引起消費者的品牌態度，換言之，情感涉入會正向影響品牌態度，因 此，本研究之 H2 獲得支持。 3. 共線性診斷 在迴歸分析中，須注意自變數之間共線性問題。如表 18 所示，變異數膨 脹因素(Variance Inflation Factor，VIF)，為允差的倒數，當 VIF 小於 10，代表 自變數不具共線性問題。認知涉入、情感涉入的 VIF 值小於 10 (VIF=2.716)， 這也表示本研究變數間無共線性問題。 表 18 迴歸分析與共線性診斷 變數 標準化係數 t 值 顯著性 共線性診斷 Beta 允差 VIF 認知涉入 .256 4.106 .000*** 0.368 2.716 情感涉入 .444 7.104 .000*** 0.368 2.716
30 本研究根據以上統計結果彙整如表 19 所示 表 19 假說檢定結果 假說 變項關係 檢定結果 H1 認知涉入會正向影響品牌態度 支持 H2 情感涉入會正向影響品牌態度 支持 H3 相對於正面框架，負面框架較能引起認知涉入 不支持 H4 相對於負面框架，正面框架較能引起情感涉入 支持 H5 評論不一致性會正向影響認知涉入 不支持 H6 評論不一致性會負向影響情感涉入 部分支持
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第五章、 結論與建議
本研究採用準實驗室實驗法，探討 Facebook 中廣告貼文文案的描述方式(正 面及負面目標框架、評論不一致性)不同，是否對於女性消費者的認知涉入、情 感涉入有不同的影響？進而影響女性消費者的品牌態度。以下將根據研究分析結 果加以討論，並提出理論意涵、實務意涵、研究限制以及未來研究方向。第一節、 分析結果與討論
一、目標框架對認知涉入、情感涉入結果討論 根據統計結果(如表 11)，在 Facebook 廣告貼文的情境中，不同的目標框架 對女性消費者的認知涉入及情感涉入皆有顯著差異，如表 14 所示在目標框架對 認知涉入的影響上，正面框架的效果大於負面框架(H3 未被支持)；而在目標框 架對情感涉入的影響上，正面框架的效果大於負面框架(H4 在統計上受到支持)， 意味著當貼文以正面目標框架呈現時，較負面目標框架更能引起女性使用者的認 知涉入及情感涉入。換言之，正面目標框架的敘述較容易使女性使用者進行思考、 記憶，同時能引起女性使用者興奮、開心的情感反應。本研究推論原因可能在於， Facebook 使用者在瀏覽動態時，閱讀每一篇貼文的時間極為短暫，而負面目標 框架較正面目標框架需要花費更多的注意力以便理解貼文內容，反而造成負面框 架的效果有限，這也是正面目標框架的描述對認知及情感涉入的效果顯著高於負 面目標框架的原因。此外，Chang (2002)的研究提及，大部分消費性商品的選擇 主要以增進最大正面滿足為考量，尤其廣告通常是在不經意的情況下暴露，消費 者的關注焦點在於產品內容。在此情境下，正面廣告敘述強調的是產品提供的好 處與效益，較符合消費者瀏覽廣告時所期望的正面效果。這也可以說明，在本研 究情境中，正面目標框架比負面目標框架更容易被女性使用者所接受。有鑑於此， 提供正面目標框架之敘述可能產生較為正面的效益，進而引起女性使用者的認知 涉入及情感涉入。 二、 評論不一致性對認知涉入、情感涉入結果討論 根據研究結果(如表 14)，在 Facebook 的情境中，不同的評論不一致性對女 性使用者的認知涉入沒有顯著差異的影響。換言之，無論是高度、中度、低度評 論不一致性的貼文，女性使用者對貼文評論的記憶程度沒有顯著差異，也就是說， 評論不一致性沒有辦法顯著引起女性使用者不同程度的認知涉入(H5 未被支持)。 本研究推論原因可能在於，使用者在瀏覽 Facebook 時，面對龐大的朋友貼文、 廣告訊息及網友評論內容，這些資訊都同時存在於 Facebook 動態牆上，加上女 性使用者平均閱讀一則廣告貼文所停留的時間極為短暫，可能會影響使用者對貼 文評論的記憶程度，故評論不一致性對消費者的認知涉入無顯著影響。32 在 Facebook 的情境中，不同的評論不一致性，卻能顯著引起女性使用者不 同的情感涉入(H6 部分被受支持)，換句話說，高度、中度、低度評論不一致性 能引起女性使用者不同程度的情感反應。本研究推論雖然使用者停留在每則貼文 的時間短暫，但是當女性使用者瀏覽動態牆時，如果她們願意花一些時間閱讀貼 文及使用者評論，這表示他們對此貼文產生相對的喜好程度，進而選擇是否繼續 閱讀貼文內容、網友評論，此時將會引起女性使用者對此貼文的情緒反應，這可 能是評論不一致性顯著影響情感涉入的原因。此外，根據統計結果顯示(如表 15)， 低度評論不一致性所引起的情感涉入顯著大於中度及高度評論不一致性，其中評 論不一致性越低，能引起女性使用者情感涉入的程度越高，這代表著當面膜的評 價越一致地偏向正面評論，女性使用者受到評論而引起開心、興奮的程度越高。 此外，結果也發現，中度及高度評論不一致性對情感涉入的影響則相同。本研究 推論這可能是因為實驗操弄評論數量的緣故，評論數量為 15 則，然而中立評論 占 9 則，以致中度不一致性與低度不一致性的差異不夠明顯，讓女性使用者不能 在短時間內，快速辨別其中的差異，因此中度及低度評論不一致性對女性使用者 的情感涉入的影響無顯著差異。 最後，研究結果顯示，認知涉入及情感涉入對品牌態度皆有正面顯著影響(H1、 H2 受統計支持)。這表示當女性使用者瀏覽廣告貼文，並願意仔細思考貼文內容 時，將會對品牌產生正向的態度；當女性使用者瀏覽廣告貼文後，並對貼文產生 有趣、興奮的情感反應時，將會引起女性使用者對品牌產生正向的態度。綜合以 上所述，品牌經營除了提供產品資訊以外，如何設計貼文內容以及回覆粉絲留言 與問題變得極為重要，女性使用者在不認識此企業/品牌時，所仰賴的是她們對 貼文內容呈現之感受，這將會決定女性使用者願不願意深入閱讀廣告貼文及評論 內容的原因，進而成為影響女性使用者對此企業/品牌態度的重要關鍵。
