《表1 高评分高数值型在线评论差异度的情况》

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《在线评论对消费者行为意愿的影响——基于数值型在线评论的效价》

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去淘宝网上搜索商品耳机后，从自动推荐的产品中选取4个高评分的商品，取4个商品数量的平均值作为数量的基础，分别加上和减去25%作为在线评论数量多的情况和在线评论数量少的情况。由于淘宝网上的数值型在线评论高分趋同现象十分明显，4件商品的评分为4.8、4.7、4.9和4.8，所以选取分数不变作为数值型在线评论的差异度低的情况。再通过人为操控将商品的对应评分修改为4.5、3.5、2.5和1.5，作为数值型在线评论的差异度高的情况。以高评分高数值型在线评论差异度的情况为例，实验操控内容如下表1所示：