影响在线客户阅读网络评论的因素 ——基于发布时间的相关影响与评论阅读群的有用性外文翻译资料

影响在线客户阅读网络评论的因素

——基于发布时间的相关影响与评论阅读群的有用性

Jung Lee

摘要：这项研究探讨了在线客户在网络的各种评论中选择要阅读的评论的因素。虽然大多数关于在线消费者评论的文献都直接地假设更多的有用评论会被更多的消费者阅读，但是没有实证研究检验有用性的评估是否会增加读者群。因此，本研究探讨了影响消费者评论读者群的各种因素，并提出尽管有用性评估促进了评论的读者群，但影响读者群的最主要因素是发帖时间。即使被其他读者评价为有用，迟发的评论也会失去被消费者阅读的机会。这些假设是使用从亚马逊网站上收集的数据进行测试的，研究结果建议从业者以一种减少发布时间影响的方式显示评论，同时增强有用性的投票系统。

关键词：在线评论 实证研究 有用性 评论的读者群

正文：

引言

随着在线消费者评论数量的增加，决定在网上发布的数千条评论中阅读哪条评论已成为在线消费者的一个战略性问题。例如，截至2012年7月，亚马逊网站上发布了苹果iPod Nano 16 GB第6代媒体播放器的1300多个浏览量。一个正在考虑购买iPod的客户必须决定在发布的数千条评论中阅读哪些评论，因为阅读所有的评论观点几乎是不可能的。

为了帮助这些消费者，主要的网上购物中心采取了一些评论显示政策，例如有益的投票系统。网上购物中心鼓励顾客评估网上评论的有用性，然后根据评估结果显示评论。该过程是一种民主的产品信息质量评价方法，为网上购物中心带来了新的价值。例如，亚马逊的有益投票系统产生了27亿美元的额外收入。如今，很少有大型网上购物中心不使用该系统。

然而，问题仍然在于，被评价为有用的评论是否真的被更多的消费者阅读。评价为有用的是否可以吸引更多客户？客户是否会根据投票系统的结果阅读评论？客户能否从这个投票系统中受益匪浅？对评论有用性的研究主要集中在折皱。然而，这些研究大多集中于有益评论的文本特征，而不是有益投票系统对顾客行为的有效性上。

因此，本研究探讨了评论有用性对评论读者群的影响。具体来说，本研究探讨了影响消费者阅读特定评论的因素，以及比较了评论有用性对评论读者群的影响以及其他因素的影响，例如评论评级和发布时间。本研究从关于评论有用性的相关文献入手，提出影响评论阅读的因素。然后，基于亚马逊网站收集的数据，讨论假设的测试结果。最后介绍本研究的意义和贡献。

文献综述

以往关于评论有用性的研究主要集中在内容的质量或者文本模式上。例如，Ghose和Ipeirotis分析了评论文本的各个方面，例如主观性水平、信息性、可读性以及拼写错误的程度，并在评论的感知有用性下检验这些基于文本特征的影响。Mudambi和Schuff还确定了有助于评论有用性的因素，如评论的极端性和评论的深度。Cao等人调查了在线用户评论的基本的、风格的、语义的特征，并考察了它们对有用性水平的影响程度。在之前的研究中，提供极端观点的评论比带有混合或中立观点的评论能获得更多有益的投票。

这些研究中使用的方法是探索性的，因此使用的方法是数据驱动的，例如数据挖掘和经济计量分析。从主要网站，例如亚马逊，收集的大规模真实评论数据包含了有关特定产品的广泛信息，以及反映了消费者的看法。这些经验数据分析的优点是支持了信息系统研究人员在探索性的层面上检验有用性的因素。

尽管这一领域的历史相对较短，但对评论有用性的研究却显著增加。然而，大多数研究还是假设客户更喜欢阅读更有帮助的评论，并且评论有益性投票系统鼓励客户在不验证其内容的情况下，以最高投票率阅读评论。因此，本研究建立假设，通过识别影响客户阅读评论的因素来评估上述基本假设。

假设发展

评论的有用性被视为某种评论的感知价值度量或信息质量评估。在某些情况下，评论有用性被认为是评论的真实性或可读性，这在很大程度上构成了对客户评估的主观判断。尽管存在这些观点，但将哪些类型的评论视为更有帮助的评论仍然是复杂的，这可能是因为所感知的判断水平具有高度的文本依赖性。

因此，本研究采用了一种技术方法来定义评论的有用性，即对特定评论有助于消费者购买决策投票的比例。例如，如果90名受访者中有72人同意并投票认为某项评论是有益的，那么该项评论的有益性将被衡量为0.8。这一技术定义对于量化评论的帮助是有效的，因为现在大多数主要的网上购物中心都在实施和实践这一评论投票系统。

有了这个系统，当评论被评估为有帮助时，它将影响客户快速而自信地做出购买决策。被选为有帮助的评论被认为具有优质的信息，许多客户可能会阅读。先阅读有帮助的评论可以减少消费者在购物时所花的时间和精力。因此，以下假设成立：

H1：评论的有用性对评论的读者有积极的影响。

影响消费者阅读在线评论的另一个因素是对特定产品的批评。当消费者发布评论时，他/她也会对产品进行评级，例如，在亚马逊网站上使用一定数量的星星。如果一个消费者对产品非常满意，他/她可以给五颗星，如果他/她不高兴，可以给两颗星。然而，他/她扣除的显示他/她的关键信息的星星数量代表了产品的一个重要特征，即被量化为评级的消极性。在这项研究中，消极性评级被定义为消费者从5中扣除的程度（即星级数）。因此，如果将四星级评论与三星级评论进行比较，后者将被认为是更消极的。

阅读批判性评论在消费者决策中很重要，因为从少数群体那里获得意见可以拓宽视角，增加信息的多样性。关键性的评论描述了大多数评论人员可能忽略的产品特性。负面评价的评论通常包含很少的信息，并显示出与大多数评论不同的观点。例如，截至2012年10月，在亚马逊网站上288位评论佳能EOS Rebel T3数码单反相机的评论人中，240人对该产品进行了五星级评价，只有12人的评价低于四星级。在这种情况下，潜在客户倾向于阅读负面评价，以及正面评价的信息多样性。

因此，关键评论中的信息单位价值可以被视为更高的关键性和稀缺性。许多以前的研究也强调了负面评论在提供不同观点和增加信息多样性方面的重要性，从而丰富内容。亚马逊网站既显示了有利的评论，也显示了重要的评论，因此消费者可以阅读平衡的观点。因此，第二个假设如下：

H2：评论中的负面评价对评论的读者有积极的影响。

如果一个客户比其他浏览者更早发布他的评论，那么他/她的评论将有更高的机会被消费者阅读，因为它的曝光时间更长。虽然主要的网上购物中心都有他们自己喜欢的显示规则，比如最近更新和内容质量，但是之前发布的评论显然比之后发布的更有可能被阅读。这项研究捕获了早期发布评论的这一有利方面，并称之为“发布时间”。具体来说，发布时间定义为评论在线发布的月数。它在网络评论读者中起着重要的作用。

由于一篇评论的优点是绝对性的，因此它的发表时间对读者的影响比有益性或消极性更大。评论的有益性和消极性是相对的价值。随着越来越多的客户投票，有用的或消极的变化会随着时间的推移而变化。评论在某一时刻可能是最有用的，但在下一时刻可能不是最有用的。

类似的逻辑也可以应用于对评论消极性的概念化。当有轻微的负面评论时，如果所有其他评论都是强烈正面的，则轻微的负面评论将被视为负面评论。然而，如果所有其他评论都是强烈否定的，那么轻微否定的评论可能被认为是相当积极的。换言之，某些评论的消极性受到其他评论的影响，这意味着它会随着更多评论的发布而改变。

然而，尽管发布了更多的评论，但发布时间（即评论发布时间早于其他人的事实）并没有改变，而是在广告优势上变得更加强大。因此，预计发帖时间对评论读者的影响相对大于有用性或者消极性。基于这一假定，提出了以下假设：

H3：评论的发布时间对评论的读者影响比评论的有益性或消极性更大。

数据分析

数据收集

数据是从全球最大的网上购物中心亚马逊（Amazon.com）收集的，亚马逊的销售额超过每月60亿美元。相机和玩具被选为目标类别，因为这些物品是网上销售最受欢迎的物品。从每个类别中，根据销售排名选择五个项目。但是，如果产品评论的数量少于100，则省略一个项目。同样，对于不同颜色的类似产品，只使用排名最高的项目。例如，在三种不同颜色的SYMA直升机中，只有红色直升机被选中，因为它排名最高。共选择了10个项目，如表1所述。

假设测试和结果

假设检验的回归方程如下：

y=beta;_0 beta;_1*x_1 beta;_2*x_2 beta;_3*x_3

y值被分配到一个等级，因此读卡器的增加（即投票数）导致y的减少。例如，如果投票数从10增加到30，投票排名从第10增加到第2，则y的实际值从10减少到2。所有变量的详细参数化过程如表2所示。

由于在变量y参数化过程中使用了反向标准化，表3中b_1、b_2和b_3的符号与低值相反。例如，当假设评论有用性（H1）和发布时间（H3）的正面影响时，发现b_1和b_3的负面迹象。相比之下，当假设评级（H2）的负面影响时，b_2的正符号出现。这些b协同效应的反向迹象支持了所提出的假设。

表4总结了假设测试结果。10个案例中有5个案例支持H1。H2由10个中的6个支撑。在10个案例中，有7个案例支持H3，通过b_3值高于b_1或b_2值来验证H3。虽然并非所有的假设都得到支持，但大多数案例都清楚地显示出假设的评论有用性、消极性和发布时间的一致影响。

评论集中率的事后分析

评论读者群的集中率进一步说明了这项研究的意义。本文调查了被最高级别的评论所吸引的读者数量。它也从一个相对的角度反映了当前网络消费者评论读者群的环境。例如，如果观察到高集中度水平，它将建议从业者讨论评论评估系统的平衡使用，以及未来降低集中度水平的可能性。

表5显示了大多数产品的总体集中水平较高。在卡森和《愤怒的小鸟》中，一篇顶级评论（即CR1）占据了总读者量的40%以上，而四篇顶级评论（即CR4）占据了总读者量的一半以上。图2显示了第一次评论后迅速下降的浓缩率。例如，在相机类别中，排名第二的评论比排名最高的评论获得的读者总数不到一半（即如果阅读次数最多的评论是100次，那么阅读次数第二或第三的评论少于50次）。在玩具类中，排名第三的评论比排名第二的评论占总读者的不到一半。如此高的集中度表明，大多数人只有在阅读几篇文章后才停止阅读评论。这一结果突出了本研究的含义，即在适当的人中展示有用的评论，对于当前的从业者来说，必须是一个重要的关注点。

讨论

调查结果摘要

下面的讨论点是从结果中得出的。首先，在H3结果中，观察到发布时间对评论阅读群体的强烈影响。这一发现意味着，只有在早期发布中的最有用的评论才是实际上最有用的。在当前的显示系统下，如果一个评论被延迟发布，那么由于发布时间的强大影响，客户很难认为该评论有帮助。为了建立更加平衡和合理的有用性投票系统，应探讨一种减少发布时间的强烈影响的方法。

其次，在大多数情况下，评价的消极性比有益性（b_2gt;b_1）表现出更强的影响。这一发现意味着，当一个评论包含负面或不同的观点时，消费者可能会受到更多的影响，而不仅仅是当它只显示出令人满意但一般的观点的时候。原因在于，评论的有用性是大多数消费者所给予的价值，而负面评论则代表少数人的意见，可以以不同的方式为读者提供新的信息。

第三，在诸如相机之类的搜索商品中，变量比玩具之类的体验商品显示出更一致和更强大的关联。如表3所示，15个协会中有11个在照相机类别中具有重要意义，而玩具类别中只有8个具有重要意义。

此外，所有三个假设都被支持的情况都可以在相机类别中找到（即佳能18 MP、佳能Powershot和佳能12.2 MP），而玩具类别中没有产品能证明这一情况。这是因为其他消费者的意见在购买相机时比购买玩具时更有影响力。根据我们的研究，反映其他人意见的措施，如评级和帮助，在体验商品中不如在搜索商品中重要。

学术贡献

这项研究提出了这样一个问题：是否更多的客户阅读更有用的评论作为评论投票系统的结果。虽然以往大多数有用性研究都分析了有用性评论的内容、风格和措辞，而很少有人讨论有用性投票制度的有效性，尽管这是一个基本问题，应以正当理由予以回答。本研究通过测量和比较顾客在决定阅读哪些评论时受到这些评论中的有用性和消极性等信号的影响程度，加深了对评论有用性投票系统有效性的认识。

本研究也将IS研究者的范围从评论评估扩展到了整体的在线评论读者群。虽然以前的在线评论研究的范围通常局限于评论的内容，但本研究提供对在线评论的一个探索性的视角和比较有用性和其他因素（如发帖时间和否定率）对评论读者的影响，对在线评论读者及其评价体系进行综合评价。

实际意义

本研究呼吁实践者注意，现有的评论显示政策可以改善以有效利用评论评估系统。在线消费者评论的展示一直是实践者的兴趣所在，因为消费者的感知和行为受到评论的显示和呈现方式的显著影响。因此，大多数主要的网上购物中心现在都会实施自己的评论显示规则，比如根据评论的近况或质量进行排序，这样客户就可以很容易地找到他们想要的评论。然而，本项目的结果令人担忧，因为在当前的评论显示系统下，发布时间而非帮助性仍然是影响评论读者的最重要因素，因此建议从业者以优先考虑帮助性影响而非时间性的方式使用帮助性评估系统。

该研究的另一个实际意义是，它通过从亚马逊收

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在线评论有用性的影响因素

——亚马逊网站的顾客评价研究

摘要：越来越多的线上客户评论可用于各种产品和服务，它们补充了电子店面提供的其他信息，如渠道说明、专家评论和自动推荐系统生成的个性化建议。虽然研究人员已经证明了在线零售商存在客户评论的好处，但一个很大程度上未被发现的问题是，消费者评论在对做出购买决策过程中有用性的原因。

以信息经济学中的搜索与体验商品为研究范式，开发并测试了一个顾客评价的有用性模型。亚马逊网站对6种产品1587条评论的分析表明，评论的极端性、深度和产品类型会影响对评论的感知有用性。产品类型缓和了评论极限对评论有用性的影响。对于体验类商品，评级极端的评论不如评级中等的评论更有帮助。对于这两种产品类型，评论深度对评论的有用性都有积极的影响，但产品类型缓和了评论深度对评论的有用性的影响。评论深度对搜索商品评论的有用性比经验商品有更大的积极影响，并且讨论我们的发现对理论和实践的影响。

关键词：电子商务、产品评论、搜索和体验商品、消费者行为、信息经济学、诊断

正文：

引言

当消费者在线搜索产品信息和评估产品替代品时，他们通常可以访问其他消费者的几十或数百条产品评论。除了产品描述、专家评论和自动推荐系统生成的个性化建议外，还提供这些客户评论。这些选项中的每一个都有可能为潜在客户增加价值。过去的研究广泛研究了专家评论的作用（Chen和Xie 2005），以及在线推荐系统的作用（Bakos 1997；Chen等人2004年；Gretzel和Fesenmaier 2006年），以及反馈机制对买方信任的积极影响（BA和Pavlou 2002年；Pavlou和Gefen，2004年）。最近，研究调查了在线客户产品评论的作用，特别是评论者的特征（福尔曼等人2008年，Smith等人2005）和自我选择偏差（Hu等人2008年；Li和Hitt 2008年）。最近的研究也表明，客户评论对销售有积极的影响（见Chen等人2008年；Chevalier和Mayzlin 2006年；Clemons等人2006年；Ghose和Iperotis 2006年）。具体来说，Clemons等人（2006）发现强烈的积极评级可以积极影响产品销售的增长，Chen等人（2008）发现，通过有用投票衡量的评论质量也对销售产生积极影响。一个需要进一步检查的领域是怎样使得在线评论对消费者有帮助的。

在线客户评论可以定义为发布在公司或第三方网站上的对等产品评估。零售网站为消费者提供了发布产品评论的机会，内容形式为数字星级（通常为1到5星级）和开放式客户对产品的评论。领先的在线零售商，如亚马逊，使消费者能够提交产品评论多年，其他零售商最近也向消费者提供了这种选择。其他一些公司选择从亚马逊或其他网站购买客户评论，并在自己的电子商店前台发布评论。通过这种方式，评论本身为亚马逊和其他在线零售商提供了额外的收入流。在旅游（www.travelpost.com）和慈善机构（www.charitynavigator.org）等专业领域（dabholkar 2006）出现了许多提供消费者评级的网站。

网站上的客户评论可以提高客户对网站有用性和社会地位的认知（Kumar和Benbasat，2006年）。评论有可能吸引消费者访问，增加花在网站上的时间（“粘性”），并在常客中创造一种社区感。然而，随着顾客评价的可利用性越来越广泛，战略重点从单纯的顾客评价转向顾客评价和评价的使用。在线零售商有动机提供客户认为有价值的在线内容，而eOpen和amazon.com等网站发布了详细的评论指南。更容易做出更好的决定是消费者使用评级网站的主要原因（Dabholkar，2006年），而网站信息的感知诊断积极影响消费者对在线购物的态度（Jiang和Benbasat，2007年）。

在线零售商通常使用评论“有用性”作为衡量消费者如何评价评论的基本方式。例如，每次客户评论之后，亚马逊都会问：“这个评论对您有帮助吗？“亚马逊在评论的同时提供有用的信息（31人中的26人认为下面的评论很有用），并在产品的信息页面上更加突出地定位最有用的评论。消费者也可以根据他们的帮助程度对评论进行分类。然而，过去的研究并没有提供一个理论上有根据的解释，什么是一个有用的评论。我们将一个有用的客户评论定义为一个对等生成的产品评估，它有助于消费者的购买决策过程。

评论有用性可以看作是评论诊断的反映。将有用性解释为决策过程中感知价值的衡量标准与文献中的信息诊断概念一致（江和本巴萨特，2004年，2007年；Kempf和Smith，1998年；Pavlou和Fygenson，2006年；Pavlou等人。2007）。客户评论可以在采购决策过程的多个阶段提供诊断价值。采购决策过程包括需求识别、信息搜索、备选方案评估、采购决策、采购追踪和采购后评估（改编自Kotler和Keller 2005）。一旦确认了需求，消费者就可以使用客户评论来搜索信息和评估备选方案。探索交替活动信息的能力有助于消费者做出更好的决策，并体验到对在线渠道更大的满意度（Kohli等人2004）。对于一些消费者来说，信息寻求本身就是一种乐趣（Mathwick和Rigdon2004）。在购买决定和购买本身之后，一些消费者会在购买后评估阶段返回网站，对购买的产品发表评论。在阅读了同行的评论之后，消费者可能会意识到一个尚未满足的产品需求，从而使购买决策过程完整循环。

这意味着在线零售网站具有更有用的评论，为客户提供更大的潜在价值。为有用的评论提供简单的访问可以创建差异化的来源。在实践中，鼓励高质量的客户评论似乎确实是许多在线零售商战略的重要组成部分。考虑到顾客评价的战略潜力，我们借鉴信息经济学理论和以往的研究成果，对有用成分进行概念理解。然后，我们使用亚马逊的实际客户评论数据对模型进行了实证研究。总之，分析有助于更好地理解是什么使客户评论有助于采购决策过程。在最后一节中，我们将讨论管理含义。

理论基础与模型

信息经济学为解决在线顾客评论在消费者决策过程中的作用提供了相关的基础。消费者通常必须以不完整的信息做出购买决策，因为他们缺乏关于产品质量、卖方质量和可用替代品的完整信息。他们还知道，寻找这些信息既费钱又费时，而且在感知到的成本和额外搜索的好处之间存在权衡（Stigler 1961）。消费者遵循追求购买决策过程，寻求减少不确定性，同时承认购买不确定性不能完全消除。

因此，产品的总成本必须包括产品成本和搜索成本（Nelson 1970）。物理搜索和认知处理工作都可以视为搜索成本。对于广泛的选择，消费者认识到在努力和准确性之间存在着权衡（Johnson和Payne，1985年）。那些愿意在决策过程中投入更多精力的人希望，至少部分地提高了决策的准确性。消费者可以使用决策和比较辅助工具（Todd和Benbasat，1992年）和数字内容评级（Poston和Speier，2005年）来帮助认知资源和减少能源支出，同时也可以简化或改进购买决策过程。其中一个数字等级，即星级，已经被证明是评论内容的线索（Poston和Speier 2005）。

搜索成本的一个关键决定因素是正在考虑的产品的性质。根据Nelson（1970，1974），搜索商品是指消费者能够在购买前获得产品质量信息的商品，而体验商品是指需要抽样或购买以评估产品质量的产品。搜索商品的例子包括照相机（Nelson 1970）和天然补充剂药片（Weathers等人2007年），体验商品的例子包括音乐（Bhattacharjee等人2006年；纳尔逊1970年）和葡萄酒（克莱恩1998年）。尽管许多产品涉及搜索和体验属性的混合，但是搜索和体验商品的分类仍然是相关的，并被广泛接受（Huang等人2009）。产品可以描述为从纯搜索商品到纯体验商品的连续存在。

为了进一步澄清搜索商品和体验商品之间的相关区别，起源是Nelson（1974年，第738页）的主张是“商品可以通过是否主要通过搜索或经验确定质量变化来分类”。搜索商品的感知质量涉及客观性质的属性，而体验商品的感知质量更多地取决于个人品味的主观属性。一些研究人员关注不同产品的不同信息需求，以及消费者如何评估和比较他们最相关的属性。搜索商品的主要属性可以很容易地以客观的方式进行评估和比较，而无需抽样或购买产品，而体验商品的主要属性则可以更主观、更困难地进行评估或比较（Huang等人2009）。与搜索商品不同，体验商品更可能需要抽样才能做出购买决定，抽样通常需要实际购买。例如，在线收听音乐CD中的几个30秒片段的能力允许客户收集购买前信息，甚至获得“虚拟体验”（Klein 1998），但对完整产品或完整体验的评估需要购买。此外，Weathers等人（2007）根据是否有必要超越简单的阅读信息来对商品进行分类，同时利用感官来评估质量。

我们将体验商品视为在与产品交互之前获取产品质量信息相对困难且成本高昂的体验的那种商品；关键属性是主观的或难以比较的，并且需要使用感官来评估质量。对于搜索商品来说，在与产品交互之前获取产品质量信息相对容易；关键属性是客观的，易于比较，不需要用感官来评估质量。

搜索商品和体验商品之间的差异可以让我们了解在线客户评论的有用性。客户评论发布在广泛的产品和服务上，并已成为许多消费者决策过程的一部分。尽管消费者使用在线评论来帮助他们对这两种类型的产品做出决定，但这就意味着搜索商品的购买决定可能与体验商品的购买决定具有不同的信息要求。

在信息文学经济学中，信息与不确定性之间有着密切的联系（Nelson 1970）。信息质量在在线客户评论中至关重要，因为它可以减少购买的不确定性。如图1所示，我们的客户评论有用性模型从消费者需要减少购买不确定性开始。尽管之前的研究分析了产品和卖方质量的不确定性（Pavlou等人2007年），我们评论了关注产品本身的评论的有用性，而不是对采购经验或卖方的评论。

在过去对在线消费者的研究中，诊断性已经被多种方式定义和测量，具有对决策过程有用性的共性，就像消费者主观感知的那样。kempf和smith（1998）通过询问网站体验在判断产品质量和性能方面有多大帮助，评估了整体产品级诊断。产品诊断反映了网站对在线买家评估产品质量有多大帮助（Pavlou和Fygenson 2006；Pavlou等人2007）。感知诊断被描述为Web界面向客户传递相关产品信息的感知能力，这些信息有助于他们理解和评估在线销售产品的质量和性能（Jiang和Benbasat，2004年），并被衡量为是否“有助于评估产品”，“有助于熟悉产品”，“有助于了解产品”（Jiang和Benbasat 2007，第468页）。

这种在感知诊断和感知有用性之间建立的联系与在线评论的文本高度相关。例如，亚马逊问：“这个评论对你有帮助吗？“在这种情况下，问题本质上是对产品决策过程中的有用性的评估。如果回顾有助于此过程的一个或多个阶段，那么它将很有帮助。这种对评论有用性的理解与前面提到的感知诊断概念是一致的。

在我们对在线评论的研究中，我们将已确立的诊断感知作为有用感知的观点应用于决策过程。我们试图更好地理解什么是有用的评论。我们的模型（图1）说明了两个因素，消费者在确定评论的有用性时会考虑到这些因素。这些是评论的极端（无论评论是正面的、负面的还是中性的），以及评论的深度（评论的广泛性）。鉴于搜索和体验商品中信息搜索的性质不同，我们希望产品类型能够缓和在线客户评论的感知有用性。这些因素和关系将在下面的章节中更详细地解释。

评论极限和星级

以往关于极端和双面论点的研究提出了相关极端和温和评论的相对诊断性或有用性的理论问题。在线客户评论的数字星级通常为一到五星级。非常低的评级（一颗星）表示对产品的极端负面看法，非常高的评级（五颗星）表示对产品的极端正面看法，三星级的评级反映出一种温和的观点。星级是态度极端的反映，即与态度量表中点的偏差（Krosnick等人1993）。过去的研究已经确定了中间评级的两种解释，例如五颗星中有三颗星（Kaplan1972；Presser和Schuman 1980）。一篇三星级的评论可以反映出一个真正温和的评论（冷漠），或者一系列正面和负面的评论相互抵消（矛盾心理）。无论哪种情况，中点评级都被证明是对中间立场态度的合理衡量。

最严重的一个问题是，极端评级为1或5的评论与中等评级为3的评论比较其有用性。先前对双面论点的研究提供了关于中、极端评论相对诊断性的理论见解。有确凿的证据表明，广告中的双面信息可以增强消费者沟通中的来源可信度（eisend 2006；hunt和smith 1987），并可以增强品牌态度（eisend 2006）。这意味着适度的评论比极端的评论更有帮助。

然而，以往对评论的研究为评论的诊断性和有用性提供了有说服力的启示。Schlosser（2005）发现，对于影星收视率适中的电影，片面的观点更可信，对电影的态度也更积极，但对于收视率极端的电影，片面的观点则不可信。

其他关于在线评论的研究提供了评论诊断和评论预测之间关系的见解。Pavlou和Dimoka（2006年）发现，eBay卖家的极端评级比中等评级更有影响力，Forman等人（2008）发现对于书籍来说，适度的评论不如极端的评论有用。一个可能的解释因素是消费者的初始态度。例如，Crowley和Hoyer（1994）发现，当消费者的初始态度是中立或消极的，而不是在其他情况下，双边的论点比单边的积极论点更有说服力。

这些混合的研究结果并不能导致对极端评论或适度评论是否更有帮助的明确预期。这种模棱两可的部分原因可能是观察者认为，

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