Resumen

Para ayudar en la filtración y clasificación de mensajes de reseñas masivas, este documento intenta examinar los determinantes de la atracción y utilidad de las reseñas. Nuestro análisis divide el proceso de lectura de los consumidores en etapas de notificación y comprensión, y considera el impacto de la información explícita e implícita en la atracción y utilidad de las reseñas. Se recopilaron 633 reseñas de productos en línea de Amazon China. Se emplea un enfoque de método mixto para probar el modelo conceptual propuesto para examinar los factores influyentes en la atracción y utilidad de las reseñas. Los resultados empíricos muestran que las reseñas con extremos negativos, más palabras y un rango de revisor más alto obtienen más atracción fácilmente, y las reseñas con extremos negativos, rango de revisor más alto, propiedad subjetiva mixta y sentimiento mixto parecen ser más útiles. Los hallazgos de la investigación proporcionan ideas importantes que ayudarán a las empresas en línea a alentar a los

• Materias:Ecuación pseudoparabólica Dimensión fractal Virus informático Redes dinámicas Sistemas diferenciales
• Subjects:Pseudoparabolic equation Fractal dimension Computer virus Dynamic networks Differential systems
• Palabras claves:Filtrado; Clasificación; Atracción de reseñas; Utilidad de reseñas; Reseñas de productos en línea; Factores que influyen
• Keywords:Filtering; Sorting; Review attraction; Review helpfulness; Online product reviews; Influencing factors