微博用户在线口碑中的品牌个性感知研究

摘要：文章以微博为研究在线口碑最新的研究对象，通过对微博数据进行点互信息算法的实证分析，解决了目前在社会网络服务与品牌管理领域的一个新兴问题，即基于微博的在线口碑的品牌个性是怎样的，并为企业提出了管理建议。

关键词：微博；在线口碑；品牌个性

近年来，借助于技术的进步，社会网络服务（Social Networking Services，简称SNS）发展迅速。微博（Microblog）是SNS的代表，自从Twitter的使用，微博日益成为顾客，企业，学者所关注的焦点。由于社会网络服务的特征与功能，我们有理由相信它可能成为口碑传播的新方式并且影响顾客与企业之间的关系，如品牌形象与品牌识别（Bernard J.Jansen & Mimi Zhang，2009）。Davenport和Beck（2002）在探讨了现代社会网络服务在商业领域中的持续作用，并以此为基础上提出了“眼球经济”（Attention Economy）的概念，他们认为在现代社会网络中，品牌都处在吸引顾客关注的竞争之中。在眼球经济中，微博成为顾客与顾客之间，顾客与企业之间沟通的新方式。通过微博简短的留言和评论可以表达情感和态度。因此，有必要将微博作为在线口碑的一种新的形式而加以关注和研究。本研究希望通过对微博内容的分析，探索微博作为在线口碑的新的表现形式，其中所表现出对品牌个性的感知。

一、 相关文献综述

1. 在线口碑。口碑（Word of Mouth，简称WOM）是从一个顾客向另一顾客信息传递的过程（Richins & Root-Shaffer，1988）。在商业领域中，口碑包括了顾客之间相互分享的态度、观点，以及对商业活动、产品、品牌和服务的反应。对于企业而言，口碑的影响是多方面的、层次的而又不容易控制的（Dellarocas，2003）。作为一种信息交流的方式，在线口碑被定义为“由潜在顾客、实际顾客或是以前的顾客产生的针对公司或产品的一些陈述，这些陈述通过互联网很容易被其他人和组织所获得”（Hennig-Thurau，Gwinner，Walsh & Gremle，2004）。

就在线口碑而言，微薄的研究到目前还很少见。Barton（2006）认为微博可以发生在顾客购买决策中也可以发生在购买行为之中。Java，Song，Finin和Tseng（2007）研究了Twitter作为社会网络的拓扑学和地理学特征。因此，微博作为新的信息沟通形式，对于广告、商业和产品的成功有着重要的作用，理解微博的作用对于市场中的各方非常关键（Bernard J.Jansen & Mimi Zhang，2009）。

Bernard J.Jansen和Mimi Zhang（2009）在综合研究在线口碑文献的基础上提出了，微博与品牌关系一般模型。该模型中，微博传递的品牌信息可以影响顾客品牌知识，包括品牌知觉和品牌形象，而品牌知觉也会影响品牌形象的感知。顾客有关品牌的知识（知晓与形象）影响品牌关系中的品牌满意与品牌信任，而品牌满意与品牌信任的高低则影响品牌依恋的产生。品牌依恋则决定了顾客的当前购买行为和未来的购买行为。模型也预期了前置变量品牌知识和顾客购买行为可能存在着直接的作用，模型特别预期了基于微博内容的品牌形象与当前购买行为之间存在相互的作用。

2. 品牌个性。Aaker（1997）将品牌个性定义为“品牌所具有的一系列人类的性格特征”并采用“大五”人类个性量表开发了品牌个性的理论框架。黄胜兵、卢泰宏（2003）在西方研究的基础上提出了中国本土品牌的个性化维度，分别为仁、智、勇、乐、雅。本研究的主要对象是有关中国本土品牌微博中的内容（一般为文字内容），通过对文内容进行内容分析可以获得内容撰写人的对品牌的认知及情感态度，因此，本文采用黄胜兵、卢泰宏（2003）对中国本土品牌个性维度的分类，通过分析微博内容研究品牌个性情况。

二、 研究过程

1. 微博平台选择。我们选择了国内目前用户最多的两个平台（新浪微博与腾讯微博）。新浪微博是中国大陆地区第一个正式使用的微博平台，截止截至2012年12月底新浪注册微薄用户数已超过5亿。腾讯微博由于QQ强大的用户基础，其注册用户也已经超过5亿。鉴于以上两个微博平台在国内的影响力，因此本文选择这两个平台作为研究对象。

2. 品牌选择。本文研究的是微博对于品牌的作用，因此我们需要选择被研究的品牌。我们使用百度搜索，选择了国内有关品牌排行的点击量前三名的网站：福布斯中文网（http：///）、CCTV年中国度品牌榜（/）、中国品牌榜（http：///）作为数据搜索工具，共收集了从2012年10月1日到2012年11月31日为期两个月的数据。由于采集到的微博评论有些是无效的，如对品牌没有实质的描述、微博广告等，我们利用数据挖掘工具火车头数据采集器对数据进行清洗，去除HTML标记，主贴中的广告及其链接，修改乱码，建立起可以使用的文本库。从表2中，可以看出微博中针对奶粉、信息服务、运动服装、肉类加工等行业的评论较多。

（2）研究方法。对于第一和第二问题，由于需研究微博内容的语义问题，将使用信息理论中点互信息。（Pointwise Mutual Information，简称PMI）算法开展研究。Turney（2002）发展了PMI算法用以计算两个词之间的点互信息（称为SO-PMI算法，如公式1），该算法通过计算文本中抽取的关键词和种子词（Excellent，Poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别。在公式（1）中P（Word1&Word2）是Word1和Word2的在同一文本中同现概率，p（word1）和p（word2）是word1和word2同一文本分别出现的概率。如果两个词在统计意义上是相互独立的则概率为1，其取对数后值为0；如果两个词有强联系，则可以算出两个词之间的相对距离。

PMI（Word1，Word2）=log2■（1）

（3）品牌个性描述语。以上点互信息算法可以帮助我们了解品牌个性与微博内容的联系。因为我们选择的是中国自有品牌，因此我们采用黄胜兵，卢泰宏（2003）本土品牌个性化的维度。在中文里有很多可以表示“仁、智、勇、乐、雅”的词语，因此，我们需要建立语义分析编码表，尽可能包含具有以上五个维度语义的词汇。为此，我们按照内容分析法的规则进行分析。首先选择分析单元，由于微博内容语言较少，我们将分析单元设定为短句。第二步是建立分类，就是将数据中有关品牌个性的描述进行归类，比如微博中有的认为海尔电视“智能”、有的认为“聪明”、还有的认为“先进”，基于语义的内涵我们都将它们归为“智”。建立分类的前提是制定编码规则，培训编码人员，然后进行编码人员的前测，在编码分类后还要进行信度的检测，这样做的目的是保证，不同的编码者对分析单位所属类目的意见应有一致性（孙瑞英，2005）。

在本研究中我们选择8名市场营销专业的博士研究生作为编码员，其中2人作为前测编码员，6人为编码员。首先，前测编码人员利用《现代汉语大词典》、《近义词词典》、《现代汉语词频词典》选择与“仁、智、勇、乐、雅”相近的词汇，生成词汇编码表；其次，编码人员利用编码表随机选择600条评论进行编码测试，将测试结果反馈给前测编码员，进行词汇调整（增加了5个词汇减去12个词汇）并修正编码表；最后，编码员利用编码表进行编码，生成最终的词汇编码表（表3），结果表明采用这种方法的编码可靠性较高（Cohen"s k=0.85）。

（4）数据加工。利用计算机对中文文本进行语义分析，首先要对文本数据进行分词处理，分词是整个语义分析中非常重要的一步，分词的正确与否直接关系到文本分类的准确率。本研究选择了中国科学院ICTCLAS分词工具，其分词准确率达到96%以上。其次，将分词处理后。使用ICTCLAS工具对文本数据进行词性标注，标注后重新入库。第三，利用自动抽取句子的SBGA系统，抽取同时含有品牌名称与品牌形容词（或近义词，如表2）的句子，并排除包含“不”、“否”、“非”、“不是”、“不好”等否定词语的句子。如表4，其中评论句子总数是指包含有品牌个性形容词的有效句子数。

（5）品牌PMI值计算。我们将（1）式的算法进行改进，对于某一品牌B和品牌个性P，我们将PMI方法简化，可以利用数据中既包含B又包含P的比例来计算，那么这一品牌在品牌个性P上的相对位置就可以表示为式（2）， Yp是品牌个性P上各个品牌的均值。

SB，P=■（2）

经过标准化后可得式（3），S的修正值S"。设其最高值为50，最低值为-50。

S′B，P=SB，P-■（3）

从表5中我们可以了解到相互竞争的品牌在微博用户中的品牌个性，比如李宁与其主要竞争对手安踏、特步和361度。在用户感知到的五种品牌个性中，其PMI值虽然均未有处在第一位的，但五种个性比较均匀。这说明在用户的心中，李宁的运动品牌是一个比较中庸的品牌，其产品没有突出某一种个性。而其它品牌相对于李宁而言处于追赶者的地位，因此他们会突出将品牌的某一个性，以此吸引顾客。

4. 讨论。研究中，我们使用了新的方法——点互信息的算法，通过计算微博中同一句话中，两个词语之间的相对距离，以此判定微博发言人的情感倾向。这种方法全完不同于以往营销学中使用的方法。我们认为传统的营销学研究方法如实验法和调查问卷法，都很难在互联网中使用。而对二手数据的分析方法，能较好的展现网络中营销学的本质问题。在研究中，我们只是静态的研究了顾客心中的品牌个性的感知，没有对品牌个性感知的变化进行动态的探讨。特别对于一些发生了重大事件的品牌，如双汇、蒙牛。动态的考察顾客的品牌个性感知对于实践领域有着更重大的实践意义。

三、 结论

1. 研究结论。本研究中利用微博用户的在线口碑，使用点互信息的方法和品牌个性维度，从微博的内容中挖掘出顾客对品牌个性的感知，从证实了微博内容确实包含了顾客对品牌个性的感知。

2. 管理建议。通过本研究，我们发现微博日益成为顾客之间，顾客与品牌之间沟通的纽带。而且由于微博高度实时性、高度的草根性与高度的开放性，对品牌管理产生了巨大的挑战。我们建议：第一，企业应尽早建立自己的品牌微博，积极参与到顾客的互动中；第二，要利用微博中的意见领袖和被关注众多的用户，传播品牌信息；第三，加强事件中微博的应急与处理机制和策略的研究与制定。

参考文献：

1. 王海忠，于春玲，赵平.品牌资产的消费者模式与产品市场产出模式的关系.管理世界，2006，（1）：106-119.

2. 孙瑞英.网络数据内容分析研究.图书馆学研究，2005，（5）：35-39.

3. 李纲，甘停，寇广增.基于文本情感分类的网络推手识别.图书情报工作，2010，54（8）：77-80.

4. Bernard J. Jansen & Mimi Zhang. Twitter Power： Tweets as Electronic Word of Mouth， Journal of the American Society for Information Science and Technology，2009，60（11）：2169-2188.

5. Richins， M.L.， & Root-Shaffer， T. The role of involvement and opinion leadership in consumer word-of-mouth： An implicit model made explicit，Advances in Consumer Research，1988，（15）：32-36.

6. Dellarocas， C. The digitization of word- of-mouth： Promise and challenges of online reputation systems， Management Science，2003，49（10）：1407-1424.

7. Duana，W.， Gub， B.， &Whinston， A.B. Do online reviews matter？-An empirical investigation of panel data， Decision Support Systems，2008，45（3）：1007-1016.

基金项目：上海财经大学研究生创新基金项目“消费者困境与品牌态度决策：基于网络推手信息和品牌奇观的研究”（项目号：CXJJ-2011-321）；教育部人文社会科学研究基金青年项目“品牌社群关系网络的密度、中心性和联结强度研究”（项目号：09YJC630079）；上海财经大学研究生创新基金（项目号：CXJJ-2011-317）。

作者简介：潘洪涛，上海财经大学国际工商管理学院博士生；李叶，上海财经大学国际工商管理学院博士生。

收稿日期：2013-03-28。