| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.1.1 3G时代互联网使用人群规模迅速增长 | 第13页 |
| 1.1.2 网络购物和支付成为商务应用类的主流 | 第13-14页 |
| 1.1.3 消费者热衷于在线分享和依赖商品口碑信息 | 第14页 |
| 1.1.4 网络口碑成为具有高度研究价值的课题 | 第14-15页 |
| 1.2 研究问题 | 第15-18页 |
| 1.2.1 研究动机 | 第15-16页 |
| 1.2.2 现有研究的成果与不足 | 第16-17页 |
| 1.2.3 本文的研究目标与创新点 | 第17-18页 |
| 1.3 研究方法和技术路线 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究方法的选择 | 第18页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第18-20页 |
| 1.4 研究流程 | 第20-22页 |
| 第2章 关于口碑研究的文献综述 | 第22-61页 |
| 2.1 网络口碑概念界定 | 第22-29页 |
| 2.1.1 口碑概念 | 第22-24页 |
| 2.1.2 网络口碑概念 | 第24-26页 |
| 2.1.3 网络口碑与传统口碑的比较 | 第26-28页 |
| 2.1.4 网络口碑与在线产品信息的比较 | 第28-29页 |
| 2.2 网络口碑的分类 | 第29-30页 |
| 2.3 消费者发布网络口碑的动机 | 第30-36页 |
| 2.3.1 社会交换理论 | 第30-31页 |
| 2.3.2 社会认知理论 | 第31-32页 |
| 2.3.3 传统环境下口碑传播的动机 | 第32-34页 |
| 2.3.4 网络环境下口碑传播的动机 | 第34-36页 |
| 2.4 网络口碑的前提和后果 | 第36-46页 |
| 2.4.1 网络口碑前提(Antecedent)的相关研究 | 第36-37页 |
| 2.4.2 网络口碑后果(Consequence)的相关研究 | 第37-40页 |
| 2.4.3 其他网络口碑重要文献汇总 | 第40-46页 |
| 2.5 网络口碑的测量方式 | 第46-51页 |
| 2.5.1 口碑数量(Volume) | 第46-48页 |
| 2.5.2 口碑评分(Valence) | 第48-50页 |
| 2.5.3 负面点评率 | 第50页 |
| 2.5.4 其他网络口碑测量方式 | 第50-51页 |
| 2.6 娱乐行业网络口碑相关研究 | 第51-57页 |
| 2.6.1 餐饮业网络口碑相关研究 | 第51-52页 |
| 2.6.2 电影业网络口碑的研究 | 第52-54页 |
| 2.6.3 娱乐行业网络口碑研究汇总 | 第54-57页 |
| 2.7 商家绩效指标 | 第57-60页 |
| 2.7.1 关注度 | 第57-58页 |
| 2.7.2 消费意愿 | 第58-60页 |
| 2.8 本章小结 | 第60-61页 |
| 第3章 研究框架及研究假设 | 第61-72页 |
| 3.1 研究框架的提出 | 第61-62页 |
| 3.2 研究框架的阐释和假设提出 | 第62-70页 |
| 3.2.1 口碑数量对消费者行为的影响 | 第62-64页 |
| 3.2.2 口碑评分对于消费者行为的影响 | 第64-66页 |
| 3.2.3 负面点评比例对于消费者行为的影响 | 第66-67页 |
| 3.2.4 价格的调节作用 | 第67-70页 |
| 3.3 本章小结 | 第70-72页 |
| 第4章 数据收集与整理 | 第72-89页 |
| 4.1 研究数据的采集 | 第72-82页 |
| 4.1.1 数据采集工具 | 第72-73页 |
| 4.1.2 数据采集过程 | 第73-80页 |
| 4.1.3 数据抓取样本的确定 | 第80-82页 |
| 4.2 数据的变量描述 | 第82-86页 |
| 4.2.1 网络口碑数量的度量——在线点评数量 | 第82页 |
| 4.2.2 消费者关注度的度量——页面浏览量 | 第82-83页 |
| 4.2.3 消费意愿的度量——收藏量 | 第83页 |
| 4.2.4 客流量的度量——签到量 | 第83-84页 |
| 4.2.5 口碑态度的度量——“评分”和“负面口碑” | 第84页 |
| 4.2.6 人均消费价格 | 第84-85页 |
| 4.2.7 图片数量 | 第85-86页 |
| 4.3 变量汇总 | 第86-88页 |
| 4.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 数据分析与假设验证 | 第89-112页 |
| 5.1 研究一——网络口碑数量、评分和负面口碑的比例对消费者在线行为的影响研究 | 第89-93页 |
| 5.1.1 页面浏览量回归模型 | 第89-90页 |
| 5.1.2 收藏量回归模型 | 第90-92页 |
| 5.1.3 签到量回归模型 | 第92-93页 |
| 5.2 研究二——价格对消费者在线行为的调节作用研究 | 第93-108页 |
| 5.2.1 低档餐厅的页面浏览量回归模型 | 第94-96页 |
| 5.2.2 低档餐厅的收藏量回归模型 | 第96-98页 |
| 5.2.3 低档餐厅的签到量回归模型 | 第98-99页 |
| 5.2.4 中档餐厅的页面浏览量回归模型 | 第99-101页 |
| 5.2.5 中档餐厅的收藏量回归模型 | 第101-102页 |
| 5.2.6 中档餐厅的签到量回归模型 | 第102-104页 |
| 5.2.7 高档餐厅的页面浏览量回归模型 | 第104-105页 |
| 5.2.8 高档餐厅的收藏量回归模型 | 第105-107页 |
| 5.2.9 高档餐厅的签到量回归模型 | 第107-108页 |
| 5.3 结果汇总 | 第108-109页 |
| 5.4 结果讨论 | 第109-111页 |
| 5.4.1 网络口碑数量 | 第109-110页 |
| 5.4.2 网络口碑评分 | 第110页 |
| 5.4.3 负面网络口碑比例 | 第110页 |
| 5.4.4 价格的调节作用 | 第110-111页 |
| 5.5 本章小结 | 第111-112页 |
| 第6章 结论 | 第112-119页 |
| 6.1 研究发现总结 | 第112-113页 |
| 6.2 创新点与理论贡献 | 第113-115页 |
| 6.3 管理实践建议 | 第115-117页 |
| 6.4 研究局限与未来展望 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-130页 |
| 附录1 第三方点评网站介绍 | 第130-147页 |
| 1.1 第三方点评网站 | 第130-137页 |
| 1.1.1 国外第三方点评网站 | 第130-133页 |
| 1.1.2 国内第三方点评网站 | 第133-136页 |
| 1.1.3 第三方点评网站的特性 | 第136-137页 |
| 1.2 大众点评网作为研究对象 | 第137-147页 |
| 1.2.1 大众点评网简介 | 第137-138页 |
| 1.2.2 大众点评网发展历程 | 第138-139页 |
| 1.2.3 大众点评网的受众分析 | 第139页 |
| 1.2.4 大众点评网的影响力分析 | 第139-140页 |
| 1.2.5 大众点评网的运营分析 | 第140-143页 |
| 1.2.6 大众点评网的诚信管理 | 第143-144页 |
| 1.2.7 大众点评网的商家内容分析 | 第144-147页 |
| 附录2 大众点评网数据描述性统计结果 | 第147-164页 |
| 2.1 城市的描述性统计 | 第147-148页 |
| 2.2 页面浏览量的描述性统计 | 第148-150页 |
| 2.3 网络口碑数量的描述性统计 | 第150-153页 |
| 2.4 餐厅人均消费价格的描述性统计 | 第153-155页 |
| 2.5 餐厅签到量的描述性统计 | 第155-158页 |
| 2.6 餐厅收藏量的描述性统计 | 第158-160页 |
| 2.7 图片数量的描述性统计 | 第160-164页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第164页 |
