Examining the helpfulness of online customer reviews based on review related factors: The moderating effect of product type

Abstract

At the present time, the widespread use of the Internet contributes to human life in a variety of areas. Humans can benefit from Internet to acquire information about any subject. For instance, a customer can take advantage of online resources in the information search phase of buying decision process for a product. During the information search process, humans can prefer to read online customer reviews. Online customer reviews are presented by many websites such as retail websites, brand websites, review websites discussion forums and blogs. The helpfulness of online reviews to readers can also help their purchase decisions. Therefore, review helpfulness appears as an important concept to evaluate the effectiveness of online reviews. Based on Elaboration Likelihood Model (ELM) and Heuristic Systematic Model (HSM), this thesis focuses on the factors in online reviews that can influence review helpfulness. The central route of ELM and the systematic view of HSM are represented by review related factors which are rating, length, image count, polarity, subjectivity, informativeness, and emotionality of reviews. Here, review emotionality includes Plutchik's (1980) emotion dimensions (anger, anticipation, disgust, fear, joy, sadness, surprise, and trust). Reviewer credibility represents the peripheral route of ELM and the heuristic view of HSM. This thesis aims to discover the influential factors on review helpfulness. It is also examined how the effects of these factors change according to product type (experience vs. search goods). 1,673 online customer reviews are collected from Amazon.com, and are tested with negative binomial regression analysis. Before regression analysis, this thesis implements various analyses to measure some variables of the research model. Sentiment analysis is applied to measure review polarity and review subjectivity. An existing lexicon is also utilized to evaluate review emotionality. Feature extraction operation is used to assess review informativeness in this thesis. The results show that rating, length, image count, polarity, anger, fear, joy, and trust in online reviews affect review helpfulness positively while subjectivity, informativeness, anticipation, sadness, and surprise in online reviews negatively influence review helpfulness. Furthermore, review length, image count, review subjectivity, review informativeness and sadness have greater impacts on review helpfulness for experience goods than for search goods. Disgust and joy in reviews have greater effects on review helpfulness for search goods than for experience goods.

Günümüzde internetin yaygın kullanımı insanların hayatına çeşitli alanlarda katkı sağlamaktadır. İnsanlar herhangi bir konu hakkında bilgi sahibi olmak için internetten faydalanabilirler. Örneğin; bir müşteri, bir ürünü satın alma sürecinin bilgi arama aşamasındayken çevrimiçi kaynaklardan yararlanabilir. Bilgi arama süreci sırasında çevrimiçi müşteri yorumlarını okumayı tercih edebilir. Çünkü bu yorumlar, bu ürünü daha önce satın almış insanların ürünle ilgili deneyimlerini barındırır. Bu çevrimiçi müşteri yorumları perakendecilerin siteleri, markaların siteleri, yorum siteleri, tartışma forumları ve bloglar gibi birçok websitesi tarafından insanlara sunulur. Çevrimiçi yorumlar okuyucularına yarar sağlayabilirse, bu durum bu okuyucuların satın alma kararlarına da yardımcı olabilir. Çevrimiçi müşteri yorumu sunan birçok websitesi okuyucularının çevrimiçi yorumları yararlılıkları açısından değerlendirebilmeleri için olanak sunar. Okuyucular, her yorum için yorumun kendileri için yararlı olup olmamasına göre oy kullanabilirler. Ayrıca kullanıcılarına oy verme imkanı sunan siteler, her yorum için o yorumu kaç kişinin yararlı bulduğunu da sunmaktadır. Yorumların kullanıcılara yardımcı olup olmaması durumu, özellikle kullanıcıların satın alma kararlarında etkili olabilir. Bu nedenle firmaların yorum yararlılığını etkileyen faktörleri anlaması, müşterilerine daha faydalı yorumlar sunmalarını sağlayabilir. Bu yüzden yorumun yararlılığı, çevrimiçi yorumların etkinliğini değerlendirmede önemli bir kavram olarak ortaya çıkar. Çevrimiçi müşteri yorumları bağlamında sıklıkla kullanılan ve insanların bilgiyi iki ayrı yolla işlediğini savunan İkili İşlem Modelleri (Dual-Process Models) bu tezde de benimsenmiştir. Spesifik olarak Ayrıntılı İnceleme Olasılığı Modeli (Elaboration Likelihood Model) ve Sezgisel-Sistematik Bilgi İşleme Modeli'ne (Heuristic Systematic Model) dayanan bu tez, yorum yararlılığını etkileyebilecek çevrimiçi müşteri yorumları faktörlerine odaklanmaktadır. Günümüzde birçok websitesi kullanıcılarına yorum yazabilme imkanı sunduğundan, kullanıcılar ürün deneyimleriyle ilgili düşüncelerini belirterek diğer kullanıcılara bilgi verebilir ve bu deneyimle ilgili bir derecelendirme yapabilirler. Ayrıca sadece yazılı bir ifadenin yanı sıra, yorumla birlikte görsel içerikler de paylaşabilirler. Bu tezde, yüksek seviyede bilişsel çaba gerektiren Ayrıntılı İnceleme Olasılığı Modeli'nin merkezi rotası ve Sezgisel-Sistematik Bilgi İşleme Modeli'nin sistematik görüşü yorumla ilişkili faktörler tarafından temsil edilmektedir. Yorumun derecesi, uzunluğu, resim sayısı, polaritesi, öznelliği, bilgilendiriciliği ve duygusallığı yorumla ilgili faktörleri oluşturmaktadır. Yorumun duygusallığı kavramı Plutchik'in (1980) duygu boyutlarını (öfke, beklenti, iğrenme, korku, sevinç, üzüntü, şaşkınlık ve güven) içermektedir. Ayrıca buradaki polarite kavramı, yorumun negatif, pozitif ve nötr yargılar içermesiyle ilgili bir kavramdır. Düşük seviyede bilişsel çaba gerektiren Ayrıntılı İnceleme Olasılığı Modeli'nin çevresel rotası ve Sezgisel-Sistematik Bilgi İşleme Modeli'nin sezgisel görüşü ise yorumcunun güvenilirliği ile temsil edilmektedir. Bu tez, yorum yararlılığı üzerinde etkili faktörleri keşfetmeyi amaçlamaktadır. Yalnızca yorumda yazılanların değil, kimin yorumu yazdığının da önemli olabileceği düşünüldüğünden yorumla ilişkili faktörlerin yanı sıra yorumcuyla ilişkili bir faktöre de odaklanılmıştır. Literatürde yorumların duygusallığına ve bilgilendiriciliğine aynı anda odaklanan bir çalışmanın eksikliği olduğundan, bu tezle özellikle bu eksikliği gidermek amaçlanmaktadır. Ayrıca bu çalışmada, hem yorumla hem yorumcuyla ilişkili olan faktörlerin etkilerinin ürün türlerine (deneyimsel ve araştırma ürünleri) göre nasıl değiştiği de incelenmektedir. Bu açıdan da literatüre katkı sağlamak amaçlanmaktadır. Bu tezde yorumun bilgilendiriciliğini değerlendirebilmek için Taylor ve arkadaşlarının (1997) bilgi işaretlerinden yararlanılmıştır. Bu işaretler, 30 adet bilgi türünü kapsamaktadır. Bu yüzden bilgi türlerinin hangilerinin insanlar için daha ön planda olduğunu anlamak adına bir ön çalışma yapılmış ve bu amaca uygun bir anket oluşturulmuştur. Amazon Mechanical Turk vasıtasıyla dağıtılan anketi 107 kişi cevaplamıştır. Bu anketin sonucunda 30 adet bilgi işaretinden 11 tanesi katılımcılar tarafından daha önemli bulundukları için seçilmiştir ve yorum bilgilendiriciliğinin hesaplanması için bu işaretlerden faydalanılmıştır. Ayrıca bu anketle çevrimiçi yorumları inceleyen insanların, hangi yorumları okumayı tercih ettiklerini öğrenmek de amaçlanmıştır. İnsanlar çevrimiçi perakende sitelerinde, çevrimiçi yorumları güncelliklerine veya popülerliklerine göre okumayı tercih edebilirler. Yine birçok websitesi insanlara bu imkanı sağlamaktadır. Bunun sonucunda ise popüler yorumlardan oluşan bir veri seti oluşturulmasında karar kılınmıştır. Veri kaynağı olarak Amazon.com tercih edilmiştir. Ürün türü belirleme aşamasında ise Nielsen raporlarından yararlanılmıştır. Bu raporlara göre en çok satış yapılan ürün kategorileri incelenmiştir, giyim ve elektronik ürün kategorileri bunlar arasındadır. Veri kaynağı olan Amazon.com sitesinde bu kategorilerin en çok satan ürünleri incelenip; sonucunda deneyimsel ürün olarak ayakkabılar, araştırma ürünü olarak ise kulaklıklar seçilmiştir. Amazon.com aracılığıyla 1,673 çevrimiçi müşteri yorumu toplanmıştır ve bu yorumların 859 tanesi kulaklık, 814 tanesi ayakkabı kategorisinden ürün yorumlarını içermektedir. Bu yorumlar negatif binomiyal regresyon ile analiz edilmektedir. Fakat yorumcunun güvenilirliği değişkeni, veri setinde yeterli oranda değişmediğinden analize dahil edilememiştir. Ayrıca regresyon analizine geçmeden önce araştırma modelindeki bazı değişkenleri ölçebilmek için çeşitli analizler uygulanmıştır. Yorumların polaritesini ve öznelliğini ölçebilmek için duygu analizine başvurulmuştur; bir Python kütüphanesi olan TextBlob yardımıyla yorumların polarite ve öznellik değerleri hesaplanmıştır. Yorumların duygusallığını ölçmek için ise hazır bir sözlük kullanılmıştır. Bu sözlük yardımıyla her yorumun, hangi duyguları hangi oranda barındırdığı hesaplanmıştır. Son olarak yorumların bilgilendiriciliğini değerlendirmek için özellik çıkarımı işleminden yararlanılmıştır. Bu işlem sayesinde yorumlardaki ürün özellikleri belirlenmiş, ardından bu özellikler, Taylor ve arkadaşlarının bilgi işaretlerine göre sınıflandırılmıştır. Yani ürün özelliklerinin hangi bilgi türüyle eşleştiği belirlenmiştir. Bu aşamalardan sonra negatif binomiyal regresyon analizine başvurulmuştur. Regresyon analizi sonuçlarına göre; yorumun derecesi, uzunluğu, resim sayısı, polaritesi, yorumlardaki öfke, korku, sevinç ve güven duyguları yorum yararlılığını pozitif olarak etkileyen faktörlerdir. Yorumun öznelliği, bilgilendiriciliği, yorumlardaki beklenti, üzüntü ve şaşkınlık duyguları ise yorum yararlılığını negatif olarak etkilemektedir. İğrenme duygusunun ise yorum yararlılığı üzerinde önemli derecede bir etkisine rastlanamamıştır. Ayrıca araştırma modelindeki değişkenlerin ürün türüyle etkileşimlerine bakıldığında ise yorum derecesi, yorum kutupsallığı, öfke, beklenti, korku, şaşkınlık ve güven duygularının yorumun yararlılığı üzerinde önemli bir etkileri gözlemlenememiştir. Yorum uzunluğu, resim sayısı, yorumun öznelliği, yorumun bilgilendiriciliği ve yorumlardaki üzüntü duygusu, deneyimsel ürünler için yorum yararlılığı üzerinde araştırma ürünlerine göre daha fazla etkiye sahiptir. Yorumlardaki iğrenme ve sevinç duyguları ise araştırma ürünleri için yorum yararlılığını deneyimsel ürünlere kıyasla daha fazla etkilemektedir. Ayrıca yorumcuya ilişkin belirlenen yorumcu güvenilirliği faktörü analize dahil edilemediğinden Ayrıntılı İnceleme Olasılığı Modeli'nin çevresel rotası ile Sezgisel-Sistematik Bilgi İşleme Modeli'nin sezgisel görüşünü temsil eden bu faktör değerlendirilememiştir. Fakat bu tez, Ayrıntılı İnceleme Olasılığı Modeli'nin merkezi rotası ile Sezgisel-Sistematik Bilgi İşleme Modeli'nin sistematik görüşünü temsil eden faktörleri ayrıntılı bir şekilde ele almıştır ve yorumla ilişkili olan yorum yararlılığında etkili faktörlere ışık tutmaktadır. Araştırma sonuçlarına göre firmalar müşterilerine daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlamak adına websitelerinde çeşitli düzenlemeler yapabilirler. Örneğin; firmalar, müşterileri için daha yararlı olabilecek yorumları ön plana çıkarabilirler. Bir satın alma işlemi gerçekleştirmiş müşterilerini yorumları inceleyen insanlar için yararlı olacak yorumlar yazmaya teşvik edebilirler. Bu araştırma sonuçlarına göre yorum yararlılığında etkili faktörleri düşünerek onlara rehberlik edebilirler.