2026年3月18日下午18：00，中国营销工程与创新研究中心 (以下简称“MEI”) 2025-2026年第二学期第3次研讨会 (以下简称“Seminar”) 在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由裴珈悦研读文章《Starting Positive: The Impact ofSelf-Presentation Concerns on Consumer Reviews》。

　　一、研究引入

　　消费者发布口碑的意愿(尤其是发布负面口碑的意愿)会不会因为其既往评价数量的不同发生系统性变化?换言之，为什么新手更可能压住差评不发，而老手更敢于表达负面体验?

　　一、研究问题

　　1. 研究背景

　　在线评论：在线评论是消费者做出购买决策、选择商家和消费体验时的重要信息来源 。随着消费者对评论依赖程度的加深，学术界开始关注在线评分是否是一个客观、无偏的信息来源 。

　　“过度正面”问题：大量实证研究表明，在线评分分布严重左偏，即绝大多数评分是4星或5星。这引发了学界和业界的共同担忧：在线评分是否还是一个客观、公正的信息源?如果评论普遍过于乐观，它们就无法准确反映真实的消费体验，从而误导消费者，长期也会损害平台自身的公信力。

　　现有解释：学者从评论者社会动机出发，发现其有通过展示“能力”来塑造形象的倾向，但这不足以完全解释偏差。

　　识别缺口：对另一个同等重要的社会维度——“温暖”——的关注严重缺失。尤其在陌生人在线的社交环境中，“温暖”优先性可能更突出。

　　2. 研究问题

　　本研究旨在探讨评论者的自我表现策略(尤其是对“热情”形象的维护)如何影响其发帖行为。具体而言，研究聚焦于以下核心问题：

　　评论者是否会因为担心被视为“缺乏温暖”而避免在评论历史早期发布负面评论?

　　评论者的自我呈现(self-presentation)顾虑，会如何影响他们在在线平台上发布评论的行为(尤其是负面评论)?

　　二、文献综述

　　1. 理论框架1：为避免被视为缺乏温暖而进行的策略性自我呈现

　　在社会互动中，人们常常会有意影响他人对自己的看法，这类通过选择性呈现或克制表达来塑造形象的行为，被称为策略性自我呈现(strategic self-presentation)。

　　从动机上看，策略性自我呈现大体可以分为两类：

　　·一类是“获取型”，强调通过积极调整行为来赢得认同;

　　·另一类是“防御型”，强调避免可能引发反感或负面评价的行为。

　　多重受众问题：在线社交与公开表达中，防御型策略更容易被激活，其中一个重要原因是个体往往同时面对多个不同群体的受众。由于受众的期待并不一致，什么样的表达才算合适更难判断，于是人们更可能选择降低风险的方式来呈现自己。

　　在防御型自我呈现中，一个常见策略是限制在公共场合表达的内容，以减少被他人否定评价的可能。具体到线上评价情境，研究发现，当评价者刚加入评价社区、资历尚浅时，更可能采取“保持沉默”的方式，减少发布负面评价的频率。其核心目的在于降低因负面评价而被他人解读为缺乏温暖的风险。

　　2. 理论框架2：自我呈现顾虑与产品评价

　　前提：在评价与推荐行为中，消费者不仅是在表达对产品的看法，也在向他人传递“我是谁”。

　　(1)过去的研究

　　发布评价常常具有自我呈现功能：通过分享体验、给出判断，评价者可能希望被视为更懂产品、更有品位，从而获得积极的自我评价与外界认可。因此，当展示能力与专业性的动机更强时，人们往往更愿意在网上发布评价。

　　(2)本研究的突破

　　既有研究往往默认评价者主要在意能力形象，因为能力与可信度之间存在紧密联系。然而，社会心理学研究指出，在与陌生人互动时，人们通常会优先关注温暖而非能力。在线评价平台本质上也是社交场域：个人主页、点赞与互动等机制会放大社会评价的存在感。

　　因此，评价者除了关心自己是否显得专业，也会在意自己是否显得友善、可信与有善意。这样的温暖形象顾虑，会以动态、可观察的方式影响评价者愿意分享的内容与表达方式。

　　3. 理论框架3：早期更倾向正面：负面评价发布概率的变化

　　在在线评价平台上，负面信息往往比正面信息更能影响他人的判断，也更容易被注意到。与此同时，现实中的社交环境通常以正向信息为主，因此当个体发布负面评价时，更可能被视为偏离常态的信号，从而引发对其印象的额外解读。

　　基于这一背景，研究提出：当评价者刚加入平台且预期未来还会持续使用平台时，会更在意其他用户如何看待自己。因此，他们不会希望自己显得与众不同，也不愿因发布负面评价而冒着给人留下冷漠印象的风险。所以，在初期，他们会限制自己选择分享的负面(而非正面)体验，以避免被认为缺乏热情。

　　随着评论数量的累积，单条新增评论在向他人传递信息方面的边际影响逐渐减弱，从而提高了评论者发布负面评论的可能性。

　　因此，随着评论者发布评论数量的增加，其评分将呈现出一种负向趋势。当评论者在个人主页上已积累了相当数量的评分后，这一负向趋势有理由趋于平缓。

　　四、实验概述

　　1.实验1

　　(1)目的​

　　通过使用来自Yelp和TripAdvisor的真实世界数据，检验评论者的评分是否会在其累积更多评论时表现出负向趋势。​

　　(2)实验设计​

　　·Yelp数据： 对1245名至少发布了20条评论(共计24900条评分)的评论者，使用固定效应有序逻辑回归模型进行分析。因变量是星级评分(1-5星)，自变量是评论者已发布的先前评分数量。

　　·TripAdvisor数据： 对4046名点评过一家大型中西部连锁酒店、且至少拥有20条总评分(共计80920条评论)的评论者，采用了相同的建模方法进行分析。(3)方法​

　　·Yelp： 数据于2021年3月从Yelp学术数据集中下载，包含自2004年平台推出以来评论者发布的所有评分。每个评论者的评分都根据时间戳进行了顺序排列。控制变量包括距首次评论的天数、商家类型、州和年份。

　　·TripAdvisor： 对于一家拥有11,215条评论的大型中西部连锁酒店，提取了所有个人资料中关联了至少20条评分的评论者的前20条评论，并记录了每条评论的顺序、年份和星级评分。

　　(4)数据结果

　　·Yelp： 对于前20条评论，发现“先前评分数量”存在显著的负向系数(b = -0.0074, p = .026)。这表明，每增加10条评论，给出更高评分的可能性降低约7.1%。对于所有评分，则呈现一种曲线关系(一次项 b = -0.0049, p = .032;二次项 b² = 0.0001, p = .017)，显示该负面趋势在积累大量评论后会减弱。

　　·TripAdvisor： 结果得到复现，也存在显著的负向系数(b = -0.0063, p = .001)。

　　(5)结论

　　与预期一致，评论者在他们的评论历史早期更不愿意发布负面评价，从而导致在评论者层面出现评分下降的趋势，且该趋势在积累大量评论后会减弱。

　　2.实验2

　　(1)目的​

　　研究2旨在检验评分下降趋势是由评论者早期不愿发布负面评论所驱动，还是由他们随时间推移评价体验的标准发生变化所驱动。​

　　(2)实验设计​

　　324名本科商科学生(59%为男性;平均年龄 = 20，标准差 = 1.79)参与了一项2(效价：正面 vs. 负面)× 2(先前评论数：少 [2条] vs. 多 [22条])的组间实验设计。

　　(3)方法​

　　参与者被要求想象自己加入了一个类似于Yelp的大学专属在线评分社区。他们首先设置个人资料并创建一个独特的用户名。

　　接着，参与者回忆并简要描述一次在大学周边发生的、正面或负面的餐厅用餐体验。有三名无法完成此任务的受访者被排除。

　　然后，参与者想象自己已经在该平台上发布了2条(“少”条件)或22条(“多”条件)评论，这使得当前要进行的评分成为他们的第3条或第23条评论。他们看到一张显示其先前评论数量的个人资料图片。

　　参与者报告了他们发布关于所回忆体验的评论的可能性(1=“极不可能” 到 7=“极有可能”)，以及他们愿意给该体验的评分(1到5星)。

　　(4)数据结果

　　·发布可能性： 出现了显著的交互效应(F(1,317) = 5.87, p = .016)。对于负面体验，在“少评论”后的发布可能性(M = 3.24, SD = 1.80)低于“多评论”后(M = 3.88, SD = 1.81; p = .024)。对于正面体验，在“少评论”(M = 5.04)和“多评论”(M = 4.72; p = .248)之间没有发现差异。

　　·评分： 只有效价影响了评分(正面：M = 4.57;负面：M = 2.20; p < .001)。先前评论的数量没有影响(p = .384)。

　　(5)结论

　　评分下降趋势是由评论者早期不愿发布负面评论所驱动，而不是由他们评价体验的方式发生变化所驱动。评论者不会基于其评论数量的多少而对体验给出不同的评分。

　　3.实验3

　　(1)目的​

　　检验不愿发布负面评论的倾向是否取决于与特定受众分享的评论数量，从而为自我呈现解释提供支持。​

　　(2)实验设计​

　　603名MTurk受访者(49%为男性;平均年龄 = 42，标准差 = 12.88)参与。5名无法回忆起两星体验的受访者被排除，剩下598名受访者。

　　(3)方法​

　　首先，受访者回忆并描述了一次他们认为值得在五星量表中打两星的餐厅体验。

　　受访者被要求想象自己已加入一个名为Yum的、在其家乡运营的评论平台，然后为个人资料选择一个用户名和风格化头像。

　　参与者会看到一个个人资料预览，显示他们已经发布了1条(“少评论”条件)或18条(“多评论”条件)评论，这使得本次焦点评论成为他们的第2条或第19条评论。

　　在第三个条件(“多评论-不同平台”)中，受访者被告知他们已在Yum上完成了17条评论，但最近搬到了一个新城市，并加入了一个名为JustEat的新评论平台，目前在该新平台只发布了1条评论。

　　他们的焦点评论将是其总计第19条评论，但只是在JustEat上的第2条。在此条件下，受访者为JustEat平台选择一个新的用户名和风格化头像。

　　然后，询问受访者在当前评论网站(“少”和“多”条件对应Yum，“多评论-不同平台”条件对应JustEat)上发布对回忆体验的评分的可能性。

　　最后，受访者在五星量表上对该负面餐厅体验进行评分。

　　(4)数据结果

　　发布可能性在“少评论”条件(均值 = 4.94)下低于“多评论”条件(均值 = 5.43; p = .009)。“多评论-不同平台”条件下的可能性(均值 = 4.63)显著低于“多评论”条件(p < .001)，与“少评论”条件无显著差异(p = .100)。

　　各条件之间在给出的评分上没有差异(p = .289)。

　　(5)结论

　　不愿发布负面评论的倾向取决于与特定受众分享的评论数量，而非累积的评论总数。切换到新受众会重新引发这种不情愿，这支持了自我呈现担忧的解释。

　　4.实验4A

　　(1)目的​

　　检验温暖担忧(相对于能力担忧)是否是驱动评论者在其评论历史早期不愿发布负面评论的原因。​

　　(2)实验设计​

　　招募了793名Connect受访者;其中6名无法回忆起餐厅体验的受访者被排除，剩下787名受访者(41%为男性;平均年龄 = 41，标准差 = 13.25)，参与一项2(效价：正面 vs. 负面) × 2(先前评论数：少 [2条] vs. 多 [22条])的组间实验设计。

　　(3)方法​

　　与研究2类似，受访者被要求回忆并描述一次近期的餐厅体验。

　　实验流程与研究2相似，但并非报告发布可能性，而是测量了不同的自我呈现担忧。

　　参与者被要求想象自己在发布了2条(“少”条件)或22条(“多”条件)评分后，发布了关于所回忆体验的评论。

　　随后，他们使用一个包含3个条目的量表，分别表明他们认为发布该评论会在多大程度上影响他人对其“温暖”和“能力”的看法：温暖：热情、友善、友好(α = .94);能力：能干、熟练、有才干(α = .89)。

　　所有条目均采用7点量表(1 =“完全没有”到7 =“非常多”)进行测量，并在同一屏幕上以随机顺序呈现。

　　最后，参与者表明他们愿意给所回忆体验的评分(1到5星)。

　　(4)数据结果

　　·温暖： 存在显著的交互效应(F(1,783) = 6.57, p = .011)。对于负面评论，在“少评论”后的温暖预期(均值 = 3.59)低于“多评论”后(均值 = 3.90; p = .005)。对于正面评论，在“少评论”(均值 = 5.41)和“多评论”(均值 = 5.32; p = .429)之间没有差异。

　　·能力： 效价(正面 > 负面; p < .001)和评论数量(多 > 少; p = .003)存在主效应，但无交互效应(p = .783)。

　　(5)结论

　　早期不愿发布负面评论是由对被视作缺乏温暖的担忧所驱动，而非由对被视作能力不足的担忧所驱动。

　　5.实验4B

　　(1)目的​

　　检验“被他人感知为温暖”的预期是否在先前评分数量与发布负面评论可能性之间起到中介作用。​

　　(2)实验设计​

　　招募了603名Connect受访者;其中6名无法回忆起负面体验的受访者被排除，剩下597名受访者(48%为男性;平均年龄 = 39，标准差 = 12.17)，参与一项单因素两水平(先前评论数：少 [2条] vs. 多 [22条])的组间实验设计。

　　(3)方法​

　　实验材料与流程与研究2和研究4A相似，区别在于此处参与者被要求仅回忆一次负面体验。

　　受访者报告了他们发布关于其负面体验的评论的可能性(1 =“极不可能”到7 =“极有可能”)。

　　他们使用与研究4A相同的3条目量表，表明如果他们发布该评论，预期在多大程度上会被他人感知为温暖(1 =“完全没有”到7 =“非常多”，α = .93)。

　　在研究结束时，受访者为他们所回忆的体验给出了评分(1到5星)。

　　(4)数据结果

　　·发布可能性： 在“少评论”后(均值 = 5.11)低于“多评论”后(均值 = 5.64; p < .001)。

　　·温暖预期： 在“少评论”后(均值 = 3.48)低于“多评论”后(均值 = 3.92; p < .001)。

　　·中介分析： 温暖预期显著中介了评论数量对发布可能性的影响(ab = -0.064, 95% CI [-0.107, -0.029])。

　　(5)结论

　　“被他人感知为温暖”的预期解释了为何评论数较少的评论者更不愿意发布负面评论。

　　6.实验5

　　(1)目的​

　　检验提供匿名发布选项是否会减弱先前评论数量对发布负面评论意愿的影响，从而为自我呈现解释提供支持并提供一项管理干预措施。​

　　(2)实验设计​

　　招募了585名本科商科学生;其中37名无法回忆起负面用餐体验的受访者被排除，剩下548名受访者(51%为男性;平均年龄 = 20，标准差 = 2.13)，参与一项2(匿名性：控制组 vs. 匿名组) × 2(先前评论数：少 [2条] vs. 多 [22条])的组间实验设计。

　　(3)方法​

　　实验材料与流程与研究4B相似，参与者需回忆一次负面用餐体验。

　　为了操控“先前评论数”变量，参与者想象自己已经发布了2条(“少”条件)或22条(“多”条件)评论。

　　在控制组条件下，参与者被要求在“使用个人资料发布评论”和“不发布评论”之间做出选择(二选一)。

　　在匿名组条件下，评论者被告知有一个匿名发布选项可用。参与者被要求在“使用个人资料发布评论”、“不发布评论”和“匿名发布评论”之间做出选择(三选一)。

　　为了检验实验操控是否影响了感知效价，参与者还给出了他们的评分(1到5星)。

　　(4)数据结果

　　·控制组条件：在“少评论”条件下选择不发布的受访者比例(51%)高于“多评论”条件(31%; χ² = 11.03, p = .001)。

　　·匿名组条件：在“少评论”(17%)和“多评论”(22%; p = .312)条件下选择不发布的比例无差异。在“少评论”条件下选择发布的人群中，73%选择了匿名发布;在“多评论”条件下，这一比例为60%。

　　·各条件之间在给出的评分上没有差异。

　　(5)结论

　　提供匿名发布选项消除了早期发布负面评论的犹豫，因为当评论不与个人资料关联时，自我呈现担忧得以缓解。

　　7.实验6

　　(1)目的​

　　检验通过引导评论者提及体验的积极方面来缓解对显得缺乏温暖的担忧，是否会减弱(先前评论数量对发布意愿的)影响。​

　　(2)实验设计​

　　招募了375名本科商科学生;其中23名无法回忆起负面用餐体验的受访者被排除，剩下352名受访者(42%为男性;平均年龄 = 20，标准差 = 1.62)，参与一项2(干预：控制组 vs. 引导组) × 2(先前评论数：少 [2条] vs. 多 [22条])的组间实验设计。

　　(3)方法​

　　在控制组条件下，实验材料与流程与研究4B相似。参与者通过回答一个开放式问题来描述一次负面体验。

　　在引导组条件下，当描述负面用餐体验时，参与者需回答两个独立的开放式问题：一个描述负面体验本身，另一个则引导他们提及该体验的一个积极方面。

　　与之前的研究类似，参与者报告了他们的发布可能性(1-7量表)和给出的评分(1到5星)。

　　(4)数据结果

　　·存在显著的交互效应(F(1,352) = 4.26, p = .040)。

　　·控制组条件下：发布可能性在“少评论”时(均值 = 3.37)低于“多评论”时(均值 = 4.24; p = .002)。

　　·引导组条件下：“少评论”(均值 = 3.77)与“多评论”(均值 = 3.82; p = .848)之间的可能性无差异。

　　·各条件之间在给出的评分上没有差异。

　　(5)结论

　　引导评论者提及积极方面消除了早期发布负面评论的犹豫，这与缓解对显得缺乏温暖的担忧的观点一致。

　　一、总结

　　1.理论意义

　　·扩展在线评论与印象管理理论：将研究焦点从长期占据主导的“能力”维度转向被忽视的“温暖”维度，揭示了在公共在线社交环境中，用户对“显得友好”的担忧优先，并显著影响其信息分享行为。

　　·深化“保护性自我呈现”研究：识别了在线评论中的一种“不作为偏差”——用户通过“不分享”负面信息来避免社会不认可。这是对以往侧重于“获取性自我呈现”(强调通过“主动分享”获得认可)研究的重要补充。

　　·动态化并扩展“MUM效应”：

　　·动态性：表明随着个人在特定情境下“发声”历史的积累，其对分享坏消息的担忧会减弱。

　　·情境扩展：将MUM效应从传统的“向信息接收者”传递，扩展到面向“第三方观察者”的公共分享情境。​

　　2.实际意义

　　·为平台的“过度正面”问题提供了新颖、可操作的阐释：明确指出早期用户的“温暖担忧”是系统性评分偏差的重要心理根源——这比泛泛的“偏见”概念更具针对性和解释力。

　　·为平台设计提供可验证的解决方案：

　　·功能层面：提供匿名评论选项可有效解除用户早期的自我审查。

　　·交互设计层面：引导用户在撰写评论时提及积极方面，可以缓解其对显得“完全负面”的担忧，从而提高负面评论的发布率。

　　·增强平台长期可信度与生态系统健康：鼓励更平衡、真实的评论有助于消费者做出更优决策，最终巩固平台作为可靠信息来源的价值与声誉，实现长期共赢。

　　3.对印象管理的贡献

　　·行为数据的“黑箱”：研究聚焦于已发布的评分和评论。对于用户“考虑过但未发布”或“延迟发布”的负面体验，数据完全缺失。无法判断用户是最终完全放弃评价这些体验，还是会等到积累更多评论后再发布。

　　·缺乏对评论内容的深入分析：研究仅分析了星级评分的趋势，但未考察评分的文本内容、语气、长度或所附图片。随着评论数量的增加，未来的负面评论是否会变得更加批判性和详细，仍有待探索。这也是自我呈现策略演变的一部分，但尚未被研究。

　　·实验室情境的局限性：实验研究依赖想象情境和一次性决策。这与用户在平台上塑造个人资料、积累社交资本并收到真实社会反馈的真实体验有很大差异。自我呈现的长期、动态过程可能复杂得多。

　　·跨平台普适性需进一步检验：尽管研究考察了Yelp和TripAdvisor，但其他类型平台的社区规范和用户动机可能不同。结论的普遍性需要进一步验证。

　　至此，本次Seminar文章研读完毕。

　　之后，由黄佳慧分享研究进展与研究方法，老师与同学们提出了建议，并明确了进一步的研究计划。

　　至此，本学期第3次Seminar圆满结束。

　　文字 / 刘雨璐

　　排版 / 刘雨璐

　　审核 / 刘雨璐