lich truc tiep bong da

  • Sự đóng góp
  • Thời gian cập nhật 07/10/2021
  • 3 readings
  • Rating 0
  • great
  • Step on

Giới thiệu về lich truc tiep bong da

tile keo bong da

Trong thời đại bùng nổ thông tin như hiện nay, người tiêu dùng phải đối mặt với hàng loạt bài đánh giá trực tuyến, việc làm thế nào để chọn lọc những thông tin có giá trị và làm thế nào để nhận ra tính hữu ích của nó là đặc biệt quan trọng. Liên quan đến nghiên cứu về tính hữu ích của đánh giá trực tuyến, nhiều học giả tập trung vào tác động của đặc điểm thông tin và đặc điểm nguồn thông tin của đánh giá đối với tính hữu ích của đánh giá trực tuyến, nhưng tài liệu về tính hữu ích của đánh giá trực tuyến là rất hiếm. Nghiên cứu này sẽ tóm tắt kết quả nghiên cứu của các học giả về tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến thông qua phương pháp nghiên cứu tài liệu. Đánh giá, mong muốn có thể hiểu đúng và đánh giá được tính hữu ích của bình luận trực tuyến, từ đó tìm hiểu giá trị kinh tế của bình luận trực tuyến trên nền tảng mạng. 1 Bài phê bình tài liệu về tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến

Các nghiên cứu của các học giả trong và ngoài nước chủ yếu tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng và các chiều cấu trúc của tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến. Mudambi (2010) nhận thấy rằng độ dài của bình luận và các cực đoan của bình luận có tác động đến tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến; Susan và David (2010) đã thiết lập và thử nghiệm một mô hình chiều bao gồm các thái cực bình luận và độ sâu bình luận ảnh hưởng đến tính hữu ích của các bài đánh giá. Trong nghiên cứu thực nghiệm về tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến của các học giả trong nước, các mô hình yếu tố ảnh hưởng chính được xây dựng là: Mô hình sáu yếu tố của Hao Yuanyuan: cảm xúc tích cực và tiêu cực của bài đánh giá, sự thể hiện ý kiến ​​trong bài đánh giá, thể loại của bài đánh giá, tiêu đề bài đánh giá, số ngày bài đánh giá được đăng và Độ dài câu trung bình trong nội dung bài đánh giá; Mô hình bốn yếu tố của Liao Chenglin: xếp hạng bài đánh giá, độ sâu bài đánh giá, trải nghiệm mua hàng và xếp hạng nhà phê bình, v.v. Hầu hết các học giả trong và ngoài nước sử dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm để kiểm tra mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau và tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến, đồng thời chứng minh thông tin đánh giá nào hữu ích hơn, nhằm giúp người tiêu dùng xác định và sử dụng hiệu quả thông tin đánh giá để đưa ra quyết định mua hàng. Dựa trên các khía cạnh chính của đánh giá chất lượng thông tin, nghiên cứu này phân loại các yếu tố ảnh hưởng đến tính hữu ích của đánh giá trực tuyến (xem Bảng 1) và xây dựng các chỉ số khác nhau để đánh giá tính hữu ích của đánh giá trực tuyến. Đặt nền tảng cho nghiên cứu tiếp theo và phân tích trường hợp. 2 Thiết kế đánh giá toàn diện mờ về tính hữu ích của các bình luận trực tuyến

Chuyên gia điều khiển học người Mỹ Eden đã thành lập phương pháp đánh giá toàn diện mờ vào năm 1965, phương pháp này chủ yếu là định lượng và xử lý các vấn đề mang tính hệ thống mà bản thân chỉ số đánh giá bị mờ và bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố bằng cách xây dựng ma trận đánh giá mờ phương pháp. Tính hữu ích của đánh giá trực tuyến bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố và hầu hết các yếu tố này là yếu tố định tính, vốn dĩ rất mơ hồ và quy mô ảnh hưởng của nó rất khó định lượng chính xác và trọng lượng của từng yếu tố ảnh hưởng trong hệ thống đánh giá cũng không chắc chắn, Vì vậy, việc sử dụng phương pháp đánh giá toàn diện mờ để đánh giá toàn diện tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến có thể giảm thiểu sự mơ hồ và cải thiện độ rõ ràng của kết quả đánh giá. 2.1 Xây dựng mô hình đánh giá toàn diện mờ

Để xây dựng một mô hình đánh giá toàn diện mờ, cần phải xây dựng một bộ nhận xét, một bộ chỉ số và một bộ trọng số.

Bộ sưu tập nhận xét đề cập đến một tập hợp các kết quả đánh giá khác nhau. Trong quá trình đánh giá mức độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến, mức độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến thường có thể được chia thành 5 mức: rất tốt, tương đối tốt, trung bình, tương đối kém và không cao. Tập hợp bình luận được thiết lập là V = {Vl, V2, V3, V4, V5). Trong số đó, Vl đại diện cho rất tốt, V2 đại diện cho tương đối tốt, V3 đại diện chung, V4 đại diện cho tương đối kém và V5 đại diện rất kém. , y3, y4, Ys) T = 100,80,60,40,20 T.

Bộ chỉ số đề cập đến một tập hợp bao gồm các chỉ số khác nhau đo lường mức độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến như là thứ nguyên đánh giá. Các thứ nguyên đánh giá mức độ hữu ích của đánh giá trực tuyến chủ yếu bao gồm sáu thứ nguyên: tính khách quan, tính đầy đủ, tính thích hợp, tính kịp thời, tính dễ hiểu và độ tin cậy. , U2, U3, U4, U5, U6).

Bộ trọng số đề cập đến việc sử dụng phương pháp Delphi để lựa chọn các chuyên gia đánh giá mức độ quan trọng của từng chỉ số theo mức độ ảnh hưởng của từng chỉ số đến mức độ hữu ích của các đánh giá trực tuyến, và cuối cùng đưa ra từng chỉ số một trọng số tương ứng để thiết lập một bộ trọng số, cụ thể là A = {Ai, Az, A3, Shi, Shi, Shi), trong đó:

n là số chỉ số đánh giá, m là số chuyên gia xác định trọng số chỉ số và Vi là điểm đánh giá của chuyên gia thứ j cho chỉ số thứ i.Chúng tôi đã chọn 15 chuyên gia từ các giáo viên đại học và giám đốc điều hành cấp cao của các công ty thương mại điện tử và gửi thư để hỏi về đánh giá của họ về mức độ hữu ích của các đánh giá trực tuyến. Các chuyên gia đã đánh giá họ theo 5 cấp độ: rất quan trọng, quan trọng, chung chung, không quan trọng và rất không quan trọng., và sau đó chúng tôi xử lý định lượng hình dạng con người (l) theo tập hợp điểm của thông tin phản hồi của chuyên gia, và cuối cùng nhận được tập trọng lượng A- {0. 1726, 0,2347, 0,1208, 0,0972, 0,1569, 0,2178). 2.2 để đánh giá toàn diện mờ

Đánh giá toàn diện mờ được thực hiện trên các chỉ số khác nhau về mức độ hữu ích của các đánh giá trực tuyến và xác suất thu được nhân tố Ui thuộc tập nhận xét V, tạo thành ma trận đánh giá mờ đơn nhân tố R của U. Theo phép toán mờ, có thể thu được B = AOR- {bl, bz, b3, b4, bs, b6) Theo nguyên tắc thành phần tối đa trong toán học mờ, B = {bl, b2, b3, b4, bs , b6) Xử lý chuẩn hóa, theo tính toán toàn diện của tập điểm Y, điểm đánh giá mờ Z về tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến, cụ thể là Z = B * Y, được sử dụng để đánh giá tính hợp lệ của tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến, để đạt được sự hiểu biết và đánh giá đúng về tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến Mục đích tình dục. 3 Ứng dụng Đánh giá Toàn diện Mờ về Tính Hữu ích của Nhận xét Trực tuyến 3.1 Lựa chọn và Đánh giá Đối tượng Đánh giá và Đối tượng Khảo sát

Nghiên cứu này lấy một thương hiệu mỹ phẩm nhất định trên trang web mua sắm Tmall làm ví dụ. Để cải thiện khả năng so sánh, hai bài đánh giá trực tuyến về các sản phẩm trực tuyến của thương hiệu đã được chọn để đánh giá mờ.

Trong số hai bài đánh giá, bài đánh giá (1) có thể thể hiện đầy đủ xu hướng cảm xúc của người đánh giá, đồng thời có thể được đánh giá tách biệt với các khía cạnh của dịch vụ sản phẩm và chất lượng sản phẩm. Số lượng chiều đánh giá và số lượng từ đánh giá tương đối lớn, và biểu hiện của điểm phản biện rõ ràng hơn, và nhận xét được phát hành Thời gian ngắn, người nhận xét là chuyên gia Tmall T2, và điểm tín dụng tương đối cao. Bình luận (2) có số lượng từ tương đối ít, và cách thể hiện cảm xúc, số lượng chiều đánh giá, hình thức phát biểu ý kiến ​​đều kém hơn bình luận (l), thời gian phát hành ý kiến ​​cũng lâu hơn, và điểm tín nhiệm của người đánh giá là tương đối thấp. Nghiên cứu này sẽ thực hiện một đánh giá toàn diện mờ nhạt về tính hữu ích của hai bình luận trực tuyến này với sự khác biệt rõ ràng.

Bảng câu hỏi được thiết kế theo các chỉ số đánh giá trong Bảng 1. Bảng câu hỏi được chia thành ba phần: Phần thứ nhất là thông tin cơ bản của người trả lời; phần thứ hai là đánh giá của người trả lời về các nhận xét trực tuyến (l); phần thứ ba là đánh giá trực tuyến của người trả lời (2) Đánh giá. Bảng câu hỏi thông qua thang năm cấp độ Likert được quốc tế chấp nhận và năm cấp độ được gán giá trị là "5, 4, 3, 2, 1", đại diện cho năm mức độ rất tốt, tương đối tốt, khá, tương đối kém, và rất nghèo.

Cuộc khảo sát chủ yếu chọn 200 sinh viên đại học có kinh nghiệm mua sắm trực tuyến làm đối tượng khảo sát, có tổng số 187 bảng câu hỏi được trả về, trong đó 179 bảng câu hỏi hợp lệ hợp lệ, với tỷ lệ hiệu quả là 95,72%. . Đánh giá của người trả lời về tính hữu ích của hai nhận xét trực tuyến được thể hiện trong Bảng 2. 3.2 Kết quả đánh giá toàn diện mờ

Theo phép toán mờ B = A④R = {b. , B2, b3, b4, bs, b6]tập trọng số A đã xác định ở trên có thể được sử dụng để thu được kết quả đánh giá mờ về mức độ hữu ích của các bình luận trực tuyến (1) và bình luận trực tuyến (2):

Bl — AORi- {0. 1812 0,3714 0,2917 0,10340. 0524)

B2 — AOR2— {0. 0649 0,1422 0,3777 0,29950. 1156)

Sau đó, theo tập điểm Y, điểm đánh giá toàn diện mờ về mức độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến (l) là 21 = 70. 514 và điểm đánh giá toàn diện về độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến (2) là Zz = 54. 823

Kết quả tính toán có thể thấy:

Đầu tiên, trong bình luận trực tuyến (1), mức độ thành viên thuộc về “tốt” là lớn nhất, 0,3714, trong khi trong bình luận trực tuyến (2), mức độ thành viên thuộc về “chung” là lớn nhất, 0,3777; thứ hai , Tổng các cấp độ thành viên trên mức “chung” là 0,8443 đối với các bài đánh giá trực tuyến (l) và 0,5848 cho các bài đánh giá trực tuyến (2); thứ ba, từ góc độ điểm toàn diện, điểm toàn diện của các bài đánh giá trực tuyến (l) là 70,514 , gần 80., Mức độ đánh giá mức độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến là “công bằng”, điểm toàn diện của các bài đánh giá trực tuyến (2) là 54,823, gần bằng 60 và mức độ đánh giá mức độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến công bằng".

Phân tích trên cho thấy đánh giá trực tuyến (l) hữu ích hơn đánh giá trực tuyến (2), tức là đánh giá trực tuyến (l) cung cấp nhiều thông tin có giá trị hơn trong quá trình giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định mua hàng. Điều tra lý do, chúng tôi nhận thấy rằng sự khác biệt chính giữa hai đánh giá trực tuyến là ở các khía cạnh “tính khách quan”, “tính đầy đủ” và “tính dễ hiểu.”) Cao hơn đáng kể so với đánh giá trực tuyến (2) (xem Bảng 2). Điều đó có nghĩa là, người tiêu dùng tin rằng tính khách quan thể hiện ở góc độ biểu hiện cảm xúc của bài đánh giá, xếp hạng sao của bài đánh giá, tính đầy đủ được thể hiện ở góc độ số thứ nguyên thuộc tính của bài đánh giá, độ sâu của bài đánh giá, v.v. ., và hình thức diễn đạt và thể loại của các ý kiến ​​đánh giá, v.v. Xét về mức độ dễ hiểu được thể hiện theo góc độ, các bài đánh giá trực tuyến (1) rõ ràng là vượt trội hơn các bài đánh giá trực tuyến (2). 4. Kết luận

Đánh giá trực tuyến chủ yếu là biểu hiện chủ quan của người tiêu dùng về trải nghiệm mua sắm và chất lượng thông tin của họ rất khó đo lường. Dựa trên lý thuyết về mức độ thành viên, phương pháp đánh giá toàn diện mờ chuyển phân tích định tính thành phân tích định lượng và có thể thu được kết luận rõ ràng hơn bằng cách đánh giá tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến mờ. Nghiên cứu này tóm tắt các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến mức độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến, thiết lập sáu chỉ số đánh giá về mức độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến, đặt trọng số chỉ báo thông qua phương pháp Delphi và chọn các bài đánh giá trực tuyến về một trang web thương hiệu mỹ phẩm nhất định trên Tmall để làm mờ Đánh giá toàn diện, hy vọng sẽ cung cấp một phương pháp chính xác và khả thi hơn để đánh giá mức độ hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến.

Thiếu sót của nghiên cứu này là chỉ đánh giá các chỉ số cấp 1, không đánh giá chi tiết hơn các chỉ số cấp 2. Trong nghiên cứu tiếp theo, các mục đo lường của các chỉ số cấp 2 về mức độ hữu ích của trực tuyến. đánh giá sẽ được tiếp tục phân loại để xây dựng trực tuyến toàn diện Hệ thống đánh giá toàn diện mờ về tính hữu ích của đánh giá cải thiện hiệu quả của đánh giá toàn diện mờ về tính hữu ích của đánh giá trực tuyến.


Chúc các bạn đọc tin lich truc tiep bong da vui vẻ!

Original text