有毒评论内容对产品整体情感的影响

在线产品评论中的有毒内容是一种常见现象。当内容粗鲁、不尊重或不合理并导致用户离开讨论时，被视为有毒。机器学习算法帮助卖方社区识别此类有毒模式并最终审核此类输入。然而，现有文献关于潜在消费者在接触此类有毒评论内容后对该产品感知的情感提供的信息较少。在本研究中，我们从Google Play商店收集了来自三个不同行业的18款不同应用的平衡评论数据集，并将其分为三组。随后我们计算单条评论内容的句子级情感与毒性分数。最后，我们使用结构方程模型定量研究有毒内容对产品整体情感的影响。我们观察到评论毒性对产品整体情感有负向影响，但在评论者评分对行业相对评分的影响上未表现出中介效应。