基于縱橫向拉開檔次法的電子商務在線信譽評價模型

陳柳鑫等

摘 要： 在電子商務交易日益膨脹的環(huán)境下，交易雙方都缺少對對方背景、經(jīng)歷等方面的了解，因此，在線賣家的信譽情況成為買家最關心的問題，信任問題已經(jīng)成為電子商務發(fā)展中的瓶頸。在研究以往的信譽評價模型的基礎上，提出運用“縱橫向拉開檔次法”的綜合評價方法，其特點是使指標權重的確定能盡量將被評價對象在縱橫向拉開檔次，能夠動態(tài)體現(xiàn)賣家的信譽情況，使信譽值隨著時間的變化而變化。

關鍵詞： 電子商務； 信譽評價模型； 縱橫向拉開檔次法； 指標權重

中圖分類號： TN710?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）19?0117?04

E?commerce reputation online evaluation model based on means of

undrawing level in vertical and horizontal direction

CHEN Liu?xin1， ZHAO Qian?ru1， MA Kai2

（1. Business school， Hohai University， Nanjing 211100， China； 2. College of Information Science and Engineering， Fudan University， Shanghai 201203， China）

Abstract： In the expanding e?commerce transaction environment， due to the lack of both parties′ background and experience， buyers are most concerned about the reputation of the sellers. This has become a bottleneck of the development of e?commerce. Based on the previous studies on reputation evaluation model， the comprehensive evaluation method based on "means of undrawing level in vertical and horizontal direction" is proposed， whose characteristics are that the determination of the index weight can make the difference bigger between the evaluated sides as much as possible in vertical and horizontal directions， and can dynamically reflect the credibility of sellers， so that the reputation value changes with time.

Keywords： e?commerce； reputation evaluation model； means of undrawing level in vertical and horizontal direction； ndex weight

0 引 言

隨著Internet和電子商務的飛速發(fā)展，在線交易日益增加，交易額急劇上升。據(jù)中國電子商務市場數(shù)據(jù)檢測報告顯示，截至2011年6月，我國網(wǎng)絡零售市場交易規(guī)模為3 492億元，同比增長74.6%；中國電子商務市場交易額達到2.95萬億，同比增長31%，其中，B2B電子商務交易額達到2.6萬億元，同比增長26.8%。

電子商務帶來巨大便利的同時也存在著諸多問題。2009年8月，淘寶網(wǎng)面臨網(wǎng)站信譽普遍造假的“信譽危機”，引起了網(wǎng)購者的恐慌。電子商務信譽問題具體表現(xiàn)為：實際產(chǎn)品的質(zhì)量和網(wǎng)上圖片產(chǎn)品信息不符合，買家付款后收不到貨，賣家發(fā)貨后收不到款，產(chǎn)品破損，售后服務沒有保障，雙方進行惡意評價或炒作信譽，這些問題都是制約電子商務發(fā)展的瓶頸。

基于此，很多學者對電子商務的信譽問題作了分析和研究，目的在于維護、建立一個和諧的在線信任關系，保證電子商務市場的正常發(fā)展。其中，文獻[1]將交易流程分為交易前、交易中和交易后三個階段，對C2C交易流程的信譽影響機理作了研究；文獻[2]在E?Sporas模型的基礎上，引入時間因子，提出一個改進的信譽評價模型；文獻[3]從在線信譽評價主體認證、在線信譽評價內(nèi)容及規(guī)則等5個方面入手，研究了C2C電子商務交易平臺在線信譽反饋機制；文獻[4]從評價等級設定、評分的設置等方面進行分析，提出了一個改進的信譽評價模型；文獻[5]從交易維度和中介維度兩個方面研究了C2C電子商務的多維信譽評價模型。

目前已有文獻的電子商務在線信譽評價體系存在一些缺陷：

（1） 指標體系的設置大部分是人為設定權重，缺乏客觀性；

（2） 大多數(shù)評價指標都是一種靜態(tài)的評價，缺乏對在線商家信譽的連續(xù)評價。

基于以上問題，本文嘗試提出一種新的能夠體現(xiàn)時序立體數(shù)據(jù)的動態(tài)綜合評價方法——縱橫向拉開檔次法，構建電子商務在線信譽評價模型，使不同賣家的信譽盡可能拉開檔次，為買方選擇性網(wǎng)購提供依據(jù)。

1 縱橫向拉開檔次法的提出

從幾何角度來看，[n]個被評價對象可以看成是由[m]個評價指標構成的[n]維評價空間中的[n]個點；尋求[n]個被評價對象的評價值就相當于把這[n]個點向某一維空間做投影；選擇指標權數(shù)，使得各被評價對象之間的差異盡可能大，也就是根據(jù)[m]維空間構造一個最佳一維空間，使得各點在此一維空間的投影點最分散；取極大型指標[x1，x2，…，xm]的線性函數(shù)為被評價對象的綜合評價函數(shù)：

[y=j=1mwjxj=wTx] （1）

式中：[w=（w1，w2，…，wm）T]為[m]維待定正向量，即權系數(shù)向量；[x=（x1，x2，…，xm）T]為被評價對象狀態(tài)向量。如將第[i]個被評價對象的[m]個標準觀測值[xi1，xi2，…，xim]代入式（1），則有：

[y1=j=1mwjxij， i=1，2，…，n] （2）

確定權系數(shù)的原則是盡最大可能地體現(xiàn)出“質(zhì)量”不同的被評價對象之間的差異，也就是求指標向量[x]的線性函數(shù)[wTx，]使得此函數(shù)按[n]個被評價對象取值的分散程度或方差盡可能大。將[y=Ax]代入式中，并對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，可知[y=0]，于是有：

[ns2=wTATAw=wTHw] （3）

式中：[H=ATA]為對稱矩陣。當[w]沒有限制時，式（3）可取任意大的值。這里限定[wTw=1，]求式（3）的最大值，也就是選取[w，]使得：

[maxwTHws.t. wT=1w>0] （4）

由拉開檔次法給出的權重系數(shù)，是通過指標觀測值在最大限度地體現(xiàn)出各被評價對象之間的整體差異的原則上計算出來的，具有再現(xiàn)性和過程的透明性。針對電子商務環(huán)境下的在線信譽問題，采用拉開檔次法從理論上來講是成立的，從技術上來說是可行的，從應用上來說是合理的。

2 構建基于拉開檔次法的信譽評價模型

在很多情況下，人們往往對被評價對象在不同時刻[tk]處的運行情況進行綜合評價，然而，在電子商務環(huán)境下的網(wǎng)絡交易過程中，在線信譽是一個長期隨時間積累的過程。為此將擁有大量按照時間順序排列的平面數(shù)據(jù)表序列展示如下：

由時序立體數(shù)據(jù)立體表支持的綜合評價，成為動態(tài)綜合評價，表示為：

[y（tk）=fw1（tk），w2（tk），…，wm（tk）；xi1（tk），xi2（tk），…，xim（tk）， k=1，2，…，N] （5）

其中[yi（tk）]為[Si]在時刻[tk]處的綜合評價值。對于時刻[tk，]也可取綜合評價函數(shù)為：

[yi（tk）=j=1mwjxij（tk）， k=1，2，…，N] （6）

其權重系數(shù)[wj]原則上為在時序立體數(shù)據(jù)表上最大可能地體現(xiàn)出各個被評價對象之間的差異。[S1，S2，S3，…，Sn]在時序立體數(shù)據(jù)表上的整體差異，用[yi（tk）]的總離差平方和表示：

[σ2=k=1Ni=1nyi（tk）-y2] （7）

對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理后得到：

[σ2=k=1Ni=1nyi（tk）-y2=k=1Ni=1nyi（tk）2=k=1N（wTHkw）=wTk=1NHkw=wTHw] （8）

式中：[w=（w1，w2，…，wm）T；H=k=1NHk]為[m×m]階對稱矩陣，而[Hk=ATkAk：]

[Ak=x11（tk）…x1m（tk）[?]?[?]xn1（tk）…xnm（tk）， k=1，2，…，N] （9）

若限定[wTw=1]，當取得[w]為矩陣[H]的最大特征值[λmax（H）]所對應的特征向量時，[σ2]取最大值，且有[maxwwTHw=λmax（H）。]當[Hk>0（k=1，2，…，N）]時，必有[H>0，]且有正的權重系數(shù)向量[w。]如果[w<0，]則可由式（1）解出。

3 算例分析

為了便于計算，本文隨意抽取7家電子商務企業(yè)2010—2012年7項在線產(chǎn)品交易滿意度指標，分別為：產(chǎn)品質(zhì)量（X1）、產(chǎn)品價格（X2）、產(chǎn)品包裝（X3）、售后服務（X4）、送貨速度（X5）、退貨速度（X6）、產(chǎn)品誤差（X7），評分標準為1～10分（分值由消費者調(diào)查問卷給出，本文列表為綜合評分），7項指標均為越大越優(yōu)型指標。為節(jié)省篇幅，只列舉了2010年7家電子商務企業(yè)在線產(chǎn)品信譽的時序立體數(shù)據(jù)，如表2所示。其中，設[t=3，][m=7，][n=7。]對[xij（tk）]進行指標類型一致化、無量綱的標準化處理[6?7]，使用VB 6.0編程分別計算對稱矩陣[Hk=ATkAk（k=2010，2011，2012），]計算結果保留4位小數(shù)，為減少篇幅只給出2010年的[Hk]數(shù)據(jù)。

求其最大特征值及其所對應的特征向量或權重系數(shù)向量，分別將無量綱標準化以后的[xij（tk）]和[w=（0.312 4，0.346 3，0.341 1，0.466 7，0.987 9，0.208 2，0.511 2）T]代入式（5）（其中[m=7，tk=2010，2011，2012]），可以求出各電子商務企業(yè)在線信譽綜合評價值[yi（tk）]，其值越大越好，具體綜合評價結果如表3所示。

這里借鑒最大序差的概念[9]，記[rik]為某電子商務企業(yè)的綜合排序，那么[rmaxi=maxkrik-minkrik，][k=2010，2011，2012， i=1，2，…，7]就是該電子商務企業(yè)綜合排序的最大序差。對7家電子商務企業(yè)2010—2012年的排序和最大序差單獨列出，如表4所示。

因只選取了上述7家電子商務企業(yè)，最大序差取值有限，將這7家電子商務企業(yè)分為3類，信譽穩(wěn)定[（rmax=0），]信譽亞穩(wěn)定型[（rmax=1）]和信譽不穩(wěn)定型[（rmax≥2）。]

按照上述結論，電子商務企業(yè)[S1，][S2，][S3]一直位于第四、六、七名，屬于信譽穩(wěn)定型，消費者對這幾個商家形成了比較穩(wěn)固的消費觀念，同時可以看出消費者選擇這幾家的興趣不是很大；[S5，S7]屬于信譽亞穩(wěn)定型，2010—2012年三年間，僅發(fā)生過一個名次的后退或者前進，經(jīng)深入調(diào)查發(fā)現(xiàn)這幾家企業(yè)是因為雙十一或者其他節(jié)假日網(wǎng)購系統(tǒng)發(fā)生癱瘓或者物流發(fā)生爆倉，引起個別消費者購物的不快，因此導致信譽下降；[S4，][S6]屬于信譽不穩(wěn)定型，2010—2012年三年間名次跳動比較大，這與它們不間斷地搞促銷宣傳活動有關，在有促銷活動的時候，消費者的滿意度比較高，名次也就比較靠前；反之，商家沒有其他吸引力，名次后退。

通過以上排序可以看出，利用該模型不但可以清楚地計算出各電子商務企業(yè)某一年的信譽排序狀況，而且可以得到某電子商務企業(yè)隨時間的變化趨勢，為買方選擇性交易提供重要依據(jù)；買方可以選擇近幾年信譽排序一直處于前茅的電子商務企業(yè)，同時信譽比較穩(wěn)定的企業(yè)，也大大降低了受騙的可能性，降低了購物高峰期各種突發(fā)事件發(fā)生的可能性，增加了消費者的滿意度。

4 結 語

以往的電子商務信譽評價模型中在確定權重系數(shù)上存在主客觀矛盾平衡比較突出的問題，層次分析法、綜合指數(shù)法等確定權重系數(shù)的方法均忽視了其各指標影響隨時間的變化。本研究提出了動態(tài)權重和時序綜合權重的概念，并利用“縱橫向拉開檔次法”計算出隱含時間信息的權重向量，充分體現(xiàn)了時間對評價結果的影響。從影響賣家信譽的3個因素出發(fā)，構建了電子商務的信譽評價模型，并通過實證研究證明了該模型的有效性。提出的模型不但可以給出各電子商務企業(yè)某一年的信譽狀況，而且可以得到某電子商務企業(yè)隨時間的變化趨勢，這一信息對網(wǎng)購者選擇可靠的賣家具有很重要的參考價值。由于篇幅有限，選擇的實證數(shù)據(jù)比較少，以后的研究過程中可以用此模型來分析大批量數(shù)據(jù)，得到更加有說服力的結果。

參考文獻

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通過以上排序可以看出，利用該模型不但可以清楚地計算出各電子商務企業(yè)某一年的信譽排序狀況，而且可以得到某電子商務企業(yè)隨時間的變化趨勢，為買方選擇性交易提供重要依據(jù)；買方可以選擇近幾年信譽排序一直處于前茅的電子商務企業(yè)，同時信譽比較穩(wěn)定的企業(yè)，也大大降低了受騙的可能性，降低了購物高峰期各種突發(fā)事件發(fā)生的可能性，增加了消費者的滿意度。

4 結 語

以往的電子商務信譽評價模型中在確定權重系數(shù)上存在主客觀矛盾平衡比較突出的問題，層次分析法、綜合指數(shù)法等確定權重系數(shù)的方法均忽視了其各指標影響隨時間的變化。本研究提出了動態(tài)權重和時序綜合權重的概念，并利用“縱橫向拉開檔次法”計算出隱含時間信息的權重向量，充分體現(xiàn)了時間對評價結果的影響。從影響賣家信譽的3個因素出發(fā)，構建了電子商務的信譽評價模型，并通過實證研究證明了該模型的有效性。提出的模型不但可以給出各電子商務企業(yè)某一年的信譽狀況，而且可以得到某電子商務企業(yè)隨時間的變化趨勢，這一信息對網(wǎng)購者選擇可靠的賣家具有很重要的參考價值。由于篇幅有限，選擇的實證數(shù)據(jù)比較少，以后的研究過程中可以用此模型來分析大批量數(shù)據(jù)，得到更加有說服力的結果。

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通過以上排序可以看出，利用該模型不但可以清楚地計算出各電子商務企業(yè)某一年的信譽排序狀況，而且可以得到某電子商務企業(yè)隨時間的變化趨勢，為買方選擇性交易提供重要依據(jù)；買方可以選擇近幾年信譽排序一直處于前茅的電子商務企業(yè)，同時信譽比較穩(wěn)定的企業(yè)，也大大降低了受騙的可能性，降低了購物高峰期各種突發(fā)事件發(fā)生的可能性，增加了消費者的滿意度。

4 結 語

以往的電子商務信譽評價模型中在確定權重系數(shù)上存在主客觀矛盾平衡比較突出的問題，層次分析法、綜合指數(shù)法等確定權重系數(shù)的方法均忽視了其各指標影響隨時間的變化。本研究提出了動態(tài)權重和時序綜合權重的概念，并利用“縱橫向拉開檔次法”計算出隱含時間信息的權重向量，充分體現(xiàn)了時間對評價結果的影響。從影響賣家信譽的3個因素出發(fā)，構建了電子商務的信譽評價模型，并通過實證研究證明了該模型的有效性。提出的模型不但可以給出各電子商務企業(yè)某一年的信譽狀況，而且可以得到某電子商務企業(yè)隨時間的變化趨勢，這一信息對網(wǎng)購者選擇可靠的賣家具有很重要的參考價值。由于篇幅有限，選擇的實證數(shù)據(jù)比較少，以后的研究過程中可以用此模型來分析大批量數(shù)據(jù)，得到更加有說服力的結果。

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