已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Do psychological attributes of online review play role in predicting rating? An empirical investigation

心理学 统计的 实证研究 评定量表 托比模型 应用心理学 计算机科学 机器学习 统计 数学 发展心理学
作者
Debasmita Dey,Pradeep Kumar
出处
期刊:Computers in Human Behavior [Elsevier]
卷期号:148: 107895-107895 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.chb.2023.107895
摘要

Rating provided by online customers is a process to summarize quality of the product consumed. Extant research on review rating prediction primarily considered the task as classification or regression problem where the objective is to enhance the prediction performance. A few research attempts to exploring the determinants influencing review rating. A major lacuna has been identified in this domain of research where the impact of psychological attributes of reviewers reflected from their writing style and usage of vocabulary have not been investigated much. This study bridges the gap by exploring and validating the role of four psychological attributes driving review rating prediction. Tobit regression has been utilized to investigate the underlying relationship between psychological attributes and review rating. The significance of experimental validation is measured using coefficients and p-value statistic. Amazon datasets of twenty categories are chosen to establish the relationship and predict the performance of the review rating prediction technique. The study identified U-shaped and Inverted U-shaped relationships between attributes and review rating. Yerkes-Dodson law and diminishing marginal utility theory has been utilized to explain the curvilinear relationships. This study paves the path of future research by extending this work to service industry and customer behaviour.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
2秒前
文化沙漠完成签到,获得积分10
3秒前
豆豆完成签到,获得积分10
3秒前
yanyuqing完成签到,获得积分10
6秒前
勤恳化蛹发布了新的文献求助10
6秒前
Mancy完成签到 ,获得积分10
8秒前
SciGPT应助zhang采纳,获得10
8秒前
8秒前
田様应助灰二采纳,获得10
10秒前
大个应助橙子采纳,获得10
11秒前
12秒前
orixero应助土豪的绝施采纳,获得10
12秒前
临夏完成签到 ,获得积分10
13秒前
科研通AI6.1应助安静翠柏采纳,获得10
14秒前
斯文败类应助安静翠柏采纳,获得10
14秒前
15秒前
王一一发布了新的文献求助10
17秒前
彭于晏应助wanhe采纳,获得10
18秒前
18秒前
朴素忆秋发布了新的文献求助10
18秒前
祁尒完成签到,获得积分10
19秒前
orixero应助nana采纳,获得10
20秒前
zhang发布了新的文献求助10
24秒前
26秒前
26秒前
28秒前
Lucas应助远方传来风笛采纳,获得10
29秒前
蓝天应助义气的如柏采纳,获得10
29秒前
29秒前
30秒前
30秒前
xi完成签到,获得积分10
30秒前
mfn发布了新的文献求助10
31秒前
31秒前
32秒前
微风完成签到 ,获得积分10
32秒前
土豪的绝施完成签到,获得积分20
32秒前
33秒前
阔达若灵发布了新的文献求助10
33秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
The Social Psychology of Citizenship 1000
Streptostylie bei Dinosauriern nebst Bemerkungen über die 540
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Brittle Fracture in Welded Ships 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5920198
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6898843
关于积分的说明 15812682
捐赠科研通 5046982
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2715999
邀请新用户注册赠送积分活动 1669247
关于科研通互助平台的介绍 1606532