[在线CTOC网店初始信任的模糊综合评价] 模糊综合评价法

　　摘 要：基于初始信任模型，分析了确定CTOC环境下消费者初始信任影响因素的原则，提出了CTOC环境下改进的初始信任影响因素指标体系，建立了基于这一指标体系的模糊综合评价模型，并进行了算例研究。对评价结果反模糊化后，可作为网店排序依据。
　　关键词：初始信任；电子商务；模糊综合评价
　　中图分类号：F71336 文献标识码：A 文章编号：16710169(2012)03012405
　　一、引 言
　　在线CTOC形式的商品交易由于平台的影响力，提供产品的丰富性是单一BTOC网站无法比拟的。CTOC的主体特性、交易的形式、平台的信誉评论机制、消费者对交易风险的认知水平等因素都会影响其实践效果\[1\](P136-140)。就信任而言，同传统交易相比，由于网络中可以获得的确定性信息比较少，因而网络上的信任关系通常更难建立\[2\](P1-18)。在线购物模式下，由于消费者无法接触商品，无法感受销售者真实身份、并需提供个人信息，所以消费者进行在线购物所面临的财务风险、产品风险、信息风险都要大于线下实体购物方式。消费者对在线购物保持谨慎和怀疑态度不可避免，信任对于交易是否能够进行影响重大。网络购物的消费者对将要与之进行交易的在线销售商缺乏信任是阻碍消费者开展在线交易的主要因素\[3\]。因此，加强对电子商务信任问题的研究对我国电子商务发展有着重大意义。
　　由于信任的概念在各个学科有着广泛的定义\[4\](P256-259)，这导致了信任概念的不一致性。同时，电子商务信任有其固有的特点，有必要作为一个独立的研究客体加以研究\[5\](P1-4)。由于缺乏对概念的精确定义，导致现有大量研究并未指出调查的信任阶段\[6\](P81-82)，缺乏对具体电子商务应用下的电子商务信任的针对性研究。鉴于CTOC网店在电子商务实践中的重要作用，针对消费者对其初始信任进行研究对指导CTOC网店的电子商务实践具有重要作用。本文基于初始信任模型，通过考察消费者对CTOC网店初始信任影响因素，基于信任评价概念的模糊性，采用模糊综合评价模型对CTOC网店进行综合评价，以期对CTOC网站运营及网店经营有一定指导价值。
　　二、消费者对网店初始信任影响因素
　　（一）初始信任模型\[7\](P96-101)\[8\]
　　信任不是静态而是动态的，消费者对商家的信任在双方接触的不同阶段有变化，即信任的发展具有阶段性。Rousseau等人把信任分成三个不同的阶段：信任建立阶段，这个时期信任正在形成，也称为初始信任阶段；信任稳固阶段，这个时期信任已经稳固存在；信任的消退阶段，这个时期信任正在下降。对信任进行阶段划分一方面意味着对信任的理解更加深入，另一方面也暗示，可以进行更为细致的应用研究。信任的形成过程中，初始信任最为重要\[9\]。因为此时消费者对商家感知的不确定性和风险尤为突出。现有的关于信任的影响因素的研究，没有明确指出信任阶段的文献，大多是关于初始信任的。《2011年网络购物调查报告》中购物网站重合度的数据显示，网络购物用户的忠诚度相对较高。有60%的用户只在一个网站上买东西，另有33%的用户只在两个购物网站上买过东西。这与国外关于初始信任更为重要的结论是吻合的。
　　中国地质大学学报(社会科学版) 2012年5月第12卷第3期 李成云，等：在线CTOC网店初始信任的模糊综合评价 鲁耀斌在网上信任模型分类中给出了对初始信任模型的分析，认为初始信任是对商家能力、仁慈心、正直、可预测性的信任。影响初始信任的原因包括消费者、商家、网站三个方面的因素。消费者的购物愉悦性、信任倾向、经历；商家提供定制服务的意愿、声誉；网站的有用性、易用性、安全性、网站质量、相似性、结构性保证都会影响初始信任。这符合国内外关于电子商务信任影响因素的相关研究成果。
　　（二）消费者对CTOC网店初始信任影响因素确定原则
　　本文在初始信任模型概念框架下，仅考虑消费者CTOC网店初始信任影响因素。为了建立和实际联系更紧密的初始信任影响因素指标体系，并与其他学者现有指标体系相区别，提出以下确定消费者对CTOC网店初始信任影响因素的原则。
　　1在信任6个维度指导下确立影响因素。关于信任的维度有不同的模型。有学者认为信任具有两个维度：能力和诚意。也有学者从交易过程出发，按照买方、卖方、第三方和技术进行划分，得到信任体系的6个维度。初始信任的维度和信任6个维度存在一致性。鲁耀斌等对这一问题进行了总结，各维度定义和内容如表1所示\[10\](P522-526)。
　　表1 信任6维度
　　
　　信任
　　维度 定义 内容举例
　　消费者
　　行为维 影响消费者信任行为的个人属性 个人经历、熟悉程度、文化等
　　制度维 构成制度环境的第3方和其他制度 声誉、认证机构、消费者社区等
　　信息
　　内容维 决定网站内容可信性的属性 精确性、完整性、公正性、网站品牌、娱乐性、有用性
　　产品维 促进或阻碍网上交易的产品属性 耐用性、完整性、公正性、网站品牌、娱乐性、有用性
　　交易维 使得网上交易可信的属性 透明度、价格选择、付款方式、退货政策、售后服务等
　　技术维 保证网上交易安全有效的信息系统和软件属性 媒体传送质量、接口设计、数字签名、密钥技术、认证等
　　在特定维度下确定影响因素，有助于控制各因素的纯度及边界，给予涉及影响因素的实证研究一个研究框架，有利于减少重复研究和增强研究的互补性。
　　2删减CTOC网店共同性影响因素。在电子商务信任影响因素研究方面，我国学者的研究大体包含四个方面：商家、网站设计、客户、外在环境。这与信任6个维度的划分基本一致。这里存在两个问题，一是国外研究的电子商务信任影响因素在我国具体环境下需要进一步验证，在影响因素方面可能还需要持续的实证研究。二是现有研究往往从信任的内涵出发，维度较为全面，对于全面分析信任本身及如何改善双方信任具有很强的指导作用。但在考虑具体网店信任评价时，由于CTOC模式下，网店的技术维、制度维因为共享交易平台差异微弱，因此这些影响因素对于不同网店不具备区分性，应予以删减。同时，消费者行为维对于网店初始信任的确有很大影响，但不论如何影响，这一维的影响因素对网店基本是平等的，不会影响对网店初始信任客体的客观评价。考虑突出影响评价的重要指标，可删减该指标。 　　通过删减CTOC网店共同性影响因素，可使指标体系的指标区分现实中不同的CTOC网店，以形成尽量客观并体现网店特点的指标体系。
　　3采用信号理论，选取实际可用的影响因素。信号理论认为，在信息不对称下某些行为可以作为信号传递给掌握信息较少的外部人。在CTOC模式下，网店商家努力提供可观察的行为传递商品价值或质量的信息，而消费者则努力识别信息的真假。从本质上，消费者总是会综合考虑CTOC网店传递的信号，而信号是可观察的，所以在构建影响因素指标时，应注重实用性。
　　4同级指标的粒度大小尽量相同，指标间尽量无重复含义。鲁耀斌等研究发现，BTOC初始信任影响因素之间存在关联或重叠\[7\]。例如，商家的声誉与规模是正相关，网站质量可通过网站有用性和易用性体现。在不同的影响因素实证研究中，存在这种考察粒度不同和考察内容重叠的现象。这种情况对于模糊综合评价是有害的，它使得对某一因素确定的指标权重可能偏离其真实值而研究者却无法察觉，影响评估效果。所以，指标间应尽量无重复含义。
　　（三）影响因素评价指标体系
　　参考相关关于影响因素的研究，结合上述影响因素确定原则，将不容易归类影响因素归为其他类，我们将消费者对CTOC网店初始信任因素建立二级评价指标体系（如表2所示）。
　　表2 指标体系
　　
　　目标 一级指标 二级指标
　　消费者对CTOC网店
　　初始信任影响因素 信息内容维
　　产品维
　　交易维
　　其他因素
　　网店网页布局与美观性
　　功能完整性
　　消费者交流区信息质量
　　所在网站信誉系统中信誉等级
　　经营商品品牌
　　供选择商品种类多样性
　　商品描述与实物相符性评价
　　商品价格与市场价差异
　　客服质量（回复速度及态度）
　　付款方式
　　物流配送方式
　　发货速度
　　同类商品购买记录
　　商业链接
　　近期交易平稳性
　　
　　三、模糊综合评价
　　（一）模糊综合评价模型\[11\]\[12\](P80-88)
　　1建立评价指标因素集U={u1,u2,u3，…，un}。由于影响因素分层次，建立二级模型。设定U={U1,U2,U3,U4}为第一级因素集,Ui={Ui1,Ui2,…,Uij}为第二级因素集。其中Ui为指标体系中一级指标，Uij为一级指标i下第j个指标。
　　2设定评语集。初始信任评语集设定为V={V1,V2,V3,V4 ,V5}，评价定为五级：{优，良，中，较差，差}，为了后期反模糊化有适当区分，按百分制确定V={100,80,70,50,30}。
　　3确定各层次指标权重。指标权重的确定有很多方法，如德尔菲法（Delphi）、模糊关系方程法、层次分析法（Analytical Hierarchy Process）、模糊层次分析法（Fuzzy Analytical Hierarchy Process,简称FAHP）等。其中层次分析法可以通过对因素进行两两比较来获取权重，降低了评价本身的难度。本模型通过FAHP方法确定各层次权重。
　　W={W1,W2，W3，W4}，∑4i=1Wi=1
　　(1)
　　Wi={Wi1,Wi2，…，Wij}，∑jk=1Wik=1
　　(2)
　　其中Wik代表一级指标i中二级k指标的权重。并且j为i指标的二级指标个数。
　　4单因素评判。针对所有二级指标Uik确定其相对于评语集的隶属度Uikm，m=1，2…，5。Uikm可直接采用问卷方式，要求网络信任专家针对评语集对指标进行评价。令
　　Uikm=Rikm=Vikm∑5m=1Vikm (i=1,2,3,4;k=1,2，…，j;m=1,2,…,5)
　　(3)
　　Vikm代表对i指标下k指标给予m评价的个数。则Uikm=Rikm代表一级指标i下k二级指标Uik对第m级评语Vm的隶属度。则一级指标i下的单因素评价矩阵为：
　　Ri=Ri11Ri12…Ri15
　　Ri21Ri22…Ri25
　　…………
　　Rij1Rij2…Rij5 ( i=1,2,3,4)
　　（4）
　　5模糊综合评价。二级模型综合评判分两步，首先对第二层次评价因素集Uik做模糊综合评判，求得综合评价集Bi，依照下式：
　　Bi=Wi?Ri
　　=（Wi1,Wi2,…,Wij）?Ri11Ri12…Ri15
　　Ri21Ri22…Ri25
　　…………
　　Rij1Rij2…Rij5
　　=（bi1,bi2,…，bi5）
　　(5)
　　合成运算有很多模型，由于没有显著实证研究证明主要决定性影响因素，本文选取加权平均模型M(?，+)，可对所有因素依权重大小均衡兼顾。
　　其次，对第一层因素集U={U1,U2,U3,U4}作综合评判，总评判矩阵及总评价结果为：
　　R=(R1,R2,R3,R4)T
　　(6)
　　B=W?R
　　(7)
　　6评价结果反模糊化。反模糊化的过程就是将一个模糊量转化为精确量的过程。由于人们对清晰化数字的需求，反模糊化对模糊技术的应用具有重要意义。常用的反模糊化方法有最大隶属法、模糊重心法、加权平均法等。本文直接采用加权平均法。先对综合评判B进行归一化处理，得到B′=（b1,b2,b3,b4,b5）,则消费者对网店初始信任的最后得分为：
　　D=B′VT
　　(8)
　　D即为数量化的初始信任得分，在\[30,100\]间分布，由其值靠近的评语等级，可确定其评价。
　　（二）算例研究
　　应用上述模糊综合评价模型对淘宝网某网店进行初始信任评价。
　　1根据模糊综合评价模型的步骤3得到的权重分别为： 　　W=（035，025，025，015）
　　W1=（015，015，040，030）
　　W2=（025，015，025，035）
　　W3=（035，015，015，035）
　　W4=（040，015，045）
　　且相关权重满足∑4i=1Wi=1,∑jk=1Wik=1的条件。 2单因素评判。根据给定的评语集的标度，再由专家根据经验讨论，假使定性分析后得到的一级指标i下的单因素评价矩阵为：
　　R1=0103030201
　　0204020101
　　0203030200
　　0304020100
　　R2=0402020101
　　0204020101
　　0102030202
　　0403020100
　　R3=0303020101
　　0404020000
　　0204020200
　　0203030101
　　R4=0203030200
　　0102040201
　　0204030100
　　3单因素模糊综合评价，由公式（5）可知，将上述具体值代入其中，可得到：
　　B1=W1?R1=（015，015，040，030）
　　?0103030201
　　0204020101
　　0203030200
　　0304020100
　　=（0215，0345，0255，0155，003）
　　同理可得，
　　B2=（0295，0265，0225，0125，009）
　　B3=（0265，033，0235，010，007）
　　B4=（0185，033，0315，0155，0015）
　　经过单因素模糊综合评价得到单因素评价矩阵Bi后，由上述公式（6）得到总的评判矩阵为：
　　R=（B1，B2，B3，B4）T
　　=0215034502550155003
　　0295026502250125009
　　02650330235010007
　　0185033031501550015
　　4多因素模糊综合评价，则将步骤1中的W的权重带入到B=W?R，得模糊综合评价模型及其结果为：
　　B=W?R=（035，025，025，015）
　　?0215034502550155003
　　0295026502250125009
　　02650330235010007
　　0185033031501550015
　　=（0243，0319，0251 5，0133 75，0052 75）
　　5对评价结果进行反模糊化，本文采用加权平均法进行。
　　由于0243+0319+0251 5+0133 75+0052 75=1，所以得b1=0243/1=0243，b2=0319，b3=0251 5，b4=0133 75，b5=0052 75
　　对上述评价指标归一化得
　　B′=（b1,b2,b3,b4,b5）=(0243，0319，0251 5，0133 75，0052 75）
　　这一评判结果表明：消费者对CTOC网店初始信任的程度，有243%是优，319%是良，2515%是中，13375%是较差，5275%是差。
　　由公式（8）得消费者对网店初始信任的最后得分为：
　　D=B′VT=(0243,0319,0251 5,0133 75,0052 75)(100,80,70,50,30)T=75695
　　对比评语集\[30,100\]，可知消费者对网店初始信任为良。
　　四、结 论
　　建立消费者对CTOC网店初始信任模糊综合评价模型，能够综合考虑网店初始信任的各种影响因素，较好地模拟成熟网络消费者的信任构建过程。模型中构建的指标体系对普通消费者进行网络消费能够提供参考作用，提高进行网购的信心，有利于电子商务的健康、快速发展。同时，淘宝类电子商务公司也可借鉴这一模型，不断改进CTOC网店提供给消费者的信息，并可利用模糊综合评判的结果进行反模糊化，提供更贴近消费者需求的搜索排序方案。
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　　（责任编辑 燕 祥）