编者按
2021年，清华大学深圳国际研究生院校优秀硕士学位论文篇数再创历年新高，占全校优秀硕士论文31%，共有63篇荣获清华大学优秀硕士学位论文，其中44篇为我院专职教师指导。本系列推送将向大家展示我院获奖同学的科研成果风采。
论文中文标题：在线评论和消费者情绪对销售的影响——以餐饮行业为例
论文英文标题: The Impact of Online Reviews and Consumer Sentiment on Sales: Taking the Case of Catering Industry
作 者： 韩海鹏
指导教师： 林志杰
培养院系：经济管理学院
学 科：金融
学习感言： 对于毕业论文而言，在前期选题阶段，可以多看文献，从权威期刊中提取思路，确定方向。 在中期执行阶段，应该义无反顾地坚持下去，不能因为一点困难就改变方向。 在后期收尾阶段，应当多和导师以及相关领域的其他学者沟通，根据他们的建议完善研究成果。 总之，毕业论文是对科研能力的一次综合考验，让我对研究本身有了更深刻的认识。
获得荣誉： 清华之友 - 恒大奖学金； 清华之友 - 黄乾亨奖学金； 清华大学学业优秀奖； 清华大学社会实践优秀奖； 清华大学综合论文训练优秀奖； 清华大学硕士学位论文优秀奖
研究背景/选题意义/研究价值
互联网时代，餐饮行业等消费行业中在线评论的重要性越来越高。在线评论作为一种网络口碑，能够表达出消费者的看法与情绪，提供可靠具体的商品信息，进而影响到商家的销售。本研究旨在探讨在线评论能够表达出怎样的消费者情绪，而消费者情绪又会如何影响商家的销售情况。
首先，本文通过分析在线评论和销售情况的相关性，有助于餐饮行业的卖家根据用户的评论针对性地调整生产经营活动，最大化自身的收益。
其次，对于投资者而言，本文的研究引入了消费者情绪这个全新的影响因素，为餐饮业的行业研究和相关企业的收入分析和预测提供了新的方法和思路。
最后，对于一个想要尽可能扩充自己用户基数的平台应用而言，准确及时地掌握用户对于不同商家的情感态度是非常重要的，这有助于区分商品质量差和质量好的商家。本文通过分析在线评论和背后的消费者情绪的关系，可以帮助平台分辨用户喜好，从而针对性地给用户推荐合适的商品，实现消费者、商家、平台三者的互利共赢。
主要研究内容
本文主要使用词嵌入模型对在线评论进行训练，并以此拓宽基础情感词典得到餐饮行业情感词典，用以分析用户评论的情感倾向。本文在餐饮行业情感词典的基础上对在线评论进行量化，用量化的情绪指标对企业的销售情况进行回归，最终发现在餐饮行业中，用户的在线评论所表达的消费者情绪会对企业的销售情况有显著的影响，且每一类消费者情绪的影响各不相同。积极情绪和中性情绪都可以给商家销量带来正面影响。在消极情绪中，大部分类型的消费者情绪影响相近，且都会损害商家销量。此外，在不同的评论率、价格水平或者用户评分下，消费者情绪对销量的影响不同。评论率的升高会削弱积极情绪或中性情绪的影响，同时增强消极情绪的影响。价格水平的升高会削弱大部分情绪的影响。用户评分的升高会增强积极情绪的影响，改变中性情绪的影响，但不会对消极情绪的影响产生什么作用。
论文主要创新点
1、分析了中文评论的逻辑结构，在现有研究的基础上改进了中文评论中情绪向量的计算方式。中文文本分析领域的研究起步晚，由于语法灵活，分词判断和情绪分析困难。研究构建的专门适用于餐饮行业的情绪词典可以为后续相关的研究提供一定的借鉴和指导。
2、尝试量化情绪对销量的影响，用实证的方式为现有以销量预测为主的研究提供一定的补充。研究将情绪向量从单纯的正负向分析拓展到多维度分析，能够更准确的量化出文本所表达的情绪。
3、本文探究了消费者情绪的影响会受到哪些因素的干扰，分析了情绪影响消费者行为的机制。研究分析不同类的情绪对商家销售情况的影响，并试图对这些影响作出自己的解释。
来源|培养处
策划|陈金静、兑晓晴
文、图|韩海鹏
编辑|黄萧嘉
排版|黄佗
中文微信公众号：清华大学深圳国际研究生院
英文微信公众号：Tsinghua SIGS
新浪微博：@清华SIGS
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
