随着信息技术的发展，来自电子商务平台和社交媒体的产品评论和销售量信息作为典型的用户生成内容，对消费者的网购决策和卖方的市场策略有重要影响。在线评论通过提供其他消费者有关产品或服务的信息，为当前消费者的购买决策提供帮助。同时，销售量信息反应了其他消费者的购买行为，也对消费者决策行为产生一定影响。虽然二者对消费者决策都有影响，但影响机理不同。

近日，贝斯特bst3344游戏博士生刘洋，香港城大冯娟教授和西安交大贝斯特bst3344游戏廖貅武教授共同在信息系统领域的国际顶级期刊Information Systems Research上在线发表了题为“When Online Reviews Meet Sales Volume Information: Is More orAccurate Information Always Beneficial?”的论文。该论文通过建立一个双寡头两阶段经济学模型，分析了竞争环境下在线评论和销售量信息对买卖双方最优决策的影响，模型考虑了具有羊群效应行为特征的理性消费者和具有随机行为特征的非理性消费者。研究发现：（1）在线评论和销售量信息对卖方利润的影响与产品和消费者偏好的匹配程度以及消费者关于不同产品质量的事前信念有关；（2）由于卖方可以通过定价策略对在线评论信息做出反应，（和只有销售量信息的情况相比），在线评论和销售量信息的同时存在可能会对低质量产品越有利；（3）产品特征信息的增加在一定条件下会降低竞争双方的利润。

刘洋是西安交通大学和香港城市大学联合培养的博士生，该文是刘洋在两校导师冯娟教授和廖貅武教授共同指导下完成的，西安交通大学为该文的第一作者单位和共同通讯作者单位，Information Systems Research是公认的管理类世界顶级期刊（UTD24）之一。

论文链接：https://doi.org/10.1287/isre.2017.0715