互联网的普及带动了电子商务的迅速发展,越来越多的消费者选择在网络上购物消费,由此产生的在线评论也越来越多。在线评论不仅为其他消费者做出购买决策提供重要参考,也给企业提供了接近消费者、接近市场的机会。本文研究在线评论对网络产品销量的影响,以搜寻品为研究对象,重点关注在线评论的结构化数据和文本内容两个部分。认知努力和信息加工的相关理论模型认为,为了更高效的做出决策,消费者会利用容易理解的信息简化决策制定过程,然后利用需要更多认知努力的信息做出最终决策。而处理文本评论比处理结构化数据所需的认知努力和时间都更多。因此,本文从在线评论的评论数量、评分等结构化数据以及具体的文本评论中所表露的情感倾向两个方面展开讨论,不仅分别研究了评论的结构化数据和情感倾向对网络产品销量的影响,还综合考虑了评论评分和情感倾向之间存在的交互作用。以国内知名的B2C电子商务网站——京东商城为例,本文选取线上洗衣机为主要研究对象,采集了从2015年6月1日到2016年2月29日一直在线的25个洗衣机产品的6850条评论的结构化数据信息以及174645条真实的评论文本信息。首先判定在线评论的结构化数据对网络产品销量的影响,在控制在线评论的内生性基础上,通过对面板数据的联立方程组模型进行实证分析,得出评论数量正向影响网络产品销量,而评分对销量的影响不显著。而后研究了评分、评论情感倾向和网络产品销量之间的交互作用,利用文本挖掘技术以及情感模型计算出每条评论的情感得分,并将其纳入面板回归模型,实证分析得到评论的情感倾向在评分对网络产品销量的影响中起着中介作用。该结论与认知努力的理论基础相一致,验证了消费者利用在线评论做出购买决策的潜在逻辑顺序。综合来看,本文的研究结论为评论数量直接影响网络产品销量,而评分通过文本情感倾向的中介作用间接影响销量。基于此,本文还相应的提出了针对电子商务平台在线评论机制设计的管理建议和思考方向。