在线评论作为一种新兴的互联网互动方式,目前已经成为消费者购买决策的重要参考因素之一。然而在浩如烟海的评论里,消费者获得的是过载和有偏差的信息,评论的有效性无法确认而导致难以做出有效决策,这也为市场预测和策略调整带来不利影响。因此本文重点探讨在线评论的影响因素与有效性之间的关系。以"信息采纳模型"为基础从信息质量和信息源的角度,结合相应的理论模型,选取影响评论有效性的在线评论特征因素,构建BP神经网络模型来分析这些影响因素跟评论有效性之间的关系强度。通过爬虫获取的大量在线评论数据对模型的训练发现:评论的回复数、长度、时效性、商品类型和评论者等级对评论有效性有强关系作用,而且评论回复数的影响效果最为明显。最后基于实证研究成果给出了一些在线评论媒介运用的策略和建议。