在线评论数量的指数级增长使消费者面临信息过载的困境,哪些因素可以使评论更有助于购买决策已成为在线评论的研究重点。虽然关于评论有用性已有丰富的研究成果,但在文本情感这个方向进行的研究尚为匮乏。本文选择文本情感极端性及其与评分不一致性这两个角度,探究这两个因素对酒店业在线评论有用性的影响,同时考虑文本信息质量特征(文本主题和文本长度)的调节作用。本文基于假设建立了多元回归模型,选取TripAdvisor网站纽约市655家酒店70余万条在线评论为数据来源,并通过自然语言处理模型Na?ve Bayes情感分类和LDA主题分类模型分别计算得到文本情感得分和文本主题概率。在此基础上,分别就文本情感极端性以及文本情感与评分不一致性对有用性的影响依次进行实证分析,假设验证的结果有:(1)文本情感极端性对有用性有显著的正向影响,并且极端消极的情感比极端积极的情感更有用。也就是说,文本情感与评论有用性之间是非对称U型关系;(2)文本主题个数会正向调节文本情感极端性对有用性的影响,而与体验属性相比,搜索属性类型的文本主题会负向调节情感极端性对有用性的影响;(3)文本情感倾向与评分的不一致性对有用性有显著的负向影响,并且高分不一致评论对有用性的削弱作用要强于低分不一致评论。四种类型评论的有用性排序依次是低分消极文本>高分积极文本>低分积极文本>高分消极文本;(4)文本长度会负向调节不一致性对有用性的影响。相比于短文本的不一致评论,消费者不易受到长文本评论不一致性的负向影响。本文的研究具有一定的理论和实践意义。从文本情感极端性及其与评分不一致的角度进行研究,弥补了在线评论有用性研究在该领域的空白,而研究结果也可以帮助电子商务平台进行更有效的评论管理。