互联互通和更迭升级的移动数据成为网络购物线上消费的持续增长内驱动,网络购物应运兴盛,海量在线评论数据呈井喷式爆炸增长。在网络信息超载的电商平台购物环境下,有用的评论信息作为最易获取的商品信息源,潜在地影响着品牌口碑、用户粘性和产品营销,往往透露出消费者的购买动机,是网络线上购物用户、在线零售商家和消费者领域专家的共同关切。因此,如何衡量在线评论信息的有用性成为亟需深入研究的课题。首先,本研究梳理了在线评论有用性的经典文献,结合精细加工可能性模型和信息采纳模型,以评论内容和评论者信息特征的两条路径作为基准切入,构建出在线评论有用性的影响因素的概念模型。其次,本研究采用“八爪鱼”大数据爬虫软件,将Amazon(中国)平台的5种子类别商品评论视为数据源,抓取了17149条有效评论数据,经过数据清洗和预处理,留下了有用性投票数不低于3的2213条评论;通过Python的snow-NLP工具包对所收集的数据进行文本挖掘,计算评论语义中的情绪强度,借助Goo-Seeker分词工具分析评论语义特征;从评论内容的语义和形式特征、评论者信息特征两个维度的10个自变量指标,运用SPSS23和STATA15进行回归建模,分析在线评论有用性的影响因素的主效应,并探讨商品类型予其的调节效应,得到如下结论:1.评论内容特征方面,标题情感倾向、评论情感倾向显著抑制在线评论有用性;评论丰富性、评论时效性、评论图片、回复评论显著促进在线评论有用性。2.评论者信息特征方面,评论者等级性、评论者参与度显著抑制在线评论有用性;评论者真实性、评论者权威性显著促进在线评论有用性。3.就商品类型而言,与体验型商品相比,评论丰富性、评论时效性、评论图片对在线评论有用性的影响程度在搜索型商品中更高;与搜索型商品相比,回复评论、评论者等级性、评论者参与度对在线评论有用性的影响在体验型商品中更突出。而标题情感倾向、评论情感倾向、评论者真实性、评论者权威性对在线评论有用性的作用效果在两类商品中无显著差异。最后,本研究从电商企业的管理实践和评论信息推荐系统的优化层面,提出系列参考建议,以促进电商平台的科学管理,并总结主要研究内容和结论,以展望未来的研究方向。