随着互联网技术的不断发展和完善,越来越多的人在购物时将京东、淘宝等电商平台作为自己的首要选择。但是,由于电商产品质量的参差不齐,存在的信息不对称问题严重阻碍了双方信任的建立,商家提供的商品信息逐渐失去了用户的信任,这在很大程度上也阻碍了电商的持续健康发展。针对电商平台存在的信息不对称和信任问题,主要的一种解决方法是在线评论,虽然其在降低信息不对称上起到了不可小觑的作用,但评论数量激增、商家不正当干扰等行为所造成的在线评论信息超载与失真问题也同样不容忽视。鉴于此,电商平台推出了问答系统。与评论相比,通过问答系统得到商品信息的可信度要更高、所耗费的时间和精力更少。然而,由于电商问答系统的发展时间较短,如何最大化地利用问答系统增加用户的满意度、保持用户的持续使用意向是平台和学者目前较为关注的重要问题。针对以上问题,本文在大数据视角下开展基于文本挖掘的电商问答系统持续使用意向研究。首先,采用文本挖掘技术从问答系统的文本中提取信息内容特征,以京东自营笔记本电脑数据为数据集,结合长短期神经网络(LSTM)和K-means算法,得到问答系统为消费者提供的信息服务类别;其次,对相同商品的在线评论进行文本挖掘,对比两者挖掘结果后分析并提炼出问答系统信息内容的属性,即影响电商问答系统用户持续使用意向的关键因素;最后,以ECM-IT作为基础模型,根据文本挖掘提取的影响因素,结合用户在选择和使用电商问答系统时的具体情境构建电商问答系统持续使用意向模型,进行模型和假设检验。将文本挖掘技术与结构方程模型相结合,综合应用电商文本数据和问卷调查数据,科学有效的探究消费者持续使用电商问答系统的影响因素和作用机制。本研究共得到3点结论:(1)电商问答系统为消费者提供的信息服务主要有五类:商品对比、赠品、质量、功能和售后服务,其中消费者提问最多的内容是质量,最少的是售后服务;(2)问答系统和在线评论不仅是信息互补的关系,且问答系统为在线评论的信息提供了验证。通过进一步地分析,得到电商问答系统信息内容的属性,即用户持续使用意向的三个影响因素:感知内容有用性、感知内容可靠性和认知成本;(3)感知内容可靠性对于问答系统的持续使用意向是没有显著影响的,但是通过满意度的中介效应对于持续使用意向的影响是显著的。在所有影响电商问答系统持续使用意向的因素中,影响程度最大的是感知内容有用性,其次是信任,而认知成本对于电商问答系统的持续使用意向产生了消极影响。本文创新性地通过文本挖掘的方式提取电商问答系统持续使用意向的影响因素,且改进了ECM-IT模型,使其更适合用于本文的研究。本研究有利于商家明确用户真正的需求,有助于平台改进完善问答系统,帮助消费者确认疑惑的信息进而快速做出购买的决策等。