1.产品评论的数量对产品销量的影响

Godes和Mayzlin[105]通过对1999—2000年美国市场44个电视节目的评论与电视节目收视率的关系进行研究，发现电视节目口碑效应在不同在线评论组之间的扩散度对收视率具有显著的解释力，而评论数量对收视率则没有显著的影响。

Dellarocas等[106]对影评数量影响电影销售票房进行了研究。实证结果表明无论产品评论中是否包含大量负面评价信息，产品评论的数量对相应产品的销售量都具有显著的正面影响。

Chen等[107]以亚马逊网站上的书评数量为自变量，构建了图书销售量的实证研究模型。实证结果也说明了图书评论的数量与图书销量之间存在显著的正向相关性。

Liu[108]以电影发布前Yahoo！电影论坛上的影评为解释变量，并且以发布后的电影票房作为被解释变量，对于影评与电影票房之间的关系构建了线性回归模型。实证研究的结果表明电影评论数量和电影票房收入之间存在显著的正向相关性。

龚诗阳等[109]通过分析图书评论的数量对图书销量的影响，发现在考虑内生性的问题后，图书电子口碑中的星级评分对销量的影响消失了，而图书评论数量成了主要的影响因素。

Duan等[110]分别从Yahoo！movies网站收集影评以及Mojo网站收集票房信息，建立联立方程组模型，运用三阶段最小二乘法进行参数估计。结果表明，评价得分和票房收入没有明显关系，但影评数量和票房收入显著正相关。

Duan等[111]研究影评与票房的动态影响关系，发现影评应为内生变量。影评既是票房的先导因素，也是票房的产出变量，二者相互影响。影评数量的增加会提高票房，票房的增加也会带来影评的增加。

2.产品评论的星级评分对产品销量的影响(www.daowen.com)

相关研究主要选择电子商务网站上提供的产品星级评分作为产品评论情感极性的测量指标，研究其与销量之间的关系。

Chevalier和Mayzlin[112]以Amazon和Barnsand Noble网站为样本数据来源，研究了书评对图书在线销量的影响。实证研究结果表明，尽管大多数评论的情感是正面的，但1星评论（极端差评）比5星评论（极端好评）对销量的影响更大。

Clemons等[113]针对啤酒工业中的产品评论情感极性对于啤酒销售的影响进行了实证研究。与Chevalier和Mayzlin的实证结果不同的是，Clemons等人的研究结果说明极端正面的产品评论对销售的增加具有显著的影响。

Zhu和Zhang[114]针对视频游戏评论对销量的影响，构建了双重差分模型分析。实证研究的结果表明，对于不流行的游戏以及上网经验丰富的玩家，产品评论的影响力更大。

Liu[108]对电影发布前Yahoo！电影论坛的讨论与发布后的电影票房的关系进行了研究。实验结果发现产品评论的数量比评论的极性（即正、负评论的比例）对票房收入具有更为显著的解释力。产品评论的数量和电影的票房收入正相关，而且不论是积极的产品评论还是消极的产品评论都会增加电影的票房收入。

郝媛媛和李一军等[115]收集了美国在2006年度的电影市场相关数据，利用线性回归模型分析不同情感极性的影评是否影响票房，以及影评极性对电影上映后的哪些阶段存在影响。实证研究的结果表明，在电影上映后的第3周，影评对电影票房有显著影响，并且极端好评的正向影响大于极端差评的负向影响。

Li和Hitt[116]研究早期购买者所撰写的评论，其中反映的不同偏好信息将如何影响长期用户的购买行为与社会福利。研究表明评论数量及其情感极性对用户的购买行为与社会福利都有显著的影响，且影响程度随时间发生变化。

此外，针对产品评论的情感极性影响不显著的原因，Liu[108]、Ghose和Ipeirotis[117]指出可能是由于正、负评价相互抵消，使产品评论星级评分的平均值无法全面地衡量评论情感极性。