网络零售快速发展过程中，网站信息质量评价的衡量标准有哪些？

首先，网络零售地位突出。经过十多年持续快速发展，中国网络零售规模位居世界第一，已成为国民经济的重要组成部分，对消费的拉动作用不断增强。网络购物已成为许多人生活的重要组成部分。

另据商务部电子商务和信息化司发布的数据，2017年中国网络零售市场交易规模达7.18万亿元，同比增长32.2%，占到社会消费品零售总额的19.6%，较2016年的14.9%，增幅提高了4.7%。2018年上半年，中国网上零售额达4.08万亿元，同比增长30.1%，远高于同期社会消费品零售总额增长率，对社会消费品零售总额增长的贡献率为37.9%，比上年提升7.6个百分点，在社会零售中的占比持续增长。网络零售已成为拉动内需、促进社会经济发展的重要引擎。

“新零售”是阿里创始人马云在2016年提出的，是对当前电子商务发展阶段的一个命名。此提法在学界和业界尽管有些争议，但是随后网络零售无论供给还是需求所发生的改变是真切的。从供给侧来看，网络零售市场的迅速发展，吸引了大批网络企业和传统品牌企业进入，市场竞争异常激烈，加之网络人口红利消失，网络零售企业的获客成本越来越高。

以淘宝、京东头部电商平台为例，据统计报告显示，其2017年第一季度的获客成本已超200元气此外，为适应市场竞争及消费需求变化，在移动网络、社交媒体、人工智能及大数据等新一代信息技术的赋能下，网络零售平台纷纷致力于平台内容及服务体验等方面的优化升级，提高流量转化率及保持率，信息共享和集成范围空前

除商品自身属性特征信息外，越来越多不同来源的信息如社交媒体信息、用户评论信息、线下实体服务信息等被共享和集成，网络零售平台的复杂性日益增加，其特点是广泛和多样化的信息供给，更复杂的网站设计，更多的信息量。其信息供给易于陷入复杂和冗余窘境。

从需求侧来看，伴随着消费经验的积累和生活水平的提高，网民消费行为更趋理性和更注重品质。据艾瑞咨询2018年的数据，超过50%网民将实用性作为购物标准，47.6%的网民在购物前会收集信息详尽比较；与五年前相比，人们在消费时，对生活格调的重视程度显著提升，涨幅达24.5%。

此外，移动网络技术和智能设备的普及，使得我国网民网购的主要设备是手机，而手机虽具有计算机类似功能、便于携带等优势，但是其在多任务处理能力、屏幕尺寸、分辨率、可浏览性、可呈现的信息数量、媒体丰富度等方面的局限性，更易于让消费者产生信息负载，对平台信息展示精度要求更高。面对平台海量的商品及营销服务信息，消费者可能会迷失方向，觉得在大量商品信息中耗费时间，使得网络购物过程很漫长，无法便捷完成购物任务。

因而，在信息的共享和集成范围不断扩大，而对信息展示精度要求更高的新零售背景下，如何针对不同类型商品特征，在网页上提供适当的信息和信号线索，帮助消费者迅速确定商品及服务属性，以免淹没在大量信息之中。要应对这个挑战，探索网络购物平台应供给哪些信息以及如何供给是不可回避的问题。

网络零售平台信息或内容包含平台上所有可用的交流材料，例如产品名称、品牌、图片、价格、物流、售后服务政策、评论、促销信息等。在网络环境下，消费者无法亲身体验商品质量，只能通过电子零售平台提供的各类信息进行商品质量判断，进而做出选择。

网络零售平台信息对消费者的购物体验、购买态度、行为意向形成及网站成功等具有重要影响，吸引了来自管理信息系统、信息科学、营销等不同学科领域众多学者的研究兴趣，相关研究主要集中在网站信息质量、商品评论信息、服务保证信息及商品描述信息等方面。

网站信息质量评价

现有学者从不同角度提出了众多信息质量评价维度。这些评价维度主要源于信息系统领域有关数据质量属性和信息系统产出报告质量的探索。例如，在数据质量方面，Ballou等从数据的内在特性出发，指出准确性（记录值符合实际值），及时性（记录值不是过时的），完整性（记录特定变量的所有值）和一致性（数据值在所有情况下的表示是相同的）四个维度是数据质量的关键维度。

类似地，Huh等认为准确性、完整性、一致性、及时性是数据质量最重要的维度。后来，从用户使用角度评价数据质量得到关注。Wang等人认为数据质量是一个多维的、层次结构的概念，并从用户使用数据的过程角度将数据质量维度划分为可理解性（用户理解语法和语义数据）、可存取性（用户具有数据访问的途径和权限）、有用性（可用于支持用户决策，包括相关性和时效性）、可信性（用户可以将数据用作决策输入的程度，包括完整性、一致性、来源可信度、精确性）四个维度。

Wang和Strong从“适于使用”的客户视角定义并识别数据质量，将“数据质量”定义为适合数据用户使用的数据，包括内在数据质量（准确度、客观性、可信度、权威性）、情景数据质量（相关性、增值性、及时性、完整性、数据适量）、形式信息质量（可解释性、易于理解性、精确性、一致性）和可存取性信息质量（可存取性、安全性）四个维度的信息质量。

内在数据质量表述数据本身具有的质量，情景数据质量强调了数据质量要满足任务情景要求，形式和可获取数据质量强调了系统的重要性。此种划分方法得到了许多学者的认可，并广泛应用于信息质量评价研究。在信息系统产出如报告质量评价方面，Larcker和Lessig从感知重要性和信息可用性测度报告信息的质量，Bailey和Pearson働提出准确性、及时性、可靠性、完整性、相关性、精确性和时效性是衡量用户满意的重要指标。

网络环境下，网站信息质量是指“用户对于网站上呈现的信息质量的感知”。McKinney等。指出，电子商务网站信息内容应具有相关性、可理解性、可靠性、充足性、有用性并且涵盖范围广泛。类似地，Barnes和Vidgen把信息质量定义为提供适合用户需求的准确、及时、可靠信息的能力。网站设计者应确保网站上的信息是消费者想要和需要的信息。

在经典的D&M信息系统成功模型中，信息质量反映的是电子商务网站内容方面问题，指出网站内容应该个性化、完整的、相关的、易于理解和安全的。Yang等提出信息门户网站的信息质量维度包括内容的有用性和信息的充分性。许多研究一般是根据实际应用情境和研究目标需要，选择某些维度对信息质量进行测度。

例如，张艳辉等在研究评论信息质量对在线评论有用性的影响时，从有效评论数、中差评和上传图片三个方面来衡量评论的信息质量，涵盖了信息的可读性、充足性、客观性、生动性；Cheung等、赵英和范娇颖分别以相关性、及时性、准确性和全面性来衡量在线评论质量和社交媒体信息质量。还有一些研究用论据质量来表征评论内容特征，其衡量指标除一些传统的信息质量指标外，还强调了用户对信息内容的主观感知，如有说服力、有用的、有价值的等。

总之，信息质量评价维度有些是主观的、有些是客观的；有些是情景独立，有些是情景依赖的，目前没有标准的信息质量定义存在，也没有适应所有应用情境的一致信息质量评价标准。