艺术设计学院 《Mining the text of online consumer reviews to analyze brand image and brand positioning》

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题目：Mining the text of online consumer reviews to analyze brand image and brand positioning

来源：Journal of Retailing and Consumer Services（SSCI/JCR Q1/中科院1区）

推荐人：艺术设计学院 李敏

推荐理由：

在数字消费时代，消费者每天都在电商平台、社交媒体和品牌社区中留下大量评价内容。相较于传统问卷，这些自发生成的文本不仅数量庞大，也更真实地记录了消费者对品牌的认知、体验与情绪表达。那么，这些看似碎片化的评论文本，能否成为品牌研究的重要数据来源？这篇发表于 Journal of Retailing and Consumer Services 的研究给出了一个很有启发性的答案。

文章以在线消费者评论为研究对象，提出了一套结构化、可操作性较强的品牌形象分析流程：从网络评论数据采集出发，结合文本挖掘工具，对评论中的语言内容进行分析，再进一步构建品牌感知地图，识别品牌在消费者心智中的定位关系。

值得关注的是，作者并没有采用门槛较高的机器学习黑箱模型，而是引入了 LIWC（Linguistic Inquiry and Word Count）语言分析工具，通过识别评论中的情绪词汇、心理联想和表达倾向，来捕捉消费者赋予品牌的情感意义与心理关联。这使得品牌研究不再局限于“价格”“质量”“功能”等显性属性，而能够进入更深层的情绪价值、品牌联想与心理认同维度。

文章最大的启发在于，它让我们重新理解“品牌形象”的形成机制：品牌并不只是企业主动输出的视觉符号或营销话语，更是在消费者不断评价、讨论、分享的过程中被共同建构出来的社会认知结果。消费者评论文本，本质上也是品牌意义生产的一部分。

对于设计研究者来说，这篇文章尤其具有参考价值。无论是品牌视觉设计、包装设计，还是用户体验与品牌传播研究，都越来越强调“以用户为中心”的研究视角。而在线评论恰恰为我们提供了一种观察真实用户反馈的有效路径——设计不再只依赖访谈或问卷，也可以借助数字文本数据进入更大规模的用户洞察。

如果你正在关注品牌形象研究、品牌定位分析、消费者评论挖掘、数字营销研究或设计管理研究，这篇文章会是非常值得阅读的一篇方法论参考。它也为如何将文本数据转化为设计与品牌策略依据提供了较完整的研究范式。

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0969698922000820

附件_Mining the text of online consumer reviews to analyze brand image and brand positioning.pdf