在互联网的普及、电子支付及物流行业的不断优化升级的推动下,我国的电子商务行业在近年来获得了飞速的发展。大多数在消费者进行网络购物时更倾向于阅读产品的在线评论了解产品信息作为购买决策参考,但海量的用户评论也给消费者带来了巨大信息过载压力。因此,如何从海量的用户评论中筛选出价值高的有用评论成为了电商平台和消费者的关注重点。本文基于以上现实情况,在评论有用性影响因素相关文献进行了梳理,基于信息接受模型和详尽可能性模型建立了实证研究模型,并以京东商城手机类和电脑类中销量和评论数量最高的5个搜索型商品为代表,采集其用户评论数据为研究对象对评论有用性的影响因素进行了探究。本研究中运用了文本分析和实证研究方法,首先采用Python编写爬虫程序抓取了本研究的样本评论数据,然后对数据进行了清洗和人工打分等预处理工作,最后根据样本数据中因变量的数据特征选取负二项回归模型进行回归分析。本文从评论本体因素和评论本体相关因素两个方面进行了探究,验证了评论文本长度、图片数量、评论评分、评论主客观性以及评论者等级因素对有用性的影响。同时,本研究也验证了本研究新增的评论视频、评论全面性、追加评论信息丰富性等变量对评论有用性的正向影响。最后,本文根据研究结果对京东平台优化评论系统以及平台商家引导消费者发布评论以及消费者筛选评论提供了参考。本文的创新之处在于根据京东商城网站实际情况对前人的研究变量和模型进了补充,使得模型更加完善和符合实际。