C2C电子商务信誉评价模型研究

[摘要] 在c2c电子商务中，进行交易的用户大部分是第一次交易，在交易过程中，由于网络的虚拟性，卖家的信誉情况成为买家最关心的问题，信任问题已经成为C2C电子商务发展中的瓶颈。目前各大网站正在使用的信誉评价系统在一定程度上对买家做出了指导，但目前的信誉评价模型计分方法过于简单，计算得来的信誉值不能真实、有效地反映出卖家的信誉情况。本文针对现有的信誉评价体系的不足，在E-Sporas模型的基础上，引入时间因子，提出一个改进的信誉评价模型，该模型在预防信誉诋毁和信誉共谋的同时，能够动态体现卖家的信誉情况，使信誉值随着时间的变化而变化。

[关键词] 电子商务； C2C； 信誉评价模型； 信誉

[中图分类号] F713.36 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）05- 0073- 03

1 引 言

近年来，电子商务发展迅猛， CNNIC（中国互联网信息中心）统计的中国网络购物市场研究报告显示， 到2011年12月，我国有1.94亿的消费者进行网络购物，2011年消费者在网上购物的消费总额为7 566亿元[1]。但是，由于网络的虚拟性、电子商务自身信息不对称等特点，欺诈行为也越来越猖獗，信任问题已经成为电子商务发展的一个瓶颈。尤其对于C2C这种消费者对消费者的交易模式来说，双方交易时多为首次交易，买卖双方互相都不了解，这种特殊的交易模式使得信任问题更加突出。目前各大C2C网站都在使用信誉评价系统来体现卖家的信用度，用来解决交易双方信息不对称的难题，但是目前的评价模型过于简单，容易受到恶意好评或者恶意差评的影响，不能准确反映卖家的信誉情况，因此建立一个更加科学、准确的信誉评价模型尤为重要。

2 现有信誉评价体系及其存在的问题

目前，淘宝、易趣等各大C2C电子商务网站都有自己的信誉评价体系和评价规则，大多采用如下简单累加的模式：在交易完成之后，在规定的评价时间内，双方进行互相评价，根据交易的具体情况，评价分为“好评”、“中评”、“差评”，相应的分数是 +1、0、-1，最后的信誉值是以往所有评价分数的代数之和[2]，这种信誉评价体系在一定程度上能够反映双方的信任度，为双方进行交易起到了一定的指导作用，买方可以通过查看卖方信誉值的情况，了解卖方在过去交易时是否诚信，当卖方的信誉值较高时，买方容易对该卖方产生信任，促进买卖双方进行交易；相反，当卖方的信誉值较低时，买卖双方就不容易形成信任关系。累加的信誉评价模型就是在原有积分基础上累加本次的评分，计算模型如下所示：

Rn = Rn - 1 + rn rn∈{-1，0，1} （1）

其中，rn表示第n次的评分值，Rn表示截止到第n次的总评分之和，即总信誉值。上述累加的信誉评价模型虽然使用方便、易于理解，但仍存在较大的问题， 第一，模型没有考虑到交易金额的影响，致使该模型容易受到信誉共谋的影响，即有些卖家先利用较为小额的交易提高自己的信誉值，再进行较为大额的交易对买家进行欺诈；第二，模型没有考虑到交易时间的影响，卖家的信誉值应该是随着时间动态变化的，不同时间做出的评价对现在的信誉值的影响程度应该不同[3]；第三，模型没有考虑到交易次数的影响，比如，卖家进行20次诚信交易和7次欺诈交易的信誉值，比卖家进行10次诚信交易的信誉值还要高，如果不考虑交易次数，信誉值显然不能反映其真实的信誉情况；第四，模型没有考虑评价者的信誉值对评价的影响，有着不同信誉值的评价者所做出评价的可信度应该是有所区别的，信誉值高的评价者所做出的评价应该比信誉值较低的评价者更加真实可靠，这样就避免了买方评价的随意性，同时更能调动买方积极地进行评价。

3 E-Sporas模型介绍及改进模型的提出

C2C电子商务中，信誉评价模型根据每次交易的评分情况，重新更新双方的信誉值，对其他潜在消费者起到一个指导作用，同时鼓励诚信交易。为了完善C2C信誉评价模型，为其他消费者提供一个更加真实的参考信息，郭洪海提出了E-Sporas评价模型，该模型考虑了交易金额、交易次数、评价者可信度对信誉值的影响，并通过引入惩罚因子对欺诈的用户进行惩罚，下面是对各个影响因素的介绍。

（1） 评价者的信誉度。模型考虑了评价者的信誉度，具有较高信誉值的评价者的评价应该更有说服力，更加可信。

（2） 交易金额。模型考虑了交易金额的影响，在C2C电子商务的交易过程中，当交易的金额较大时，那么买家承担的风险也越大，如果在交易金额较大的情况下，双方仍然进行诚信交易，买家对卖家的评价就更加可信，其评价在模型中所占的权重应该更大，同时，也防止了恶意卖家先通过小额商品的交易提高自己的信誉值，再通过大额商品的交易对买家进行欺诈。

（3） 惩罚因子。模型引入了惩罚因子，对欺诈的卖家进行惩罚，当交易双方进行诚信交易时，惩罚因子为0，不起作用；当交易过程中存在欺诈等行为时，惩罚因子为负值，进而降低其信誉值。

（4） 交易次数。模型考虑了交易次数的影响，例如：卖家1总信誉值为10，其中有5次诚信交易，5次欺诈交易，卖家2总信誉值为5，一共交易5次，全是诚信交易，两个卖家的信誉值相同，但显然其交易的诚信情况不同，模型应该考虑到交易次数对信誉值的影响。