摘要：文章围绕社交电商场景下用户消费助农的影响因素展开研究，目标是采用文本挖掘和扎根理论编码相结合的方式，探究影响因素的概念模型。首先，通过人工筛选和八爪鱼软件相结合的方式，采集社交电商用户助农评论文本数据12 268条，经筛选得到有效样本11 410条。其次，运用ROST-CM6软件对有效文本进行处理，包括分词、词频统计和语义网络分析。最后，基于扎根理论进行开放式编码、主轴编码和选择性编码三阶段分析，构建出包含“价值感知”“服务供给”等4个主范畴及13个子范畴的概念模型。文章丰富了社交电商消费助农领域的研究成果，可为社交电商助农产品的运营实践提供参考，具有一定的理论和实践价值。

介绍

　　社交电商作为电子商务的重要分支，是在传统电子商务与社交网络深度融合基础上发展形成的线上消费新模式，其核心特征体现为高频互动性与快速口碑传播效应。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第55次中国互联网络发展状况统计报告》[1]，截至2024年12月，中国网络购物用户规模达9.74亿人，较2023年12月增长5 947万人，占网民总数的87.9%。从行业规模看，中国社交电商交易规模2021年已突破2.8万亿元[2]，预计2028年将超过5万亿元[3]，凸显其作为国内线上消费核心阵地的地位。

　　在乡村振兴战略背景下，社交电商已成为乡村农产品销售的重要渠道。具备价格优势的农产品借助社交电商平台打破时空限制，实现向全国市场的高效渗透。研究报告显示，2023年中国社交电商市场规模达到3.24万亿元[4]，其中农产品交易占据重要地位，成为助农扶贫与乡村经济增长的重要抓手。然而，当前社交电商平台中大量农民个体户卖家虽拥有原产地和价格优势，但在服务标准化、营销专业化、产品品控等方面存在明显短板，导致其在激烈的市场竞争中处于弱势地位。因此，探究社交电商场景下用户消费助农的影响因素，有针对性地提升农民卖家的服务、营销与产品质量，是增强助农产品竞争力、扩大销量的核心命题。

　　现有研究已围绕社交电商平台设计、消费行为影响因素等方向形成丰富成果。然而，针对“消费助农”的研究还鲜有出现。基于此，本文试图从用户消费影响因素出发，采用文本分析技术和扎根理论分析方法，探究促进社交电商消费用户助农的方法，构建其影响因素模型，并据此提出对策建议，为农民卖家的运营实践提供科学决策依据，助力乡村振兴战略下农村经济的高质量发展。

方法

　　本文采用信息抓取技术和文本挖掘技术，对社交电商平台消费助农数据进行提取与分析，最终基于扎根理论进行编码和理论分析，进而构建消费影响因素模型。

　　文本挖掘(Text Mining)也称文本分析，是从非结构化的文本数据中提取有价值信息的过程，通过结合自然语言处理和机器学习等技术，将原始文本转化为结构化知识，便于研究分析与实践决策。文本挖掘常见的用途包括信息提取、情感分析和知识发现等，一般涵盖分词、词频统计、情感分析、语义网络分析等功能。值得一提的是，文本数据采集是文本挖掘的前提。

　　扎根理论(Grounded Theory)是由社会学家格拉泽(Barney Glaser)和斯特劳斯(Anselm Strauss)于1967年提出的一种质性研究方法，其实施遵循迭代过程，包括数据收集、编码、理论构建与验证等阶段。其中，编码分为三阶段，包括开放性编码、主轴编码和选择性编码。

文本挖掘

　　首先是文本数据采集。本文围绕“社交电商用户消费助农的影响因素”命题开展研究，将数据采集关键词确定为社交电商和助农产品，并分成社交电商平台使用和助农产品购买场景进行数据采集。

　　在社交电商平台使用场景中，研究小组于2024年12月至2025年5月，通过腾讯应用宝、豌豆荚、苹果应用商店等渠道，采用人工与八爪鱼软件结合的方式采集用户评论。2025年3月，淘宝、抖音、拼多多、京东、快手、小红书等社交电商平台的月活跃用户分别为9.5亿、8.8亿、6.9亿、5.5亿、4.4亿、2.3亿，排在社交电商平台的前列[5]。本文围绕以上平台进行用户评论采集，共抓取评论6 247条，剔除无效评论(如无关灌水评论)554条，最后获得5 693条平台使用评论文本。助农产品购买场景中，同期通过淘宝、京东、拼多多等平台采集“助农”关键词检索的商品评论(涵盖水果、蔬菜、豆制品等)，共采集6 021条，剔除无效评论304条，获得5 717条数据。两类有效评论合计11 410条(33.14万字)，数量比例接近1:1。

　　其次是文本挖掘。本文采用ROST-CM6软件进行评论数据的清洗、分词、词频统计和语义网络分析。在分词过程中，因“小红书”“性价比”等网络词汇或流行语无法被软件识别和自动拆分，需要人工排查并自定义词表。针对自定义词表问题，本文还通过平台和文献调研，添加社交电商和助农产品评论中的热门词汇，以更准确捕获高频词。词频统计共提取150个高频词(如“新鲜”“五星”“质量”“很好”“朋友”)，其中“很好”出现1 873次(最高)，“周到”出现42次(最低)，这些高频词汇将用于扎根理论编码。通过高频词语义网络分析可见，语义网络以“很好”“包装”“新鲜”“收到”等为中心词，向外延伸至其他小族群，反映用户在消费助农中对这些核心因素及相关维度的关注。

范畴分析与模型构建

　　范畴分析与模型构建的核心工作为编码，包括开放性编码、主轴编码和选择性编码三个阶段。本阶段基于文本挖掘所得的结果，围绕“社交电商用户消费助农”命题提炼概念、范畴及关联关系，最终构建理论模型。

开放性编码

　　开放性编码作为扎根理论分析的初始阶段，核心目标是将原始文本数据分解为离散的概念，通过标签化和分类初步建立分析框架。本文以社交电商平台使用评论和消费助农评论数据为基础，通过研究和小组集体研讨对文本信息进行抽象概念化并识别潜在模式，具体流程包括概念提取、范畴命名与内涵界定。项目组结合前期分词、词频统计和语义网络分析结果，首先对原始文本进行概念标签化，如针对评论“有两个坏的，店家已经赔了，服务态度好”提取概念“服务态度积极”;随后将初步概念聚合为高阶范畴，如将“服务态度”“售后服务”等概念合并为范畴“服务质量”。经反复迭代与内涵校准，最终整理得到13个一级范畴(子范畴)，包括易用性、信任、情感反馈等(见表1)。

主轴式编码

　　主轴式编码是扎根理论分析的中间阶段，旨在通过识别范畴间的潜在逻辑关联，将开放性编码中提取的离散子范畴整合为系统性主范畴，为理论模型搭建骨架。本文围绕社交电商用户消费助农场景，通过梳理子范畴的内在关联形成有意义的聚合体系，提炼核心范畴，为最终选择性编码奠定基础。具体分析中，首先，对13个子范畴进行内涵界定与描述，确保每个子范畴的定义清晰且具有独特性;其次，梳理子范畴之间的关联性，易用性、功能性、可用性和内容性都指向社交电商平台对用户消费行为的支持能力，因此归属同个主范畴，命名为“平台支持”主范畴;包装物流、服务质量和供给能力与卖家关联性最强，归属为“服务供给”主范畴;信任、口碑和社交互动是用户在社交场景中建立信任的核心要素，提炼为“信任构建”主范畴;经济性、产品质量和情感反馈体现用户对消费行为的价值评判和主观感知，整合为“价值感知”主范畴。最终，13个子范畴被系统归入4个主范畴，形成社交电商用户消费助农影响因素理论模型(见表2)。

选择性编码

　　选择性编码是扎根理论三级编码的最终阶段，目标是整合所有范畴，提炼一个核心范畴，形成具备内在一致性的理论框架。本文在主轴式编码中提炼出“平台支持”“服务供给”“信任构建”“价值感知”四个主范畴，在选择性编码阶段，进一步界定主范畴概念，分析主范畴间的互动关联，最终识别核心范畴。

　　在主范畴中，“平台支持”指用户对社交电商平台的功能易用性、内容呈现的评价等，是平台方为消费助农提供基础支撑能力的综合表现;“服务供给”是指用户对卖家提供的包装物流效率、售后服务质量和商品供给多样性的评价，反映卖家服务消费助农的实际水平;“信任构建”是指用户通过社交互动、口碑传播形成对助农活动、平台及卖家的信任程度，是连接消费意愿与行为的关键中介;“价值感知”指用户对产品的性价比、质量达标度以及消费过程中的情感体验的主观评判。四个主范畴均体现本文的核心“助农因素”，进而形成社交电商用户消费助农影响因素概念模型(见图1)。

　　研究意义

　　本文围绕“社交电商用户消费助农影响因素”展开研究，采用文本挖掘和扎根理论相结合的质性研究方法。首先，通过社交电商平台采集用户评论数据，获取真实使用反馈;其次，利用文本挖掘技术对评论文本进行分词、词频统计和语义网络分析;最后，基于扎根理论执行三阶段编码，构建出包含13个子范畴和4个主范畴的社交电商用户消费助农影响因素概念模型。本文的理论价值体现在：作为聚焦社交电商用户消费助农场景的质性研究，补充了该领域的研究空白，丰富了社交电商消费行为与助农经济交叉领域的理论成果，为后续相关研究提供了概念框架参考。实践意义在于：概念模型可为社交电商平台和卖家的管理提供指导，如“平台支持”范畴提示社交电商平台应该从易用性、功能性、可用性和内容性四个方面提升用户体验，从而促进消费。此外，本文可进一步结合问卷调查和因子分析进行实证研究，并构建结构方程模型，进一步揭示社交电商用户消费助农的影响机理。

管理启示

以用户体验为核心强化平台支持能力

　　用户体验是消费者使用社交电商平台的前提，也是开展消费助农的前提。首先，平台方应从技术上完善软件或网站的可用性，保障安装和打开正常、无闪退，强化用户隐私保护机制;其次，平台方应聚焦社交互动与消费助农的核心需求，提供短视频展示、农产品智能推荐等适配功能，兼顾潮流性与实用性。同时，平台还应梳理功能节点以提升操作流畅度，简化下单、售后等流程，适配不同用户群体的使用习惯;最后，平台应以短视频、笔记等形式丰富内容呈现，鼓励用户发布农产品交流内容，鼓励用户发布农产品交流内容，打造“种草生态”，优化界面美学体验。

以服务质量为重点优化全链条服务供给

　　社交电商助农产品卖家提升服务水平，实现消费者“无忧”助农。在包装上，确保打包牢固，保障产品完整交付;在物流上，优选配送快、服务好的物流公司，减少延迟配送与产品损坏变质;在客户服务上，平台与卖家协同增强售前、售中、售后服务意识，改善用户消费体验;在产品上，丰富产品体系，从类别、包装、品种等方面扩大助农产品选择面，满足不同消费群体的需求。

以社交文化为导向构建互动信任生态体系

　　社交电商平台与卖家应营造互动氛围，构建高信任水平的消费者生态。社交互动是一把双刃剑，既能传播良好口碑建立信任，同时负面评论也会快速扩散。因此，平台与卖家应该利用好该功能，以产品和服务质量为根基：及时监测评论区及社区负面反馈，快速响应并公示解决方案;奖励“种草”用户，以代金券、红包等激励消费者发布积极反馈，扩大正面口碑，强化用户信任。

以交易反馈为核心提升用户消费价值感知

　　价值感知是用户对消费“值不值得”的主观评估，卖家应以用户交易反馈为核心参照，从价格、产品质量等方面提升消费者价值感知。首先，助农产品卖家严格筛选助农产品，确保新鲜、口感好、品种佳、足秤，杜绝劣质产品;其次，设置合理的产品价格，针对不同消费群体制定差异化策略，保障利润水平的同时提高消费者经济性感知;最后，鼓励正面反馈用户提供更详细信息，总结成运营经验备忘录，持续改善用户价值感知。

　　参考文献：

　　[1]中国互联网络信息中心.第55次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].(2025-01-17)[2025-05-05].https://www.cnnic.net.cn/n4/2025/0117/c88-11229.html.

　　[2]华经产业研究院.2021-2026年中国社交电商行业发展监测及投资战略规划研究报告[EB/OL].(2020-11-24)[2025-05-05].https://www.huaon.com/channel/internet/666212.html#report_contents.

　　[3]博思数据研究中心.2024-2030年中国社交电商市场分析与投资前景研究报告[EB/OL].(2024-10-15)[2025-05-05].https://www.bosidata.com/report/C447754RAR.html.

　　[4]智研咨询.2025-2031年中国社交电商行业市场竞争力分析及发展前景展望报告[EB/OL].(2025-01-01)[2025-05-05].https://www.chyxx.com/research/1135283.html.

　　[5]QuestMobile.2025中国移动互联网春季报告[EB/OL].(2025-05-07)[2025-05-10].https://www.questmobile.com.cn/research/report/1919961024158601218.

　　揭阳市哲学社会科学2023年度课题“乡村振兴背景下社交电商用户消费助农影响因素和对策研究——以揭阳市为例”(批准号：JY23KL07);揭阳职业技术学院科学研究项目“乡村振兴背景下社交电商用户消费助农的影响因素研究”(项目编号：2022JYCKY10)。

　　终审：魏文源

　　监审：侯欣怡

　　编校：王彦臻