When Reviews are No Information : The Moderating Role of Default Reviews in the Relationship Between Perceived Risk, Online Trust, and Purchase Intention and Enhancing Purchase Intention

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 소비자가 피드백을 남기지 않을 때 게시되는 디폴트 리뷰-자동 생성된 5 성급 평점이 전자상거래에서 지각된 위험, 온라인 신뢰, 구매의도 간의 관련성을 어떻게 중용하는지를 조사 한다. 신뢰-위험 프레임워크에 기초해 정보처리를 이동시키는 상황별 신호(contextual cue) 로 채무불이행 검토 비율을 개념화한다. 디폴트 리뷰 확산이 다양한 모의 제품 페이지를 보는 참가자의 설문 데이터(N = 400)에 대해 MG-SEM을 실행했다. 연구 결과, 지각된 위험은 온라인 신뢰를 유의하게 감소시키고, 이는 다시 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결정적으로, 채무불이행심사비율은 위험 → 신뢰의 연계를 강화하고 신뢰의 매개역 할을 증폭시킨다. 이러한 연구 결과를 검증하기 위해 우리는 타오바오의 제품 수준 데이터를 분석하고; 회귀분석 결과 디폴트 리뷰 비율이 높을수록 특히 공리적 범주(전자제품, 가전제품) 에서 매출이 감소하는 것을 예측한다. 지각 모델링과 행동 데이터를 통합하여 디지털 신뢰의 이론을 확장하고 신뢰성을 검토하고 플랫폼 설계, 거버넌스 검토, 범주별 신뢰 전략에 대한 시사점을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines how default reviews—auto-generated five-star ratings posted when consumers do not leave feedback—moderate the link between perceived risk, online trust, and purchase intention in e-commerce. Grounded in the trust–risk framework, we conceptualize the default-review ratio as a contextual cue that shifts information processing. We ran MG-SEM on survey data (N = 400) from participants viewing simulated product pages with varying default-review prevalence. Results show that perceived risk significantly reduces online trust, which in turn positively influences purchase intention. Critically, the default-review ratio strengthens the risk → trust linkage and amplifies trust’s mediating role. To validate these findings, we analyze product-level data from Taobao; regressions show higher default-review ratios predict lower sales, especially in utilitarian categories (electronics, home appliances). Integrating perceptual modeling with behavioral data, we extend theories of digital trust and review credibility and offer implications for platform design, review governance, and category-specific trust strategies.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• Ⅰ. Introduction
• Ⅱ. Literature Review
• 2.1 Perceived Risk in Online Shopping
• 2.2 Online Trust
• 2.3 Default Reviews
• 2.4 Trust–Risk Framework
• Ⅲ. Research Model and Hypotheses
• 3.1 Main structure of model
• 3.2 Default Reviews Ratio
• Ⅳ. Methodology
• 4.1 Research Design and Data Collection
• 4.2 Measurement Instruments
• 4.3 Data Analysis Procedure
• Ⅴ. Data Analysis
• 5.1 Measurement Model Evaluation (Multi-Group)
• 5.2 Structural Model Evaluation (Multi-Group)
• 5.3 Comparison Between High and Low Default Review Environments
• 5.4 Exploratory Regression Analysis: Default Reviews Ratio and Sales Performance
• Ⅵ. Discussions and Conclusions
• 6.1 Theoretical Implications
• 6.2 Practical Implications
• 6.3 Limitations and Future Research
• Ⅶ. Conclusions
• References
• 요약