随着网络技术的逐步发展,电子商务开始成为人们生活中不可或缺的部分。但是由于电子商务脱离了原始的面对面的交易,导致信任成为其发展的主要瓶颈。为了建立起电子商务交易双方的信任,电子商务网站开始建立自己的信誉反馈系统,但是大多反馈系统都是采用的数值型评价集结而成的信誉分代表信誉,而忽略了文本评论中所包含的更为全面的历史交易信息,因此,本文从客户的文本评论视角对在线反馈系统进行研究。本文以B2C购物代理网站为研究对象,从顾客的文本评论入手,通过内容分析法对大量的客户评论数据进行了具体的量化分析。首先根据评论内容进行类目的提取,并制定相应的编码规则,然后由编码员将评论样本按照相应的类目进行编码,再对编码后的数据进行回归分析。根据分析结果,可以得出各个因素对商家信誉影响的程度,研究结果对电子商务网站、买家和卖家都具有重大的意义。电子商务网站可以根据该结果对现有的信誉评价模型进行改进,甚至可以对网站的搜索系统进行改进,让顾客可以更加准确方便地找到自己所需要的商品;新的买家也能够通过文字评论更加直观地得到卖家的各类信息,以及历史交易情况,提高交易的成功率;对于卖家而言,可以从分析结果中获得对自身的真实评价以及从这些定性的描述中总结出自身的一般性问题,以便进行自我完善。