拉斯维加斯9888

用户在点评网站上颁布的内容，是内心的真实设法吗？

用户颁布点评内容时，是否会受到老友的影响？影响几何？

市场推广人员若何剔除同质性影响客观调查产品？

社交网站已经成为商家吸引新用户、加强用户粘性和提升用户履历的沉要工具。不少社交网络平台（例如美国版“公共点评”Yelp、影视剧点评网站烂番茄、中国的豆瓣网）通过允许用户点评商品或服务增长老友间互动性，进而沉淀用户，同时商家也会凭据用户的点评改进商品或服务。

拉斯维加斯9888治理学院的王翀教授和合作钻研者基于点评网站的大量用户数据以及准尝试的钻研机造，发现用户间成立社交关系后，点评的用户会受到在他之前点评的伴侣的影响，偏差于给出与伴侣定见相近的点评，从而扭曲了产品真正的用户反馈。

社交网站上点评趋同，是老友同质，还是社交压力所致

社交网站推出点评职能的根基道理之一是口碑效应，它如果每个消费者的评价是独立作出的，不受其他人的影响，这种独立客观的评价对于其他人而言才会有更有作用。

但本项钻研的了局显示，消费者的评价不是产生于真空中，其他人的评价形成了怪异的语境，个别消费者的定见受到了老友的“社交推动”。

社交关系能对身处其中的个别造成压力，这种压力起源于遵循社会规范，也起源于社会身份的认同。除此之表，一些很难评估质量的商品或服务，例如炊事补充剂、医生的医术、汽车维建等，被称为“信誉品”，这些商品和服务即便使用过后也很难客观评价其功效，此时个别用户就更偏差于参考伴侣的评价来揣度其质量。书籍，从一个层面来说，也部门具备“信誉品”的特质。

有人会说，那么点评内容类似也很正常。

若是老友对统一件商品的评价类似仅仅是由于两人的爱好本就相近，那么点评网站的运营人员大可不用忧郁用户评论会越来越趋同并背离真实情况，由于用户的评价本就基于他自己的偏好和品位，社交职能不会扭转这一点。

但若是用户是在社交关系的压力下做出与老友相近的评论，一件商品的评分就会在第一位用户的评价的基础上，越来越向极端发展，点评内容对社交关系形成了“蹊径依赖”，很难回归点评职能的初衷——真实反映商品使用履历。

王翀教授的钻研力争通过剔除掉老友同质性的影响，刻画用户对商品的评价若何受到老友评价的影响，这也是这项钻研的创新之处，以往针对社交影响力的钻研通常把沉心放在用户消费行为或用户态度、偏好上。

钻研若何剔除“老友同质性”

若何将老友同质性的影响从社交关系的影响中剥离出去？最严谨科学的方式是随机分组尝试，并确保每组用户中，成为老友的用户的“同质性”在统一水平——这很难在现实中操作。

王翀教授的钻研另辟蹊径，利用纪录了用户间何时成立老友关系以及何时颁发评论的实证数据，鉴别出剔除同质性影清脆的“社交推动”作用。

这项钻研基于来自豆瓣的数据，利用豆瓣后盾纪录的数据，钻研者们采集了自2008年2月到8月期间存在线上社交关系的豆瓣用户（用户信息已做脱敏处置），共有286140人、200万对老友。

本项钻研重要针对这些用户对书籍的评分（5分造）进行数据分析，即便缩幼到书籍领域，豆瓣网仍提供了海量数据：33605名用户针对20480本书贡献了171588条评分。每一对老友关系、每一条点评，都有精确的功夫纪录。

钻研者构建了一个因变量为“用户i对图书j的评分”的回归公式，在这个公式中，自变量蕴含：

? i的全数豆瓣老友在豆瓣上对这本书的公开评分，取均匀值

? i与全数老友成立老友关系与i颁发评分的功夫先后挨次，即：要么i先和这些人成立老友关系，之后老友颁发对书籍的评分，i在此影响下颁发评分；要么i的非老友颁发了对书籍的评分，而后i颁发了评分（i可能看到了别人的评分也可能没看到），最后i和这些人成立老友关系（简化起见，如果只有这两种情况）

? 上面两个自变量的数学乘积，用来衡量两个变量的交互作用

在这个公式中，用户i对图书j的评分作为因变量存在，即代表我们如果i对书籍的评分产生在老友评分之后。这一如果无碍于实证数据的获取和分析，由于在现实中，总有效户是在老友之后颁发评分，我们总能找到切合上述前提的用户。

这个尝试机造之所以能剔除老友同质性的影响，关键在于豆瓣的数据库中，既能找到“先成立老友关系-老友颁发评分-用户i颁发评分”的数据，又能找到“陌生人颁发评分-用户i颁发评分-用户i和他们成立老友关系”的案例。若是豆瓣老友间仅存在品尝相近的情况而没有社交关系的压力存在，那么不论前一种情景还是后一种情景，用户i的评分与他的老友们的评分的差值应该是一样的。若是社交关系的确给用户i施加了肯定影响，促使i给出和老友靠近的评分，那么前一种情况下，i的评分应该比后一种情况更靠近于老友评分。

这项产生在真实社交网络环境里的准尝试，数据验证了钻研者们的如果：社交影响用户点评的景象的确存在。用户在与他人成立老友关系后的点评，比未与他人成立老友关系时点评，更容易受到已点评老友的影响。即便思考到老友同质性的存在，社交压力也在同质性的基础上进一步阐扬作用，促使老友间的评分趋同。

伴侣少的人更容易受影响

为扩大钻研结论的合用性，钻研者们进一步分析了交伴侣的功夫迟早、社交网络规模（伴侣个数的几多）、书籍自身特质以及伴侣点评的功夫和评分的凹凸等成分若何影响到用户的社交压力，从而影响用户评分。数据批注：

? 相比早期交的伴侣，最近交的伴侣颁发的书籍评分对用户影响更大

? 上面钻研的是“多对一（全数伴侣的均匀评分对用户的影响）”，把老友关系拆成“一对一”后，社交影响力依然存在。成为伴侣后，两幼我对统一书籍的评分比成为伴侣前更靠近

? 伴侣数量越少的用户越容易受到老友定见的影响

? 越盛行（盛行有2个层面的寓意：1. 经典水平，即该书籍在豆瓣上创建的功夫较早；2. 关注度，即该书籍被评分的次数）的书籍越容易出现伴侣间评分相互影响的景象

? 伴侣越是最近颁发的评分对用户影响力越大

? 伴侣评分极低的书籍（本项钻研的所有书籍均匀评分是4.1，评分低于3分界说为极低），同伴压力更大，用户容易打出和老友相近的分数；而评分极高（高于4分）的书籍则不存在这种偏差

钻研的启发

这项钻研给社交产品的从业者哪些启发呢？

必要调查社交影响力对产品起到了正面推荐的作用还是造就了一个极端定见不休发酵的环境。若是是前者，平台的设计者和运营者能够创造或改善点评的社交职能，激励用户成立社交关系并把老友的点评自动出现到用户面前；若是是后者，就必要从算法、职能上预防过多的老友点评曝光，取而代之的是向用户推荐更客观的评论内容，例如那些独立作出评价的用户的评论（他的老友没有在他之前作出评论），或者当疑惑用户的定见严沉受到老友影响时，在他的评价上打上特殊标签，以提醒看到这条评价的其他用户。进一步，要器沉更宽泛的社交媒体环境中宽泛存在的社会影响的成效。固然本项钻研重要关注数量化的评价指标，但是在更宽泛的评论场景中社会影响同样存在。从事市场推广的工作人员则必要鉴别出产品早期的使用者和定见翘楚，守护好他们的口碑。

期刊信息：由Chong (Alex) Wang, Xiaoquan (Michael) Zhang and Il-Horn Hann等合著的论文Socially Nudged: A Quasi-Experimental Study of Friends’ Social Influence in Online Product Ratings，2017年被Information Systems Research接受。

该期刊是信息系统学科领域中两大最负盛名的期刊之一，在其颁发论文意味着占有该领域最高的钻研水平。它是由美国运营钻研与治理科学钻研所出版，涵盖信息系统和信息技术领域的钻研，蕴含认知经济学、推算机科学、组织行为理论等，致力于将信息技术利用于组织及治理，以提高经济和社会福利。所涉及钻研主题，蕴含推算机媒介通讯、数据通讯，决策支持系统等。

王翀，拉斯维加斯9888治理科学与信息系统学系副教授。2004年毕业于北京大学数学科学学院利用数学专业，2006年获清华大学金融学硕士学位，2012年于香港科技大学商学院获得博士学位。2012年至2017年任教于香港城市大学商学院。王翀教授关注现代信息技术，如互联网、区块链，人为智能等，对社会、经济系统产生的颠覆性冲击。他的钻研涉及社交媒体，平台化贸易模式，群体智能与多包，金融信息技术利用与监管等多个前沿领域。他的论文颁发于Information Systems Research，Journal of Management Information Systems，Decision Support Systems等沉要国际学术期刊，并在Information Systems Journal担任Associate Editor。