Войти
Рисунок 1. Влияние манипуляции на поведение при голосовании. A: вероятности проголосовать за. B: вероятность проголосовать против. C: Средние окончательные баллы (количество голосов за минус количество голосов против) комментариев управляемой и контрольной группы, выведенные из байесовской линейной регрессии, показаны 95% доверительные интервалы. систематическая ошибка социального влияния - это асимметричный эффект стада на онлайн-платформах социальных сетей, который заставляет пользователей чрезмерно компенсировать отрицательные оценки, но усиливает положительные. Положительное социальное влияние может накапливаться и приводить к рейтинговому пузырю, в то время как отрицательное социальное влияние нейтрализуется коррекцией толпы. Этот феномен был впервые описан в статье, написанной Львом Мучником, Синаном Аралом и Шоном Дж. Тейлором в 2014 году, затем этот вопрос был повторно задан Чикогнани и др., Эксперимент которых подтвердил результаты Мунника и его соавторов.
Рисунок 2. Средние окончательные оценки положительно обработанных комментариев и комментариев контрольной группы как результаты байесовской линейной регрессии (показан 95% доверительный интервал). Отзывы клиентов в Интернете являются надежными источниками информации в различных контекстах, таких как торговые площадки, рестораны, жилье, фильмы или цифровые продукты. Однако эти онлайн-рейтинги не защищены от стадного поведения, что означает, что последующие проверки не являются независимыми друг от друга. Как и на многих таких сайтах, предыдущие мнения видны новому рецензенту, на него могут сильно повлиять предшествующие оценки в его или ее решении относительно определенного продукта, услуги или онлайн-контента. Эта форма пастушьего поведения вдохновила Мучника, Эйрела и Тейлора на проведение эксперимента по влиянию в социальных контекстах.
Мучник, Эйрел и Тейлор разработали крупномасштабный рандомизированный эксперимент для измерения социального влияния на отзывы пользователей. Эксперимент проводился на сайте агрегации социальных новостей, например Reddit. Исследование длилось 5 месяцев, авторы случайным образом распределили 101 281 комментарий на одну из следующих групп лечения: повышенное лечение (4049), пониженное лечение (1942) или контроль (пропорции отражают наблюдаемое соотношение повышенного и понижающего воздействия). голосов. Комментарии, которые попали в первую группу, получили голос "за" при создании комментария, вторая группа получила "против" при создании, комментарии в контрольной группе остались нетронутыми. Голосование эквивалентно одной оценке (+1 или -1). Поскольку другие пользователи не могут отследить голоса пользователей, они не знали об эксперименте. Из-за рандомизации комментарии в контрольной и экспериментальной группах не различались с точки зрения ожидаемой оценки. Обработанные комментарии были просмотрены более 10 миллионов раз и получили 308 515 оценок от следующих друг за другом пользователей.
Обработка голосованием вверх увеличила вероятность того, что первый зритель проголосует за него, на 32% по сравнению с контрольной группы (рис. 1А), в то время как вероятность отрицательного голосования не изменилась. красный - к контрольной группе, что означает, что пользователи не исправляли случайную положительную оценку. Восходящий уклон сохранялся в течение наблюдаемого 5-месячного периода. Накопительный эффект стад повысил средний рейтинг комментария на 25% по сравнению с комментариями контрольной группы (рис. 1C). Комментарии, подвергнутые позитивным манипуляциям, действительно получали более высокие оценки во всех частях распределения, что означает, что они также с большей вероятностью набирали чрезвычайно высокие баллы. [1] Негативные манипуляции создавали асимметричный эффект стада: хотя вероятность последующие голоса против были увеличены из-за негативного обращения, вероятность голосования за эти комментарии также выросла. Сообщество выполнило коррекцию, которая нейтрализовала отрицательный результат лечения и привела к тому, что окончательные средние оценки не отличались от контрольной группы. Авторы также сравнили итоговые средние оценки комментариев по наиболее активным тематическим категориям на веб-сайте. Наблюдаемый положительный эффект оленеводства присутствовал в сабреддитах «политика», «культура и общество» и «бизнес», но не применим к «экономике», «информационным технологиям», «развлечениям» и «общим новостям».
Искаженный характер онлайн-рейтингов делает результаты обзора отличными от тех, которые были бы без предвзятости социального влияния. В эксперименте, проведенном Ху, Чжаном и Павлоу в 2009 году, было показано, что распределение отзывов об определенном продукте, сделанных лицами, не подключенными к сети, примерно нормально, однако рейтинг того же продукта на Amazon следовал J-образному распределению с вдвое большим пятизвездочным рейтингом, чем другие. Чиконьяни, Фигини и Маньяни пришли к аналогичным выводам после эксперимента, проведенного на сайте туристических услуг: предыдущие положительные оценки влияли на поведение оценщиков больше, чем посредственные. Положительная коррекция толпы делает мнения сообществ более смещенными.
