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用戶(hù)在點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站上發(fā)布的內(nèi)容，是內(nèi)心的真實(shí)想法嗎？

用戶(hù)發(fā)布點(diǎn)評(píng)內(nèi)容時(shí)，是否會(huì)受到好友的影響？影響幾何？

市場(chǎng)推廣人員如何剔除同質(zhì)性影響客觀考察產(chǎn)品？

社交網(wǎng)站已經(jīng)成為商家吸引新用戶(hù)、增強(qiáng)用戶(hù)粘性和提升用戶(hù)體驗(yàn)的重要工具。不少社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)（例如美國(guó)版“大眾點(diǎn)評(píng)”Yelp、影視劇點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站爛番茄、中國(guó)的豆瓣網(wǎng)）通過(guò)允許用戶(hù)點(diǎn)評(píng)商品或服務(wù)增加好友間互動(dòng)性，進(jìn)而沉淀用戶(hù)，同時(shí)商家也會(huì)根據(jù)用戶(hù)的點(diǎn)評(píng)改進(jìn)商品或服務(wù)。

光華管理學(xué)院的王翀教授和合作研究者基于點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站的大量用戶(hù)數(shù)據(jù)以及準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的研究機(jī)制，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)間建立社交關(guān)系后，點(diǎn)評(píng)的用戶(hù)會(huì)受到在他之前點(diǎn)評(píng)的朋友的影響，傾向于給出與朋友意見(jiàn)相近的點(diǎn)評(píng)，從而扭曲了產(chǎn)品真正的用戶(hù)反饋。

社交網(wǎng)站上點(diǎn)評(píng)趨同，是好友同質(zhì)，還是社交壓力所致

社交網(wǎng)站推出點(diǎn)評(píng)功能的基本原理之一是口碑效應(yīng)，它假設(shè)每個(gè)消費(fèi)者的評(píng)價(jià)是獨(dú)立作出的，不受其他人的影響，這種獨(dú)立客觀的評(píng)價(jià)對(duì)于其他人而言才會(huì)有更有作用。

但本項(xiàng)研究的結(jié)果顯示，消費(fèi)者的評(píng)價(jià)不是產(chǎn)生于真空中，其他人的評(píng)價(jià)形成了獨(dú)特的語(yǔ)境，個(gè)體消費(fèi)者的意見(jiàn)受到了好友的“社交推動(dòng)”。

社交關(guān)系能對(duì)身處其中的個(gè)體造成壓力，這種壓力來(lái)源于遵循社會(huì)規(guī)范，也來(lái)源于社會(huì)身份的認(rèn)同。除此之外，一些很難評(píng)估質(zhì)量的商品或服務(wù)，例如膳食補(bǔ)充劑、醫(yī)生的醫(yī)術(shù)、汽車(chē)維修等，被稱(chēng)為“信用品”，這些商品和服務(wù)即便使用過(guò)后也很難客觀評(píng)價(jià)其功效，此時(shí)個(gè)體用戶(hù)就更傾向于參考朋友的評(píng)價(jià)來(lái)推斷其質(zhì)量。書(shū)籍，從一個(gè)層面來(lái)說(shuō)，也部分具備“信用品”的特質(zhì)。

有人會(huì)說(shuō)，那么點(diǎn)評(píng)內(nèi)容相似也很正常。

如果好友對(duì)同一件商品的評(píng)價(jià)相似僅僅是因?yàn)閮扇说南埠帽揪拖嘟?，那么點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)人員大可不必?fù)?dān)憂用戶(hù)評(píng)論會(huì)越來(lái)越趨同并背離真實(shí)情況，因?yàn)橛脩?hù)的評(píng)價(jià)本就基于他自己的偏好和品位，社交功能不會(huì)改變這一點(diǎn)。

但如果用戶(hù)是在社交關(guān)系的壓力下做出與好友相近的評(píng)論，一件商品的評(píng)分就會(huì)在第一位用戶(hù)的評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，越來(lái)越向極端發(fā)展，點(diǎn)評(píng)內(nèi)容對(duì)社交關(guān)系形成了“路徑依賴(lài)”，很難回歸點(diǎn)評(píng)功能的初衷——真實(shí)反應(yīng)商品使用體驗(yàn)。

王翀教授的研究力圖通過(guò)剔除掉好友同質(zhì)性的影響，刻畫(huà)用戶(hù)對(duì)商品的評(píng)價(jià)如何受到好友評(píng)價(jià)的影響，這也是這項(xiàng)研究的創(chuàng)新之處，以往針對(duì)社交影響力的研究通常把重心放在用戶(hù)消費(fèi)行為或用戶(hù)態(tài)度、偏好上。

研究如何剔除“好友同質(zhì)性”

如何將好友同質(zhì)性的影響從社交關(guān)系的影響中剝離出去？最嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的方式是隨機(jī)分組實(shí)驗(yàn)，并確保每組用戶(hù)中，成為好友的用戶(hù)的“同質(zhì)性”在同一水平——這很難在現(xiàn)實(shí)中操作。

王翀教授的研究另辟蹊徑，利用記錄了用戶(hù)間何時(shí)建立好友關(guān)系以及何時(shí)發(fā)表評(píng)論的實(shí)證數(shù)據(jù)，識(shí)別出剔除同質(zhì)性影響后的“社交推動(dòng)”作用。

這項(xiàng)研究基于來(lái)自豆瓣的數(shù)據(jù)，利用豆瓣后臺(tái)記錄的數(shù)據(jù)，研究者們采集了自2008年2月到8月期間存在線上社交關(guān)系的豆瓣用戶(hù)（用戶(hù)信息已做脫敏處理），共有286140人、200萬(wàn)對(duì)好友。

本項(xiàng)研究主要針對(duì)這些用戶(hù)對(duì)書(shū)籍的評(píng)分（5分制）進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，即便縮小到書(shū)籍范圍，豆瓣網(wǎng)仍提供了海量數(shù)據(jù)：33605名用戶(hù)針對(duì)20480本書(shū)貢獻(xiàn)了171588條評(píng)分。每一對(duì)好友關(guān)系、每一條點(diǎn)評(píng)，都有精確的時(shí)間記錄。

研究者構(gòu)建了一個(gè)因變量為“用戶(hù)i對(duì)圖書(shū)j的評(píng)分”的回歸公式，在這個(gè)公式中，自變量包括：

? i的全部豆瓣好友在豆瓣上對(duì)這本書(shū)的公開(kāi)評(píng)分，取平均值

? i與全部好友建立好友關(guān)系與i發(fā)表評(píng)分的時(shí)間先后順序，即：要么i先和這些人建立好友關(guān)系，之后好友發(fā)表對(duì)書(shū)籍的評(píng)分，i在此影響下發(fā)表評(píng)分；要么i的非好友發(fā)表了對(duì)書(shū)籍的評(píng)分，然后i發(fā)表了評(píng)分（i可能看到了別人的評(píng)分也可能沒(méi)看到），最后i和這些人建立好友關(guān)系（簡(jiǎn)化起見(jiàn)，假設(shè)只有這兩種情況）

? 上面兩個(gè)自變量的數(shù)學(xué)乘積，用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)變量的交互作用

在這個(gè)公式中，用戶(hù)i對(duì)圖書(shū)j的評(píng)分作為因變量存在，即代表我們假設(shè)i對(duì)書(shū)籍的評(píng)分發(fā)生在好友評(píng)分之后。這一假設(shè)無(wú)礙于實(shí)證數(shù)據(jù)的獲取和分析，因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)中，總有用戶(hù)是在好友之后發(fā)表評(píng)分，我們總能找到符合上述條件的用戶(hù)。

這個(gè)實(shí)驗(yàn)機(jī)制之所以能剔除好友同質(zhì)性的影響，關(guān)鍵在于豆瓣的數(shù)據(jù)庫(kù)中，既能找到“先建立好友關(guān)系-好友發(fā)表評(píng)分-用戶(hù)i發(fā)表評(píng)分”的數(shù)據(jù)，又能找到“陌生人發(fā)表評(píng)分-用戶(hù)i發(fā)表評(píng)分-用戶(hù)i和他們建立好友關(guān)系”的案例。如果豆瓣好友間僅存在品味相近的情況而沒(méi)有社交關(guān)系的壓力存在，那么不論前一種情形還是后一種情形，用戶(hù)i的評(píng)分與他的好友們的評(píng)分的差值應(yīng)該是相同的。如果社交關(guān)系確實(shí)給用戶(hù)i施加了一定影響，促使i給出和好友接近的評(píng)分，那么前一種情況下，i的評(píng)分應(yīng)該比后一種情況更接近于好友評(píng)分。

這項(xiàng)發(fā)生在真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境里的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)驗(yàn)證了研究者們的假設(shè)：社交影響用戶(hù)點(diǎn)評(píng)的現(xiàn)象確實(shí)存在。用戶(hù)在與他人建立好友關(guān)系后的點(diǎn)評(píng)，比未與他人建立好友關(guān)系時(shí)點(diǎn)評(píng)，更容易受到已點(diǎn)評(píng)好友的影響。即便考慮到好友同質(zhì)性的存在，社交壓力也在同質(zhì)性的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)揮作用，促使好友間的評(píng)分趨同。

朋友少的人更容易受影響

為擴(kuò)展研究結(jié)論的適用性，研究者們進(jìn)一步分析了交朋友的時(shí)間早晚、社交網(wǎng)絡(luò)規(guī)模（朋友個(gè)數(shù)的多少）、書(shū)籍本身特質(zhì)以及朋友點(diǎn)評(píng)的時(shí)間和評(píng)分的高低等因素如何影響到用戶(hù)的社交壓力，從而影響用戶(hù)評(píng)分。數(shù)據(jù)表明：

? 相比早期交的朋友，最近交的朋友發(fā)表的書(shū)籍評(píng)分對(duì)用戶(hù)影響更大

? 上面研究的是“多對(duì)一（全部朋友的平均評(píng)分對(duì)用戶(hù)的影響）”，把好友關(guān)系拆成“一對(duì)一”后，社交影響力仍然存在。成為朋友后，兩個(gè)人對(duì)同一書(shū)籍的評(píng)分比成為朋友前更接近

? 朋友數(shù)量越少的用戶(hù)越容易受到好友意見(jiàn)的影響

? 越流行（流行有2個(gè)層面的含義：1. 經(jīng)典程度，即該書(shū)籍在豆瓣上創(chuàng)建的時(shí)間較早；2. 關(guān)注度，即該書(shū)籍被評(píng)分的次數(shù)）的書(shū)籍越容易出現(xiàn)朋友間評(píng)分相互影響的現(xiàn)象

? 朋友越是最近發(fā)表的評(píng)分對(duì)用戶(hù)影響力越大

? 朋友評(píng)分極低的書(shū)籍（本項(xiàng)研究的所有書(shū)籍平均評(píng)分是4.1，評(píng)分低于3分定義為極低），同伴壓力更大，用戶(hù)容易打出和好友相近的分?jǐn)?shù)；而評(píng)分極高（高于4分）的書(shū)籍則不存在這種傾向

研究的啟發(fā)

這項(xiàng)研究給社交產(chǎn)品的從業(yè)者哪些啟發(fā)呢？

需要考察社交影響力對(duì)產(chǎn)品起到了正面推薦的作用還是培育了一個(gè)極端意見(jiàn)不斷發(fā)酵的環(huán)境。如果是前者，平臺(tái)的設(shè)計(jì)者和運(yùn)營(yíng)者可以創(chuàng)造或改善點(diǎn)評(píng)的社交功能，鼓勵(lì)用戶(hù)建立社交關(guān)系并把好友的點(diǎn)評(píng)主動(dòng)呈現(xiàn)到用戶(hù)眼前；如果是后者，就需要從算法、功能上避免過(guò)多的好友點(diǎn)評(píng)曝光，取而代之的是向用戶(hù)推薦更客觀的評(píng)論內(nèi)容，例如那些獨(dú)立作出評(píng)價(jià)的用戶(hù)的評(píng)論（他的好友沒(méi)有在他之前作出評(píng)論），或者當(dāng)懷疑用戶(hù)的意見(jiàn)嚴(yán)重受到好友影響時(shí)，在他的評(píng)價(jià)上打上特殊標(biāo)簽，以提醒看到這條評(píng)價(jià)的其他用戶(hù)。進(jìn)一步，要重視更廣泛的社交媒體環(huán)境中廣泛存在的社會(huì)影響的效果。雖然本項(xiàng)研究主要關(guān)注數(shù)量化的評(píng)價(jià)指標(biāo)，但是在更廣泛的評(píng)論場(chǎng)景中社會(huì)影響同樣存在。從事市場(chǎng)推廣的工作人員則需要識(shí)別出產(chǎn)品早期的使用者和意見(jiàn)領(lǐng)袖，維護(hù)好他們的口碑。

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

該期刊是信息系統(tǒng)學(xué)科領(lǐng)域中兩大最負(fù)盛名的期刊之一，在其發(fā)表論文意味著擁有該領(lǐng)域最高的研究水平。它是由美國(guó)運(yùn)營(yíng)研究與管理科學(xué)研究所出版，涵蓋信息系統(tǒng)和信息技術(shù)領(lǐng)域的研究，包括認(rèn)知經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、組織行為理論等，致力于將信息技術(shù)應(yīng)用于組織及管理，以提高經(jīng)濟(jì)和社會(huì)福利。所涉及研究主題，包括計(jì)算機(jī)媒介通信、數(shù)據(jù)通信，決策支持系統(tǒng)等。

王翀，北京大學(xué)光華管理學(xué)院管理科學(xué)與信息系統(tǒng)學(xué)系副教授。2004年畢業(yè)于北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)，2006年獲清華大學(xué)金融學(xué)碩士學(xué)位，2012年于香港科技大學(xué)商學(xué)院獲得博士學(xué)位。2012年至2017年任教于香港城市大學(xué)商學(xué)院。王翀教授關(guān)注現(xiàn)代信息技術(shù)，如互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈，人工智能等，對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)產(chǎn)生的顛覆性沖擊。他的研究涉及社交媒體，平臺(tái)化商業(yè)模式，群體智能與眾包，金融信息技術(shù)應(yīng)用與監(jiān)管等多個(gè)前沿領(lǐng)域。他的論文發(fā)表于Information Systems Research，Journal of Management Information Systems，Decision Support Systems等重要國(guó)際學(xué)術(shù)期刊，并在Information Systems Journal擔(dān)任Associate Editor。