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被“赞”越多,事物在网上越流行
来源:纽约时报中文网 | 作者:KENNETH CHANG,翻译:陈柳、黄铮 | 8/19/2013 1:49:25 PM | 浏览:640 | 评论:0

被“赞”越多,事物在网上越流行
一项新研究试图回答这样一个问题:某事物之所以流行,是因为它真的很好,还是只因为它很流行呢?

  如果你在Facebook等网站上“赞”了一篇文章,那么这篇文章的读者就更倾向于赞同它,即便文章的内容和行文并非真的那么出色。

  但是,令人惊奇的是,不公正的消极反应并不会使其他人不喜欢这篇文章。相反,一名读者的反对意见很快就会被其他读者的支持所抵消。

  科学家进行了一项以数千名网络评论读者的行为为研究对象的新研究,他们周五在《科学》(Science)杂志上表示,研究结果揭示了上述现象。他们说,一条正面意见很可能会引来大量支持。

  “炒作是有效的,”其中一名研究员、麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)信息技术和营销学教授锡南·K·阿拉尔(Sinan K. Aral)说,“而且它还会不断膨胀。”

  如果人们确实倾向于在流行观点上保持立场一致,那么Yelp和亚马逊(Amazon)等网站根据“群众的智慧”所做的评级的可靠性就值得质疑了。市场营销者或许还可以从中获得启发,知道如何使人们对自己的产品产生积极态度。

  “这绝对是一项会引发争议的研究,”没有参与这项研究的斯坦福大学(Stanford)经济学教授马修·O·杰克逊(Matthew O. Jackson)说。“它提出了很多需要解答的问题。”

  除了阿拉尔博士(他也是《纽约时报》研发实验室的常驻学者,但他在那里的工作内容与此项研究无关),其他研究员还来自耶路撒冷希伯来大学(Hebrew University)和纽约大学(New York University)。

  某个事物之所以流行,是因为它真的很好,还是只因为它很流行呢?这个问题早在iPhone和贾斯汀·比伯(Justin Bieber)出现以前就存在了,科学家们对解答这个问题很感兴趣。

  为了回答这个问题,研究人员设计了一个实验,在实验中,他们可以控制互联网的一个小角落:读者评论。

  他们与一家没有提供名字的网站(这家公司不希望自己参与实验的事情被公开)进行了合作,网络用户可以在这个网站上提交新文章的链接。然后,读者可以对这些文章发表评论,而且还可以对别人的评论表示支持或反对。在支持票数的基础上减去反对票数,就得出了每条评论的排名。

  实验对该网站五个月内的评论评级做出了细微而随机的改变:每当有人作出评论后,研究人员就会立刻随机对其表示支持或反对,或者——对于对照组来说——不管它。为了反映网站用户倾向于提供正面反馈的现象,他们随机给出的初始支持几乎是反对数的两倍:4049次支持,1942次反对。

  如果某条评论已经被研究人员给予了虚假的赞同,那么它的第一位读者对其表示支持的可能性就会增加32%。得反对票的几率则没有发生变化。随着时间流逝,刚开始被研究人员给予虚假支持的评论最后的得分比对照组的得分高了25%。

  “这是一个显著变化,”阿拉尔博士说。“我们看到,非常微小的社会影响信号如何滚雪球般地演变为类似从众的行为。”

  另一方面,一开始受到反对的评论,最终的得分则与对照组没什么区别。

  该网站允许用户支持或反对其他用户的意见,研究人员发现,评论者的友人很可能会纠正差评,而交恶的人则认为,不值得花时间来推翻人为的好评。

  对从众效应导致评分失真的担忧并不是什么新鲜事。社交新闻网站Reddit表示没有参与此项研究。该网站同样允许用户对评论表示支持或反对,不过它还允许管理员把评分隐藏一段时间。今年4月推出这项举措时,Reddit这样解释,“现在,更加有可能以评论本身的价值及用户的个人感受来对其表示支持或反对,而不是让大众的感受来影响结果。”

  微软研究院(Microsoft Research)的科学家邓肯·J·沃茨(Duncan J. Watts)认为,该研究的总体结论符合“累积优势”理论,即一开始受欢迎度略高的东西会越来越受欢迎,直到把竞争者远远甩在身后,相反地,一开始没流行的东西,无论本身的好坏,往往会销声匿迹。

  他以罗伯特·加尔布雷思(Robert Galbraith)的新犯罪小说《布谷鸟的呼唤》(The Cuckoo’s Calling)为例。小说今年4月出版的时候受到了好评,但销量甚微。但当人们发现加尔布雷思是J·K·罗琳(J. K. Rowling)的化名后,这本书突然拥有了《哈利·波特》(Harry Potter)系列带来的累积优势,从而跃居畅销书排行榜榜首。

  “成功最大的障碍就是关注度,”沃茨博士说。

  不过,看法并不总是跟着流行度走。沃茨博士早前做过一个实验,参与者听一个根据流行度排序的歌单,然后给歌曲打分。不过,其中一些人得到的歌单是逆序排列的,也就是说,告诉他们的最流行曲目实际上是最不受欢迎的。

  逆序歌单的确影响到了听众对歌曲的评分。好歌的受欢迎度一直未能达到在正确歌单听众中的水平,差歌则比本来的表现要好。

  沃茨博士说,“但是我们也发现,结果多少与上述研究一致,那就是,即使受到操纵,有时候歌曲还是能在一定程度上恢复其真实排位。”他表示,听众“实际上注意到了,歌曲要比我们呈现给他们的情况更好或更糟。”

采编:夏雪
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