蒂姆·哈福德:好评越多书越好卖?

我的新书在亚马逊(Amazon)上的第一条评论体现出一流的品味:给我评了个最高分——五分。这名评论者如此睿智地认识到本书的极度优秀,自然让 我的自尊心得到极大满足。那位评论者名叫阿利斯泰尔•克尔曼(Alistai ...

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蒂姆·哈福德:好评越多书越好卖?

我的新书在亚马逊(Amazon)上的第一条评论体现出一流的品味:给我评了个最高分——五分。这名评论者如此睿智地认识到本书的极度优秀,自然让
我的自尊心得到极大满足。那位评论者名叫阿利斯泰尔•克尔曼(Alistair
Kelman),他在网上向我做了自我介绍,他还听过我的几次演讲。不过作为一名经济学家,我感到好奇的是,这则评论对我这本书的销量、以及由此为我带来
的收入会产生多大的影响?

我们知道,网络上的评论会产生影响,但这种影响很难直观地看出来。一本优秀图书(咳咳)可能既赢得了庞大的读者
群,又获得了许多好评。看上去,要证明好评有助于提升销量是不可能的。但耶鲁大学(Yale)的朱迪丝希瓦利埃(Judith
Chevalier)和南加州大学(University of Southern California)的迪娜•梅兹林(Dina
Mayzlin)这两位经济学家发现,不同网站上评论的褒贬倾向不同。在观察亚马逊及其竞争对手巴诺(BN.com)上的销量排行和评论情况之后,希瓦利
埃和梅兹林得出结论,评论对销量有重大影响,差评对销量的影响尤其严重。

不过,任何主流图书都会积累下几条评论,多的话或许有十几条。这是
不是表明,克尔曼毋庸置疑的眼光与我那本书的销售前景几乎毫无关系?或许并非如此:最初的好评可能鼓励其他人以积极眼光看待此书——或激起一些异议。不
过,这一点现在看上去也难以确定。一条好评后面的其他评论往往也是好评。这是因为评论者相互影响,还是因为他们都觉得该书非常优秀?阅读《五十度灰》
(Fifty Shades Of Grey)的每个人之所以读这本书,是因为这本书树立了柏拉图理想式软色情的典范,还是因为每个人都在读这本书?


答这些问题的最好方式就是进行受控实验。几年前,社会学家邓肯沃茨(Duncan Watts)与马修萨尔加尼克(Matthew
Salganik)以及彼得•多兹(Peter
Dodds)一起建立了一个音乐网站,用这个网站来分析人们受其他人音乐品味的影响有多深。约12400名青少年在网站上听了48首新歌,只要愿意,他们
就可以对这些歌曲进行评分和下载。

沃茨及同事把歌迷随机分成8个“世界”。有些“世界”是无社交功能的:这些世界里的歌迷自己听歌,自己评
分,而不知道其他人在做什么。在另外一些“世界”中,歌迷们可以看到自己所在世界中其他人的评分与下载情况。社交型“世界”产生了两种引人注目的结果。首
先,在这里,歌曲冷热不均的情况加剧了。最热门的那些歌曲热门程度,远大于它们在无社交世界中的热门程度,因为这里的歌迷们扎堆听热门歌曲。冷门歌曲则更
加冷门。

其次,更为显著的是,每个社交型世界都有不同的“轰动歌曲”。最早那些评论者的随机口味影响了后面其他人的选择。结果是:大获成功的“热门单曲”几乎是由高度从众的人群盲目随机选择出来的。


列夫穆奇尼克(Lev Muchnik)、锡南阿拉尔(Sinan Aral)和肖恩泰勒(Sean
Taylor)较近期在《科学》杂志(Science)上发表的一份研究,则更加直接地操纵了社会偏好。研究人员与一家网站合作,允许人们发表评论,以及
对评论投出支持或者反对票。他们做了这样的安排:只要有评论发表,网站立刻随机地为评论投一张支持或反对票。

实验结果再次证明,人们会注意
到其他人(显而易见)的举动,但他们对不同评论的反应方式是不同的。该网站上比较少见的负面评论,往往会激发“纠正性”支持投票。正面评论往往引来一批持
同样看法的投票者——网站上一条最初有一票支持的评论,最后得到的支持票比反对票多出10票的可能性比最初有一票反对的情况下高出30%。

在这两个实验中,最初的好评对结果都有着重大影响。我欠克尔曼一声谢谢。

好牛新坐标
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