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MS:已有评论如何影响人们对电影打分? | 唧唧堂论文解析

2019-01-27 07:30 12

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解析作者 | 唧唧堂管理学研究小组:Janice; 审校编辑 | Ernest

本文是针对论文《我跟随我的朋友还是人群?在线电影评级中的信息级联(Do I Follow My Friends or the Crowd? Information Cascades in Online Movie Ratings)》的一篇论文解析,改论文于2015年9月发表于《管理科学(MS)》杂志上。该研究作者包括Young-Jin Lee,Kartik Hosanagar 和 Yong Tan。

研究背景和问题提出

在线评论是获取商品信息很重要的渠道,目前已有大量研究探索了在线评分的生成过程和影响因素,包括已存在的评分和评论是如何影响之后的评分和评论的。最近,在线社交网络的普及让人们可以看到好友的在线评论,本研究填补了这方面的研究空白,探索了以下几个问题:

1. 已存在的陌生人(即人群)评论和好友评论会怎样影响用户之后对电影的评论?

2. 已存在的不同种类(陌生人或好友)评论的影响是否与电影的受欢迎程度有关?

3. 社会影响和用户之间的社交互动程度有什么关系?

数据集

本研究从公开网站上收集了2007年在美国电影院上映的所有电影信息,包括电影特征、票房表现和在线评论,同时,该数据集还包括所有电影每周的广告宣传费用。研究者还收集了社交电影平台的数据,包括用户信息和用户之间的好友关系。

研究方法

本研究的因变量是某用户对某电影的评分,而自变量包括了电影信息和用户信息。由于数据中的评分是1-10的数字,不是连续的,研究者用了隐变量方法(Latent Variable Approach)。同时,由于数据不是随机生成的问题,本文的模型从三方面来解决这一问题:

第一,本文的初始模型将用户对电影的隐评价建模为异质性的基准效用、用户特征和其他评论者的社交影响;

第二,隐变量模型和评论事件模型相结合,刻画了用户是否提交电影评论的决策,这解决了自选择偏差(Self-selection)的问题;

第三,用差分方程的方法解决反射问题(Reflection Problem),人群评分和参考组(如都喜欢同一类电影的用户)内的相似性可以让个体层面的社会影响成为内生的。

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研究结果

选择模型

1.已存在评论的影响:当已存在的评分更高且方差更大时,用户更可能发表自己的评论;2.用户特征的影响:更年轻的用户和新加入的用户更倾向于打高分,已发表了很多文字评论的用户更可能发表评论;3.电影特征的影响:当大家都意识到某部电影的存在时,广告宣传投入对用户发表评论的意愿有消极的影响。同时,电影越成功,人们就越可能发表评论。

评分模型

1.基准效用具有很强的异质性,更乐于打分的用户更可能会打高分,但这一关系不是单调的;2.电影越受欢迎,用户在打分的时候就越可能存在羊群效应(Herding)。电影越不受欢迎,用户越可能给出与人群相反的分数以区分自己和人群;3.在打分时,无论电影的受欢迎程度如何,用户总是会做出与自己好友类似的评分,且打分的好友越多,这种跟随就越明显。这说明羊群效应是存在的,而不仅仅是由于好友间的相似性。

社会压力的影响

对社交电影平台经验越丰富的用户,越有可能打低分;社交参与度越高的用户,越可能打高分。

文章总结

最近的研究开始着眼于用户在线评价可能会受到之前其他用户评价的影响。本研究也着眼于此,并提出人群评价和好友评价的影响效果是不同的。本文发现用户对利基(niche)电影的评分倾向于与之前的人群评价不同,而对热门电影的评分倾向于与之前的人群评价相同。相反地,用户总是会倾向于与之前的好友评价相同,无论电影是否热门。人群评价的羊群效应会随着用户与好友交流的增加而减少。

本文的结果对于评分系统的设计有重要意义。观察学习(Observational Learning)的存在降低了评论信息的质量,因为每个用户的评分都或多或少会被之前的评分所影响。对社交媒体公司(如Yelp,亚马逊等)来说,获得大量的无偏差评论是很重要的,这也能帮助公司鉴别和审查虚假评论。

本研究未来可能有两方面的拓展:一是可以建立统计模型,利用时间序列形式的评论数据并推测真实的或无偏的产品质量;二是可以设计用户界面和系统来帮助用户消除评分偏差。

参考文献:

Lee, Y. J., Hosanagar, K., & Tan, Y. (2015). Do I follow my friends or the crowd? Information cascades in online movie ratings. Management Science, 61(9), 2241-2258.

唧唧堂研究人简介:Janice

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