被操纵的民意

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当我们要决定去哪家餐厅、买某本书、看某部电影时，更一般而言，当我们决定要为某件事情花费时间和金钱时，我们越来越依赖于其他用户的评论。在互联网时代，大量的网站均有用户评论和评价功能，这些评论会对后来的阅读者产生什么样的影响？这些基于群体智慧的评价能否产生与内容相关的真实可靠的聚合信息？在豆瓣上的你写的评论或你写的博客也许不会改变世界，但它们会以某种方式影响那些看过它们的人。而真实的情况是：在某些情况下，这些意见可驱使更好的决策；但在另外一些情况下，这些初始意见会导致羊群效应，而将人们引入错误的方向。

在2013年的一期Science上发表了Lev Muchnik及其同事的一篇论文 Social Influence Bias: A Randomized Experiment 。他们与一个新闻聚合网站合作，该网站人为操纵了用户发布的评论，给予一个初始的正面的或负面的评价。研究人员对该网站进行了连续5个月的操纵，使得某个用户递交的评论自动收到一个“向上”的投票（赞同）、一个“向下”的投票（反对），或不给予投票（控制对照组）。在这5个月中，用户产生了101281条评论，每条评论都由研究人员首先进行了一次随机性评价（分别是赞同，反对，不评价）。而这些评论被看过1000多万次并由其他用户再次评价了308515次。

结果非常有趣，与对照组相比，研究人员操纵的那第一个向上投票的评论会使后面第一个看到它们的用户给予向上投票的可能性增加32%，即向上的一个初始投票会显著的误导后续投票；但是如果研究人员操纵的第一个投票是向下的，则后续的投票并不会被明显的误导，其水平与对照组的结果基本相同。当考虑长期效应时发现，在5个月时间中，被向上操纵后，总体上使得向上投票的概率上升了25%，这说明这一结论是会长期维持和积累的。

换言之，向上和向下的操纵所导致的群体效应是非对称的。如果初始的操纵是向上的，则会强烈的引导后续用户也做出正面评价，并且由于羊群效应，该结果可以从短期到长期一直维持着；但如果初始操纵是向下的，群体智慧会有效地纠正和中和这种错误和操纵，最后依然保持在正常的状态。这里隐含着用户对向上和向下评价的反应是不一样的。

研究人员做了更深入和细致的工作，将该实验中的文章分成7类，分别是：Business，Culture and Society，Politics，IT，Fun，Economics，General News，他们发现，上述所讨论的现象只存在于Business，Culture and Society和Politics类目的文章中，而后四种类目的文章不并存在这种错误引导的现象。

这篇文章非常具有启发性，这说明一个初始很小的随机引导性评价会极大地改变后续用户的评论，而且这种改变并不是用户本身的真实想法，这会使得评论信息真实有效性大打折扣。这也提示我们在政治选票、推荐系统、金融市场预测中，要充分的考虑用户被评分系统所误导的行为。

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