我的新書在亞馬遜(Amazon)上的第一條評論體現(xiàn)出一流的品味：給我評了個最高分——五分。這名評論者如此睿智地認識到本書的極度優(yōu)秀，自然讓我的自尊心得到極大滿足。那位評論者名叫阿利斯泰爾·克爾曼(Alistair Kelman)，他在網(wǎng)上向我做了自我介紹，他還聽過我的幾次演講。不過作為一名經(jīng)濟學(xué)家，我感到好奇的是，這則評論對我這本書的銷量、以及由此為我?guī)淼氖杖霑a(chǎn)生多大的影響？
我們知道，網(wǎng)絡(luò)上的評論會產(chǎn)生影響，但這種影響很難直觀地看出來。一本優(yōu)秀圖書（咳咳）可能既贏得了龐大的讀者群，又獲得了許多好評。看上去，要證明好評有助于提升銷量是不可能的。但耶魯大學(xué)(Yale)的朱迪絲·希瓦利埃(Judith Cheva lier)和南加州大學(xué)(University of Southern California)的迪娜·梅茲林(Dina Mayzlin)這兩位經(jīng)濟學(xué)家發(fā)現(xiàn)，不同網(wǎng)站上評論的褒貶傾向不同。在觀察亞馬遜及其競爭對手巴諾(BN.com)上的銷量排行和評論情況之后，希瓦利埃和梅茲林得出結(jié)論，評論對銷量有重大影響，差評對銷量的影響尤其嚴重。
不過，任何主流圖書都會積累下幾條評論，多的話或許有十幾條。這是不是表明，克爾曼毋庸置疑的眼光與我那本書的銷售前景幾乎毫無關(guān)系？或許并非如此：最初的好評可能鼓勵其他人以積極眼光看待此書——或激起一些異議。不過，這一點現(xiàn)在看上去也難以確定。一條好評后面的其他評論往往也是好評。這是因為評論者相互影響，還是因為他們都覺得該書非常優(yōu)秀？閱讀《五十度灰》(Fifty Shades Of Grey)的每個人之所以讀這本書，是因為這本書樹立了柏拉圖理想式軟色情的典范，還是因為每個人都在讀這本書？
回答這些問題的最好方式就是進行受控實驗。幾年前，社會學(xué)家鄧肯·沃茨(Duncan Watts)與馬修·薩爾加尼克(Matthew Salganik)以及彼得·多茲(Peter Dodds)一起建立了一個音樂網(wǎng)站，用這個網(wǎng)站來分析人們受其他人音樂品味的影響有多深。約12400名青少年在網(wǎng)站上聽了48首新歌，只要愿意，他們就可以對這些歌曲進行評分和下載。
沃茨及同事把歌迷隨機分成8個“世界”。有些“世界”是無社交功能的：這些世界里的歌迷自己聽歌，自己評分，而不知道其他人在做什么。在另外一些“世界”中，歌迷們可以看到自己所在世界中其他人的評分與下載情況。社交型“世界”產(chǎn)生了兩種引人注目的結(jié)果。首先，在這里，歌曲冷熱不均的情況加劇了。最熱門的那些歌曲熱門程度，遠大于它們在無社交世界中的熱門程度，因為這里的歌迷們扎堆聽熱門歌曲。冷門歌曲則更加冷門。
其次，更為顯著的是，每個社交型世界都有不同的“轟動歌曲”。最早那些評論者的隨機口味影響了后面其他人的選擇。結(jié)果是：大獲成功的“熱門單曲”幾乎是由高度從眾的人群盲目隨機選擇出來的。
而列夫·穆奇尼克(Lev Muchnik)、錫南·阿拉爾(Sinan Aral)和肖恩·泰勒(Sean Taylor)較近期在《科學(xué)》雜志(Science)上發(fā)表的一份研究，則更加直接地操縱了社會偏好。研究人員與一家網(wǎng)站合作，允許人們發(fā)表評論，以及對評論投出支持或者反對票。他們做了這樣的安排：只要有評論發(fā)表，網(wǎng)站立刻隨機地為評論投一張支持或反對票。
實驗結(jié)果再次證明，人們會注意到其他人（顯而易見）的舉動，但他們對不同評論的反應(yīng)方式是不同的。該網(wǎng)站上比較少見的負面評論，往往會激發(fā)“糾正性”支持投票。正面評論往往引來一批持同樣看法的投票者——網(wǎng)站上一條最初有一票支持的評論，最后得到的支持票比反對票多出10票的可能性比最初有一票反對的情況下高出30%。
在這兩個實驗中，最初的好評對結(jié)果都有著重大影響。我欠克爾曼一聲謝謝。
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