Kann man der Weisheit der Menge vertrauen?

Wenn sie online nach einem neuen Gadget zum Kauf oder einem Film zum Ausleihen suchen, achten viele Leute genau auf die Anzahl der Sterne, die von Kundenrezensenten auf beliebten Websites vergeben werden. Aber neue Forschungen bestätigen, was manche vielleicht schon vermuten: Diese Bewertungen können leicht von einer kleinen Gruppe hochaktiver Benutzer beeinflusst werden.

Vassilis Kostakos , Assistenzprofessor an der Universität Madeira in Portugal und außerordentlicher Assistenzprofessor an der Carnegie Mellon University (CMU), sagt, dass Bewertungssysteme die Weisheit der Masse nutzen können, um nützliche Einblicke zu bieten, aber sie können auch ein verzerrtes Bild von zeichnen ein Produkt, wenn eine kleine Anzahl von Benutzern die Mehrheit der Abstimmungen übernimmt. Es stellte sich heraus, dass die Menschen sehr unterschiedliche Abstimmungsmuster haben, sagt er, die sowohl zwischen Einzelpersonen als auch zwischen Benutzergemeinschaften variieren.

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Kostakos studierte Abstimmungsmuster bei Amazon, der Internet Movie Database (IMDb) und der Buchrezensionsseite BookCrossings. Die Studie wurde letzten Monat auf der 2009 IEEE International Conference on Social Computing . Sein Team hat sich Hunderttausende von Artikeln und Millionen von Stimmen auf den drei Standorten angeschaut. In jedem Fall stellten sie fest, dass eine kleine Anzahl von Benutzern für eine große Anzahl von Bewertungen verantwortlich war. So haben beispielsweise nur 5 Prozent der aktiven Amazon-Nutzer Stimmen zu mehr als 10 Produkten abgegeben. Eine Handvoll Benutzer stimmten für Hunderte von Artikeln ab.

Wenn zwei oder drei Leute 500 Mal abstimmen, sagt Kostakos, sind die Ergebnisse möglicherweise nicht repräsentativ für die Gemeinschaft insgesamt. Er vermutet, dass dies der Grund dafür sein könnte, dass Ratings oft ins Extreme tendieren.

Jahna Otterbacher , ein Assistenzprofessor am Illinois Institute of Technology, der Online-Bewertungssysteme untersucht, sagt, dass frühere Untersuchungen darauf hindeuteten, dass Bewertungssysteme durch Faktoren wie das Alter einer Bewertung verzerrt werden können. Sie stellt jedoch fest, dass einige Websites, darunter auch Amazon, bereits Mechanismen zur Kontrolle der Qualität von Bewertungen enthalten – zum Beispiel, damit Benutzer über die Nützlichkeit der Bewertungen anderer Benutzer abstimmen können.

Kostakos schlägt weitere Möglichkeiten vor, um Empfehlungen zuverlässiger zu machen. Er schlägt vor, die Abstimmung zu vereinfachen, um mehr Nutzer zum Mitmachen zu bewegen.

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Niki Kittur , ein Assistenzprofessor an der CMU, der die Zusammenarbeit von Benutzern auf Wikipedia untersucht und nicht an Kostakos' Arbeit beteiligt war, sagt, dass es auch hilfreich sein könnte, den Benutzern mehr Informationen über das Abstimmungsverhalten zur Verfügung zu stellen. Kittur schlägt vor, dass Websites Möglichkeiten schaffen könnten, die Beiträge anderer Benutzer einfach zusammenzufassen und darzustellen, um offensichtliche Vorurteile aufzudecken. Es gibt sowohl beabsichtigte als auch unbeabsichtigte Quellen für Voreingenommenheit, sagt Kittur. Was wir am Ende wirklich brauchen [sind] Werkzeuge und Transparenz.

Kostakos schlägt auch vor, übermäßig negative und übermäßig positive Bewertungen zu entfernen, damit eine Website insgesamt nicht zu positiv oder zu negativ ist. Otterbacher, der Bewertungen von IMDb, Amazon und Yelp untersucht, befürchtet jedoch, dass eine solche Richtlinie viele Menschen von der Teilnahme abhalten könnte. Leute, die Rezensionen schreiben, wollen etwas über den Artikel sagen, und sie können ihre Meinungen ziemlich leidenschaftlich vertreten, sagt sie.

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