Las reseñas en línea son tendenciosas. He aquí cómo solucionarlos

En la era de Internet, la reputación casi nunca es una pizarra en blanco. Los consumidores están rodeados de reseñas en línea gracias a otros consumidores que se han tomado la molestia de publicar opiniones sobre productos y servicios en línea. Pero las reseñas en línea son un arma de doble filo. Por un lado, son una bendición si ayudan a los consumidores a tomar decisiones más informadas. Por otro, existe un problema sistemático con muchas reseñas en línea: tienden a sobrerrepresentar las opiniones más extremas. Para saber por qué, piense en la última vez que compró un producto. Quizá le pidieron que escribiera una reseña después. ¿Lo hizo? Si es así, nuestra investigación sugiere que lo más probable es que realmente le encantara el producto, o que lo odiara absolutamente. Si, por el contrario, tuvo una opinión moderada, es probable que no dejara ninguna reseña, por considerar que no merecía la pena dedicarle tiempo y esfuerzo. Ese problema se generaliza a la mayoría de las reseñas en línea. Las investigaciones muestran que muchas de las plataformas de reseñas en línea más populares hoy en día -incluidas las reseñas de negocios de Yelp*, y las reseñas de productos de Amazon - tienen una distribución de opiniones muy polarizada, con muchas reseñas positivas y/o negativas extremas, y pocas opiniones moderadas. Esto crea una distribución "bimodal" o "en forma de J" de las reseñas de productos en línea que ha sido bien documentada en la literatura académica. Esto hace que sea difícil conocer la verdadera calidad a partir de las reseñas en línea. Un área en la que las reseñas en línea son especialmente importantes para la economía es la decisión de alto riesgo de elegir un trabajo. Según una encuesta reciente, el 48% de las personas que buscan empleo en EE.UU. confían hoy en las reseñas de empleadores en línea de Glassdoor, el sitio de empleo en el que trabajamos dos de nosotros, como parte de su proceso de búsqueda de empleo: una enorme fracción del mercado laboral estadounidense de 160 millones de personas. Confiar en reseñas en línea sesgadas de los empleadores podría ser un error costoso, tanto para los que buscan empleo como para los empleadores. ¿Cómo pueden las plataformas de reseñas en línea motivar a esta "mayoría silenciosa" de voces intermedias para que publiquen reseñas y ofrezcan colectivamente una imagen más precisa? En nuestro nuevo estudio, probamos si se pueden utilizar incentivos sencillos para proporcionar reseñas en línea más precisas. El estudio combinó dos enfoques: Un experimento controlado en línea y datos del mundo real procedentes del sitio de empleos en línea Glassdoor. Ofrecer incentivos en el laboratorio En nuestro experimento, reunimos a un grupo de participantes en línea y les pedimos que dejaran reseñas sobre su empleador. A continuación, probamos varios tipos de incentivos - tanto incentivos monetarios como incentivos "prosociales", en este caso recordatorios de que dejar una reseña ayudaría a otros solicitantes de empleo - para ver cómo cambiaban las reseñas de las empresas en línea con cada uno de ellos. Para el experimento, utilizamos el mercado MTurk de Amazon; a todos los participantes se les pagó 0,20 dólares a cada uno por reseñar a su empleador, y a algunos se les pagó más, para probar los efectos de los incentivos monetarios adicionales. Nuestros resultados muestran que es más probable que la gente deje reseñas en línea cuando se les recuerda que hacerlo ayuda a otros solicitantes de empleo. Los simples incentivos prosociales también hicieron que la distribución de las reseñas fuera menos sesgada, creando una distribución de las reseñas en forma de curva de campana más normal. También probamos el impacto de los incentivos monetarios: pagar más a los participantes para que dejaran reseñas de los empleadores. Descubrimos que los incentivos monetarios también pueden funcionar, pero sólo si son lo suficientemente elevados. A medida que aumenta la cuantía de los pagos monetarios, también lo hace la disposición de la gente a publicar reseñas en línea, incluso de aquellos con opiniones moderadas que de otro modo permanecerían en silencio. En nuestro experimento, ofrecer 0,15 dólares extra -un aumento del pago del 75% a los participantes- fue suficiente para reducir el sesgo en las reseñas. Reseñas en el mundo real ¿Se mantienen nuestros resultados experimentales también en el mundo real? Para comprobarlo, nuestro estudio también analizó un programa de incentivos en línea en Glassdoor. Glassdoor recibe contenidos de los usuarios de dos formas. En primer lugar, los usuarios pueden enviar voluntariamente reseñas sobre su empleador, salario y otra información laboral. En segundo lugar, Glassdoor también utiliza lo que se conoce como una política de "dar para recibir" que proporciona un fuerte incentivo a los usuarios para que proporcionen contenidos: Después de ver tres contenidos cualquiera en línea, se pide a los usuarios que envíen su propia reseña a la comunidad en línea antes de poder ver información adicional. Examinamos si esta política de incentivos en el mundo real modificaba la opinión en línea sobre las empresas. Al igual que en nuestro experimento de laboratorio, descubrimos que la distribución de las reseñas en línea dejadas voluntariamente difería notablemente de las dejadas por los usuarios a los que se les daba un incentivo para dejar reseñas. La distribución de las reseñas voluntarias era significativamente más extrema -con muchas más opiniones positivas y negativas sobre las empresas- que la distribución más moderada de las reseñas incentivadas. Tanto en experimentos controlados como en un entorno empresarial real, nuestra investigación demuestra que ofrecer incentivos monetarios y pro-sociales puede dar lugar a opiniones en línea más equilibradas y representativas. Por qué importan las opiniones en línea Corregir los sesgos en las opiniones en línea puede influir en decisiones importantes de nuestra economía. Imagine a un demandante de empleo decidiendo entre un trabajo similar en dos industrias, como la consultoría frente a la publicidad. Nuestra investigación muestra que la clasificación de las industrias en términos de opiniones en línea a menudo cambia en función de si las opiniones se dejan voluntariamente o en respuesta a un incentivo. Por ejemplo, los solicitantes de empleo que se basan únicamente en reseñas voluntarias polarizadas pueden creer que la consultoría es una industria menos deseable que la publicidad, cuando un conjunto más equilibrado de reseñas incentivadas ofrece la conclusión opuesta. De este modo, los sesgos en la distribución de las reseñas en línea pueden afectar a las decisiones económicas del mundo real al distorsionar la información en la que confían los consumidores, los solicitantes de empleo y los inversores. Las reseñas en línea son una herramienta poderosa para compartir información a gran escala. Pero es importante recordar la fuente: hoy en día, muchas reseñas en línea proceden de personas que han decidido voluntariamente compartir opiniones, lo que ofrece una visión distorsionada de los productos, los servicios y las empresas. Nuestra investigación ofrece esperanzas para hacer que las reseñas en línea basadas en opiniones sean socialmente más útiles. Utilizando incentivos relativamente baratos, nuestra investigación muestra que las plataformas en línea pueden reducir drásticamente el sesgo y animar a voces más moderadas a unirse a la conversación en línea. Las opiniones en línea son un esfuerzo fundamentalmente social. Simplemente recordando a los individuos los beneficios prosociales que proporcionan al compartir opiniones en línea puede tener un poderoso impacto en su disposición a dejar reseñas en línea y mejorar la utilidad de las omnipresentes plataformas de reseñas en línea de hoy en día. *Esteartículo se ha actualizado para cambiar el enlace que menciona la distribución de reseñas de Yelp. Aunque la propia Yelp informa de que casi la mitad de las reseñas escritas en todas las categorías son de 5 estrellas, la investigación a la que este artículo enlazaba originalmente muestra que la distribución de las reseñas mostradas a los clientes después de que Yelp elimine las reseñas fraudulentas y de baja calidad es significativamente menos extrema. Yelp emplea diversos incentivos no financieros para sus reseñas.

Las reseñas en línea son tendenciosas. He aquí cómo solucionarlos

Resumen.

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