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El «comportamiento de manada» en las votaciones en la Web

De Ago 9, 2013 en Blog |

Gracias a Internet, podemos juzgar y evaluar con mínimo esfuerzo casi cualquier cosa que nos guste, desde productos a películas y comercios en general. En muchos sentidos, esta es una gran ayuda. Pero detrás de cada una de estas clasificaciones está la opinión de una persona, y la naturaleza humana hace que esas opiniones sean muy volubles.

En el último número de Science, un grupo de investigadores decidió comprobar si la tendencia de la gente a seguir a la multitud se extendió a las calificaciones en la Web. Realizaron un experimento a gran escala en el que modificaron artificialmente las votaciones en un sitio web que resume noticias, y permite a sus usuarios calificar publicaciones y comentarios, ya sea «subiéndolos» o «bajándolos».

Durante el estudio, que duró 5 meses, en los 101.281 comentarios publicados, los investigadores dieron un voto positivo al azar a 4% del total y a otro 2% dieron un voto negativo. El resto de los comentarios publicados sirvió como control. Estas proporciones imitaron la frecuencia natural de votos positivos y negativos que se ven normalmente en ese sitio. A continuación, los investigadores dejaron los comentarios solos y observaron lo que pasó.

Si bien la configuración experimental era simple, los resultados no fueron completamente sencillos; el efecto de la manipulación dependió de qué tipo de voto asignaron: a un comentario que fue «subido» por los investigadores le fue diferente que a uno que fue «bajado».

Los comentarios subidos al azar fueron mucho más propensos a ser también subidos por los usuarios posteriores; el primer usuario que vio un comentario manipulado positivamente fue 32% más propenso a subirlo también. Los investigadores se refieren a este fenómeno como «comportamiento de manada positiva», lo que significa esencialmente que los usuarios tienden a sumarse a la tendencia positiva.

En el grupo de tratamiento negativo, los resultados fueron diferentes. Los comentarios que los investigadores bajaron también fueron más propensos a ser bajados por usuarios posteriores. Sin embargo, estos bajones fueron compensados por un «efecto de corrección»: los comentarios manipulados negativamente también eran más propensos a recibir opiniones positivas.

Quienes votaron fueron casi el doble más propensos a subir un comentario en el grupo de tratamiento negativo en comparación con el grupo control, lo que sugiere que la corrección de la multitud puede neutralizar con eficacia unas pocas calificaciones negativas si son inmerecidas. Gracias a esta corrección, los investigadores no vieron ningún «comportamiento de manada» en los comentarios bajados.

En general, los investigadores creen que hay tres fenómenos principales que contribuyen a estos resultados:

  • En primer lugar, las dos condiciones experimentales aumentaron participación. En otras palabras, un comentario que está clasificado una vez es más probable que sea clasificado de nuevo, no importa el tipo de voto que ha recibido.
  • En segundo lugar, ver un voto positivo ayuda a los usuarios a desarrollar una opinión positiva, especialmente si el usuario no tiene experiencia anterior con el autor del comentario.
  • Por último, los usuarios de este sitio tienen una tendencia natural a «subir» comentarios en lugar de «bajarlos».

Los investigadores detrás del estudio tienen la esperanza de que estos resultados mejoren los sistemas de calificación de comentarios, y ayuden a aumentar la sofisticación de los análisis de sesgo en los otros tipos de retroalimentación sociales, como las encuestas políticas, reseñas de productos, y la predicción del mercado de valores.

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Basado en el artículo original de Ars (sólo en inglés).

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