许多在线平台都与人们的主要社交媒体（国外如Facebook，Google+，国内则如微信）形成合作，允许人们更多地融合自身的社交网络：它们或是允许用户将自家平台内容转发出去到社交媒体上（如Facebook Connect），或是引入社交媒体上的好友关系并在自身平台内定制化展现给用户（如Facebook’s Instant Personalization）。这些社交网络整合（social network integration），究竟是对平台是好是坏呢？

今天的这篇文章《Social Network Integration and User Content Generation Evidence from Natural Experiments》，则主要从社交网络整合对用户内容生产的影响角度，为大家解答了此项整合技术的利与弊。

01背景介绍

与以往强调在线评论会带来什么影响的文献不同，这篇文章更聚焦在社交网络整合这种系统设计会如何影响在线评论的数量与质量。本文指出，社交网络整合会让用户感受到更多的社交存在（social presence）：在社交注视下，用户的行为会跟独处时不同，因而他们的评论的数量与语言方式都有可能发生改变。作者以Yelp跟TripAdvisor这两个在线评论平台先后跟Facebook进行社交网络整合的事件为自然实验，结合文本分析，提出并验证了他们的假设。

02理论发展与假设

社交网络整合会带来更高的social presence，即用户意识到身边的人都可能读到自己的评论，这给用户向他人展现自己创造了机会，因此用户会更积极地参与到评论创作中，以追求更好的社交形象；同时，这种整合通常也允许用户直接使用社交媒体账号登录，免去了注册与登录的繁琐，这也会鼓励用户把精力更多地用在平台评论创作中。因此：

假设1：社交网络整合会带来更多的评论。

不仅如此，增加的social presence会让用户感觉环境更熟悉，这会让他们在分享经历时处于情绪唤起的状态，更可能也更愿意分享自己的感受与情绪。当情绪占上风时，代表推理与逻辑的认知行为作为心理过程的另一端，就会受到相应的抑制。因此：

假设2：社交网络整合会让评论里体现更多的情感，更少的认知。

但社交网络整合带来的social presence增强也会让用户的匿名感减弱，这让躲在电脑屏幕后更真实、不予修饰地表达自己的偏好不再那么可能。为了在自己认识的人面前维持一个更积极友善的社交形象，用户可能会减少否定词的使用：

假设3：社交网络整合会减少评论里的否定。

03 研究分析

Yelp在2009年7月2日采用了上文提到的Facebook Connect，用户可以自行选择是否将自身评论分享到Facebook上；而TripAdvisor则是在2010年12月21日启用了Facebook的Instant Personalization，该功能则是默认使用，除非用户通过一系列操作明确表示不想在TripAdvisor看到Facebook好友的活动。下图则分别展示了此两项功能在使用时的具体情况。

来自MIS Quarterly Vol. 41 No. 4 / December 2017 P.1042

作者随机选择了在Yelp跟TripAdvisor两大评论网站上都存在，且位于美国五大城市（纽约，洛杉矶，芝加哥，费城跟菲尼克斯）的饭店，并收集了它们在2008-2012年的评论数据。而为了衡量评论的语言特征，作者则利用知名的文本分析工具，Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC)来计算每家饭店在每个月的评论里出现了多少个代表情感、认知或否定的词。选用每个月，则是为了避免数据的稀疏性；同时，作者将这些词的数量作为因变量，同时采用了原值+保留所有饭店的数据、取对数+只保留有match到LIWC的饭店样本 这两种方式来放到回归模型里，以检验结果是否稳健。

为了识别社交网络整合对评论带来的因果影响，本文采用了双重差分(DID)来分析，并将Yelp跟TripAdvisor涉及到的这两个自然实验同时纳入到回归模型里，然后依次对各个假设进行了检验。在下面3张回归表格里，我们关心的变量系数就是加粗的Trip * Trip_Change跟Yelp * Yelp_Change，分别代表了这两个自然实验对评论带来的影响。

来自MIS Quarterly Vol. 41 No. 4 / December 2017 P.1047

可以看到，无论是否对因变量评论数取对数，我们关心的回归系数都显著为正，这说明这两种社交网络整合都让评论数显著增加，假设1成立。

来自MIS Quarterly Vol. 41 No. 4 / December 2017 P.1047

同理，上表前2列代表评论里的情感用词增加，而后2列代表评论里的认知用词减少，假设2成立。

来自MIS Quarterly Vol. 41 No. 4 / December 2017 P.1048

最后，评论里的否定用词也的确随着社交网络整合而减少，假设3成立。

作者还进行了许多更细致的分析以及稳健性检验，指出情感用词的增加主要是指正面而非负面的情绪，而且我们看到的这些结果很可能主要是由于用户行为的改变，而不是社交网络整合导致带来了不同的用户而展现出特定的评论生产方式（包括数量与用词）。

04总结与启示

本文作者发现，社交网络整合可以增加内容平台的评论数量，同时也会增加评论里的情感用词（尤其那些指代正面情感的），减少认知和否定用词。再加上以往文献指出更情绪化、更正面或更代表支持的评论往往被认为更没有用处，这些结果说明了社交网络整合是一把双刃剑：一方面可以增加评论的数量，但一方面可能会降低评论的质量。

对于依赖用户生产的内容平台而言，本文带来了重要启示：如果平台面临着用户生产不足的问题，社交网络整合或许可以帮上忙；但为了避免用户用词显得更情绪化，平台应该在采用此项技术的同时匹配一些策略，如一些标语提示等，激起用户在写作评论时的逻辑思考路径，以提升评论的质量。

参考文献：Ni Huang, Yili Hong and Gordon Burtch (2017). Social Network Integration and User Content Generation: Evidence from Natural Experiments. MIS Quarterly, 41(4): 1035-1058.

https://doi.org/10.25300/MISQ/2017/41.4.02

文章链接：https://misq.umn.edu/social-network-integration-and-user-content-generation-evidence-from-natural-experiments.html

作者信息：

Ni Huang

Position: Associate Professor, Miami Herbert Business School, University of Miami, FL, U.S.A.

Site：https://people.miami.edu/profile/nxh558@miami.edu

E-mail：nxh558@miami.edu

Research Interest: IT Artifact, User Experience, and Online User Behavior.

Yili Hong

Position: Professor, Miami Herbert Business School, University of Miami, FL, U.S.A.

Site：https://people.miami.edu/profile/yxh1034@miami.edu

E-mail：yxh1034@miami.edu

Research Interest: Future of Work, Digital Platforms, Digital Media, and Human-AI Interactions.

Gordon Burtch

Position: Associate Professor, Questrom School of Business, Boston University, MA, U.S.A.

Site：https://www.bu.edu/questrom/profile/gordon-burtch/

E-mail：gburtch@bu.edu

Research Interest: Crowdsourcing, User Generated Content, and Digital Platforms.