引言：当你在下单前浏览在线评论时，是否曾想过这些评论的真实度？又或者，评论被删除的背后隐藏着什么样的规则？随着数字生活的普及，平台对内容的筛选和过滤逐渐成为焦点。然而，“透明化”真的意味着更高的信任和参与度吗？
本期文章通过对比两大在线评论平台Yelp和TripAdvisor的自然实验数据，揭示了“评论审核透明化”对用户行为的深远影响。
01背景介绍
在线评论平台已深度嵌入现代数字经济体系，从帮助消费者决策到塑造商家声誉，其重要性不言而喻。然而，这些平台也面临着一系列挑战：虚假评论泛滥、用户信任降低以及内容质量参差不齐。在此背景下，评论内容的审核和筛选成为平台运营的核心机制。然而，大多数平台对其评论筛选过程缺乏透明度，这导致了用户对平台操控评论以追求商业利益的质疑。
为了应对这一问题，透明化策略逐渐成为平台应对用户质疑的重要工具。例如，Yelp在2010年引入了评论审核透明化机制，通过展示被过滤评论及解释审核规则，试图缓解用户对审核公平性的担忧。然而，这一设计是否能够带来积极的用户行为变化，以及透明化对平台生态系统的长远影响，尚未得到充分的实证研究支持。
02研究问题
评论审核透明度将导致用户在评论上的投入(例如：评论数量、长度、评论情绪和在线评级)减少还是增加。
一方面，这种增加的审核透明度可能会减少用户在贡献评论方面投入的努力。根据预期效用理论，如果用户担心他们的评论无法通过审核系统，他们可能会在评论创建上投入更少的时间和精力，以避免努力白费。这种担心可能会导致更短的评论(减少平均评论长度)。此外，大多数来自企业的虚假评论通常过于积极。因此，用户可能会认为系统更有可能删除正面评论而不是负面评论。因此，用户在正面评论中贡献的内容可能比在负面评论中贡献的内容少(减少评论长度)。这种对过滤的意识可能会导致正面评论(相对于负面评论)的更显著减少，因为在某些情况下，用户甚至可能决定放弃对平台的贡献(减少总体评论量)，特别是在正面评论的情况下。因此，用户对过滤模式的感知可能会导致正面评论的更大减少，这可能会降低评论的平均情绪和在线评级。作者将评论审核透明度对用户行为影响的这种潜在机制称为贡献投资的减少。
另一方面，评论审核透明度的审查力度加大，可能会促使用户加大对平台的贡献力度，以确保他们的贡献不会被系统标记为要删除。由于审核系统的目标是删除虚假评论，用户可能会尝试增加努力，将更真实的体验与产品结合起来，以证明它们是有效的评论，不应该被标记为删除 (增加平均评论长度)。因为用户可能认为过滤系统更有可能删除来自机器人或虚假的个人资料(增加在线评级和平均评论情绪)。用户提交更多的评论以增加其账户的可信度，随后可能会增加评论量。作者将这种与评论审核透明度相关的潜在机制称为增加贡献尽职。
03研究设计与分析
2010年Yelp平台引入评论审核透明度，显示被过滤的评论，（如图1所示）而TripAdvisor保持不变，构成了自然实验的背景。
本文从Yelp数据集中获得了Yelp评论改变前后24个月的数据，（排除了变更月的数据）数据集包括10个美国城市，本文选择了6个最大的城市:拉斯维加斯、费城、菲尼克斯、夏洛特、克利夫兰和坦佩。然后从TripAdvisor上收集了一组相同餐厅的评论。样本最终包括1,016家餐厅的评论数据。
图1 Yelp网页中的推荐评论
来自MIS Quarterly Vol.47 No.4/December 2023 Figure 1
为了评估Yelp引入评论审核透明度对用户评论行为的因果影响，本文采用了双重差分模型（DID）。模型设置如下：
在上式中，i表示餐厅，t表示月份，p表示餐厅在Yelp或TripAdvisor上是否被列出。Treat是一个虚拟变量，用于指示实验组(即Yelp)。Post是一个虚拟变量，如果评论是在平台变更上传的，则设为1，否则设为0。
本文关于评论审核透明度影响的结果见表3。我们发现评论审核透明度对评论量有显著的负向影响(β=-1.786, p < 0.001)。表3的结果第2列表明，提供适度透明度减少了综述长度(β= -0.416, p < 0.001)。表3的第3列表明，提供评论适度透明度增加了评论的负面情绪(β= 0.012, p < 0.1)。在表3的第4列中，评论适度透明度与在线评分呈负相关(β= -0.184, p < 0.01)。这些发现表明，贡献投资的减少更有可能是主导机制。
表3 评论审核透明度对评论数量和评论特征的影响
来自MIS Quarterly Vol.47 No.4/December 2023 Table3
04研究结论
增加评论审核透明性显著减少了用户的评论数量、评论长度，尤其是正面情绪的评论（积极评论）受到的影响更大，长度下降幅度更为明显。并且导致负面情绪评论的增加和在线评分的下降，特别是对于那些先前评分较高的餐厅，评分下降更为显著。
这些结果表明，用户在感知到平台的审核机制后，更倾向于减少在评论贡献上的投入。
05研究贡献
理论意义
本文是首批实证研究评论审核透明度如何影响用户内容贡献行为的论文之一。
本文通过检验增加信息透明度的细微影响，扩展了信息系统研究中新兴的透明度研究。
本文扩展了电子口碑研究，揭示了平台审核透明度（一种非社会监督形式）如何影响用户的评论行为，区别于传统研究中“社交影响”的作用机制。
实践意义
本文为开发、托管和营销在线平台的公司提供了重要的实用指南。提醒在线评论平台在披露有关评论审核过程的信息来获得用户信任并解决广告商对优先过滤的担忧的同时，也应该考虑实施这一政策的负面影响，并为企业提供了应对这些负面影响的建议。
参考文献：Jiang, Lianlian (Dorothy); Ravichandran, T.; and Kuruzovich, Jason. 2023. "Review Moderation Transparency and Online Reviews: Evidence from a Natural Experiment," MIS Quarterly, (47: 4) pp.1693-1708.
文献链接：
https://doi.org/10.25300/MISQ/2023/16216
https://misq.umn.edu/review-moderation-transparency-and-online-reviews-evidence-from-a-natural-experiment.html
作者信息：
Lianlian (Dorothy) Jiang
Position：assistant professor in the Department of Decision & Information Sciences at the Bauer College of Business, University of Houston.
Area：digital platform design & strategy, healthcare IT, human-AI interaction, and business analytics.
Site：https://www.bauer.uh.edu/search/directory/profile.asp?firstname=Dorothy&lastname=Jiang
Email：ljiang@central.uh.edu
T. Ravichandran
Position：Irene and Robert Bozzone '55 Distinguished Professor，Management & Technology，Lally School of Management, Rensselaer Polytechnic Institute.
Area：digital strategies of firms and the mechanisms through which digitization is transforming firms, markets, supply networks and industries
Site：https://faculty.rpi.edu/t-ravichandran
Email：ravit@rpi.edu
Jason Kuruzovich
Position：Associate Professor，Business Analytics，Rensselaer Polytechnic Institute
Area：intersection between information systems and marketing
Site：https://faculty.rpi.edu/jason-kuruzovich
Email：kuruzj@rpi.edu
