양떼 효과, 아마존 별점 시스템에서 제품 리뷰는 어떻게 왜곡되는가?

목차

1. 개요
2. 서론
3. 양떼 효과의 그림자
4. 별점 성장에 대한 역학관계
5. 적용
6. 결론

본문내용

개요
별점 평가를 기반으로 한 제품 추천과 같이 우리 사회는 결정을 내리기 위해 개인의 디지털화되고 집계된 집단 의견에 점점 더 의존하고 있습니다. 이 "집단지성"를 활용하기 위한 핵심 요구 사항 중 하나는 개인 의견의 독립성입니다. 그러나 실제 상황에서 집단적 의견은 독립적인 리뷰의 단순한 집합이 아닙니다. 최근의 실험 연구에 따르면 이전 집단 평가를 공개하면 개인의 의사 결정과 품질 및 가치에 대한 인식이 왜곡되어 집단 평가에서 인식된 가치와 제품의 본질적 가치 사이에는 간극이 발생하게 됨을 강조했습니다. 여기서 우리는 후속 개별 의사 결정에 대해 이전에 있던 집단적인 리뷰의 양떼 효과에 대해서 초점을 맞췄습니다. 그리고 이를 모델화한 뒤, 대규모의 고객 평가 데이터를 사용하여 실제로 내재된 제품의 가치와 사회적 영향에 의한 편향된 의견을 분리하는데 일정 부분 기여하였습니다. 결과적으로 제품 평가 시스템에 존재하는 양떼 효과를 정량적으로 특성화하고 왜곡된 제품 평가와 사회적 편향을 제거하기 위한 전략을 제시하였습니다.

서론
Francis Galton은 "하나의 투표, 하나의 가치(one vote, one value)"라는 유명한 슬로건을 만들었습니다. 이는 집단 지성을 완전히 활용하기 위해선 많은 사람들의 의견을 모으는 것이 성공적인 방법이라고 믿었기 때문입니다. 이후 많은 연구에서 그룹의 집단적 의견이 질문에 대한 개인의 답변보다 진실에 더 가까운 경우가 많다는 사실이 밝혀졌습니다. 오늘날 정보가 폭발적으로 증가함에 따라 제품 또는 서비스 추천에서 정치와 선거에 이르기까지 우리의 결정은 점점 더 다른 사람들이 제공한 종합적인 의견에 의존하고 있습니다.
집단 지성을 활용하기 위한 한 가지 핵심 전제 조건은 서로 영향을 주고받지 않는다는 개인의 의견의 독립성이지만, 대부분의 경우 자신의 의견을 형성하고 표현하기 전에 다른 사람의 의견에 노출됩니다.

참고자료

· Why Amazon's ratings might mislead you: The Story of Herding Effects(Ting Wang and Dashun Wang, 2014)