บทวิจารณ์ของผู้บริโภคสามารถมีอิทธิพลอย่างมาก ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจเลยที่การซื้อขายของปลอมจะเฟื่องฟู ค่าประมาณความชุกของรีวิวแตกต่างกันไป ตั้งแต่16% ของรีวิวทั้งหมดบน Yelpไปจนถึง33% ของรีวิวบน TripAdvisor ทั้งหมดจนถึงมากกว่าครึ่งในบางหมวดหมู่ใน Amazon ฉันสำรวจชาวออสเตรเลีย 1,400 คนเกี่ยวกับความไว้วางใจในรีวิวออนไลน์และความมั่นใจในการบอกของแท้จากของปลอม ผลลัพธ์ชี้ให้เห็นว่าพวกเราหลายคนอาจกำลังหลอกตัวเองว่าไม่ได้ถูกคนอื่นหลอก
รีวิวของผู้บริโภคออนไลน์เป็นแหล่งข้อมูลที่สำคัญที่สุดรองลงมา
สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการรองจากการเรียกดูร้านค้า พวกเราส่วนใหญ่ให้คะแนนบทวิจารณ์ของผู้บริโภค – มุมมองของคนแปลกหน้าที่สมบูรณ์แบบ – เช่นเดียวกับความคิดเห็นของเพื่อนและครอบครัว
ความเชื่อถือเป็นศูนย์กลางของความสำคัญของรีวิวในการตัดสินใจของเรา แผนภูมิต่อไปนี้แสดงผลความน่าเชื่อถือแยกตามอายุ: โดยทั่วไป ผู้คนเชื่อถือข้อมูลผลิตภัณฑ์จากแหล่งข้อมูลของรัฐบาลและผู้เชี่ยวชาญมากที่สุด รองลงมาคือบทวิจารณ์ของผู้บริโภค
แผนภูมิด้าน ล่างแสดงการให้คะแนนความน่าเชื่อถือตามเว็บไซต์ โดยแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับบทวิจารณ์ ได้แก่TripAdvisor.com.au , Google ReviewsและProductReview.com.au
ผู้ที่มีอายุ 23-38 ปีมีแนวโน้มที่จะเชื่อถือเว็บไซต์มากที่สุด และผู้ที่มีอายุมากกว่า 55 ปีมีแนวโน้มที่จะเชื่อถือเว็บไซต์น้อยที่สุด ในขณะที่ 73% ของผู้เข้าร่วมกล่าวว่าพวกเขาเชื่อถือรีวิวออนไลน์อย่างน้อยในระดับปานกลาง 65% ยังกล่าวว่าเป็นไปได้ว่าพวกเขาเคยอ่านรีวิวปลอมในปีที่ผ่านมา
ความขัดแย้งของเปอร์เซ็นต์เหล่านี้บ่งบอกถึงความมั่นใจในการตรวจพบรีวิวปลอม แท้จริงแล้ว 48% ของผู้ตอบแบบสอบถามเชื่อว่าพวกเขาเก่งในการตรวจจับรีวิวปลอมเป็นอย่างน้อย ความมั่นใจมักจะสัมพันธ์กับอายุ: ผู้ที่อายุน้อยกว่ามักให้คะแนนตัวเองว่าตรวจจับรีวิวปลอมได้ดีกว่า
ในความเห็นของฉัน ความมั่นใจของผู้ตอบแบบสอบถามเป็นตัวอย่างคลาสสิกของความมั่นใจมากเกินไป มันเป็นความขัดแย้งในการรับรู้ตนเองของมนุษย์ที่มีการจัด ทำเป็นเอกสารไว้อย่างดี หรือที่เรียกว่าDunning-Kruger effect ยิ่งคุณทำอะไรแย่ๆ มากเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งมีโอกาสน้อยที่จะรู้ว่าคุณแย่แค่ไหน
ความจริงก็คือมนุษย์ส่วนใหญ่ไม่เก่งในการแยกแยะระหว่างความจริงกับความเท็จ
การศึกษาในปี 2549 ที่มีผู้เข้าร่วมเกือบ 25,000 คนพบว่าการตัดสิน
เรื่องเท็จมีความแม่นยำเฉลี่ยเพียง 54%ซึ่งดีกว่าการโยนเหรียญ ในการศึกษาที่เจาะจงไปที่บทวิจารณ์ออนไลน์ (แต่มีกรรมการเพียงไม่กี่คน) นักวิจัยของมหาวิทยาลัย Cornellพบว่าอัตราความแม่นยำอยู่ที่ประมาณ 57% การศึกษาที่คล้ายกันที่มหาวิทยาลัยโคเปนเฮเกนพบอัตราความแม่นยำประมาณ 65%โดยมีข้อมูลเกี่ยวกับผู้ตรวจสอบที่ช่วยปรับปรุงคะแนนเล็กน้อย
สิ่งที่เรามองหา
แล้วอะไรที่ทำให้การตัดสินของผู้คนเปลี่ยนไปว่ารีวิวนั้นเป็นของปลอมหรือไม่? งานวิจัยของฉันชี้ให้เห็นว่าคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดที่ผู้คนมองหาคือ “ความสุดโต่ง” – การยกย่องหรือวิจารณ์ด้านเดียว
ความรู้สึก นี้เป็นกฎง่ายๆ ที่สนับสนุนโดยการวิเคราะห์ การศึกษาพบว่ารีวิวปลอมมีแนวโน้มที่จะ:
ค่อนข้างอ่านยากกว่า (อาจเป็นเพราะผู้เขียนรีวิวปลอมที่จ้างจากต่างประเทศ)
บทวิจารณ์ ปลอมอาจระบุได้ด้วยลักษณะของผู้วิจารณ์ โปรไฟล์ของพวกเขามักจะเป็นบัญชี ใหม่ ที่ไม่ผ่านการยืนยัน ซึ่งมีรายละเอียดเพียงเล็กน้อยและประวัติการรีวิวอื่นๆ เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย พวกเขาจะได้รับคะแนนโหวตที่ “เป็นประโยชน์” จากผู้อื่นน้อยมาก
โอกาสที่คุณจะทำได้ไม่ดีเท่าที่คุณคิด นั่นเป็นเพราะมิจฉาชีพที่ชาญฉลาดพยายามซ่อนคุณลักษณะทั้งหมดของรีวิวปลอมตามที่ระบุไว้ข้างต้น
ใช้เทคโนโลยีเข้าช่วยบ้าง สองเว็บไซต์ที่ฉันแนะนำคือFakespot.comและReviewMeta.com จากประสบการณ์ของฉัน ทั้งสองทำงานได้ดีในการกำจัดรีวิวที่น่าสงสัย (คำแนะนำ: อย่าลืมลบคำต่อท้ายโดเมน เช่น “.au” ออกจาก URL ที่คุณตรวจสอบ)
ตรวจสอบไซต์บทวิจารณ์หลายแห่งเพื่อรับความคิดเห็นที่สอง สาม และสี่ มีโอกาสน้อยที่มิจฉาชีพจะจ่ายเงินสำหรับรีวิวปลอมในทุกแพลตฟอร์ม
หน่วยงานเฝ้าระวังผู้บริโภคของออสเตรเลียได้แนะนำให้มีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในกฎหมายคุ้มครองผู้บริโภคและความเป็นส่วนตัวของเรา หากนำการปฏิรูปเหล่านี้มาใช้ ผู้บริโภคจะมีความคิดเห็นมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่เราจัดการกับ Google, Facebook และธุรกิจอื่นๆ
ข้อเสนอรวมถึงสิทธิ์ในการขอให้ลบข้อมูลของเรา การเลือกว่าเราถูกติดตามทางออนไลน์หรือออฟไลน์ บทลงโทษที่อาจเกิดขึ้น A$10 ล้านขึ้นไปสำหรับบริษัทที่ใช้ข้อมูลของเราในทางที่ผิดหรือกำหนดเงื่อนไขความเป็นส่วนตัวที่ไม่เป็นธรรม; และการตั้งค่าเริ่มต้นที่เน้นความเป็นส่วนตัว
เว็บแท้ / ดัมมี่ออนไลน์
