引用
Warut Khern-am-nuai, Karthik Kannan, Hossein Ghasemkhani. "Extrinsic versus intrinsic rewards for contributing reviews in an online platform."
Information Systems Research 29.4 (2018): 871-892.
摘要
公司已經考慮了通過各種形式的激勵來鼓勵用戶撰寫評論，包括使用外在獎勵來吸引評論者。在以往文獻的基礎上，本文通過自然實驗研究了現金激勵對在線評論的影響。文章使用了一個評論平臺數據，該平臺為撰寫評論的用戶提供現金激勵，文章將其稱為處理（treated）平臺。結合來自亞馬遜的數據，並使用雙重差分模型，文章還比較了在處理平臺中引入獎勵之前和之後的評論數量和質量，並發現評論明顯更積極但質量下降。利用面板數據，文章還評估了獎勵對現有評論者的影響，發現推出現金激勵後，他們的參與程度降低了，但參與的質量卻沒有降低。最後，儘管該平臺的新評論者數量有所增加，但對於評價較高的產品會有不成比例的更多增加。
關鍵詞：自然實驗、在線評論、貨幣激勵、雙重差分模型、電子商務
介紹
本文從評價網站的視角來看待如何激勵消費者評論的問題。因為評價網站關心的是消費者評論的數量和質量，所以金錢的獎勵是否能夠激勵更多消費者參與到評論中來，又是否能夠激勵消費者提供高質量評論，這是本文考慮的問題。
在線評論平臺的有用性取決於準確捕捉用戶真實經驗的能力。然而，以前的文獻已經表明，在線評論主要是捕捉極端的意見，而無法囊括全面的評價。一種可能的解釋是消費者評論中存在一個“未揭示的偏見”的問題，即參與評論的消費者往往是一些具有極端評價的消費者（過高或過低的評價），高度滿意或非常不滿意的客戶寫評論是為了吹噓或埋怨，而那些中等評價的消費者卻不太參與評價。這導致了評價信息偏離真實情況。為解決這一問題，許多評價網站開始給消費者提供金錢激勵，即給評論者獎勵以吸引本來不會作出評論貢獻的消費者。
過去，汽車租賃機構和酒店等產品製造商（或服務提供商）以及 BestBuy 和 TripAdvisor 等評論平臺都提供金錢獎勵，以吸引評論者。文中則研究了評論平臺提供的金錢獎勵的含義。需要注意的是，如果一家商店向評論者提供獎勵，那麼人們通常會認為會使得評論出現積極的偏見。此外，製造商也有誘導此類行為的動機。
但是金錢激勵的結果並不一定能夠讓評價網站滿意，比如，人們尚不清楚的是，這些激勵措施是否僅僅降低了參與成本，使得平臺能夠捕捉到對大眾的真實看法。或者它們是否會產生偏見（如間接的互惠），從而導致無法獲得真正的看法。此外，評價本身不僅受外部激勵（Extrinsic rewards）影響，而且還受到內部激勵影響（Intrinsic rewards，即消費者本身的一些屬性，比如興趣，這些屬性讓消費者主動評價）。先前的研究表明，當行為主要是由內在動機驅動時，引入外在獎勵會導致較弱的參與度。
所以作者考慮現有評論者（此類評論者指沒有金錢的外部激勵時，就已經在參與評論的消費者，此類消費者具有內部激勵）和新評論者，比較外部激勵對兩類消費者的影響，從而分析金錢激勵對於評價網站是否是一個好的策略。
假設
信息系統、心理學、經濟學、計算機科學和市場營銷等領域都十分關注評論系統的研究。在線評論具有傳統口碑所缺乏的一些特點：首先，在線評論是無限期的；其次，平臺所有者可以控制要顯示哪些評論；最後，在線評論系統通常允許讀者搜索和過濾他們想要閱讀的評論。在網絡評論的具體環境中，文章首先通過回顧研究在線評論對消費者行為影響的文獻，試圖瞭解不同的評論要素和特徵對評論系統的重要性和影響。
基於文獻綜述，研究提出瞭如下假設：
假設 1A：金錢獎勵措施後，評論質量將會下降。
假設 1B：金錢獎勵措施後，評論質量將會上升。
假設 2A：金錢獎勵後，評論變得更加積極。
假設 2B：金錢獎勵後，評論變得更加消極。
假設 3：現有的評論者在實施金錢獎勵措施後，努力水平會下降。
假設 4A：在實施金錢獎勵措施後，新評論者的總人數會增加。
假設 4B：在實施金錢獎勵措施後，新評論者的總人數會減少。
假設 5：在金錢獎勵之後，評論更多地集中在評級高的產品上。
以上五個方面的假設可以總結為內容層面和平臺層面的假設，框架圖如下所示：
圖 1 本文假設的框架圖
實驗
為了檢驗假設，本文從兩家在線零售商收集了數據，文中研究人員利用了一個外生的變化，在特定的評論平臺上採用自然實驗的研究設計。2013 年 4 月 13 日，在線評論平臺(即本文的處置平臺，treated platform)推出了一項計劃，通過對提交的合格評論給予金錢獎勵來鼓勵人們評論。在此期間沒有引入其他可能影響評論者行為的重大更改。此外，這一變化隻影響到處置平臺及其評論，事先也沒有通知用戶，這使研究在處置開始時有了一個明確的時間點。為了研究處置的效果，研究人員選擇 Amazon.com 作為對照組，因為它是最大且最受歡迎的在線評論平臺之一，而且在處置前後都沒有實施金錢獎勵計劃。
研究中的處置平臺是一家年收入數十億美元的大型美國零售商，擁有實體和在線業務。研究中用到的數據來源於其電子商務網站。2013 年 4 月 13 日，該平臺推出了金錢獎勵計劃，以激勵用戶評論。用戶提交的每條評論都會獲得 25 個忠誠度積分，而且至少包含 50 個字符（獎勵計劃前後相同），即根據所寫評論的數量支付給評論人員的一種獎勵結構。積分可以交換為證書，這些證書可用於在線購買產品和服務。研究收集了 2013 年 8 月在視頻遊戲類別下的產品和信息，包括 5242 位用戶對 963 個產品提供的 6316 份評論。
控制平臺為 Amazon.com，它不僅擁有最大的產品集，而且擁有最多的評論，評論平臺是穩定一致的，在處置前後都沒有對撰寫評論的人提供任何金錢回報，使其成為控制組的理想候選者。研究人員收集了關於同一組產品的數據，作為分析的對照組，樣本期間(2013 年 1 月至 7 月)的評論數據，包括來自 28342 名用戶的 37672 條評論，對應處置平臺上相同的 963 種產品；其中 26823 條評論是針對 2013 年 1 月 1 日之前發佈的 804 款產品提供的。
至於產品類型，選擇視頻遊戲類別的原因如下：首先，視頻遊戲是非常好的體驗型商品的例子，符合我們的研究興趣，在購買前可以很容易地觀察到商品的特徵。另一方面，由於很難在購買前評估商品的特性，體驗型商品的評論通常更為重要，影響也更大。其次，視頻遊戲的生命週期相當長，因此我們可以觀察到不同質量的視頻遊戲的評論，而沒有重大的審查問題，其他一些商品（如筆記本電腦）的情況並非如此，因為筆記本電腦的生命週期通常比較短，無法獲得對過時機型的評論。第三，幾乎所有的視頻遊戲都有一個唯一的標識符，可以用於跨不同平臺快速識別它們。第四，許多實證論文都研究了視頻遊戲作為其產品類別的選擇。
研究人員將處置平臺中的產品與控制組的產品進行匹配，並使用 DID 方法(Difference-in-Difference 雙重差分模型)比較處置前後兩個平臺中的評論情況。雙重差分模型多用於計量經濟學中對公共政策或項目實施效果的定量評估，基於自然實驗得到的數據，通過建模來有效控制研究對象間的事前差異，將政策影響的真正結果有效分離出來。
結論
在引入金錢激勵措施後，處置平臺上的評論明顯更積極，而質量卻急劇下降。研究結果進一步表明，金錢激勵並不是簡單地降低撰寫評論的成本，其引起的間接互惠似乎是推動評論行為的重要因素。在最初的分析之後，研究人員檢查了處置平臺中的現有評論者（他們可能被認為具有內在動機）在獎勵後如何表現。研究發現，儘管現有的評價者撰寫評論的頻率較低，但他們似乎並沒有降低評論的深度和質量，因為在獎勵前後的評論長度和幫助度方面在統計上不存在顯著差異。從平臺的角度來看，儘管平臺在實施金錢獎勵後，註冊併為平臺做出貢獻的新評論者人數有所增加，但由於獎勵後的評論大多針對高評級產品，因此該平臺產生了評論集中的偏見。大多數低評級的產品獲得較高的星級評級。因此，評級的分佈變得更加偏向積極的極端，這意味著平臺層面的偏見隨著金錢激勵的引入而加劇。
總體來說，金錢激勵能夠刺激數量但是不能刺激質量。具體來說，對於現有評論者而言，外部激勵的實施並不會影響其評論的深度和質量，但是卻會減少其數量，換句話說，質量高的評論變少了。對於新評論者來說，外部激勵能夠增加新評論者的數量，但是新評論者比較喜歡給產品高評價，所以這進一步加深了評論的偏差，而不是減少。所以，金錢獎勵讓消費者寫評論也許並不是一個好策略。
研究有助於瞭解獎勵對評論生成過程的影響。鑑於許多公司都在追求類似的激勵模式，這些發現尤為重要，其結論還可以用來為其他相場景 (如眾包平臺)提供類似的激勵設計。
然而，本文的分析並非考慮周全。例如，本文只考慮根據所寫評論的數量支付給評論人員的獎勵結構，這也是評論平臺通常採用的設計。一個不同的獎勵結構可能會產生不同的結果，如果獎勵是基於評論的長度或受歡迎程度，結果可能是不同的。研究這種替代機構的設計是未來研究的有趣途徑，特別是現場實驗或實驗室實驗可以用來研究其他機構的設計。未來研究的另一個途徑是研究激勵對銷售的直接影響。此外，正如以前的文獻已經證明了在線評論在搜索型商品和體驗型商品之間的差異，另一個未來的研究途徑可以探討金錢激勵對搜索型商品評論的影響是否相似。
最後：本文研究平臺所有者採用金錢激勵對在線評論的影響，所採取的激勵方式是根據撰寫的評論數量提供獎勵，分析這種激勵方式如何改變評論的性質和具有內在動機評論者的參與程度。本文設計了一組自然對照實驗：實驗組為一個特定的在線評論平臺，對照組選擇了亞馬遜平臺。將實驗組平臺與亞馬遜平臺的產品進行匹配，將用戶分為兩組，現有評論者和新評論者，使用雙重差分模型（DID）比較兩個平臺在加入金錢激勵前後的評論變化，發現金錢激勵所帶來的間接互惠是驅動評論者行為的一個重要因素。此文是關於在評論生成過程中激勵設計的研究，其發現也可以用來為其他相關環境（如眾包平臺）提供類似的激勵設計的見解。
致謝
本文由南京大學工程管理學院 2019 級博士金爽翻譯轉述。
感謝國家重點研發計劃（2018YFB1403400）和國家自然科學基金（71732003，61772014）支持！
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