本当のところ、アマゾンのレビューって正しいの？それとも間違っているの？

ＩＢＭのダーシュン・ワンたちは、本を購入する時に働く力学と、本の適応度とを区別するアルゴリズの開発に携わり、それを使って、アマゾンが１７年間蓄積してきた2800万ものカスタマーレビューを使い、その力学を解き明かそうとした。(1)

まず、その適応度をアマゾンのレビューで5つの星で表した。

そして、アルゴリズム意を駆使して、社会的影響が果らなかった場合に、それぞれの本が受け取る本来の星の数を割り出そうとした。

その結果、実際の星の数が社会的影響によって、大きく歪められていることが明らかになった。

これは従来の考え方と置きく矛盾した。

なぜなら、アルゴリズムによればレビュー数が増えれば増えるほど、本の最終的な評価と適応度との差が広がったからだ。

つまり、新たなレビューが書かれるたびに、辛辣な意見と大げさな賛辞が相殺され、平均的な評価に近づいていくはずだった。

要するに、レビューを書く人が増えれば増えるほど、本来の評価から離れてしまった。

例えば、コーヒーメーカを買った人が使ってみて、星３つだと思っても、他のレビューを見ると全部星が５つだった場合、その人は星を４つにしてしまう。

ただ、その商品の本当の適応度を最も正確にとらえているのは、他のレビュアーの影響を受けていない、最初のレビューである場合が多い。