Sesgo de influencia social

El sesgo de influencia social es un efecto de manada asimétrico en las plataformas de redes sociales en línea que hace que los usuarios compensen en exceso las calificaciones negativas pero amplifiquen las positivas. Impulsado por el deseo de ser aceptado dentro de un grupo específico, rodea la idea de que las personas alteran ciertos comportamientos para ser como los de las personas dentro de un grupo. ^[1] Por lo tanto, es un término de subgrupo para varios tipos de sesgos cognitivos. Algunos tipos de sesgo de influencia social incluyen el efecto de arrastre , el sesgo de autoridad , el efecto de pensamiento grupal , el sesgo de comparación social , el sesgo de las redes sociales y más. ^[1] Comprender estos sesgos nos ayuda a comprender el término en general.

Sin embargo, la composición del término "sesgo de influencia social" requiere un examen crítico para comprender la forma en que afecta la vida de las personas y los grupos. El término "influencia" tiene dos tipos diferentes de estigma. Por un lado, rodea la idea de que las personas muestran su verdadero yo interior cuando están "bajo la influencia". Por otro lado, también propone la idea de que las personas no son ellas mismas cuando están "bajo la influencia". Estas tienden a ser construcciones hechas por las personas, que también tienden a ajustarse a la situación en función de sus propias perspectivas. Por lo tanto, incluso en términos sociales, requiere que se examinen ambos lados para comprender si realmente nos vemos afectados por el contexto o seguimos siendo y comportándonos en términos de nuestro propio yo. El término "influencia" no necesariamente dice que haya una mayor fuerza en los deseos y decisiones de nuestro yo interior, ni tampoco dice que los factores externos tengan el mayor poder. ^[2] De manera similar, tanto los juicios sociales como los no sociales deben asociarse con la ansiedad, pero no necesariamente se puede decir lo mismo en el caso de la conformidad social. ^[3] Entonces, las áreas grises dentro de este tema plantean la pregunta: "¿Qué dice el sesgo de influencia social sobre nosotros? ¿Nos afecta a todos de la misma manera?"

El sesgo de los medios se refleja en los sistemas de búsqueda en las redes sociales. Kulshrestha y su equipo descubrieron a través de una investigación en 2018 que los resultados mejor clasificados que arrojan estos motores de búsqueda pueden influir en las percepciones de los usuarios cuando realizan búsquedas de eventos o personas, lo que se refleja particularmente en el sesgo político y los temas polarizadores. ^[4] Impulsadas por el sesgo de confirmación, las cámaras de eco en línea permiten a los usuarios empaparse de su propia ideología. Debido a que las redes sociales están diseñadas a medida de sus intereses y de sus amigos seleccionados, son una salida fácil para las cámaras de eco políticas. ^[5]

El sesgo de las redes sociales también se refleja en el efecto hostil de los medios . Las redes sociales tienen un lugar en la difusión de noticias en la sociedad moderna, donde los espectadores están expuestos a los comentarios de otras personas mientras leen artículos de noticias. En su estudio de 2020, Gearhart y su equipo demostraron que las percepciones de sesgo de los espectadores aumentaron y las percepciones de credibilidad disminuyeron después de ver comentarios con los que tenían opiniones diferentes. ^[6]

En los datos de observación, es difícil comprender por completo cómo afecta la influencia social al juicio recopilado. La influencia social positiva puede acumularse y dar lugar a una burbuja de calificación, mientras que la influencia social negativa se neutraliza mediante la corrección de la multitud. ^[7] Este fenómeno fue descrito por primera vez en un artículo escrito por Lev Muchnik, ^[8] Sinan Aral ^[9] y Sean J. Taylor ^[10] en 2014, ^[11] luego Cicognani et al. volvieron a abordar la cuestión, cuyo experimento reforzó los resultados de Munchnik y sus coautores. ^[12]

Las reseñas de clientes en línea son fuentes confiables de información en diversos contextos, como mercados en línea , restaurantes, alojamiento, películas o productos digitales. Sin embargo, estas calificaciones en línea no son inmunes al comportamiento de manada , lo que significa que las reseñas posteriores no son independientes entre sí. Como en muchos de estos sitios, las opiniones anteriores son visibles para un nuevo revisor, él o ella puede verse fuertemente influenciado por las evaluaciones anteriores en su decisión sobre el determinado producto, servicio o contenido en línea. ^[13] Esta forma de comportamiento de manada inspiró a Muchnik, Aral y Taylor a realizar su experimento sobre la influencia en contextos sociales.

Muchnik, Aral y Taylor diseñaron un experimento aleatorio a gran escala para medir la influencia social en las reseñas de los usuarios. El experimento se llevó a cabo en un sitio web de agregación de noticias sociales como Reddit . El estudio duró 5 meses, los autores asignaron aleatoriamente 101 281 comentarios a uno de los siguientes grupos de tratamiento: tratamiento ascendente (4049), tratamiento descendente (1942) o control (las proporciones reflejan la relación observada de votos a favor y en contra. Los comentarios que recayeron en el primer grupo recibieron un voto a favor al crear el comentario, el segundo grupo recibió un voto en contra al crearlo, los comentarios en el grupo de control permanecieron intactos. Un voto equivale a una calificación única (+1 o -1). Como otros usuarios no pueden rastrear los votos de un usuario, no estaban al tanto del experimento. Debido a la aleatorización, los comentarios en el grupo de control y el grupo de tratamiento no fueron diferentes en términos de calificación esperada. Los comentarios tratados fueron vistos más de 10 millones de veces y calificados 308 515 veces por usuarios sucesivos. ^[11]

El tratamiento de votos positivos aumentó la probabilidad de que el primer espectador votara a favor en un 32% con respecto al grupo de control, mientras que la probabilidad de que votara en contra no cambió en comparación con el grupo de control, lo que significa que los usuarios no corrigieron la calificación positiva aleatoria. El sesgo al alza se mantuvo durante el período de 5 meses observado. El efecto de acumulación de manada aumentó la calificación media del comentario en un 25% en comparación con los comentarios del grupo de control. Los comentarios manipulados positivamente recibieron calificaciones más altas en todas las partes de la distribución, lo que significa que también tenían más probabilidades de obtener puntuaciones extremadamente altas. ^[14]

La manipulación negativa creó un efecto de manada asimétrico: aunque la probabilidad de votos negativos posteriores aumentó con el tratamiento negativo, la probabilidad de votos positivos también aumentó para estos comentarios. La comunidad realizó una corrección que neutralizó el tratamiento negativo y dio como resultado calificaciones medias finales no diferentes a las del grupo de control. Los autores también compararon las puntuaciones medias finales de los comentarios en las categorías de temas más activos en el sitio web. El efecto de manada positivo observado estuvo presente en los subreddits "política", "cultura y sociedad" y "negocios", pero no fue aplicable a "economía", "TI", "diversión" y "noticias generales". ^[11] -

La naturaleza sesgada de las valoraciones online hace que los resultados de las reseñas sean diferentes a lo que serían sin el sesgo de influencia social. En un experimento de 2009 ^[15] realizado por Hu, Zhang y Pavlou demostró que la distribución de las reseñas de un determinado producto realizadas por personas no relacionadas es aproximadamente normal , sin embargo, la calificación del mismo producto en Amazon siguió una distribución en forma de J con el doble de calificaciones de cinco estrellas que otras. Cicognani, Figini y Magnani llegaron a conclusiones similares después de su experimento realizado en un sitio web de servicios turísticos: las calificaciones previas positivas influyeron en el comportamiento de los evaluadores más que las mediocres. ^[12] La corrección positiva de la multitud hace que las opiniones basadas en la comunidad tengan un sesgo al alza.