精通网购的人越来越多，大家都习惯了这个更“透明”的购物环境：东西买不买，先看看评价怎么样。评价数多不多？好评有多少？眼睛划拉一遍，一件商品的好坏在我们心中也有了拿捏。然而，近期一项发表于《心理科学》的研究却显示，普通消费者对待商品评价的方式，可能会导致大家做出不理性的购买决定。这项研究的第一作者是斯坦福大学心理系博士后德里克•包威尔。
这个研究发现，人们在网购中过于看重一件商品有没有足够多的评价数，而相对看轻这件商品的评分有多高。换句话说，在相同的条件下，消费者更加青睐销量可观的“爆款”（尽管评价数多，但评分却可能较低），而不愿为那些“叫好而不叫座”的商品打开荷包。然而，商品评价数与其质量好坏并无直接关系。相反，一个拥有大量评价的低分商品，比一个仅有少量评价的低分商品，分数要“低”得更为稳定一些。
因此，过于看重评价数，可能会让我们买到一件糟糕的商品。
在开始实验之前，研究者先从亚马逊网站上收集了356619件商品的共计15655439条评价，这些商品主要来自手机、电器、餐厨、健康与美容四个类别。通过分析这些现实中的数据，研究者完成了两项工作。首先，他们证明了一件商品的流行度（即评价数）与其本身的质量和消费者满意度（即评分）之间没有什么关系。
其次，通过贝叶斯建模的方式，研究者推算出了一个理性的消费者在不同的评价数和评分基础上“应该”做出什么样的决策。这样，他们就为可能出现的不同实验结果提供了一个可供比照的标准。
随后，研究者招募了138名成年被试，让他们在一系列配对商品之间评估自己更愿意买哪一件。其中一件商品只有较少的评价数（大约25个），评分在2.7～4.6分之间波动；另一件商品则有大量的评价（大约150个），并且它的评分在一半的情况下要高于评价少的商品，而在另一半的情况下则评分更低。被试需要在一系列配对商品之间评估自己更愿意买哪一个，每个商品都有“评价数”与“评分”两个维度。
研究者关心的是，被试在评价数与评分各异的商品之间会如何选择。结果发现，被试对评价数多的商品存在很明显的偏好。当两个配对商品的评分都较高时（4.6分），被试选择评价数多的商品的概率接近95%。这一结果比较符合我们的直觉，那些评价好销量又多的商品，我们确实更愿意购买它们。但有趣的是，如果两个商品的评分都很低（2.7分），被试仍然有接近90%的概率会选择评价数多的那一个。
这个事情就非常诡异了。
要知道，“由150个评价得到的低分”与“仅由25个评价得到的低分”，虽然评价都不高，却有着本质区别。依据统计学原理，前者由于样本量大，因此所得到的是一个非常稳定的“差评”；而后者由于样本小，“差”的结果有可能只是误差导致。换句话说，基于大量消费者评价的差评商品，一定会很差；而基于少量消费者评价的差评商品，则可能很差也可能还行。
然而，更糟糕的情况是，相比于2.7分的低分商品，一件商品只要评价数足够多，哪怕评分更低（2.4分），被试还是会有超过40%的概率选择它。可见，消费者在网购中对爆款的偏好是较为明显的。
在整个实验中，贝叶斯模型对被试行为的拟合度只有0.17，也就是说，他们在实验中的实际表现，与模型所得到的“利益最大化”的答案相去甚远。
包威尔认为，消费者是受到社会线索的影响，才会变得像羊群一样跟从同伴的选择，而这些线索就是一件商品有多少人评价。社会学习理论表明，人们会有意无意地通过观察、模仿其他人的行为，来帮助自己解决问题。社会学习不仅能让我们在短时间内快速获得较为可靠的解决方案，还能在一定程度上规避环境中可能存在的风险。这是一种“不学而能”的能力，也有深刻的进化意义。
因此，人们做决策时的第一直觉是跟着其他人走，这么做是一个相对安全的选项。而选择少有人走的路所产生的焦虑感，也会驱使人们调转方向跟着其他人走。
消费者在网购中所表现出的偏好评价数的倾向，便是社会学习的结果。他们会将流行（评价数多）的商品视为“好”商品，而忽视评价数对于消费决策的真正用处——衡量一件商品评分的稳定性：评分所基于的评价数越多，那么这个商品的评分则越稳定。
因此，下次剁手时，你大概应该把自己从对评价数的执着中解救出来，而要同时考虑评价数与评分这两个指标。一个评价数多且评分高的商品，自然是极好的；但一个评价数多却评分低的商品，也肯定是实实在在的糟糕。