相信朋友圈還是陌生人？

李華晶

你買東西的時候，是喜歡看看朋友圈里朋友都買了什么？還是喜歡打開app看看陌生人都推薦了什么？朋友圈和陌生人對于用戶而言，誰更有利于他們做出正確的消費決策呢？美國加州大學圣芭芭拉分校的安德魯·德爾頓和麥克斯·卡拉斯諾這樣告訴你。

設想一個場景：用戶在不確定質量的情況下打算買一件電子產品，她知道一位朋友已經買了，而另一位陌生人卻沒有購買。此時，她會決定買下這件產品嗎？

如果她的朋友圈里有10位朋友買了這件產品，而她還知道有10 位陌生人并未購買，那么，她的消費決策又會是怎樣的呢？

美國加州大學圣芭芭拉分校的安德魯·德爾頓（Andrew Delton）和麥克斯·卡拉斯諾（Max Krasnow）兩位學者的模擬研究成果表明，情不自禁相信陌生人甚至傾向于選擇與陌生人合作是人類漫長進化的自然現象。

那么，朋友圈和陌生人對于用戶而言，誰更有利于他們做出正確的消費決策呢？

朋友圈和陌生人網絡的綁定

朋友圈里往往聚集著具有同質性偏好的人，陌生人網絡則是由異質性偏好的人構成。這兩張社會網絡都會提升用戶在做出消費決策前觀察和學習的能力，同時也提升了企業把控用戶社會網絡的可能性和運作空間。

例如，亞馬遜很早就在網頁上為用戶提示，瀏覽某頁產品的顧客最終購買了什么，讓用戶了解其他人之前的消費行為。

2010年開始，亞馬遜與臉書（Facebook）合作，為用戶提供社會評價信息。當一位用戶將自己的臉書賬戶與亞馬遜賬戶相聯，他在亞馬遜上瀏覽和選購一件產品時，可以看到同樣這樣綁定賬戶的好友是否購買或“點贊”了這件產品。

再如，在牛仔褲品牌李維斯的母公司李維·斯特勞斯（Levi Strauss）的網站上，用戶既能夠看到朋友們在“朋友商店（Friends Store）”的購買選擇和偏好，還能夠獲知互不相識的陌生人在“大眾商店（Everyone Store）”的這些信息。

就連搜索引擎必應（Bing）也實現了用戶賬戶與其臉書和推特等社交網絡賬戶的綁定，讓每個人都有可能觀察到來自朋友圈和陌生人的兩類行為信息。

朋友圈產生“信息瀑布”造成錯誤決策

在傳統觀念中，用戶更有可能效仿她的朋友們。因此，相比較異質性的陌生人，同質性的朋友們的行為信息，對用戶來說更加有用、更具指導性。

例如，朋友買的一本書，要比路邊或網絡上任意一位陌生人買的書，更有可能符合用戶的偏好。

美國加州大學伯克利分校的學者安瑞克·莫里提（Enrico Moretti）研究發現，人們在決定看什么電影時，會傾向于朋友們的選擇。

但這并不意味著在影響用戶消費決策方面，朋友圈總是跑贏陌生人。

清華大學教授陳煜波與美國兩位學者的最新研究證明，隨著網絡規模的擴大，朋友圈極有可能產生“信息瀑布（information cascade）”現象，陌生人網絡卻不會。

“信息瀑布”意味著用戶在觀察其他人的消費行為時，忽略甚至無視自身擁有的、與觀察信息沖突的信號，轉而采取與其他人相似的行為，結果可能造成錯誤的決策。

這樣看來，在一定規模水平上，對“信息瀑布”具有較高絕緣性的陌生人網絡，就比朋友圈更能夠提供有用的產品質量信息。

陌生人網絡為何跑贏朋友圈

當然，陌生人網絡是否能夠戰勝朋友圈？取決于兩個重要的行為效應。

一是個體偏好效應（individual preference effect），簡單來說就是用戶對先前越明確自己需要什么，作出正確產品質量判斷的可能性越高。但是由于如今網絡越來越紛繁復雜，用戶相比以前更難提前明確自身的偏好要素。

二是社會從眾效應（social conforming effect），即用戶遵從他人行為的可能性越高，作出正確質量判斷的可能性越低。同時，越來越紛繁復雜的網絡，降低了用戶遵從他人行為的可能性，增加了用戶采納自身擁有的質量判斷信息的可能性，反而有利于用戶開展積極的社會學習。

總的來說，在小規模網絡里，個體偏好效應大于社會從眾效應；在大規模的網絡里，社會從眾效應大于個體偏好效應。

在此基礎上，陳煜波教授等進一步提出，由于朋友圈是同質性偏好的社會網絡，因此，當朋友網絡規模擴大到一定程度之后，用戶觀察新增行為的社會學習效果，將出現邊際回報遞減的情況。

換言之，了解一些朋友的信息，就能幫助用戶作出產品價值的推斷。了解更多的朋友，幾乎不會改變用戶的判斷。用戶卻能夠從持續增大的陌生人網絡中受益，因為陌生人網絡規模越大，異質性越高，而此時由于社會從眾效應主導著用戶的學習，這就會調動用戶去積極運用自身所掌握的質量信息。

是朋友，也是最熟悉的陌生人

互聯網時代的營銷，不能用傳統的眼光來判斷誰是用戶的朋友，誰是陌生人。

美國研究人員的最新數據分析發現，伴隨著諸如Pinterest（照片分享網站）、Quora（問答SNS網站）和Flipora（基于瀏覽歷史的內容推薦引擎）等基于興趣愛好的社交網絡興起，越來越多的用戶是按照共同興趣愛好來選擇社交網站，而不是簡單地把線下關系移到線上。

正如一位大學老師在選擇買什么書當教材時，她的同事會進入決策參考的朋友圈，而當她在選擇看什么電影時，這位同事卻不會出現在影響決策的朋友圈中。

生物學領域有種“循環磨（Circular Mill）”現象，是說幾乎不能依靠視力導航的軍蟻，總是通過尋找前面一只螞蟻留下的氣味等信息作出判斷，結果導致它們常常沒有目的地一直繞圈子，甚至陷入“自殺螺旋”，這就是自然界的“朋友圈”。

而物理學的“布朗運動”則是指任何物質的分子，不論在什么狀態下，都會永不停息地做無規則的運動，而且，當物質的溫度越高，分子的無規則運動就越劇烈，這就是自然界的“陌生人”。

如何避免朋友圈帶來死循環，如何挖掘陌生人網絡的動力源，自然界的實例或許能帶來些許啟發。