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2024年8月27日(火)10:00~19:15

ECホットトピックス

異論を唱える「アウトライアーレビュー」は企業の助けになる?東大・植田教授らの論文から示唆を得よう

 ECにおける口コミやレビューの存在感は絶大だ。多くの購入者は、「消費者の生の声」を頼りに購入品を選定するため、売上を左右する指標ともいえるが、星の数やスコアばかりに目を向けてはいないだろうか? 本当に消費者に役立つ情報とは何なのか、新たな判断軸として、東京大学大学院総合文化研究科の植田一博教授らによる研究グループは多数派の意見からずれている異論「アウトライアーレビュー」に着目した論文を2023年6月に発表した。今回は、アウトライアーレビューの概要から注目すべき理由、これからのECにおけるレビュー活用について、同氏に話を聞いた。

「低評価のレビューも参考にする」 研究室でのやり取りがスタート地点に

 2023年6月27日(英国時間)に英国オンライン科学誌「Scientific Reports」に掲載された『Social influence makes outlier opinions in online reviews offer more helpful information』という論文。これは、東京大学 大学院総合文化研究科の植田一博教授と山口大学 大学院創成科学研究科の楊鯤昊(ヤン・クンハオ)講師(研究当時:中央学院大学法学部)らによって行われた研究の成果を発表したものだ。

 同論文では、ある商品に対する全レビューの平均スコアを基準とし、そこから大きく離れた評価(異論を唱えるレビュー)を「アウトライアーレビュー」と定義づけている。従来の集合知に関する多くの研究では、同レビューは「商品選択の判断に有用でない」とされてきたが、異なる示唆を導き出した点が同論文の着目すべきポイントだ。しかし、植田氏はなぜこうした研究を行おうと考えたのだろうか。

「ある日、研究室でチームメンバーと『スペックやレビュー評価に大きな差異がない、複数の商品の中から一つ選ぶ際、何を参考にしているか』という話になりました。その際、論文の第一著者の楊氏から『低評価のレビューの中から、誹謗中傷をしていないレビューを参考にする』という意見があり、私と同じことをしていると思いました。

 その後、数人に同じ質問をしたところ、ほとんどの人から同様な回答を得ました。あくまで一部の意見ですが『これは先行研究と異なる知見を得られるのではないか』と考え、われわれの研究チームで研究に着手することにしました」

東京大学 大学院総合文化研究科 広域科学専攻 広域システム科学系 教授/博士(学術) 植田一博氏
東京大学 大学院総合文化研究科 広域科学専攻 広域システム科学系 教授/博士(学術) 植田一博氏

 研究として客観的な示唆を得るには、著者権等の問題を気にせず分析できる大規模データが必要となる。そこで今回は、Amazon.comで1996年5月から2018年10月までの期間に英語で投稿された商品レビュー1,000万件以上を基に、アウトライアーレビューの特定と分析を実施した。

「社会的影響」と「同調圧力」がレビュースコアの上振れを生んでいる

 同論文を読み解く上の注意点として、植田氏は「『アウトライアーレビュー=低い評価のレビュー』というわけではない」と強調する。アウトライアーレビューは平均スコアから大きく外れたものを指すため、「たとえば、プラットフォームの平均スコアが3点の場合は5点と1点の双方がアウトライアーレビューになり得る」という。

「Amazon.comでは、レビューの平均スコアがおよそ4.2と高得点でした。そのため、定義上5点の評価の中にアウトライアーレビューは存在せず、低評価のレビューに着目して研究を実施したのです」

 消費者としてECサイトにアクセスした際、3点台後半から4点台と比較的高いスコアを記録している商品が多いと感じることはないだろうか。もちろん、商品やサービスの質が実際に相応であることは大前提としながらも、基本的に肯定的な意見が並ぶ理由を、植田氏は社会心理学の視点からこう説明する。

「社会的影響が働く公共の場では、人は肯定的な事柄よりも批判的な事柄のほうを『言いづらい』と感じるために、ECサイトでも評価が肯定的な方向に集まりがちだと考えられます。また、ある程度評価が集まると、今度は他者からの圧力(同調圧力)によって無意識に自分の行動を変えるような動きが見られます」

 つまり、人間は多数意見に合わせて自分のレビュー評価を行う傾向にあるということだ。

 植田氏は、こうした人間の行動も踏まえた上でレビューの有用性を実証する術として、Amazon.comで提供されている「vote(参考になった)」ボタンを押した回数も参考にした。回帰モデルを用いて有用性を推定した結果は、次の図表のとおりだ。

回帰モデルを用いた有用性の推定値
同論文より抜粋(※クリックすると拡大します)

 同図表では、「Books(書籍)」「Clothing Shoes and jewelry(衣類・靴・ジュエリー)」「Electronics(電化製品)」「Tools and Home Improvement(工具・DIY用品)」「Cell Phones and Accessories(携帯電話・関連アクセサリー)」「Automotive(自動車関連用品)」「Sports and Outdoors(スポーツ・アウトドア用品)」の七つのカテゴリーごとに、レビュー評価が平均値からどの程度離れているか(横軸)と、レビューの有用性(縦軸)を示している。

「レビューの有用性は、『vote』の数を指標としました。当然、古くから販売されている商品のほうがより多くのvote数を得られると考えられるため、研究ではこうした様々な変数をコントロールした上で結果を導き出しています。それでも平均値から離れている程度が大きくなればなるほど『vote』の数が多い結果になりました。平均値から離れたアウトライアーレビューほど、多くの消費者に『参考になる=有用性が高いと思われている』といえるでしょう」

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この記事の著者

夏野 久万(ナツノ クマ)

フリーライター。制作会社などで勤務後、独立。紙媒体をはじめ、企業のオウンドメディアやビジネス系、ライフスタイル系メディア、コラム、エッセイなども手掛ける。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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