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用户在豆瓣上给电影或书籍打分的时候会下意识地“跟风”吗这种跟风普遍吗

我想您提出的这几种都有可能。起码我就是这几种情况都有过。书籍和电影。关于跟风，分为两种。一种是电影院即时上映的，会有大波观众短时间内评分激增，这个时候是最能考验跟风与否的时刻，比如最近的大圣归来，又比如评分两级分化很严重的那年那兔那些事。另一种就是对一部历史上存在的任何一部片子，评分相对固定的情况下，所产生的一种，对平均值的跟风。以上两种我都干过，但是不多。随着阅片量逐步上升，我会发现，高分机制可以较为快速（但不一定准确）地遴选出一些优质电影，节省时间略去不好看的片子。但是，豆瓣依然存在评分6.5左右的片子我给出五颗星的情况。因此，我的观点大致是：评分机制是一个相对稳定的参考标准，类似平均值；而个人打分则是喜好的不同。我们应该根据个人观影情况打分，但偶尔从从众也无大碍，在排除泄私愤或者谄媚俗的情况下，可能就是贡献了个平均值而已。想起来有一种情况我会或多给一星/少给一星。比如：这片子确实有点烂，但还需要鼓励，而且能看出作品或导演的诚意，加一星；片子上映前造势过猛，言过其实，其实感觉一般，即使很厉害我有时也会少给一星。另外私以为在国内这种气氛下，从众心理还是很严重的，初中我上个厕所都要拽上个同行的呢。而现在我给《杀死一只知更鸟》这本书勉强给出三星（豆瓣9.0评分） Anyway,我还是希望自己和大家，尤其电影文学爱好者，能够给出客主观相结合的分数。
■网友
威斯康辛大学、华盛顿大学和宾夕法尼亚大学的学者们为了研究用户在线电影评分受哪些因素的影响，采集了2007上映电影的相关信息，以及Flixster网（类似豆瓣）上的用户打分行为。他们发现整体来说，存在着跟风的现象。在打分时，电影已有的分数越高，用户更有可能会打一个高的分数；而电影已有的分数越高，跟从朋友评分的可能性会变小。当一个人有更多朋友对某个电影打分，跟从当时该电影整体分数的可能性会变低。
他们归纳了可能对个体电影评分产生影响的因素：
第一是电影特征。包括电影的特性，如分级，以及电影的市场表现，如票房、在映时间、影评人对这部电影的看法。这个不难理解，电影的市场表现反映了该电影有多少观众以及其推广的程度。影评人对这部电影整体评价往往是与电影上映同时出现的，代表着权威的意见，往往会对个体观影，以及对电影的评价产生一个先导的影响。
第二是营销影响。用这部电影的营销推广投入来衡量。这种营销往往向观众提供电影质量主观的信息。而营销会伴随电影从筹备到下映全程。
第三是评分者的个人因素。包括个人特征，如性别、年龄、注册时间；自己的打分会被多少人看到，如用户的主页访问次数、好友数；评分相关的行为，如已经对多少电影打过分，对多少电影留下文字评论。
第四是社会影响。也就是我们说的”跟风“。具体来说包括在个体评价某电影之前，TA的朋友对这部电影的整体评价如何，所有用户对这部电影的整体评价如何，TA有多少朋友已经对这部电影打过分，有多少网络用户已经已经对这部电影打过分等因素。
他们假设，个体评价一部电影是经过了这样一个过程：
个体首先被受到电影广告、朋友和专家评论的影响，对电影的质量有一个预判，只有当预期观影的价值大于其票价，那用户才会去影院观看这部电影。
虽然个体在观影后会把预期的评价更新成自己真实感知到的电影质量，但决定选择怎样的评分值（1至5到底打几颗星）受到两方面的影响。一个是TA感知到的电影的质量。另一个是别人的打分。其他人之前的评分也可能会影响个体的评分决定。
然后个体组合这两个信息源，对电影进行打分。
为了验证这些因素的影响，研究者对2007上映的所有电影进行了采集，从BoxOffice，ImDb上搜集电影信息，从Metacritic搜集影评人打分，从Ad$pender搜集电影每周的推广投入，从Flixster（类似豆瓣）上采集用户打分。随后选择了17个在上映前4个月获得超过1000条评分的电影进行分析。


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