User bei Online-Bewertungen zu gutgläubig
Wahrheits-Voreingenommenheit ist laut Erhebung der University of South Florida weitverbreitet
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Online-Bewertung: Wahrnehmung laut Studie häufig verzerrt (Foto: pixabay.com, Biljana Jovanovic) |
Tampa (pte001/10.06.2025/06:00)
Trotz des steigenden Bewusstseins bei gefälschten Online-Bewertungen vertrauen die Konsumenten laut einer Studie der University of South Florida immer noch überwiegend dem Gelesenen. Das ist auch dann der Fall, wenn sie das nicht tun sollten. Das Forscher-Team um Dezhi Yin hat die Schlüsselfrage untersucht, ob die Konsumenten von Natur aus skeptisch sind oder dazu neigen, den Online-Bewertungen zu glauben.
"Truth Bias" ausgeprägt
Die Antwort liegt den Studienautoren im sogenannten "Truth Bias", also der Wahrheits-Voreingenommenheit. So wird die Tendenz bezeichnet, dass eine Info wahr ist, wenn es nicht starke Hinweise auf einen anderen Sachverhalt gibt. Diese Erkenntnisse beruhen auf fünf experimentellen Studien, die zwischen 2018 und 2023 durchgeführt wurden. Dabei wurde den Teilnehmern eine Sammlung von Bewertungen vorgelegt. Sie mussten dann feststellen, ob diese echt oder falsch waren.
Selbst wenn im Vorhinein gesagt wurde, dass die Hälfte der Bewertungen fingiert waren, klassifizierte der Großteil der Studienteilnehmer sie als echt. Das galt auch für Bewertungen von Restaurants. 11,38 von 20 Reviews wurden als echt eingestuft. Die Forscher untersuchten auch, wie sich der Ton der Bewertungen, positiv oder negativ, auf die Wahrnehmung der Authentizität auswirkte. Details dazu sind in "Information Systems Research" nachzulesen.
Negativ ist glaubhafter
Die Studienteilnehmer waren deutlich eher bereit, Negativbewertungen zu glauben. Yin betont, dass es hier einen markanten Unterschied zwischen der Wirklichkeit und deren Wahrnehmung gibt. Die Forschungsergebnisse hätten zudem erhebliche Implikationen für Plattformen und Marktplätze, die sich stark auf die Verbraucherbewertungen verlassen. Die Forscher betonen, dass es keinen großen Sinn macht, sich darauf zu verlassen, dass die User verdächtige Inhalte melden.
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