封面新闻记者刘秋凤
清明小长假来了，网红景点、热门餐厅、爆款产品又成了大家关注的热点。
但那些“好评如潮”的评价，真的可信吗？近日，电子科技大学、香港城市大学、香港理工大学三位学者在国际高水平期刊发表的一项研究，让这个困扰无数消费者的问题，终于有了科学的解答。
4月4日，正值清明小长假，封面新闻记者专访了该论文的第一作者，电子科技大学经济与管理学院黄冯凤副教授，为您解开“评论区的秘密”。
写评论，是一件反经济学常识的事？
黄冯凤的研究，源于7年前一次与同学的聚会聊天。这个看似平常的起点，却指向了一个被我们忽视的真相。
“你购完物以后花时间写评价，对自己没有任何直接收益。这在经典经济学框架下很难解释。”黄冯凤说，这说明，要么经典理论有局限，要么存在我们尚未发现的机制。
她进一步解释，经典经济学理论认为人是理性的，但现实中，人并非完全理性。现实中的人同时受理性与感性驱动，感性的变量太难衡量了。通过系统梳理大量文献，她和团队发现：那些体验非常极端（特别好或特别差）的人，才最愿意去分享。这种行为的动机，要么是“回报”（觉得超值，想鼓励卖家），要么是“惩罚”（觉得被坑，想警告他人）。而绝大多数体验“还行”“一般”的普通人，则默默成为了“沉默的大多数”。
好评越多，越容易让人失望？
这种现象也实实在在地影响着我们的每一次线下消费。
“很多网红景点一窝蜂大家都赶去，结果失望而归。”黄冯凤说，网红景点或餐厅的评价，也遵循这个规律，更容易两极分化。
那为什么会出现“好评越多，去了越失望”的怪圈呢？ 黄冯凤的研究给出了一个反直觉的解释：消费者对产品的评价取决于预期与实际体验之间的差距。当一个产品（或景点、餐厅）的好评率高到某个程度时，消费者看了评论后，预期被拉高，更容易失望。同时，由于“报告偏差”，真实好评不会持续出现，反而让消费者低估实际质量。
换句话说，“好评如潮”本身，恰恰是消费者应该开始警惕其真实性的信号。
她指出，一旦消费者不再相信平台的评论区，损坏的是整个平台生态，平台有义务建设更科学的评价机制。
【人物对话】
评论区，还能信吗？
记者：从这种“人人都感受到但没人说清”的直觉，到形成一个严谨的学术模型，这个过程里最难的一步是什么？
黄冯凤： 最难的就是把非理性的行为，在刻画人行为中最显著特点的同时，简单明了地建模。经济学把人假设成理性的，是因为最好建模，大家也容易接受。但事实上，人不是完全理性的，感性的变量太难衡量了。
记者：按照您的研究，我们是不是就不能信评论区了？
黄冯凤： 如果单纯按我的研究来说，这个论断在大多数情况下是成立的。只要有“报告偏误”存在，评论区就没办法体现产品的绝对真实质量。但也不必完全悲观。如果你要对比两个产品，一个好的，一个坏的，你还是能从评论里看出哪一个相对更好。我写这篇论文，不是让大家别看评论了，而是想告诉平台：你们可以做得更好，帮助消费者看清真相。
记者：现在AI能生成海量评论，这会让问题更严重，还是会帮助我们解决它？
黄冯凤：AI是一把双刃剑。一方面，它可以极低成本生成海量假评论，让低质企业伪装成高质企业，这比“报告偏误”更可怕。但另一方面，AI强大的计算能力也可以用来识别这些伪装，弥补被“报告偏差”隐藏掉的信息。关键看谁在用，以及用的人“道行”有多深。技术本身是中性的，结果取决于使用技术的目的。
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