Tiranija zvezdic

Na prvo žogo je ocenjevanje različnih izdelkov ali uslug s sistemom petih zvezdic videti dobra zamisel. Kupec se lahko zanese na mnenja svojih predhodnikov, prodajalec pa bo s povratnimi informacijami lahko izboljšal učinkovitost prodaje in organizacije. Vendar pa je resnica nekoliko bolj kompleksna.

Ocenjevanje od ena do pet ni nič novega. Vsi smo se z njim soočili že v osnovni šoli. Nezadostno, zadostno, dobro, prav dobro, odlično – s temi izrazi so nam učitelji zelo jasno sporočili, kako dobri smo v nečem. Prenos sistema, s katerim izraziš nezadovoljstvo ali nagradiš izjemnost, v svet uporabnega programja, spletnih trgovin in storitev ne bi smel biti težaven. Vendar pa smo pri tem pozabili na nekaj pomembnih detajlov, denimo, da skoraj nobeden od uporabnikov ni kvalificiran učitelj ali raziskovalec, da bi lahko podajal objektivno mnenje. Še tisti, ki so, le redko hočejo nastopiti v takšni vlogi. Ocene so zato izkrivljene, saj so bodisi nagnjene k petici bodisi »šusu«. Kar je seveda nesmisel, ker nam je že striček Gauss s svojo zvončasto krivuljo vedel povedati, da bo velika večina storitev pač trojka – dovolj dobra, a ne presežna.

Vsakdanja odličnost

Trojka pa je seveda v svetu zvezdastih uslug nesprejemljiva. Ali bi sploh pomislili, da bi vstopili v (vam še neznano) restavracijo, ki ima na Tripadvisorju oceno 3,2? Še toliko bolj so visoke ocene pomembne za samostojne podjetnike, recimo Uberjeve voznike, saj se z nekom, ki ima oceno manj kot 4,5, ljudje večinoma sploh nočejo peljati. Tudi od filma, ki na IMDB doseže manj kot sedem zvezdic, ne pričakujemo prav dosti. Tem številkam poznavalci pravijo LAR, kar je angleška okrajšava za najnižjo sprejemljivo oceno. Ta je sicer nekoliko variabilna glede na stran ali aplikacijo, vendar pa zanjo velja, da usluga, ki tega minimalnega standarda ne dosega, za veliko večino ljudi sploh ne pride v poštev. Na samo številko vpliva kopica različnih dejavnikov, ki segajo od splošnega počutja ocenjevalca do vplivov okolice in mnenj različnih spletnih kričačev. Zelo pomembna je že zasnova aplikacije, katere barve so uporabljene in kako preprosta je za rabo.

Pomembno pa je tudi, ali nekdo, ki je storitev opravil, tako rekoč gleda pod prste njenemu uporabniku. Če ocenjevanju prisostvuje Uberjev prevoznik ali Woltov kolesar, hitro pride do situacije, ko uporabnik storitev skoraj nujno oceni z največ zvezdicami, sicer namreč tvega potencialni konflikt. Uberjev voznik, na primer, lahko uporabnika nadere, saj ve, da ga nizka ocena lahko stane službo. To prevozniško podjetje namreč običajno ne sodeluje z vozniki, ki jim ocena upade pod 4,5. Potniki, ki to vedo, morda voznika celo ocenijo više iz nekakšne solidarnosti. Pri Uberju pa so ocen deležni tudi potniki – celo več, če je ocena voznika opcijska, je ocena potnika nujna. Kar nadalje pomeni, da nekoga, ki redno podeljuje malo zvezdic, vozniki sploh ne bodo hoteli pobrati.

Takšno vsesplošno nagrajevanje najbolj povprečnih storitev z visokimi ocenami pripelje do povsem absurdne situacije, ko sistem nikomur ne koristi. Uporabnik ima lahko nerealna pričakovanja o kakovosti povsem običajne storitve. Na drugi strani pa takšna kultura nagrajevanja uporabnika ne varuje. Če ima še tako oduren taksist skoraj pet zvezdic, bo ostajal oduren in bo neprijetno presenečenih še več uporabnikov. Zvezdice ne koristijo niti izvajalcu, saj bo kvečjemu trepetal pred slabo oceno in moledoval uporabnika, naj mu ne pritisne tiste trojke, ki bi ga lahko ugonobila. Ustvarja skratka stresno okolje, v katerem ni prijetno delati. Konec koncev pa ne koristi niti lastnikom nekega podjetja. V kulturi štiric in petic namreč ne morejo optimizirati svojega modela in potrošnikom ponuditi boljših, cenejših, učinkovitejših storitev. Enostavno zato, ker zaradi popačene slike niti ne vedo, kaj v resnici uporabniki potrebujejo in česa si želijo.

Zanka

Za delovanje ocenjevalnih sistemov je seveda ključnega pomena tako imenovani feedback. Celotno idejo povratne zanke je populariziral že James Watt, ko jo je kot povsem mehansko regulativni koncept vključil v svoj revolucionarni parni stroj. Ravno ob njeni pomoči v obliki samoregulativnega ventila je bilo namreč mogoče ohranjati stalno moč stroja, povečati njegovo učinkovitost in s tem zagnati industrijsko revolucijo. V sredini 20. stoletja pa je to idejo prevzel in posplošil pionir kibernetike Norbert Wiener. Feedback tako po njegovi definiciji ni več pomenil sistema za upravljanje stroja, ampak kakršnokoli metodo za nadzor sistemov, kjer pretekli rezultati vplivajo na delovanje v bodočnosti. Vendar pa je bila prava genialnost njegove zamisli v tem, da je začel znotraj takšne zanke razmišljati ne le o energiji, ampak o informacijah. Temperatura ali pritisk, na primer, naenkrat nista bila več le energija, ampak sta postala podatek. Te pa naj bi stroj ob pomoči povratne zanke pretvarjal v uporabne informacije, ki bi izboljšale naš svet – ne glede na to, ali gre za termostat ali ekonomijo. Za dobro delovanje pa nujno potrebuje tako pozitivni kot negativni feedback, saj oba enako dobro informirata sistem.

Vendar pa so tu, kot pri vseh utopičnih idejah, nastopile težave. Wiener je namreč pričakoval svet, ki bo slavil človeški razum in se s povratno zanko prilagajal ter stalno izboljševal. Ob uporabi kibernetskega upravljanja naj bi se sistemi samoprilagajali človeškim potrebam. Navdušenje nad njegovimi razmišljanji je splahnelo, dokler jih ni v sedemdesetih znova na plano povlekel Stafford Beer in jih uporabil kot temelj za kibernetsko upravljanje. To pa je pomenilo, da se je fokus od potrebe po stalnem izboljševanju prenesel na idejo stalnega nadzora. A tudi ta koncept je nekaj časa dobro deloval, sploh v industrijskem okolju. Potem pa so začele prevladovati ideje, da je dovolj le pozitivna informacija. Sistem zvezdic je zelo natančen primer tega, saj namesto da bi služil kot preverjanje kakovosti neke storitve, postaja orodje, ki poenoti neko uslugo. Vzemimo restavracijo – vsi bodo hoteli le v tisto z visoko oceno, zaradi česar bo dobivala še več dobrih kritik in se prebijala še više v algoritmičnem rangu. Povratna zanka, ki ne sledi več svojemu osnovnemu, kibernetskemu smotru – da torej vrača natančne informacije v samoregulativni sistem, ki se jim prilagaja – hitro izgubi svoj smisel.

Zaupanje v zvezde

Vsem težavam z zvezdicami navkljub po podatkih lanskega leta 97 odstotkov odraslih Angležev pri odločanju za nakup uporablja mnenje spletnih ocenjevalcev. Tamkajšnja vladna agencija za trg in konkurenco ocenjuje, da mnenja drugih uporabnikov krepko vplivajo na približno 23 milijard funtov, kolikor Angleži letno porabijo za spletne nakupe. Težava je tudi v tem, da skoraj dve tretjini Otočanov zaupata zvezdicam in mnenjem, četudi so že slišali za poneverbe. Neka druga raziskava je pokazala, da kar 84 odstotkov Američanov ocenam na spletu zaupa toliko kot mnenju svojega najboljšega prijatelja. Prodajalci na močno nasičenem trgu, kjer algoritmi odločajo o tem, kateri artikel bo v spletni prodajalni sploh viden, zato posegajo po različnih metodah za manipuliranje z ocenami.

Nekateri menijo, da sodoben potrošnik išče predvsem iskrenost. Spieglov raziskovalni center, ki deluje pod okriljem ameriške univerze Northwestern, je ugotovil, da je efekt visokih ocen manjši. Ljudje namreč ne verjamejo v nekakšne popolne zadeve, ki bodo izpolnile in presegle vsa njihova pričakovanja, zatorej je po njihovem učinek večji pri visokih, a ne pretiranih ocenah – nekje med 4,2 in 4,5 zvezdice. Takšne ocene neki storitvi nadenejo videz pristnosti, saj so dovolj dobre, a ne brez napak. Človeške, pač. Ljudem je jasno, da podjetja manipulirajo z ocenami in če so te previsoke, se začnejo spraševati. Mar brišejo neugodne komentarje? Ali so recenzenti podkupljeni? Hkrati pa univerzitetni raziskovalci trdijo, da so negativne ocene koristne, saj ponudnika silijo, da storitev ali izdelek izboljša. Da se torej odzove na pomisleke ljudi in tako doseže večji uspeh na trgu ob upoštevanju njihovih mnenj in potreb.

Kepa v obraz

E-prodaja zunaj akademskega okolja pa je, kot vse kaže, druge vrste zverina. Ključen za uspeh neke novosti na trgu je namreč učinek snežne kepe. Stvar je v tem, da je tržna klima izjemno tekmovalna, sam trg pa nasičen z različnimi ponudniki. Samo pomislimo, koliko podjetij ponuja različne slušalke za mobilne telefone. Kako naj se torej neki generični proizvajalec cenenih slušalk na trgu le na podlagi lastne kakovosti meri z desetinami, če ne stotinami podobnih? Z modro vrvico namesto oranžne? Če se produktna pot takšne reči začne z nekaj srednje žalostnimi ocenami, nikoli ne bo pritegnila dovolj pozornosti in bo kmalu utonila v pozabo. Če pa ji uspe pridobiti – ali, kot bomo videli, ustvariti – nekaj dobrih ocen, jo bodo algoritmi razvrstili više, deležna bo večje izpostave in zato čedalje več pozitivnih recenzij.

Še posebej so tovrstne manipulacije pomembne za manjša podjetja, ki se šele poskušajo uveljaviti na trgu, zatorej je silnega pomena tisti prvi kotrljaj kepe. Ker živimo v časih trolov, lažnih novic in medijskih spinov, ne moremo biti presenečeni, da nekatera podjetja zaposlujejo ljudi, ki pišejo slavospeve izdelkom. Da, ljudi, saj so mehanizmi za lovljenje botov precej razviti, pa tudi zato, ker povprečnega kupca okorni zapis računalniškega algoritma ne bo prepričal. Obstaja celo stran Fakespot, ki pomaga pri lovljenju zapisov tovrstne umetne pameti. Mnoga podjetja zato iščejo ceneno delovno silo, ki bo pripravljena pisati za drobiž. Teh pa na spletu ne manjka. Upwork, Freelance.com, Guru ali Fiverr ponujajo kopico samostojnih piscev, ki bodo z veseljem poskrbeli za na videz pristne recenzije spletnih nakupov. Ponavadi jih sicer ne zaposlujejo proizvajalci sami, ampak jih najemajo prek posrednikov, običajno marketinških podjetij.

Skupine

Težava je sicer v tem, da je pisanje lažnih ocen v nasprotju s pravili poslovanja strani ponudnikov, kot je Amazon, Yelp ali Tripadvisor. Tudi v pravilniku strani, ki pisce ponujajo, običajno piše, da ne smejo delovati v protizakonitih poslih ali kršiti pravil uporabe drugih strani. Ampak na tem mestu se pojavi luknja – če je opis dela zelo generičen, denimo »iščemo izkušenega uporabnika Yelpa«, to pravilom ne nasprotuje, četudi zelo jasno nakazuje namen. Še posebej, če takšen ponudnik dela išče 65 piscev, ki jih namerava plačati dva dolarja na objavo. Vendar pa obstaja še druga luknja, ki jo nečedni marketinški troli pridno izkoriščajo. Amazon z druščino namreč običajno dovoli prodajalcu, da ponudi zastonjski artikel ali storitev v zameno za njeno oceno na spletni strani, kjer je naprodaj.

Zatorej ni čudno, da so nekateri prodajalci, ki izdelke ponujajo na Amazonu, ustvarili skupine za njihovo umetno promocijo, ki delujejo na družabnih omrežjih, kot je Facebook. Namenjene so le nabiranju visokih ocen in kot take hkrati spletna prevara in vir lažnih novic. Ko so se vanje pod pretvezo vključili raziskovalci angleške potrošniške skupine Which?, so ugotovili, da ima samo sedem takšnih skupin skupaj skoraj 90.000 članov, dnevno pa objavljajo na stotine ponudb za artikle iz spletnih prodajaln, predvsem, kakopak, Amazona. Na njih prodajalci ponujajo zastonjske izdelke v zameno za petzvezdične ocene in pripadajoči slavospev, v nekaterih primerih pa celo plačilo. Raziskovalcem so poslali dokaj natančne napotke, kako naj nakupujejo in kdaj naj objavijo oceno, saj bo tako ta videti pristna. Ko naj bi link prek Facebookovega Messengerja poslali prodajalcu, bi moral po dogovoru ta vrniti denar za nakup prek Paypala. Kar se je sicer zgodilo le v enem primeru od petih. Seveda takšna prodaja ni v skladu s pravilnikom delovanja ne Facebooka ne Amazona, vendar pa jih ne preganjajo aktivno, ampak le, če jih nanje kdo od uporabnikov opozori.

Luknje v sistemu

Gonja za visokimi ocenami pa ni spodbudila le lakomnosti, marveč tudi človeško kreativnost. Nekateri nadobudni podjetniki so se namreč domislili načinov, kako manipulirati s takšnim sistemom. Amazon z druščino sicer takšne prakse zatira, ampak kljub svoji mogočnosti ne more poloviti vseh, ki kršijo njihova pravila. Sploh če takšno početje ni v nasprotju z zakonom. Za primer lahko vzamemo tako imenovani brushing. Gre za prakso, kjer si neko podjetje želi dvigniti oceno s pošiljanjem nenaročenih paketov. Ta prevara, kar brushing v osnovi je, deluje približno takole. Podjetje, ki želi nekemu artiklu dvigniti oceno na Amazonu, s tem pa povečati njegovo prodajo, pošlje ta artikel naključnim ljudem. Njihove podatke podjetje pridobi iz javno dostopnih virov, z družabnih omrežij, včasih pa tudi iz »hekanih« zbirov podatkov. Tako opremljeni v imenu nič hudega slutečega slehernika naredijo spletni račun in prek njega naročajo lasten proizvod, prek istih uporabniških računov pa tej zadevi pripisujejo visoke ocene in slavospeve. To njihovim artiklom dvigne ugled, po svoje pa se sleherniku, katerega ime je zlorabljeno, celo odkupi. Poslani artikli so namreč vnaprej plačani in dostavljeni na resnični naslov, kar pomeni, da jih naslovnik lahko zadrži.

Druga taktika, ki jo uporabljajo neskrupulozni prodajalci, je zloraba grupiranja, kot ga pozna Amazon. Različne velikosti sicer enake majice, na primer, so dane v eno skupino. Trik je v tem, da varnostni algoritmi prodajnega velikana, ki sicer ne dovolijo več ocen nekega proizvoda v kratkem času, vsako takšno variacijo vodijo kot posamičen artikel. Kar pomeni, da je mogoče zanje pisati lažne slavospeve, ne da bi nase opozoril Amazonove digitalne stražarje. Lanskega julija so se na vrhu priporočenih slušalk pojavile neke SDFlayer. Mogoče jih je bilo kupiti v 40 odtenkih črnine, dobesedno, kar je njihovim prodajalcem zagotavljalo približno 17 čudovitih petzvezdičnih ocen dnevno. Še eden od načinov, ki ga izkoriščajo malopridneži, pa je tako rekoč obraten. Nov proizvod namreč združijo z dobro ocenjenim, a sicer nepovezanim predhodnikom, s tem pa podedujejo njegove ocene. Tako je mogoče najti vse sorte zadev – med prej omenjenimi slušalkami, na primer, se nahajajo tudi poklopci za zaslon mobilca ali celo doze za tekoče milo. Vsi pa so ocenjeni glede na slušalke, ki so jih nadomestili.

Cvek

Težava z umetnim višanjem ocen pa je vendarle dokaj znana zagonetka, ki jo poskušajo podjetja tako ali drugače nasloviti. Noviteto pa predstavlja strah ped enozvezdičnim mnenjem. Malopridni prodajalci so namreč ugotovili, da je zelo lahko spodkopati zaupanje v konkurenta na trgu, če mu enostavno prilepiš nekaj nizkih ocen. Po mnenju Jansona Smitha, enega od podjetnikov, ki prodaja na Amazonu, lahko že eno negativno mnenje med petdesetimi pozitivnimi uniči kredibilnost podjetja na nasičenem spletnem semenju. Ella Keyes, na primer, je imela cvetoč posel z izdelki za poporodno nego, ki ji je mesečno prinašal udobnih 3.000 funtov, vendar pa se je v enem mesecu nadnjo zgrnil plaz negativnih ocen, kar ji je oceno zbilo na 4,5. To pa je bilo dovolj, da ji je uničilo posel. Smith se na drugi strani ni dal. Natančno je pregledal vse negativne komentarje ter jih povezal s sumljivimi računi, od koder so prihajali. Svoje ugotovitve je predal Amazonu, ki je nato te ocene izbrisal, Smith pa je zdaj ustanovil drugo podjetje, kjer svetuje prodajalcem, kako se izogniti lažnim negativnim ocenam. »Prodajalci so ugotovili, da je dandanes dokaj težko ponarediti štiri- ali petzvezdično oceno,« poudarja Smith. »Mnogo lažje je zbiti oceno konkurenci in tako svojo oceno narediti za relativno višjo.«

Zaradi skoraj paranoidnega strahu pred enozvezdičnimi ocenami morda ne preseneča, da so nekatera podjetja posegla po ne ravno legalnih metodah za izogib le-tem. Ljudem, ki so objavili slabe ocene njihovih proizvodov, so ponujali podkupnino – povračilo kupnine – v zameno za izbris negativnega mnenja. Prodajalec ima sicer na voljo povsem legalne metode za odstranitev slabe ocene, denimo, če je bil artikel poškodovan med dostavo ali kaj podobnega. Vendar pa mnogi zlorabljajo skupnostne prvine Amazonove spletne prodajalne, da naslovijo kupce, ki so bili povsem upravičeno razočarani nad nekim proizvodom. Da bi takšno mnenje odstranili, so neredki manjši prodajalci pripravljeni moledovati, podkupovati ali celo izsiljevati potrošnike. Neena Bhati, kampanjska vodja pri omenjeni skupini Which?, je razkrila: »Kupci so nam povedali, da so se morali po objavi negativne ocene s prodajalcem pogajati ali pa so jih celo nadlegovali, da bi odstranili komentarje, do katerih so bili upravičeni.« Kot kaže, se Amazon na podobne manipulacije lahko le odzove, saj je vedno korak za nepridipravi. Takoj ko zapre eno varnostno luknjo, se najde kakšna nova.

Palci

Sistem petih zvezdic ima očitno veliko napak, ki jih je mogoče izkoriščati, vendar pa kljub pomanjkljivostim zaradi svoje jasnosti in vsaj navideznih prednosti vztraja v marsikaterem poslu. Mnogi se sicer zavedajo tudi njegovih pomanjkljivosti in se zato raje odločijo za kakšno drugo možnost. Ker smo ljudje nagnjeni k temu, da si zapomnimo le ekstreme, je Youtube že leta 2009 uvedel sistem dvignjenega ali spuščenega palca pri oceni videa. Ta par uporabniku ponuja možnost nagrade ali graje nekega videa, ne da bi nanj izvajal poseben pritisk. Še dlje sta šla Twitter in Facebook, kjer lahko neki zapis uporabnik le nagradi, ne more pa ga kaznovati. S tem so hoteli prispevati k bolj pozitivnemu vzdušju na družabnih omrežjih z dvomljivim uspehom.

Vendar pa bi se za reševanje težav z zvezdicami in všečki verjetno morali vrniti k razmisleku o povratni zanki. James Watt namreč v delovanje svojega parnega stroja ni vključil mnenja naključnega mimoidočega o tem, kakšen se mu zdi na pogled. Vključil je le informacije, relevantne za delovanje stroja. Podobno bi moralo veljati za ocenjevanje izdelkov in storitev. Seveda znajo biti podatki o tem, kje lahko najdemo dober golaž ali karkoli že, zelo dobrodošli, vendar pa je mnenje vseh uporabnikov Yelpa o tem vprašljivo. Enako velja z Uber, Amazon ali podobne zadeve. Večina uporabnikov namreč daje le pozitivni feedback, ki pa v sistem ne vnaša koristnih podatkov, ampak le informacijski šum. Zatorej bi bilo za vse te sisteme precej bolje, če bi zbirali manj informacij, vendar bolj relevantne. Morda bi morali ločiti mnenja uporabnikov in kritikov, kot to počenja Steam ali Metacritic. Morda bi morali uporabnike spraševati po le določenih vidikih nakupov, namesto o splošnem vtisu. Seveda pa jim to ne pade na kraj pameti, saj imajo od obstoječega stanja veliko koristi. Za vsakega trgovca so namreč precej bolj kot mnenja potrošnikov pomembne informacije o njihovih nakupovalnih navadah. Teh pa ne pridobijo prek njihovih všečkov in komentarjev, marveč preko podatkovne analize metapodatkov in podatkov, vezanih na posameznikov uporabniški račun. Da niti ne govorimo o tem, da so tovrstni podatki sila iskana dobrina, za katero so različni oglaševalci pripravljeni dobro plačati. Kar pa jih spreminja v čeden kupček dodatnega zaslužka.

Kritiki

Psihološke posledice ocenjevanja z zvezdicami pa so vidne tudi na nas samih. Zvezdice so nas začele spreminjati v družbo kritikov. »Naš glas mora vendar biti slišan!« si mislimo, pozabljamo pa, da bo le utopljen v kakofoniji ostalih. Neprestano smo pozorni na vsako malenkost, ki bi lahko odločila o tem, koliko zvezdic bo Naše visočanstvo podelilo neki ubogi pari. Ali je imela brisača pri frizerju na sebi kakšen las? Je žličica zažvenketala, ko je natakar prinesel frapučino? Morda se je knjiga razpletla na nekoliko neželen način ali pa so v nekem filmu ubili psa. Če so nas družabna omrežja kolektivno spremenila v voajerje, s spletnimi ocenami postajamo tercijalke, sodniki in kričači v enem, kajti ocenjevanje dela nekoga drugega nam daje občutek moči in nadzora. Ventil za izražanje svete jeze. Vsi bi radi strogo in pravično nagrajevali ali pa se morda pikolovsko maščevali za vsako drobnarijo. A zaradi vseh mehanizmov poigritve, občutkov moči in vključenosti smo po malem začeli pozabljati, da smo vsi skupaj le ljudje, kot taki pa zmotljivi. Takšno družbo pa bi nemara veljalo spomniti na tisti stari biblijski rek o grehu in metanju kamnov.