近日，我院商务大数据研究中心成员、经济与管理学院高宝俊教授在全球商学院顶刊Management Science（UTD24）上在线发表题为“The Pitfalls of Review Solicitation: Evidence from a Natural Experiment on TripAdvisor”（《评论邀请的风险：基于TripAdvisor自然实验的证据》）的论文。该论文由高宝俊与香港科技大学Jing Wang副教授、高宝俊教授的博士生丁校洁以及南方科大的郭跃副教授合作完成，高宝俊为第一作者。

在数字化时代，用户生成的评论具有重要的经济价值。如何激励用户创作更多、更高质量的评论对于平台、企业和消费者都至关重要。为激励用户创作，全球最大的旅行平台猫途鹰（TripAdvisor）推出了一项与酒店合作收集评论的政策：酒店发邮件邀请顾客写评论，评论自动发布在平台上。可以预见，这一政策会使评论量激增，看似对平台和酒店都有益，但文章却揭示了该政策难以预见的负面后果，做出了全新的理论阐释，对平台激励政策的制定有重要现实意义。

基于跨平台双重差分研究设计和海量数据分析，高宝俊团队发现，酒店实施这一计划后，虽然其评论量和评分都提高了，但却产生了未预料到的负面溢出效应——用户主动发表的评论数量减少了15.5%，其原因在于这一政策抑制了高质量老用户的创作动机。进一步分析显示，邀请评论的内容比较空泛和抽象，而主动发表的评论的内容则具体而详尽，因此平台内容的质量也降低了。这表明，平台推出用户激励等治理政策时，需审慎研究其潜在的负面效应；只有这样，才能促进平台生态健康发展。

文章一经上线，就引起了学术界的广泛关注。来自美国加州大学洛杉矶分校管理学院的布雷特·霍伦贝克教授，尽管与作者团队素不相识，但他表示：“我写信来祝贺你们，这是一篇非常有趣的论文。我认为这是我很长时间以来看到的关于在线评论最有趣的论文（而且我看过很多类似的论文）。”

据悉，高宝俊为武汉大学经济与管理学院教授、博士生导师、管理科学与工程系主任，长期聚焦于数字化平台中的用户行为、平台政策与治理等研究领域。其研究成果在数字化平台领域产生了较大影响，7篇论文入选ESI热点/高被引论文，曾获省部级科技进步二等奖、人文社科一等奖等多项奖励。

全文链接：https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.01006