Thí nghiệm MusicLab của Matthew Salganik, Peter Dodds và Duncan Watts (tạp chí Science, 2006) cho thấy khi người ta thấy được người khác đã chọn gì, bài hát nổi tiếng càng nổi tiếng hơn và kết quả cuối cùng trở nên khó đoán hơn hẳn. Cùng 48 bài hát, cùng điểm xuất phát, nhưng ở mỗi "thế giới" song song lại có bài khác nhau lên đỉnh. Chất lượng có vai trò, nhưng chỉ một phần.
Câu hỏi mà ngành giải trí luôn đau đầu
Mỗi năm có vô số bài hát, cuốn sách, bộ phim ra đời. Một số ít thành hiện tượng, phần lớn chìm. Nếu hit là hit vì nó hay hơn hẳn, thì những người làm nghề nhiều kinh nghiệm phải đoán trước được bài nào sẽ thắng. Thực tế họ đoán trật rất thường xuyên. Câu chuyện quen thuộc về những bản thảo bị nhiều nhà xuất bản từ chối trước khi thành sách bán chạy, hay những bài hát nằm im nhiều năm rồi bỗng nổi, đều gợi cùng một câu hỏi: thành công đến từ chất lượng, hay từ chỗ mọi người nhìn nhau mà chọn?
Câu hỏi này rất khó trả lời bằng quan sát, vì lịch sử chỉ chạy một lần. Ta không thể quay lại năm ra mắt một bài hát và cho nó ra mắt lại xem có nổi lần nữa không. Salganik, Dodds và Watts nghĩ ra cách để "chạy lại lịch sử" nhiều lần.
Thiết kế: tám thế giới song song
Nhóm nghiên cứu ở Đại học Columbia dựng một trang web nghe nhạc. Có 14.341 người tham gia, phần lớn được mời qua một trang web dành cho tuổi teen. Họ được nghe 48 bài hát của các ban nhạc vô danh, chấm điểm từ một sao ("tôi ghét nó") tới năm sao ("tôi mê nó"), và được tải về nếu muốn.
Điểm mấu chốt là cách chia người:
- Thế giới độc lập: người tham gia chỉ thấy tên ban nhạc và tên bài, không biết ai khác đã tải gì. Đây là thước đo "chất lượng" của từng bài: bài nào được nhiều người tải khi không ai bị ảnh hưởng thì có thể coi là được ưa thích tự nhiên hơn.
- Tám thế giới có ảnh hưởng xã hội: người tham gia thấy thêm số lượt tải của từng bài. Mỗi thế giới bắt đầu từ con số không và phát triển riêng, người trong thế giới nào chỉ thấy lượt tải của thế giới đó.
Nghiên cứu gồm hai thí nghiệm. Ở thí nghiệm 1, các bài được bày dạng lưới 16 hàng 3 cột, vị trí xáo ngẫu nhiên cho mỗi người, nên lượt tải hiện ra nhưng không nổi bật. Ở thí nghiệm 2, các bài được xếp thành một cột, bài nhiều lượt tải nhất ở trên cùng, tức là tín hiệu "nhiều người chọn" mạnh hơn hẳn.
Kết quả: giàu càng giàu, và khó đoán
Bất bình đẳng tăng
Trong các thế giới có ảnh hưởng xã hội, bài nổi tiếng nổi tiếng hơn, bài ít người nghe càng ít người nghe hơn so với thế giới độc lập. Khi tín hiệu xã hội mạnh hơn (thí nghiệm 2, xếp theo thứ hạng), khoảng cách giữa bài đầu bảng và bài cuối bảng càng lớn.
Khó đoán tăng
Cùng một bài hát, ở thế giới này có thể đứng gần đầu, ở thế giới kia lại nằm giữa bảng. Nhóm tác giả đo độ khó đoán bằng cách so thứ hạng của từng bài giữa các thế giới, và thấy các thế giới có ảnh hưởng xã hội khó đoán hơn thế giới độc lập. Tín hiệu xã hội càng mạnh thì kết quả càng khó đoán.
Chất lượng vẫn có vai trò, nhưng chỉ một phần
Theo chính bản tóm tắt của bài báo: những bài hay nhất hiếm khi thất bại, những bài dở nhất hiếm khi thành công, nhưng giữa hai đầu ấy, gần như kết quả nào cũng có thể xảy ra. Một bài có chất lượng khá có thể thành quán quân ở một thế giới và lẹt đẹt ở thế giới khác, tuỳ vào việc những người đầu tiên vào thế giới đó tình cờ tải gì.
Thí nghiệm tiếp theo: đảo ngược bảng xếp hạng
Năm 2008, Salganik và Watts làm thêm một thí nghiệm táo bạo hơn, đăng trên Social Psychology Quarterly. Họ để một thế giới chạy một thời gian, rồi đảo ngược số lượt tải: bài đứng cuối được gắn con số của bài đứng đầu và ngược lại. Kết quả cho thấy lượt tải "giả" có thể kéo những bài vốn ít được ưa thích lên cao trong một thời gian, tức là niềm tin "bài này đang hot" có thể tự biến thành sự thật. Tuy vậy, những bài thật sự được ưa thích có xu hướng dần leo lại, cho thấy chất lượng vẫn kéo lại được một phần.
Vì sao "nhiều người chọn" lại kéo ta theo
- Tiết kiệm công sức. 48 bài, không ai đủ kiên nhẫn nghe hết. Lượt tải giúp ta lọc bớt, giống như nhìn quán nào đông khách thì vào.
- Thông tin thật. Nhiều khi đám đông biết điều mình chưa biết. Theo đám đông không phải lúc nào cũng sai.
- Muốn có chuyện chung để nói. Nghe bài mọi người đang nghe giúp ta hoà nhập, có cái để bàn với bạn bè.
- Tiếp xúc nhiều thì thích hơn. Bài lên đầu bảng được nghe nhiều hơn, mà nghe nhiều thì dễ thích hơn (xem bài về hiệu ứng tiếp xúc đơn thuần trong danh mục này). Hai hiệu ứng cộng dồn.
MusicLab trong đời sống hằng ngày
| Tín hiệu "nhiều người chọn" | Ví dụ quen thuộc | Cách đọc cho tỉnh |
|---|---|---|
| Lượt xem, lượt nghe | Video triệu view, bài hát đứng đầu bảng xếp hạng | Lượt xem cao phần nào nói lên sự hấp dẫn, nhưng cũng là kết quả của việc được đẩy lên đầu |
| Nhãn "bán chạy nhất" | Món "best seller" trong thực đơn quán | Món được gắn nhãn sẽ được gọi nhiều hơn, nên nhãn tự duy trì chính nó |
| Quán đông | Hàng xôi, hàng bánh mì xếp hàng dài | Đông có thể vì ngon, vì tiện đường, hoặc vì đông làm người ta tò mò |
| Số sao, số đánh giá | Sản phẩm 5.000 lượt đánh giá trên sàn thương mại điện tử | Số lượng đánh giá lớn tạo đà; cách đọc đánh giá kỹ hơn có ở danh mục Chọn khi mua sắm |
Góc nhìn hôm nay: bảng tự hỏi trước khi "theo số đông"
| Nếu bạn… | Thì có thể thử… |
|---|---|
| Chọn nhạc, phim chỉ từ bảng xếp hạng | Mỗi tuần nghe một bài ngẫu nhiên ngoài bảng; vài bài hay nhất của bạn có thể đang nằm ở đó |
| Thấy một thứ đang "hot" và cảm thấy phải thử | Hỏi: nếu không biết bao người đã chọn, mình có chú ý tới nó không? |
| Làm sản phẩm, viết nhạc, mở quán | Đừng vội kết luận mình dở chỉ vì khởi đầu chậm; MusicLab cho thấy may rủi ở giai đoạn đầu rất lớn |
| Tổ chức bình chọn trong lớp, trong công ty | Cân nhắc giấu kết quả tạm thời cho tới khi mọi người chọn xong, để bình chọn bớt bị "lây" |
Điều đáng mang về từ MusicLab không phải là "đám đông luôn sai", mà là: thứ nổi tiếng nhất chưa chắc là thứ hay nhất, và thứ mình thích không cần đứng đầu bảng mới đáng thích. Cuốn Everything Is Obvious của Duncan Watts kể lại thí nghiệm này cho người đọc phổ thông bằng tiếng Anh. Còn chuyện vì sao bình chọn trên mạng không đại diện cho ý kiến số đông thật được bàn ở danh mục Khảo sát và thăm dò.
Câu hỏi thường gặp
Thí nghiệm MusicLab là gì?
Là thí nghiệm của Salganik, Dodds và Watts đăng trên Science năm 2006. Họ tạo một "chợ âm nhạc" trực tuyến với 48 bài của ban nhạc vô danh và 14.341 người tham gia, chia thành một thế giới độc lập và tám thế giới thấy được lượt tải của nhau, để xem ảnh hưởng xã hội tác động tới thành công của bài hát ra sao.
MusicLab phát hiện điều gì?
Khi người ta thấy người khác đã tải gì, bài nổi tiếng càng nổi tiếng hơn và kết quả khó đoán hơn: cùng một bài có thể đứng đầu ở thế giới này, nằm giữa bảng ở thế giới khác. Bài hay nhất hiếm khi thất bại, bài dở nhất hiếm khi thành công, nhưng ở giữa thì gần như kết quả nào cũng có thể.
Vì sao thấy nhiều người chọn thì mình cũng muốn chọn?
Vì lượt chọn của người khác là thông tin hữu ích, giúp tiết kiệm công tìm hiểu, và vì ta muốn có chuyện chung với mọi người. Thêm nữa, thứ được nhiều người chọn thì mình gặp nhiều hơn, và gặp nhiều thì dễ thích hơn.
Bài hát nổi tiếng có phải là bài hay nhất không?
Không hẳn. MusicLab cho thấy chất lượng chỉ quyết định một phần thành công; may rủi ở giai đoạn đầu và hiệu ứng "theo nhau" quyết định phần còn lại. Một bài khá có thể thành hit hoặc chìm tuỳ vào ai nghe nó đầu tiên.
Có thể làm một bài kém lên đầu bảng không?
Thí nghiệm năm 2008 của Salganik và Watts đảo ngược lượt tải và thấy những bài vốn ít được ưa thích có thể được kéo lên cao trong một thời gian. Tuy vậy, những bài thật sự được ưa thích có xu hướng dần leo lại.
