Ketika kerumunan tetap bingung: Mengapa ulasan online mungkin tidak mencerminkan kenyataan

Dalam dunia yang semakin dipandu oleh kebijaksanaan massa, ternyata keheningan dapat sama menyesatkannya dengan ucapan.

Orang-orang semakin sering berbelanja online, dipandu oleh ulasan dari pembeli lain. Namun, penelitian menunjukkan bahwa hanya mereka yang sangat puas atau sangat tidak puas dengan pembelian yang meninggalkan ulasan. Foto: Microsoft Edge / Unsplash

Oleh:		Editor:
Shraman Banerjee - Shiv Nadar University		Samrat Choudhury - Commissioning Editor, 360info
Swagata Bhattacharjee - O.P. Jindal Global University		Namita Kohli - Commissioning Editor, 360info - -

 

Dalam dunia yang semakin dipandu oleh kebijaksanaan massa, ternyata keheningan bisa sama menyesatkannya dengan ucapan.

Bayangkan sebuah terowongan. Di ujungnya, ada harta karun atau jebakan. Satu per satu, orang-orang memasuki terowongan ini, masing-masing membawa lilin. Beberapa lilin redup; yang lain, secara kebetulan, bersinar cukup terang untuk mengungkapkan apa yang ada di depan.

Namun, mereka yang menunggu di luar terowongan tidak dapat melihat jalan yang telah dilalui orang lain. Mereka hanya mendengar suara-suara yang bergema dari dalam. Dan inilah twist-nya: orang-orang hanya berteriak ketika mereka sangat bahagia atau sangat kecewa. Jika pengalaman mereka hanya biasa-biasa saja—jika cahaya lilin tidak cukup terang untuk menimbulkan kegembiraan atau kekhawatiran—mereka tetap diam.

Seiring semakin banyak orang memasuki terowongan, kerumunan di pintu masuk mendengarkan:

“Menakjubkan!”

(diam)

“Mengerikan!”

(lebih banyak keheningan)

Namun, keheningan di dunia ini bersifat ambigu. Apakah orang tersebut memilih untuk tidak masuk ke terowongan? Atau apakah mereka masuk dan mengalami sesuatu yang biasa-biasa saja—tidak cukup baik atau buruk untuk diteriakkan? Ketidakpastian ini merusak apa yang didengar oleh kerumunan. Bahkan jika seseorang melihat harta karun dengan obor yang terang benderang, kita mungkin tidak akan pernah tahu.

Metafora ini menangkap esensi penelitian terbaru tentang ulasan dan peringkat online. Di pasar saat ini, revolusi digital telah mengubah secara mendalam dasar-dasar epistemik perilaku konsumen. Dulu, informasi tentang kualitas produk dibagikan secara terbatas, baik secara tidak langsung melalui sinyal harga atau secara selektif melalui iklan penjual. Hari ini, konsumen potensial mengumpulkan sebagian besar informasi melalui volume besar konten yang dihasilkan pengguna secara terdesentralisasi dan dapat diakses secara bebas.

Ulasan online, bentuk dominan dari konten ini, diklaim mendemokratisasi pengetahuan, memungkinkan pembeli membuat keputusan yang terinformasi berdasarkan pengalaman kolektif sesama konsumen. Untuk barang-barang yang kualitasnya baru terungkap setelah pembelian, yang disebut barang pengalaman (seperti buku, film, restoran, dll.), testimoni pasca-pembelian ini sangat relevan. Tidak mengherankan, konsumen semakin dipandu oleh evaluasi sesama di platform seperti Amazon, TripAdvisor, Yelp, atau IMDb.

Menurut survei Forrester 2021, 71 persen pembeli online di Amerika Serikat memeriksa ulasan sebelum melakukan pembelian, menjadikannya bentuk konten yang dihasilkan konsumen yang paling banyak dibaca. Di India, hanya 3 persen konsumen melaporkan bahwa mereka tidak pernah melihat peringkat (Survei Statista, 2022).

Dominasi empiris ini memicu pertanyaan teoretis: Apakah "kebijaksanaan kerumunan" (Surowiecki, 2004) tercermin dalam ulasan online? Apakah umpan balik yang desentralisasi dan sukarela dapat mendekati sinyal objektif tentang kualitas? Mungkin dapat diasumsikan bahwa peringkat, yang menangkap kepuasan pembeli — atau ketidakpuasannya — setelah membeli produk, merupakan sumber informasi yang kaya dan oleh karena itu, seharusnya menghasilkan agregasi informasi yang efektif tentang kualitas produk.

Namun, optimisme ini mengabaikan fitur institusional kunci dari ulasan online: sifat sukarelanya. Artinya, orang memilih apakah akan meninggalkan umpan balik atau tidak. Pola yang konsisten menunjukkan bahwa orang jauh lebih mungkin menulis ulasan ketika mereka sangat senang atau sangat tidak senang. Sebaliknya, mayoritas pengguna tetap diam.

Pemilihan diri ini menciptakan bentuk bias informasi yang halus namun kuat. Produk yang memicu reaksi rata-rata mungkin tampak, berdasarkan ulasan saja, sebagai produk yang sangat memecah belah—atau bahkan diabaikan sama sekali. Dan yang lebih mengkhawatirkan: distorsi ini tidak hilang seiring waktu. Bahkan jika individu menerima informasi pribadi yang semakin akurat (disebut "keyakinan tak terbatas" dalam teori ekonomi), kerumunan mungkin tetap gagal memahami kebenaran. Masalahnya bukan kecerdasan kerumunan, tetapi penyaringan suara yang mereka dengar.

Penelitian kami didasarkan pada model "pembelajaran sosial" yang terkenal dalam ekonomi, di mana individu belajar tentang dunia tidak hanya melalui pengalaman mereka sendiri, tetapi juga dengan mengamati orang lain. Dalam versi ideal dari model-model ini, bahkan wawasan kecil dan langka dapat mengarahkan masyarakat menuju kebenaran—selama wawasan tersebut terlihat. Namun, jika hanya reaksi ekstrem yang terlihat sementara reaksi moderat tidak terlihat, maka kebenaran itu sendiri hilang dalam terjemahan.

Dan di sinilah terdapat implikasi yang mengkhawatirkan: bahkan dalam dunia agen rasional, narasi palsu dapat menyebar luas. Bukan karena seseorang berbohong, tetapi karena mereka yang diam—mereka yang memiliki pengalaman ringan atau keraguan yang wajar—secara sistematis tidak didengar.

Keyakinan publik mungkin menetap di tengah-tengah, tidak mengonfirmasi maupun menolak kebenaran, hanya karena sistem informasi bias terhadap ekstrem emosional.

Ini bukan hanya masalah teoretis. Hal ini terjadi dalam fenomena dunia nyata setiap hari: ketika sebuah restoran tampak memecah belah secara online karena hanya pelanggan yang marah dan pecinta makanan yang antusias yang menulis ulasan; atau ketika sebuah produk tampak terlalu bagus untuk menjadi kenyataan—atau mencurigakan buruk—berdasarkan beberapa ulasan yang berlebihan. Konsumen yang membaca ulasan ini tidak dapat membedakan apakah kurangnya umpan balik berarti "tidak ada yang membelinya" atau "banyak orang membelinya dan tidak peduli untuk berkomentar."

Menariknya, penelitian kami juga menunjukkan bahwa kegagalan belajar ini dapat diperbaiki—dengan cara yang paradoksal. Jika penjual menanam ulasan positif palsu setiap kali pembeli tidak meninggalkan umpan balik, hal ini secara ironis akan memulihkan proses belajar. Mengapa? Karena keheningan tidak lagi ambigu—selalu akan diisi dengan sesuatu, meskipun buatan.

Mengapa ini berhasil? Karena produk berkualitas rendah sudah menarik lebih banyak ulasan negatif secara tidak proporsional—pembeli lebih cenderung mengutarakan ketidakpuasan. Dalam kasus seperti itu, penjual tidak dapat menekan sinyal negatif ini. Namun, untuk produk berkualitas tinggi, masalahnya sebaliknya: terlalu banyak pelanggan puas yang tetap diam. Dengan mengisi celah ini dengan umpan balik palsu tetapi positif, penjual dapat memulihkan keseimbangan. Dengan kata lain, ulasan palsu tidak merusak pembelajaran ketika produk buruk (karena ketidakpuasan tetap muncul), tetapi mereka dapat membantu mengungkapkan kualitas ketika produk baik tetapi diterima dengan diam-diam.

Temuan ini memberikan peringatan bagi regulator, konsumen, dan desainer platform. Ulasan memang penting. Namun, proses pembuatannya juga penting. Di era di mana algoritma menghargai interaksi dan opini ekstrem mendominasi perhatian digital, kita harus mempertimbangkan ulang apa arti sebenarnya dari "opini publik".

Implikasi dunia nyata langsung dan luas. Konsumen harus mendekati ulasan online dengan skeptisisme yang sehat, terutama ketika umpan balik sangat ekstrem atau anehnya jarang. Platform harus mempertimbangkan ulang cara mereka menampilkan peringkat, mungkin dengan mendorong lebih banyak pengguna untuk meninggalkan ulasan, bukan hanya yang sangat puas atau marah. Selain itu, penjual harus mempertimbangkan bagaimana transparansi dapat diwujudkan tanpa manipulasi.

Seringkali, kerumunan itu bijaksana, tetapi kadang-kadang, mereka hanya berisik.

Shraman Banerjee mengajar ekonomi di Shiv Nadar University.

Swagata Bhattacharjee adalah anggota fakultas ekonomi di O.P. Jindal Global University.

`

Artikel ini diterjemahkan menggunakan alat kecerdasan buatan otomatis yang berpotensi memiliki kesalahan, kesilapan dan ketidakakuratan. Berbagai upaya sudah dilakukan untuk memastikan kejelasan dan koherensi, terjemahan ini bisa saja tidak lengkap dalam menangkap nuansa, intonasi dan tujuan dari teks aslinya. Untuk versi yang tepat, silakan merujuk pada artikel aslinya.

`

Artikel ini pertama kali dipublikasikan tanggal 20 Jun 2025 di bawah lisensi Creative Commons oleh 360info™