كيف تتلاعب الكارتلات المؤثرة بوسائل التواصل الاجتماعي: سلوك احتيالي مخفي على مرأى من الجميع
لامبرت هنا: انتظر لحظة. الكارتلات… “رفاهية المستهلك”… تذكرني بشيء ما، ولا أستطيع أن أضع إصبعي عليه….
بقلم ماريت هينوسار، أستاذ مساعد بجامعة نوتنغهام، وتوماس هينوسار، مركز النظرية الاقتصادية بجامعة نوتنغهام. نشرت أصلا في VoxEU.
يمثل المؤثرون على وسائل التواصل الاجتماعي حصة متزايدة من ميزانيات التسويق في جميع أنحاء العالم. يتناول هذا العمود مشكلة في هذا السوق الإعلاني الذي يتوسع بسرعة – التكتلات المؤثرة، حيث تتواطأ مجموعات من المؤثرين لزيادة عائدات الإعلانات عن طريق تضخيم أرقام مشاركة بعضهم البعض. يمكن أن تعمل التكتلات المؤثرة على تحسين رفاهية المستهلك إذا قامت بتوسيع نطاق مشاركة وسائل التواصل الاجتماعي لتشمل الجمهور المستهدف، ولكنها تقلل من الرفاهية إذا قامت بتحويل المشاركة إلى جماهير أقل صلة. إن مكافأة كمية المشاركة تشجع على التواطؤ الضار. وبدلاً من ذلك، يقترح المؤلفون أنه يجب تعويض المؤثرين على أساس القيمة الفعلية التي يقدمونها.
تخيل جامعة تكافئ الأساتذة على أساس عدد الاستشهادات لأبحاثهم. ردًا على ذلك، قد تتفق مجموعة من الزملاء على الاستشهاد بعمل بعضهم البعض في كل ورقة يكتبونها. ما هي الآثار الإيجابية والسلبية لكارتل الاقتباس الوهمي لدينا؟ لا يُعرف عن الاقتصاديين الإفراط في الاستشهادات، وهو ما يمكن تفسيره بعوامل خارجية إيجابية: فالمؤلف المستشهد به يتحمل جميع التكاليف، في حين يجني المؤلف المستشهد به الفوائد. وبما أن المؤلفين المستشهدين لا يمكنهم استيعاب هذه العوامل الخارجية الإيجابية، فإننا في نهاية المطاف ننتهي بعدد أقل من الاستشهادات عما هو مثالي اجتماعيًا.
يمكن أن يحل كارتل الاقتباس هذه المشكلة من خلال السلوك المتبادل: بموجب اتفاق الكارتل، سيحصل الأعضاء على عدد من الاستشهادات بقدر ما يقدمونه. ومع ذلك، يمكن أن يذهب هذا أبعد من اللازم. إذا كانت هذه الاتفاقية تتطلب الاستشهاد بأوراق بحثية غير ذات صلة، فقد يكون ذلك مفيدًا لأعضاء المجموعة ولكنه يؤدي إلى مراجعات الأدبيات لا معنى لها. وبالتالي، فإن فائدة مثل هذه الاتفاقيات تعتمد على طبيعتها: فبذل المزيد من الجهد للاستشهاد بالأبحاث ذات الصلة قد يكون أمرًا جيدًا، في حين أن الاستشهاد بالأبحاث غير ذات الصلة ربما يكون أمرًا سيئًا.
مثل هذه التكتلات الأكاديمية للاقتباس ليست افتراضية بحتة. لقد وجد أن المجلات الأكاديمية تبرم اتفاقيات لتعزيز مجلات بعضها البعض في التصنيف العالمي (Van Noorden 2013). وبالمثل، قامت الجامعات بزيادة عدد استشهادات زملائها للتقدم في تصنيفات الجامعات (كاتانزارو 2024). بسبب أنماط الاقتباس هذه، قامت شركة Clarivate (Thomson Reuters) باستبعاد المجلات من قوائم عامل التأثير، ومؤخرًا استبعدت مجال الرياضيات بأكمله (Van Noorden 2013, Catanzaro 2024).
من الصعب دراسة تكتلات الاقتباس الأكاديمية بسبب عدم وجود بيانات عن اتفاقيات التكتلات الصريحة. ولكن في التسويق المؤثر، يمكن ملاحظة اتفاقيات الكارتل. في ورقتنا البحثية الجديدة (Hinnosaar and Hinnosaar 2024)، ندرس كيف يتواطأ المؤثرون لتضخيم المشاركة والظروف التي يمكن في ظلها للكارتلات المؤثرة أن تعمل على تحسين الرفاهية.
الحوافز المشوهة والسلوك الاحتيالي في التسويق المؤثر
أصبح التسويق المؤثر جزءًا أساسيًا من الإعلان الحديث. في عام 2023، وصل الإنفاق على التسويق عبر المؤثرين إلى 31 مليار دولار، وهو ما ينافس بالفعل إجمالي إعلانات الصحف المطبوعة. يسمح التسويق المؤثر للمعلنين بالاستهداف الجيد بناءً على اهتمامات المستهلكين عن طريق اختيار تطابق جيد بين المنتج والمؤثر والمستهلك.
لا يحصل العديد من المؤثرين من غير المشاهير على أجورهم بناءً على نجاح حملاتهم التسويقية. في الواقع، أقل من 20% من الشركات تتبع المبيعات الناتجة عن حملاتها التسويقية عبر المؤثرين. وبدلا من ذلك، تعتمد أجور المؤثرين على مقاييس التأثير مثل عدد المتابعين والمشاركة (الإعجابات والتعليقات)، مما يوفر حافزا للسلوك الاحتيالي – لتضخيم نفوذهم. تضخيم النفوذ هو شكل من أشكال الاحتيال الإعلاني الذي يسبب عدم كفاءة السوق من خلال توجيه الإعلانات إلى الجمهور الخطأ. يتم إساءة استخدام ما يقدر بنحو 15٪ من الإنفاق على التسويق عبر المؤثرين بسبب التأثير المبالغ فيه. ولمعالجة هذه المشكلة، اقترحت لجنة التجارة الفيدرالية الأمريكية قاعدة في عام 2023 لحظر بيع وشراء المؤشرات الكاذبة لتأثير وسائل التواصل الاجتماعي. توفر الكارتلات وسيلة للحصول على ارتباطات وهمية لا تندرج بشكل مباشر تحت القاعدة المقترحة – لأنه لا يتم تداول الأموال – ولكنها تظل بنفس الروح. في حين أن هناك أدبيات كبيرة حول مراجعات المستهلكين الزائفة (Mayzlin et al. 2014, Luca and Zervas 2016) وغيرها من أشكال الاحتيال الإعلاني (Zinman and Zitzewitz 2016)، فإن الأدبيات المتعلقة بالتسويق المؤثر ركزت في الغالب على الكشف عن الإعلانات (Ershov and Mitchell 2023). ، Pei وMayzlin 2022، Mitchell 2021، Fainmesser وGaleotti 2021)، مع ترك السلوك الاحتيالي دون دراسة.
كيف تعمل كارتلات Instagram؟
الكارتل المؤثر هو مجموعة من المؤثرين الذين يتآمرون لزيادة رسوم إعلاناتهم عن طريق تضخيم مقاييس المشاركة. كما هو الحال في الصناعات التقليدية (Steen et al. 2013)، تتضمن الكارتلات المؤثرة اتفاقًا رسميًا للتلاعب بالسوق لصالح الأعضاء. تعمل الكارتلات في غرف الدردشة عبر الإنترنت. توضح لقطات الشاشة أدناه كيفية عمل أحد هذه الكارتلات في الممارسة العملية. الصورة الموجودة على اليسار مأخوذة من غرفة دردشة عبر الإنترنت، حيث يرسل أعضاء الكارتل روابط إلى محتواهم لمزيد من المشاركة. قبل إرسال الرابط، يجب عليهم الرد بالمثل من خلال الإعجاب والتعليق على مشاركات الأعضاء الآخرين. وتفرض الخوارزمية هذه القواعد. تُظهر الصورة الموجودة على اليمين هذه التعليقات التي أثارها الكارتل على Instagram. يتيح تاريخ الكارتل وقواعده إمكانية ملاحظة المشاركة (التعليقات) التي تنشأ من الكارتل.
شكل 1 تعرض اللوحة اليسرى المنشورات الموجودة في غرف الدردشة عبر الإنترنت والتي تم إرسالها للمشاركة في الكارتل؛ تعرض اللوحة اليمنى تعليقات Instagram الصادرة عن الكارتل
مصدر: اللوحة اليسرى عبارة عن لقطة شاشة لمجموعة Telegram؛ اللوحة اليمنى عبارة عن لقطة شاشة من Instagram. للحفاظ على عدم الكشف عن هويته، يتم تعتيم معرفات الحساب ويتم استبدال الصورة بصورة مماثلة بواسطة مولد صور يعمل بالذكاء الاصطناعي.
ما الذي يميز الكارتلات “السيئة” عن الكارتلات “غير السيئة”؟
يقوم نموذجنا النظري بإضفاء الطابع الرسمي على المفاضلات الرئيسية في هذا الإطار، بروح مجموعة الاقتباسات الخيالية التي تمت مناقشتها سابقًا. يركز النموذج على المشاركة الإستراتيجية، وهو القرار الذي يؤثر على توزيع واستهلاك محتوى وسائل التواصل الاجتماعي (Aridor et al. 2024) ولكن لم يتم استكشافه بالقدر الكافي (باستثناء Filippas et al. 2023، الذين درسوا مقايضة الاهتمام في تويتر). إن التعامل مع محتوى المؤثرين الآخرين له تأثير خارجي إيجابي، مما يؤدي إلى مشاركة قليلة للغاية في التوازن. إن تشكيل اتحاد احتكاري للتفاعل المتبادل مع محتوى الطرف الآخر يمكن أن يستوعب هذه العوامل الخارجية وقد يكون مرغوبًا اجتماعيًا. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي أيضًا إلى تفاعل منخفض القيمة، خاصة عندما يدفع المعلنون على أساس الكمية وليس الجودة.
إن البعد الرئيسي للتمييز بين التكتلات “السيئة” و”غير السيئة” هو نوعية المشاركة في الكارتلات. نعني بـ “الجودة العالية” المشاركة القادمة من الأشخاص المؤثرين الذين لديهم اهتمامات مماثلة. الفكرة هي أن المؤثرين يقدمون قيمة للمعلنين من خلال الترويج لمنتج ما بين الجمهور المستهدف: الأشخاص الذين لديهم اهتمامات مماثلة، مثل البرغر النباتي للنباتيين. إذا نجح الكارتل في توليد تفاعل من أصحاب النفوذ الذين لديهم اهتمامات أخرى (عشاق اللحوم)، فإن هذا يضر المستهلكين والمعلنين. إنه يضر المستهلكين لأن المنصة ستعرض لهم محتوى غير ذي صلة، ويتضرر المعلنون لأن إعلاناتهم تظهر للجمهور الخطأ. ما إذا كان كارتل معين يعمل على خفض الرفاهية أو تحسينها هو سؤال تجريبي.
تقييم جودة المشاركة باستخدام أساليب التعلم الآلي
للإجابة على هذا السؤال التجريبي، نستخدم بيانات جديدة من التكتلات المؤثرة والتعلم الآلي لتحليل النصوص والصور في Instagram. تسمح لنا بيانات الكارتل بمراقبة منشورات Instagram المضمنة في الكارتل بشكل مباشر وأي مشاركة تنشأ من الكارتل (عبر قواعد الكارتل). تتضمن مجموعة البيانات الخاصة بنا نوعين من التكتلات، يتم التمييز بينهما حسب قواعد دخول الكارتل: التكتلات المواضيعية (التي تقبل فقط نشر الأشخاص المؤثرين حول موضوعات محددة) والكارتلات العامة (مع موضوعات غير مقيدة).
هدفنا هو مقارنة جودة المشاركة الطبيعية بتلك التي تنشأ من الكارتل. نحن نقيس الجودة من خلال مطابقة الموضوع بين عضو الكارتل ومستخدم Instagram الذي يشارك. لتحديد مدى التشابه بين مستخدمي Instagram، نقوم بإنشاء متجهات رقمية (تضمينات) من النص والصور في منشورات Instagram باستخدام نموذج لغة كبير (تضمين جملة BERT غير محدد اللغة) وشبكة عصبية كبيرة مماثلة (نموذج ما قبل التدريب على الصور اللغوية المتناقضة) ). ثم نحسب تشابه جيب التمام بين مستخدمي Instagram بناءً على هذه المتجهات الرقمية.
هل من المرجح أن تعمل الكارتلات على تحسين الرفاهية؟
لقد وجدنا أن المشاركة من جانب التكتلات العامة أقل جودة بكثير مقارنة بالمشاركة الطبيعية. وعلى وجه التحديد، فإن جودة المشاركة من هذه الكارتلات منخفضة تقريبًا مثل جودة المشاركة المغايرة للواقع من مستخدم عشوائي على Instagram. وفي المقابل، فإن المشاركة من جانب التكتلات الاحتكارية المعنية هي أقرب بكثير إلى جودة المشاركة الطبيعية.
يوضح الشكل أدناه هذه التأثيرات باستخدام البيانات الأولية (راجع الورقة الخاصة بتقديرات الانحدار وفحوصات القوة والتحليل الإضافي). ويعرض توزيعات تشابه جيب التمام بين المؤلف والمعلق، بشكل منفصل للكارتلات العامة (اللوحة اليسرى) والموضوع (اللوحة اليمنى). ويظهر أن المعلقين من خارج التكتل (التفاعل الطبيعي) لديهم أعلى تشابه مع مؤلف المحتوى، والمستخدمين العشوائيين لديهم أدنى مستوى من التشابه. جودة المطابقة من التكتلات العامة تشبه المشاركة العشوائية (اللوحة اليسرى). وفي المقابل، فإن المشاركة في الكارتلات المواضيعية أقرب بكثير إلى المشاركة الطبيعية (اللوحة اليمنى).
الشكل 2 الكثافة الاحتمالية لتشابه المؤلفين مع المعلقين والمستخدمين العشوائيين في التكتلات العامة (يسار) وتكتلات المواضيع (يمين)
تُظهر الحسابات التقريبية (استنادًا إلى تحليل الانحدار) أنه إذا دفع المعلنون مقابل المشاركة في التكتلات كما لو كانت مشاركة طبيعية، فإنهم يحصلون على 3-18% فقط من القيمة مع التكتلات العامة، و60-85% مع الموضوع عصابات. وبعبارة أخرى، توفر التكتلات العامة مشاركة لا قيمة لها تقريبًا للمعلنين، في حين تسبب التكتلات المواضيعية تشويهًا أقل.
الاستنتاجات والآثار السياسية
النتائج التي توصلنا إليها تؤدي إلى ثلاثة آثار سياسية. أولاً، بما أن التكتلات الاحتكارية العامة من المرجح أن تقلل من الرفاهية، فإن تنظيم أنشطتها بشكل أقوى من شأنه أن يفيد المجتمع. ثانيا، ينبغي للقواعد التنظيمية التي تحظر شراء وبيع مؤشرات وسائل التواصل الاجتماعي المزيفة أن تغطي أيضا التحويلات العينية، مثل الدفع مقابل المشاركة المتبادلة. ثالثًا، الممارسة الحالية المتمثلة في مكافأة حجم المشاركة تشجع على التواطؤ الضار. سيكون النهج الأفضل هو تعويض المؤثرين على أساس القيمة الفعلية التي يقدمونها. ولحسن الحظ، فإن العديد من المعلنين يتحركون بالفعل في هذا الاتجاه. وإلى أن يصلوا إلى هذه النقطة، يمكن للمنصات تحسين النتائج من خلال الإبلاغ عن المشاركة الموزونة ذات الجودة المطابقة.
المراجع متوفرة في الأصل.
