"Watu 1,240 wamenunua hii leo." "Neema kutoka Arusha amejisajili sasa hivi." "Wageni wengi wa chumba hiki hutumia taulo zao tena." Ujumbe kama huu uko kila mahali mtandaoni, na unafanya kazi kwa sababu ambazo wanasaikolojia wamezichunguza kwa zaidi ya miaka sabini. Kuelewa sababu hizo ndiko kunakotofautisha uthibitisho wa kijamii unaoshawishi na ule unaopuuzwa, au hata unaoleta matokeo kinyume.
Makala hii inaeleza saikolojia ya uthibitisho wa kijamii kwa kutumia utafiti asilia, si takwimu za masoko zinazonakiliwa kila mahali. Ikiwa unahitaji kwanza ufafanuzi mfupi, soma Uthibitisho wa kijamii ni nini? kisha urudi hapa.
Uthibitisho wa kijamii una maana gani katika saikolojia
Robert Cialdini aliufanya msamiati huu kuwa maarufu katika kitabu chake Influence (1984). Ufafanuzi wake ni rahisi: uthibitisho wa kijamii ni mwelekeo wa kuamua kilicho sahihi kwa kujua watu wengine wanaona nini ni sahihi. Cialdini anasisitiza hali mbili zinazoufanya kuwa na nguvu zaidi:
- Kutokuwa na uhakika. Tusipojua la kufanya, tabia ya watu wengine ndiyo ushahidi wa bei nafuu zaidi tulio nao.
- Kufanana. Tunawafuata watu wanaofanana nasi zaidi sana kuliko wasiofanana nasi.
Wanasaikolojia pia hutofautisha nia mbili za kuwafuata wengine, tofauti iliyochapishwa na Morton Deutsch na Harold Gerard mwaka 1955:
- Ushawishi wa kijamii wa taarifa: tunawaiga wengine kwa sababu tunadhani wanajua jambo tusilolijua. "Kama watu wengi hivi wamechagua mpango huu, huenda ndio sahihi."
- Ushawishi wa kijamii wa kawaida (normative): tunawaiga wengine kwa sababu tunataka kuendana na kundi na kukubalika. "Watu kama mimi hufanya hivi."
Arifa ya ununuzi wa hivi karibuni huamsha zaidi nia ya kwanza: inampa mgeni anayesita taarifa. Ujumbe kama "Jiunge na wabunifu 3,000 wanaotumia kiolezo hiki" hutegemea nia ya pili: unamwambia mgeni kundi lake linafanya nini.
Utafiti nyuma ya uthibitisho wa kijamii
Majaribio ya mistari ya Asch: hata jambo lililo wazi hupinda
Mwanzoni mwa miaka ya 1950, Solomon Asch aliwaomba washiriki waseme ni mstari upi kati ya mitatu uliokuwa na urefu sawa na mstari wa marejeo. Kazi ilikuwa rahisi: wakijibu peke yao, watu walikosea chini ya 1% ya mara. Lakini mshiriki halisi alipojibu baada ya kundi la washirika wa mtafiti ambao wote walitoa jibu lilelile lisilo sahihi, alifuata wengi waliokosea katika 36.8% ya majaribio muhimu. Takriban robo ya washiriki hawakukubali shinikizo hata mara moja.
Mambo mawili ni muhimu kwa wauzaji. Kwanza, idadi: mpinzani mmoja alisababisha makosa 3.6%; wawili, 13.6%; watatu, 31.8%; makundi makubwa zaidi hayakuongeza kitu kikubwa. Pili, mshirika mmoja alibadilisha kila kitu: mtu mwingine mmoja alipotoa jibu sahihi, washiriki walifuata wengi takriban robo tu ya mara walizofuata awali. Asch alifupisha matokeo haya kwa wasomaji wa kawaida katika Scientific American mwaka 1955.
Utafiti wa kona ya mtaa: umati huvuta umati
Mwaka 1968, Stanley Milgram, Leonard Bickman na Lawrence Berkowitz waliweka makundi ya watu 1 hadi 15 kwenye kando ya barabara yenye shughuli nyingi mjini New York, wote wakiangalia juu kwenye dirisha la ghorofa ya sita ambapo hakuna kilichokuwa kikitokea. Walirekodi wapita njia 1,424. Mtu mmoja alipoangalia juu, 4% ya wapita njia walisimama na 42% nao waliangalia juu. Kundi la watu 15 liliposimama, 40% walisimama na 86% waliangalia juu. Kitu pekee kilichobadilika ni idadi ya watu waliokuwa tayari wakifanya hivyo.
Utafiti wa taulo: "watu kama wewe" hushinda "okoa sayari"
Noah Goldstein, Robert Cialdini na Vladas Griskevicius walijaribu kadi ambazo hoteli hutumia kuwaomba wageni watumie taulo tena (ulichapishwa 2008). Kadi iliyosema wageni wengi hutumia taulo zao tena ilileta kiwango cha matumizi tena cha 44.1%, ikilinganishwa na 35.1% kwa ujumbe wa kawaida wa mazingira. Kadi iliyowataja wageni wengi waliowahi kulala katika chumba hiki hiki ilifikia 49.3%, ikilinganishwa na 37.2% kwa ujumbe wa kawaida katika jaribio hilo. Kadiri kundi la marejeo linavyokuwa karibu, ndivyo athari inavyokuwa kubwa.
MusicLab: umaarufu huamua kipi kitakuwa maarufu
Katika utafiti uliochapishwa katika Science mwaka 2006, Matthew Salganik, Peter Dodds na Duncan Watts walijenga "soko la muziki" mtandaoni lenye nyimbo 48 zisizojulikana na washiriki 14,341. Baadhi waliona majina ya nyimbo tu; wengine waliona pia mara ngapi kila wimbo ulipakuliwa, ndani ya mojawapo ya "dunia" nane zilizotengana. Kuonyesha idadi ya upakuaji kulifanya mafanikio yasiwe na usawa zaidi na yawe magumu zaidi kutabirika. Ubora bado ulijalisha (nyimbo bora mara chache zilifanya vibaya na mbaya zaidi mara chache zilifanya vizuri), lakini matokeo mengine yoyote yaliwezekana.
Kura za kupendekeza: kura moja ya mapema hukua kama mpira wa theluji
Lev Muchnik, Sinan Aral na Sean Taylor walifanya jaribio la nasibu kwenye tovuti ya habari za kijamii na kulichapisha katika Science mwaka 2013. Maoni yaliyopewa kwa nasibu kura moja ya ziada ya kupendekeza yalipochapishwa yalikuwa na uwezekano mkubwa zaidi kwa 32% wa kupata tathmini chanya kutoka kwa msomaji aliyefuata, na alama zao za mwisho zilikuwa juu kwa wastani wa 25%. Kinyume chake, kura hasi za nasibu zilirekebishwa kwa kiasi kikubwa na watumiaji wengine. Tunafuata kundi zaidi kwenye ishara chanya kuliko hasi.
Tafiti kuu kwa muhtasari
| Utafiti | Mwaka | Ulichoonyesha |
|---|---|---|
| Asch, kupima mistari | 1951–1956 | Majibu yasiyo sahihi katika 36.8% ya majaribio muhimu mbele ya wengi waliokubaliana; mshirika mmoja alipunguza kufuata wengi hadi takriban robo |
| Milgram, Bickman na Berkowitz, kona ya mtaa | 1969 | Watu 15 wakiangalia juu: 86% ya wapita njia waliangalia, 40% walisimama |
| Goldstein, Cialdini na Griskevicius, taulo za hoteli | 2008 | Ujumbe wa "wageni wa chumba hiki": 49.3% ya matumizi tena dhidi ya 37.2% |
| Salganik, Dodds na Watts, MusicLab | 2006 | Upakuaji unaoonekana ulifanya nyimbo maarufu kuwa kubwa zaidi na zisizotabirika |
| Muchnik, Aral na Taylor, kura za kupendekeza | 2013 | Kura moja ya mapema iliongeza alama ya mwisho kwa wastani wa 25% |
Kwa nini "wengine wamenunua hii" hufanya kazi: mbinu tano
- Hupunguza kutokuwa na uhakika. Mgeni wa mara ya kwanza hawezi kujaribu bidhaa yako kabla ya kununua. Kujua kwamba wengine wamenunua ndiyo mbadala bora unaofuata. Huu ndio ushawishi wa taarifa.
- Hupunguza hatari inayohisiwa. Kama watu wengi walifanya chaguo lilelile na hakuna kilichoharibika, chaguo hilo linaonekana salama zaidi. Ndiyo maana uthibitisho wa kijamii ni muhimu zaidi wakati wa kulipa na kujisajili, ambapo hatari huhisiwa zaidi.
- Huonyesha kufanana. Utafiti wa taulo unaonyesha kwamba "watu kama wewe" au "watu walio katika hali yako" wana uzito zaidi kuliko umati wa jumla. Arifa kutoka mji au sekta ileile inashawishi zaidi kuliko namba isiyo na jina.
- Huweka kawaida. Unapoonyesha watu wengi hufanya nini, unamwambia mgeni kimyakimya kilicho cha kawaida. Machaguo ya kawaida yanahitaji sababu chache za kujitetea.
- Hujilimbikiza. MusicLab na jaribio la kura vinaonyesha kwamba ishara za mapema huvuta ishara zaidi. Maoni ya kwanza na usajili wa kwanza ni wa thamani kubwa kuliko unavyoonekana.
Uthibitisho wa kijamii unapoleta matokeo kinyume
Saikolojia hiyohiyo inaweza kukufanyia kazi kinyume. Katika utafiti uliofanyika katika Hifadhi ya Taifa ya Petrified Forest, Arizona, na kuchapishwa 2006, Cialdini na wenzake waligundua kwamba bango lililosisitiza kuwa "wageni wengi wa zamani wamechukua miti iliyogeuka mawe" lilisababisha wizi wa 7.92%, wakati bango lililoomba tu wageni wasichukue miti lilibaki 1.67%. Kusema kwamba tabia mbaya ni ya kawaida huifanya ionekane ya kawaida.
Utafiti wa 2007 wa Wesley Schultz na wenzake ulikuta mtego unaofanana. Kaya zilizoambiwa kwamba zinatumia nishati kidogo kuliko majirani ziliongeza matumizi kuelekea wastani, "athari ya bumerangi". Kuongeza uso wenye tabasamu (kukubali) kulizuia hilo. Mafunzo kwa tovuti yako:
- Usitangaze kile ambacho watu wengi hukosea ("80% ya wageni huondoka bila kununua"). Onyesha kile wengi hufanya kwa usahihi.
- Unganisha namba na ishara ya kukubali inapowezekana: maoni mafupi chanya kando ya kihesabu hufanya kazi vizuri kuliko kihesabu peke yake.
- Namba ndogo au za zamani zinaweza kuashiria kutopendwa. "Watu 2 walinunua hii mwezi uliopita" inaweza kudhuru zaidi kuliko kutoonyesha chochote.
- Uthibitisho wa kijamii bandia ni hatari ya kisheria, si ya kisaikolojia tu. Angalia takwimu za uthibitisho wa kijamii zetu kwa sheria za FTC ya Marekani na Uingereza kuhusu maoni bandia.
Jinsi ya kutumia saikolojia ya uthibitisho wa kijamii kwenye tovuti yako
- Weka ushahidi mahali ambapo kusita ni kukubwa zaidi: kurasa za bei, fomu za usajili, malipo na kurasa za bidhaa zenye machaguo mengi.
- Uwe mahususi na wa karibu: "Mbunifu kutoka Mombasa ameanza jaribio la bure sasa hivi" ni bora kuliko "Maelfu ya watumiaji walioridhika".
- Ishara chache za kuaminika, si makumi: data za Asch na utafiti wa kona ya mtaa zinaonyesha kwamba watu wachache wanaoonekana hufanya sehemu kubwa ya kazi.
- Pata ushahidi wa mapema haraka: kusanya maoni na shuhuda za kwanza mapema, kwa sababu ishara za mapema hukua kama mpira wa theluji.
- Onyesha kile wengi hufanya kwa usahihi na ongeza ishara ya kukubali (nyota, nukuu fupi) inapowezekana.
- Iwe kweli na ya karibuni: matukio halisi tu, yenye nyakati za kweli.
- Pima: linganisha ubadilishaji kabla na baada kwenye ukurasa mmoja kabla ya kutumia kwenye tovuti nzima.
Unahitaji mawazo? Tazama mifano 27 ya uthibitisho wa kijamii, mwongozo wetu wa popup za uthibitisho wa kijamii na mbinu hizi za FOMO zenye maadili.
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
Uthibitisho wa kijamii ni nini katika saikolojia?
Ni mwelekeo wa kuangalia wengine wanafanya nini ili kuamua kilicho sahihi, hasa tunapokuwa na shaka na watu hao wanapofanana nasi. Robert Cialdini aliufanya msamiati huu kuwa maarufu katika Influence (1984).
Kuna tofauti gani kati ya ushawishi wa kijamii wa taarifa na wa kawaida?
Ushawishi wa taarifa ni kuwafuata wengine kwa sababu unadhani wanajua zaidi. Ushawishi wa kawaida ni kuwafuata ili kuendana na kundi. Deutsch na Gerard walieleza tofauti hii mwaka 1955.
Je, kutumia uthibitisho wa kijamii ni udanganyifu?
Hapana, ikiwa ni wa kweli. Maoni halisi na shughuli halisi huwasaidia watu kuamua kwa taarifa bora. Vihesabu bandia na maoni ya kubuni ni udanganyifu, na ni kinyume cha sheria katika nchi nyingi.
Je, uthibitisho wa kijamii unafanya kazi kwa kila mtu?
Hapana. Katika majaribio ya Asch takriban robo ya washiriki hawakufuata wengi hata mara moja. Uthibitisho wa kijamii una nguvu zaidi kwa wageni wapya wanaosita na una nguvu ndogo zaidi kwa wataalamu wanaojiamini.
Ninawezaje kuongeza uthibitisho wa kijamii kwenye tovuti yangu bure?
Traffic Trance ni zana ya bure yenye mpango mmoja wa bure: arifa za shughuli za hivi karibuni, idadi ya wageni walio mtandaoni sasa, maoni yaliyoangaziwa na vihesabu, vinavyowekwa kwa mstari mmoja wa msimbo. Fungua akaunti yako ya bure na uzindue arifa yako ya kwanza kwa dakika chache.
Tumia saikolojia kwa vitendo
Miaka sabini ya utafiti inaelekeza upande mmoja: tunapokuwa na shaka tunaangalia wengine, na tunaangalia kwa makini zaidi watu wanaofanana nasi. Wape wageni wako ushahidi wa kweli, mahususi na wa karibuni wa kile ambacho wateja kama wao wanafanya, wakati ule ule wanaposita. Anza bure na Traffic Trance na uonyeshe uthibitisho wa kijamii halisi kwenye tovuti yako leo.
