ラーメンなどなど美味しい店を探すとき。

友「どっか美味しい店とかない？」
俺「思いつかないなぁ。ネットで調べれば？」
友「う〜ん、ネットで評価高いとこ行ったけど微妙だったんだよねぇ。」

そんな会話を今日したんで、
ネットで探すときに基本となる
2パターンの探索法を
なんとなく書いてみる。
わかる人にはわかる言い方をすれば、
「はてブにおけるホッテントリとお気に入り」と
考え方は同じ。

レビューサイトのランクを見る

集合知だか衆愚だかわからんが、
みんなが高い評価をしてるなら、
万人受けでアベレージは高そう。
でも例えば豚骨と魚介がランク上位に多いラーメンなんかでは、
「豚骨と魚介は無理」なんて人は
ランク上位でも合わない可能性がある。

おそらく、普通の人が「ネットで調べた」という場合は
こちらの手段で探したケースが多いと思われる。

自分と似た味覚の人を探す

最近の投稿型レビューサイトは、
店ではなく評価主で辿れる場合が多い。
だから、自分の好きな店の評価一覧を出して、
それを高評価している人の他店へのレビューを
見るという手段もある。
こちらの場合、うまく自分と近い味覚の人を見つけられれば、
あとは「自分が美味しいと感じる可能性の高い店」を
芋づる式に見つけられる。

最近はレビューをすることに対するハードルが下がっているので、
それだけレビュワーも多い。
だから自分と近い味覚の人を見つけやすくなってきている。

比較

前者は探すのにかかるコストが低い。
またレビューサイトには必ずといって良いほどランクのページがある。
しかし自分の味覚が万人とずれている場合は、
ハズレを引く可能性がある。

後者は探すのにかかるコストが高い。
また自分と近い味覚の人が見つからない可能性もある。
しかし見つけられればハズレを引く可能性は低い。

それぞれのメリットデメリットを把握して使い分けるのが肝要。
(それ以前に手段は1つではないことを知ることが重要。)

→逆に言えば、投稿レビューサービス提供側は、
　いかに後者の手段を取りやすくするか、
　自分と近いレビュワーを探し出しやすくするか、
　そのあたりを工夫すると差別化できそう。
　例えばレビュワーを点数のつけ方の傾向から
　複数のカテゴリーに分類してみるとか(因子分析とか？)。
　自分の好きな店を3,4つ選ぶと、
　味覚の近い人をリストアップしてくれるとか。