亚马逊、TripAdvisor 和 Yelp 等网站长期以来依赖顾客对书籍、酒店和餐厅进行评分。这种所谓的众包策略背后的理念认为，最真实、最准确的评价将来自汇集大量且多样化人群的意见。然而，仔细观察就会发现，大众的智慧可能既不明智，也未必是由大众创造的。它的判断充其量是不准确的，最坏的情况是欺诈性的。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院运营和系统管理教授埃里克·K·克莱蒙斯认为，在线排名系统存在许多固有的偏见。第一个偏见具有欺骗性，而且显而易见：对购买商品进行评分的人已经购买了商品。因此，他们倾向于喜欢该产品。“我碰巧喜欢拉里·尼文的小说，”克莱蒙斯说。“所以每当拉里·尼文有新小说出版时，我都会买。其他粉丝也会这样做，因此最初的评价非常高——五星。” 高评分吸引了那些原本不会考虑科幻小说的人。如果他们讨厌它，他们的怨恨可能会导致过度纠正，从而出现大量一星评价。
这种负面情绪暴露了另一种更具危害性的偏见：人们往往不会评价他们认为仅仅是令人满意的东西。他们会宣扬自己喜欢的东西，并贬低自己讨厌的东西。这些感觉导致同一产品出现大量一星和五星评价。
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对一些据称具有两极分化效应的产品进行的受控线下调查显示，个人的真实意见符合钟形曲线——评分集中在三或四星左右，二星评分较少，几乎没有一星和五星评分。自我选择的在线投票创造了一种人为的判断差距；就像现代政治一样，似乎只有光谱两端最响亮的声音才能被听到。
这种自我选择过程以其他方式表现出来。在 2009 年对亚马逊上超过 20,000 件商品的调查中，葡萄牙马德拉大学的计算机科学家瓦西里斯·科斯塔科斯发现，只有一小部分用户贡献了绝大多数的评论。这些超级评论员——通常会获得“顶级评论员”徽章并相互排名以鼓励他们参与——每人贡献数千条评论，最终淹没了更典型用户的声音（95% 的亚马逊评论员评价过的产品少于八件）。“没有什么可以表明这些人擅长他们所做的事情，”科斯塔科斯说。“他们只是做得很多。” 看似明智的大众实际上是热情分子的寡头统治。
然而，超级评论员的存在有一个无可辩驳的优势：他们很少是托。蓄意操纵评论网站的人直接参与产品——例如书籍的作者——是在线评分社区最古老、最难解决的问题之一。
一些网站尝试使用自动过滤器删除可疑帖子，这些过滤器搜索非常正面或负面的语言，尤其是在评论来自履历简短的人时。但是，这种缺乏透明度可能会滋生不信任——甚至更糟。
考虑一下本地商家评论网站 Yelp 的案例，该网站会过滤掉可疑评论。其首席执行官兼联合创始人杰里米·斯托佩尔曼为这种做法辩护，理由是商家业主刊登分类广告，提供付费以获得正面评价。然而，一些企业怀疑有更险恶的力量在作祟。今年早些时候，一个由本地企业主组成的联盟起诉了 Yelp，指控该公司运营的实际上是一种数字勒索骗局。该诉讼声称，Yelp 的销售代表会打电话给企业并提出一个简单的提议：在我们这里做广告，我们就会让负面评论消失。
该公司极力否认这些指控，并声称任何删除都是自动的且是巧合。尽管如此，Yelp 仍然拒绝透露其过滤器的运作方式，以免不择手段的用户利用这些信息来玩弄系统。这种缺乏透明度导致人们认为该公司本身可能正在操纵竞争环境。
然而，该系统并非无法修复。克莱蒙斯指出了 RateBeer.com，该网站已吸引了约 3,000 名成员，他们每人至少评价了 100 种啤酒；几乎所有不太知名的啤酒都被评价了数百甚至数千次。海量数据集几乎可以防止操纵，并且该网站热情的用户倾向于评价他们尝试的所有啤酒——而不仅仅是他们喜欢或讨厌的啤酒。
当然，评价 1,000 种啤酒比评价相同数量的餐厅或酒店房间更容易（也更便宜）。在其他网站积累相同数量的优质数据之前，一句古老的格言可能是消费者最好的建议：买者自慎。