A kérdéskörrel foglalkozó tanulmányok egy csoportja a bizalom másolás kialakulásában játszott központi szerepét hangsúlyozza. Ezek a munkák azzal a feltételezéssel élnek, hogy a bizalom a vezető befektetők által küldött jelzésekből épül fel. A bizalom és ezáltal a másolás tehát akkor valósul meg, ha a vezető befektetők által küldött jelzések a megbízhatóságot, hitelességet reflektálják. A közösségi kereskedéshez kapcsolódó tanulmányok másolókban kialakuló bizalmat magyarázó modelljei a megbízhatósági jelzések duális felosztását vették alapul. Ezen megközelítés szerint a megbízhatóságot sugalló és bizalmat kialakító, vezető befektető által küldött jelzések két csoportra oszthatók: kognitív-alapú, illetve érzelmi-alapú jelzések. Előbbi jelzések a vezető befektető területspecifikus feladatokhoz kapcsolódó kompetenciáiról nyújtanak információt, míg utóbbiak azt jelzik, hogy a vezető befektető és a másoló befektető által osztott értékek mennyire egyeznek, valamint azt, hogy a vezető befektető mennyire tekinthető öncélúnak (Wohlgemuth és szerzőtársai, 2016). A közösségi kereskedés esetében a kognitív alapú jelzések olyan, a profitábilis befektetési döntéseket reflektáló változókra vonatkozhatnak, mint például adott periódus alatt elért hozam, a profitábilis ügyletek aránya, vagy a vezető befektető által egy ügyleten elért legnagyobb hozam. Pelster és Breitmayer (2019) úgy találták, hogy a másolási döntés kialakulását a vezető befektető múltbeli teljesítménye határozza meg. Az érzelmi alapú jelzések a közösségi hálózattal történő interakciók gyakoriságát, a teljes név, illetve az arckép felfedését jelenthetik. Kromidha és Li (2019) szintén a jelzéselmélet duális felosztását alapul véve arra a következtetésre jutottak, hogy a vezető befektetők nem teljesítményalapú referenciái, mint például a karrier, a platformtagság ideje, a tapasztalat vagy a popularitás fontosabb jelzéseknek bizonyulnak a másolási döntések meghozatalában, mint a teljesítmény vagy a kockázati jelzések. Ez arra enged következtetni, hogy a másolási döntéshozatalra hatással lehetnek olyan tényezők is, melyek nem a vizsgált vezető befektető teljesítményéről nyújtanak információt.

Ennél a pontnál fontos megemlíteni azokat a tanulmányokat is, melyek a társadalmi jutalmazási rendszerek mechanizmusait vizsgálják. Pan és szerzőtársai (2012) például egy közösségi kereskedési platform 300, legtöbb másolóval rendelkező befektetőjét vizsgálták A szerzők a másolók számának hatványeloszlásából arra következtetettek, hogy a másolási döntés során a másoló befektetőkre hatással lehet az az információ, hogy egy adott vezető befektető aktuálisan milyen számú másolóval rendelkezik. Amman és Schaub (2016) azt találták, hogy a kiemelkedő múltbeli teljesítmény következtében gyakrabban megjelenő pozitív kommunikáció a vezető brókerről jelentősen befolyásolja a vezető befektetőkre bízott pénzügyi alapok mennyiségét. Más területeken számos tanulmány arra a következtetésre jutott, hogy azokban a rendszerekben, ahol a döntéshozók a rendszer más tagjait figyelmükkel, pénzügyi hozzájárulásukkal vagy értékelésükkel jutalmazzák, a társadalmi befolyás jelentős szereppel bír. Ahogy Van de Rijt és szerzőtársai (2014) rámutattak, azok az egyének, akiket a közösség nagyobb mértékben jutalmazott, a korábban elért teljesítménytől függetlenül, nagyobb valószínűséggel hívják fel magukra az új döntéshozók figyelmét.

Mivel eddig egyetlen tanulmány sem vizsgálta, hogy a különböző típusú jelzések hogyan viszonyulnak egymáshoz, és együttesen hogyan határozzák meg mások másolási hajlandóságát a közösségi befektetési platformokon, Erdős és munkatársai kidolgoztak erre vonatkozóan egy kísérletet, melyet a következő fejezetben bemutatunk (Erdős és szerzőtársai, 2022).

Tekintve, hogy a közösségi kereskedés is egy olyan jutalmazási rendszernek tekinthető, ahol a másoló befektetők figyelmükkel, bizalmukkal és pénzügyi hozzájárulásukkal jutalmazzák a vezető befektetőket, Erdős és szerzőtársai (2022) azt feltételezték, hogy a társadalmi befolyásnak jelentős szerepe van a közösségi kereskedés másolási döntéseinek kialakulásában. A szerzők úgy vélték, hogy a kognitív, és érzelmi alapú jelzések mellett is fennmarad egy bizonyos mértékű bizonytalanság a döntéshozatal során, melynek csökkentése a legtöbb befektető esetében igényként jelentkezik, és a bizonytalanság redukálása érdekében a másolók a vezető befektető által küldött jelzések mellett a közösségi kereskedési hálózat más tagjai által küldött jelzéseket is figyelembe veszik. Így az említett tanulmányban a közösségi kereskedés másolási döntéseit magyarázó jelzéselmélet duális felosztáson alapuló megközelítését a szerzők a közösségi jelzésekkel egészítették ki. Erdős és szerzőtársai (2022) kísérleti úton ezért azt vizsgálták, hogy a közösségi kereskedési hálózat más másoló befektetőitől származó jelzései fontos szerepet játszanak-e a másolási döntések kialakulásában, és a bizalom akkor a legerősebb-e, valamint a másolás abban az esetben jön-e létre a legnagyobb valószínűséggel, ha mindhárom jelzéscsoport jelen van, és pozitív jelzést nyújtanak (21. ábra).

Minden döntési helyzetben (K1–K10) a válaszadók azonos összeget fektettek valamelyik alternatívába. Fontos azonban megjegyezni, hogy a vizsgálat nem ösztönzött kísérlet keretében került végrehajtásra, a befektetett összeg feltüntetése mindössze a befektetett összegek kondíciók közötti hipotetikus különbözőségét volt hivatott kiküszöbölni.

Előszőr tehát Erdős és munkatársai azt vizsgálták, hogy az LT A és LT B vezető befektetőt választók aránya szignifikánsan különbözik-e a hipotetikus 50 százaléktól a K3–K6 kondíciók esetében. Ezzel azt tesztelték, hogy a közösségi jelzések hasznos információknak tekinthetők-e az érzelmi alapú és a kognitív alapú jelzések mellett, továbbá azt, hogy a válaszadók nagyobb valószínűséggel választanak-e pozitív közösségi jelzéssel rendelkező vezető befektetőt, ha az érzelmi alapú és kognitív alapú jelzések azonosak a két opció (LT A és LT B) esetében. A K3–K6 kondíciók esetében a pozitív közösségi jelzéssel rendelkező vezető befektetőket a válaszadók legalább 60,9–70,8 százalékban és legfeljebb 78,2–89,9 százalékban választották. Az eredmények tehát a pozitív közösségi jelzéssel rendelkező alternatívák iránt mutatkozó preferenciára engednek következtetni.

A K7–K10 kondíciók esetében Erdős és munkatársai azt kívánták, hogy az érzelmi-, és kognitív-alapú jelzéseket pozitív vagy negatív közösségi jelzésekkel kiegészítve módosulnak-e a válaszadók másolási döntései. Az eredmények azt mutatják, hogy az érzelmi-, és kognitív-jelzések minden lehetséges kombinációja esetén (PN, NP, PP és NN) szignifikánsan több résztvevő választotta az addicionálisan pozitív közösségi jelzéssel rendelkező vezető befektetőt, szemben a hiányos közösségi jelzéssel rendelkező vezető befektetővel (K7, K8, K9 és K10). Az eredmények szerint, a pozitív addicionális közösségi jelzéssel rendelkező alternatívák iránt mutatkozó preferencia legalább 66,4–82,8 százalék és legfeljebb 82,7–94,6 százalék választási arányt jelent.

Erdős és szerzőtársai (2022) eredményei tehát következetesen a közösségi jelzések fontosságára, azok döntésbefolyásoló szerepére, valamint a pozitív közösségi jelzések irányába mutatkozó preferenciákra utalnak. Az eredmények így összhangban állnak a társadalmi befolyás és utánzó magatartás irodalmával (pl. Kromidha és Li, 2019; Pan és szerzőtársai, 2012), de kiegészítik azt a közösség által küldött jelzések online befektetési környezetben érvényesülő döntésbefolyásoló szerepének szisztematikus vizsgálatával.

E tanulmány fő elméleti következtetése, hogy a másolási döntések jelzéselméleten alapuló elméleti modelljeit fontos kiegészíteni a közösség által küldött jelzések csoportjával, azaz a közösségi jelzésekkel is. Ezenfelül Erdős és szerzőtársai (2022) a közösségi platformok és felhasználóik számára is hasznos eredményekkel szolgálnak. A tanulmány megállapításai segíthetnek a felhasználóknak tudatosan azonosítani azokat a jelzéseket, melyek hatással vannak döntéseikre. A különböző jelzések értékeinek figyelembevételével a másoló befektetők körültekintőbben járhatnak el, amikor vezető befektetőt választanak másolásra vagy amikor döntenek az önálló befektetési stratégia és másoló magatartás között. A platformok fejlesztőinek pedig mindhárom információs jelzéstípus esetén olyan elemek megadására kellene törekedniük, amely maximalizálja a potenciális másolók befektetési hozamait.

A tanulmánynak természetesen vannak korlátait is. A kísérletben például a résztvevők nem részesültek ösztönzésben. Érdekes lenne a vizsgálatot elvégezni olyan kísérleti környezetben is, ahol a résztvevők anyagi motivációban részesülnek. Emellett a tanulmány nem vizsgálta a jelzéscsoportokon belüli információk relatív súlyát a döntéshozatalban. Jövőbeni kutatások tárgyát képezheti annak vizsgálata, hogy vajon bizonyos közösségi jelzésekhez kapcsolódó információk fontosabbak-e, mint más információs elemek. A különböző kondíciók esetében megfigyelhető döntési idők vizsgálata is értékes információt nyújthat. Végül a vizsgálat kiterjedtebb mintán történő elvégzése is hasznos lehet az eredmények általánosíthatóságához.