在過去文獻裡對於從眾行為之解釋大致可分為兩類，一類假設投資人為理性投資人，其從眾行為來自於基本面訊息的驅動，投資者面對相似的資訊，做出類似之決策，使市場價格快速調整，證券市場更有效率，如Froot, Scharfstein, and Stein (1992) 及 Hirshleifer, Hirshleifer, and Titman (1994)；另一類則假設投資人為非理性，從眾行為來自市場雜訊，投資人會忽略本身所擁有的訊息，反而透過觀察他人行為做決策，使市場價格不穩定，如Bikhchandani, Hirshleifer ,and Welch (1992) 及Banerjee (1992)。理性與非理性因素皆可能產生從眾行為，然過去實證文獻多是參考 Christie and Huang (1995) 和Chang, Cheng, and Khorana (2000) 的方法，以報酬橫斷面標準差 (cross-sectional standard deviation，CSSD) 以及報酬橫斷面絕對差 (cross-sectional absolute deviation，CSAD) 來檢驗是否有從眾行為的存在。
針對不同類型投資人的從眾行為，大部分實證皆發現機構投資人在共同基金中更有從眾行為，如Lakonishok, Shleifer, and Vishny (1992) 發現在小公司間的基金經理人有更多的從眾行為。Wermers (1999) 發現成長型的基金的從眾行為尤為明顯。而Barber et al(2009) 依投資人委託單大小區分散戶，發現散戶也具從眾行為。Goodfellow, Bohl, and Gebka (2009) 則發現散戶只有在空頭時期有從眾行為。此外，Zouaoui, Nouyrigat, and Beer (2011) 發現投資人情緒越高會提高隔年股市危機機率，且在高群聚行為、高過度反應與低機構投資人的國家更有顯著影響。
從上述文獻可以得知，從眾一般認為是來自於「不知道原因所以跟著做」的非理性行為，然而研究指出基於訊息所做出的反應也可稱為從眾行為。鑑於此，除散戶有從眾行為外，機構法人同樣也有從眾行為。從眾行為究竟可以使價格快速反應，或者只是單純增加危機的出現則需要依照市場時空背景與投資人結構所決定。
本文內容參考自2017年科技部計畫 - 大數據、文字探勘與網絡分析之情緒指標機器學習與資料視覺化平台
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