论文:      Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market

发表期刊:Science 2006

作者:       Matthew J. Salganik, Peter Sheridan Dodds, Duncan J. Watts

单位:     Columbia University

原文链接:http://science.sciencemag.org/content/311/5762/854/tab-pdf

前言: 最近论文涉及在商品的销售中,群体行为对个体购买选择的影响这一研究问题。这篇利用在线音乐下载数据,分析群体行为(herding behavior or information cascade)对音乐下载量的影响,发表在Science 2006 期刊上,文章有些老,分析也非常简单,但是分析角度比较巧妙,快速总结了下,与大家分享。

一、写作动机

我们在网购一件商品时,往往认为购买的人越多,即该商品越受欢迎,其质量越可靠。这种现象就是群体行为(herding behavior),也叫做信息级联(information cascade). 简单来讲,就是个体的决策受到群体选择的影响。 研究群体行为,在市场研究领域:品牌推广,市场营销; 在社会学领域: 股市走向,信息决策等都有重要的意义。这篇论文利用在线音乐下载数据,用三组对比实验,探究了群体对音乐的评价(下载量)对个体音乐下载的影响。

具体概念见下链接:

herding behavior: https://en.wikipedia.org/wiki/Herd_behavior

information cascade:  https://en.wikipedia.org/wiki/Information_cascade

两者联系:https://blogs.cornell.edu/info2040/2011/11/15/information-cascade-or-herd-behavior/

二、实验设置和分析

1. 三组对比实验: (1)indepent: 自然选择喜欢的歌曲下载;(2)Exp1: 歌曲保留历史下载量的信息,但歌曲顺序随机打乱; (3) Exp2: 歌曲保留历史下载量信息,歌曲顺序按照下载量递减排序。

2. 用户分组: 为了实验的可靠性,将用户分为八个组,每个组完全隔离单独实验

3. 分析指标:

(1) 不对等性(Inequality): 用基尼系数(Gini coefficient)分别计算Exp1 和Exp2 与 indepent组, 歌曲下载的差异平均值,差异越大,群体行为(即歌曲历史下载量)影响越大。

基尼系数(0-1之间,用来评价分配的差异程度)详细: http://baike.baidu.com/item/%E5%9F%BA%E5%B0%BC%E7%B3%BB%E6%95%B0

实验结果如下,结论: Exp2 中不对等性更为明显, 群体行为会影响个体对商品的选择。群体行为越明显,影响越大。

(2)不可预测性(Unpredictability): 分别计算在八个独立的实验组中,每两个实验组之间,每首歌曲的下载量的差异。差异越大,不可预测性越大。

实验结论: Exp2 中差异更大,不可预测性更高,群体行为对个体行为的影响存在差异。

(3)商品质量和销量的关系: 用indepent 组的下载量(排名)表示音乐质量,Exp1 和 Exp2 中的下载量 (排名)表示音乐的销量,探究在群体行为影响下,音乐质量和销量之间的关系。

实验结果:用下载量评价时,质量好的音乐销量不会太差,而质量差的音乐也不会太好(即最好的和最差的音乐受群体行为影响不大),其他中等音乐则受群体行为影响较大; 在用音乐排名评价时,表现质量和销量出无关联性。

 

三、总结和思考

这篇文章分析非常简单,探究的问题也比较大,没有深入,但是角度比较巧妙。说明,群体行为会对个体决策有影响。是一篇高引用论文。

Daily paper -Science 2006: Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market (探究群体行为对商品销量的影响)的更多相关文章

  1. Flipping Bits in Memory Without Accessing Them: An Experimental Study of DRAM Disturbance Errors

    目录 . Rowhammer Introduction . Rowhammer Principle . Track And Fix 1.  rowhammer introduction 今天的DRAM ...

  2. (zhuan) Paper Collection of Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)

    this blog from: https://github.com/LantaoYu/MARL-Papers Paper Collection of Multi-Agent Reinforcemen ...

  3. tpo-09 C1 Advice on a term paper's topic

    第 1 段 1.Listen to a conversation between a student and her professor. 请听一段一名学生和教授讨论的对话. 第 2 段 1.Befo ...

  4. Recommender Systems中Yehuda Koren 和 Ma Hao的paper

    以前读了Yehuda Koren和Ma Hao的论文,感觉非常不错,这里分享一下.如果想着具体了解他们近期发的论文,可以去DBLP去看看. Yehuda Koren也是Netflix Prize的冠军 ...

  5. weekly paper read

    week9: 查找论文的情况 1.*(reference) title:Improving Performance and Capacity of Flash Storage Devices by E ...

  6. 【Mac进销存管理软件】Daily Sales Pro Mac

        [简介] Daily Sales Mac版是Mac平台上的一款进销存软件,库存管理系统.Daily Sales Mac版是一款易于使用的进出库存管理软件,让您及时了解库存状况.销售收入.采购成 ...

  7. Networked Graphics: Building Networked Games and Virtual Environments (Anthony Steed / Manuel Fradinho Oliveira 著)

    PART I GROUNDWORK CHAPTER 1 Introduction CHAPTER 2 One on One (101) CHAPTER 3 Overview of the Intern ...

  8. 基音检测算法的性能:Performance Evaluation of Pitch Detection Algorithms

    http://access.feld.cvut.cz/view.php?cisloclanku=2009060001 Vydáno dne 02. 06. 2009 (15123 přečtení) ...

  9. 论文翻译:2020_DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement

    论文地址:DCCRN:用于相位感知语音增强的深度复杂卷积循环网络 论文代码:https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolutio ...

随机推荐

  1. Qt 学习之路 2(67):访问网络(3)

    Qt 学习之路 2(67):访问网络(3) 豆子 2013年11月5日 Qt 学习之路 2 16条评论 上一章我们了解了如何使用我们设计的NetWorker类实现我们所需要的网络操作.本章我们将继续完 ...

  2. angularjs中向html页面添加内容节点元素代码段的两种方法

    第一种方式:原生JS向html页面添加内容节点元素代码段: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=" ...

  3. flask简单了解

    Flask简介: Flask是一个Python编写的Web 微框架,让我们可以使用Python语言快速实现一个网站或Web服务,在介绍Flask之前首先来聊下它和Django的联系以及区别,djang ...

  4. 数据结构5.4_m元多项式的表示

    三元多项式表示如下: P(x,y,z) = x10y3z2 + 2x6y3z2 + 3x5y2z2 + x4y4z + 6x3y4z + 2yz + 15 然后对式子进行变形: P(x,y,z)=(( ...

  5. 【算法笔记】B1015 德才论

    1015 德才论 (25 分) 宋代史学家司马光在<资治通鉴>中有一段著名的“德才论”:“是故才德全尽谓之圣人,才德兼亡谓之愚人,德胜才谓之君子,才胜德谓之小人.凡取人之术,苟不得圣人,君 ...

  6. 非阻塞模式ServerSocketChannel 聊天室服务器端

    import java.io.IOException; import java.net.InetSocketAddress; import java.nio.ByteBuffer; import ja ...

  7. Luogu P1273 有线电视网 树形DP

    又重构了一下...当然当初的题一看就看懂了QAQ 设f[i][j]表示以i为根的子树,有j个客户的最大收益 方程:f[u][j+k]=max(f[u][j+k],f[u][j]+f[v][k]-w(u ...

  8. Echarts图表横坐标显示不全

    xAxis: { "axisLabel":{ //加上这个强制显示 interval: 0 }, type: 'category', data: self[theDataKey]. ...

  9. Apache Shiro(三)-登录认证和权限管理MD5加密

    md5 加密 在前面的例子里,用户密码是明文的,这样是有巨大风险的,一旦泄露,就不好了.所以,通常都会采用非对称加密,什么是非对称呢?就是不可逆的,而 md5 就是这样一个算法.如代码所示 123 用 ...

  10. openssl-devel和openssl 是什么具体关系

    [转自] https://zhidao.baidu.com/question/919579491101051499.html Redhat在封装openssl的时候,把openssl分成了几个部分,执 ...