本研究では、ソーシャルネットワークにおける共有行動をマルコフ決定過程(MDP)でモデル化し、共有効果を推定する新しい手法を提案した。
具体的には以下の通り:
ソーシャルネットワークにおける共有行動は、ユーザーが割り当てられたシステムバリアントに依存しつつ、他のユーザーの割り当てには依存しないという仮定の下で、MDPモデルを構築した。
この仮定の下で、共有効果の期待値を幾何級数の形で表現し、閉形解を導出した。
この閉形解を利用した新しい推定量「Differences-in-Geometrics」を提案し、既存手法と比較したところ、合成実験において大幅に優れた性能を示した。
本手法は、ソーシャルネットワークにおける共有効果を正確に推定できるため、プラットフォームの成長戦略を立てる上で重要な知見を提供すると考えられる。今後は、仮定の緩和など、さらなる発展が期待される。
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