[论文解读] Social network markets: the influence of network structure when consumers face decisions over many similar choices

Paul Ormerod, Bassel Tarbush+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 5, 2012

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 47被引用 4

一句话总结

本文表明，在社交网络市场中——消费者在众多相似选择中进行抉择——仅靠网络结构本身即可产生赢家通吃的结果，即使没有任何选项在客观上更优。通过演化模型，研究发现层级化网络结构会加速主导选择的出现并缩短其生命周期，而较不层级化的网络则表现出更缓慢、更分散的采纳过程。

ABSTRACT

In social network markets, the act of consumer choice in these industries is governed not just by the set of incentives described by conventional consumer demand theory, but by the choices of others in which an individual's payoff is an explicit function of the actions of others. We observe two key empirical features of outcomes in social networked markets. First, a highly right-skewed, non-Gaussian distribution of the number of times competing alternatives are selected at a point in time. Second, there is turnover in the rankings of popularity over time. We show here that such outcomes can arise either when there is no alternative which exhibits inherent superiority in its attributes, or when agents find it very difficult to discern any differences in quality amongst the alternatives which are available so that it is as if no superiority exists. These features appear to obtain, as a reasonable approximation, in many social network markets. We examine the impact of network structure on both the rank-size distribution of choices at a point in time, and on the life spans of the most popular choices. We show that a key influence on outcomes is the extent to which the network follows a hierarchical structure. It is the social network properties of the markets, the meso-level structure, which determine outcomes rather than the objective attributes of the products.

研究动机与目标

• 探究网络结构如何影响在客观上无法区分的替代品市场中选择的分布。
• 解释社交网络市场中右偏的排名-规模分布及流行度排名更替的实证典型事实。
• 确定中观层面的网络结构是否主导宏观市场结果，而非产品属性。
• 评估网络拓扑对流行选择采纳速度与规模的影响，且独立于客观质量差异。

提出的方法

• 采用演化模型模拟不同网络拓扑（包括方形晶格、完全连通网络、元漏斗网络和超级明星网络）中的个体选择动态。
• 个体基于社会影响做出选择，收益取决于选择同一选项的其他人数，从而模拟外部性。
• 模型假设所有替代品在客观上无优劣之分，选择完全由网络结构和模仿行为驱动。
• 模拟跟踪每周期的活跃选择数量及不同网络类型下选择的排名-规模分布。
• 关键指标包括每周期的平均活跃选择数以及最受欢迎选项的生命周期。
• 通过度数偏度和层级性量化网络结构，其中层级化网络具有少数高度连接节点和大量连接较少的节点。

实验结果

研究问题

• RQ1 在网络结构影响下，当所有替代品均无客观优势时，主导选择的出现机制如何？
• RQ2 为何社交网络市场即使所有替代品质量完全相同，仍表现出右偏且非高斯的排名-规模分布？
• RQ3 网络层级性在决定流行选择采纳速度与规模方面发挥何种作用？
• RQ4 最受欢迎选项的生命周期在不同网络拓扑中如何变化？
• RQ5 中观层面的网络属性——而非个体属性——在多大程度上决定了宏观市场结果？

主要发现

• 在无客观优势的前提下，层级化网络产生更陡峭的排名-规模分布，趋近于赢家通吃结果。
• 超级明星网络结构在μ=0.05时，每周期平均活跃曲线数最高（8.33），表明采纳速度更快、范围更广。
• 在更层级化的网络中，如超级明星网络，最受欢迎选项的生命周期更短，尽管其崛起迅速。
• 尽管完全连通网络的平均度较高，但由于大量活跃选择带来的“噪声”增加，其传播速度更慢、范围更小。
• 具有高度度数偏度的网络——即少数高度连接的中心节点与大量外围节点——能促进主导选择的更快、更大规模采纳。
• 结果证实，中观层面的网络结构而非个体属性或度数方差，是宏观市场模式（如偏度与更替）的主要驱动因素。