来源：市场营销系
主 题：社交分发对用户生成内容的影响：数量与质量的两难
主讲人：丛子薇（乔治城大学麦克多诺商学院助理教授）
时 间：2024年6月5日（周三）上午10:00-11:30
地 点：明德商学楼1008室
语 言：英文
讲座摘要：
本文基于某大型在线问答社区平台上的准自然实验，探讨了推荐算法在塑造用户生成内容（UGC）的作用。该平台最初依赖基于内容的个性化推荐算法，根据用户订阅的话题标签推荐个性化内容。后来，平台转向了社交分发算法，即依托用户在平台上的社交网络，推荐其关注对象贡献或消费的内容。我们的分析表明，社交分发使用户感知的UGC质量提高了5%。但与此同时，UGC贡献数量大幅减少。在平台层面，答案贡献总量减少了18%；就每个问题而言，答案数量减少了45%，且首个答案的响应时间增加了555%。我们进一步探讨了这种数量与质量两难困境的原因。通过比较平台的社交网络和话题-订阅者网络在规模和用户同质性方面的差异，我们发现，话题-订阅者网络提供了更广泛的内容覆盖，社交网络则更有效地汇聚了具有相似兴趣的用户，从而增强了内容推荐的相关性和针对性。
主讲人简介：
丛子薇，乔治城大学麦克多诺商学院市场营销助理教授，博士毕业于香港科技大学市场学系。主要研究方向为内容经济，内容平台设计，推荐算法等。其论文曾在Journal of Marketing Research、《财贸经济》等国内外刊物上发表。她是2021年Vithala R. and Saroj V. Rao ISMS博士论文奖的获得者，2020年Shankar-Spiegel论文提案奖亚军，以及2020年美国统计协会（市场营销部门）最佳博士论文竞赛的入围者。她还担任知名期刊Marketing Science 和Management Science 的特约审稿人。
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