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2022-06-14
英文标题:
《Externalities in Knowledge Production: Evidence from a Randomized Field
  Experiment》
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作者:
Marit Hinnosaar, Toomas Hinnosaar, Michael Kummer, Olga Slivko
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  Are there positive or negative externalities in knowledge production? Do current contributions to knowledge production increase or decrease the future growth of knowledge? We use a randomized field experiment, which added relevant content to some pages in Wikipedia while leaving similar pages unchanged. We find that the addition of content has a negligible impact on the subsequent long-run growth of content. Our results have implications for information seeding and incentivizing contributions, implying that additional content does not generate sizable externalities by inspiring nor discouraging future contributions.
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中文摘要:
知识生产是否存在正外部性或负外部性?当前对知识生产的贡献是否会增加或减少未来的知识增长?我们使用了一个随机的现场实验,在维基百科的一些页面中添加了相关内容,同时保持类似页面不变。我们发现,内容的添加对随后内容的长期增长影响微乎其微。我们的结果对信息播种和激励贡献有一定的影响,这意味着额外的内容不会通过鼓励或阻止未来的贡献而产生巨大的外部效应。
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分类信息:

一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Computers and Society        计算机与社会
分类描述:Covers impact of computers on society, computer ethics, information technology and public policy, legal aspects of computing, computers and education. Roughly includes material in ACM Subject Classes K.0, K.2, K.3, K.4, K.5, and K.7.
涵盖计算机对社会的影响、计算机伦理、信息技术和公共政策、计算机的法律方面、计算机和教育。大致包括ACM学科类K.0、K.2、K.3、K.4、K.5和K.7中的材料。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Computer Science and Game Theory        计算机科学与博弈论
分类描述:Covers all theoretical and applied aspects at the intersection of computer science and game theory, including work in mechanism design, learning in games (which may overlap with Learning), foundations of agent modeling in games (which may overlap with Multiagent systems), coordination, specification and formal methods for non-cooperative computational environments. The area also deals with applications of game theory to areas such as electronic commerce.
涵盖计算机科学和博弈论交叉的所有理论和应用方面,包括机制设计的工作,游戏中的学习(可能与学习重叠),游戏中的agent建模的基础(可能与多agent系统重叠),非合作计算环境的协调、规范和形式化方法。该领域还涉及博弈论在电子商务等领域的应用。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-6-14 06:12:43
知识生产中的外部性:来自随机现场实验的证据*Marit Hinnosar+Toomas HinnosarMichael Kummer§Olga SlivkoP2019年3月6日摘要对在线内容平台的贡献会导致更多用户生成内容的反馈循环,还是会阻碍未来的贡献?为了评估这一点,我们使用了一个随机现场实验,在维基百科的一些页面中添加内容,同时保持类似页面不变。我们发现,添加内容对随后内容的长期增长影响微乎其微。我们的研究结果对信息播种和激励贡献有一定的影响,这意味着额外的内容不会产生巨大的外部效应,也不会通过鼓励或阻止未来的贡献。关键词:用户生成内容、知识积累、Wikipedia1简介知识是许多经济活动的关键输入,也是经济增长的驱动力(Romer,1990;Grossman and Helpman,1993;Jones,1995)。越来越多的知识以用户生成的内容的形式被创造出来:消费者反馈系统、讨论板、问答网站、开源软件、社交网络和在线信息*我们感谢Chris Forman、Willa Friedman、Shane Greenstein、David Hugh Jones、GiovanniMastrobuoni、Ignacio Monzon、Juan S.Morales、Abhishek Nagaraj、Stephan Seiler、Ananya Sen和Michael Zhang的宝贵意见。+Collegio Carlo Alberto和CEPR,marit。hinnosaar@gmail.com.Collegio Carlo Alberto,toomas@hinnosaar.net.§乔治亚理工学院和东安格利亚大学,迈克尔。kummer@econ.gatech.edu.P欧洲经济研究中心(ZEW),slivko@zew.de.repositories,例如维基百科。
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2022-6-14 06:12:46
在过去二十年中,了解用户生成内容贡献的驱动因素一直是经济学和管理学中的一个重要问题(Lerner和Tirole,2003)。在本文中,我们研究了用户生成的内容生产中是否存在正外部性或负外部性。理解和量化这种外部性既有政策意义,也有管理意义。如果内容生成对未来的内容生成具有正外部性,那么信息播种和付费贡献可能会在增加刺激增长方面获得较高的投资回报(Aaltonen和Seiler,2016)。另一方面,如果内容生成具有负外部性,那么这些政策可能会失效,不仅无效,而且会导致更糟糕的最终结果(Nagaraj,2017)。由于反射问题(Manski,1993),很难确定内容生成中的外部性。当用户的贡献激励其他用户贡献(正外部性)或阻止进一步贡献(负外部性)时,就会发生外部性。然而,他们的贡献之间的相关性并不一定证明是外在的。当用户因暴露于相同的外部冲击(如新闻文章或研究结果)而作出贡献时,可能会出现正相关。类似地,具有周期性更新的过程(例如选举或周期性更新的统计数据)可能会导致非因果负相关。要确定因果影响,对内容增长和贡献的冲击必须是独立的。如果没有实验提供的随机性,这一假设不太可能得到满足。我们使用维基百科中的随机现场实验来估计额外内容对后续贡献的因果影响。随机化确保内容的添加对于未来的内容生成来说是外生的。
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2022-6-14 06:12:49
正如分析社会互动的文献(包括Manski(1993)和Aaltonen and Seiler(2016))所指出的那样,随机实验是明确确定此类事件因果关系的最佳方法。我们的数据中的外源性变化是由2014年进行的随机现场实验产生的。实验将相关内容添加到randomlychosen维基百科页面,同时保持类似页面不变。治疗组每一页增加两段(约2000个字符)和一张图片。这些页面是关于西班牙中型城市的,使用不同语言版本的维基百科。Nagaraj(2017)描述了Wikipedia(从美国人口普查局数据中播种30000多个美国城市的文章)、OpenStreetMap(美国人口普查地图)和Reddit(虚假用户帐户)是如何使用这些政策的。Hinnosar、Hinnosar、Kummer和Slivko(2017)对实验进行了全面描述,他们研究了这种治疗对现实世界结果的影响。我们使用维基百科编辑历史数据集,其中包括治疗组和对照组中所有版本的维基百科页面。我们的数据集和实验设置允许我们分析短期和长期影响,实验结束后最多四年。我们感兴趣的主要变量是内容制作页面长度的结果。为了研究对内容质量的影响,我们还分析了编辑活动的各种其他度量,包括唯一编辑的数量、编辑的数量以及添加和删除的内容的数量。我们的主要发现是,额外内容对后续长期增长的影响微乎其微。四年后,通过增加约2000个字符的内容而得到改进的页面,其长度仍大致相同。
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2022-6-14 06:12:52
然而,我们确实发现一些证据表明,在短期内,编辑活动有所增加。在实验后的头两年,这种治疗增加了编辑已处理页面的维基百科用户数量,并增加了编辑数量。用户和编辑数量的增加是短暂的;实验后第三年和第四年没有影响。此外,这些用户添加的内容量很小,他们的编辑大多被限制为直接修改通过处理添加的文本。我们的发现对于一组替代规范来说是可靠的,包括替代协变量以及横截面和面板数据框架。实验变化可以将我们的发现解释为因果效应。这些发现具有明确的政策和管理含义,在信息播种方面的投资和额外的内容贡献对增长的累积影响微乎其微。因此,信息播种和激励贡献是一个直接成本效益分析的问题:只有当创建内容的成本低于新内容的价值时,它们才会付出代价。通过外部性产生的额外成本或收益,阻碍或激励未来的贡献,可以忽略不计。我们的论文有助于研究用户生成内容生产中的外部性的文献。最接近我们工作的是Aaltonen和Seiler(2016)以及Nagaraj(2017)。Aaltonen和Seiler(2016)使用了维基百科的详细观测数据。Nagaraj(2017)在OpenStreetMap上进行了一项自然实验,OpenStreetMap是一个维基百科式的数字地图制作社区,由于准随机的原因,它在一些地区比其他地区的种子信息更好。这两篇论文得出了相互矛盾的结论,值得对此问题进行进一步调查。
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2022-6-14 06:12:55
我们的论文是第一篇使用随机现场实验研究这个问题的论文,该实验可以对潜在的外部性进行因果识别。一般来说,本文属于分析用户生成内容贡献的驱动因素的文献。先前相关文献中涉及的主题其他关于维基百科的研究分析了维基百科内容中的偏见(Greenstein和Zhu,2012,包括个人利益的作用(Shah,2006),群体规模(Zhang和Zhu,2011),网络(Fershtman和Gandal,2011;Ransbotham,Kane和Lurie,2012),溢出(Kummer,2014),象征性奖项(Gallus,2017),绩效反馈(Huang、Burtch、Gu、Hong、Liang、Wang、Fu和Yang,2018),货币奖励与社会动机(Sun、Dong和McIntyre,2017),贡献者多样性(Ren、Chen和Riedl,2015),以及经济状况,如失业(Kummer、Slivko和Zhang,2015)和移民(Slivko,2018)。与我们的工作更密切相关的是凯恩和兰斯博坦(2016),他们研究了贡献和内容消费之间的关系。他们使用Wikipedia的一个大型观测数据集记录了更多的内容会增加贡献,但影响会随着时间的推移而减少。本文通过使用随机现场实验中的变量来衡量额外内容对未来内容生成的影响,扩展了文献。它证实了凯恩和兰斯博坦(2016)的结论,即影响随着时间的推移而减少,此外,它还发现长期影响可以忽略不计。本文的结构如下。在下一节中,我们将描述实验。第3节描述了数据。第4节描述了实证策略,并展示了处理对后续页面长度和编辑活动影响的结果:编辑人数、编辑人数和编辑量。
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