論文の概要: Influencer Cartels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10231v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 17:00:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:05:58.386261
• Title: Influencer Cartels
• Title（参考訳）: インフルエンサーカルテル
• Authors: Marit Hinnosaar, Toomas Hinnosaar,
• Abstract要約: インフルエンサーのグループは、エンゲージメントを膨らませることで広告収入を増やすためにコラージュします。 理論的モデルから, インフルエンサーカルテルは, ターゲット層にソーシャルメディアのエンゲージメントを拡大すれば, 消費者福祉を向上できることが示された。 我々は、新しいデータセットと機械学習ツールを用いて、インフルエンサーカルテルを実証的に検証し、ポリシー含意を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Social media influencers account for a growing share of marketing worldwide. We demonstrate the existence of a novel form of market failure in this advertising market: influencer cartels, where groups of influencers collude to increase their advertising revenue by inflating their engagement. Our theoretical model shows that influencer cartels can improve consumer welfare if they expand social media engagement to the target audience, or reduce welfare if they divert engagement to less relevant audiences. Drawing on the model's insights, we empirically examine influencer cartels using novel datasets and machine learning tools, and derive policy implications.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアのインフルエンサーは、世界中でマーケティングのシェアが増加している。 インフルエンサーカルテル(インフルエンサーカルテル)は、インフルエンサーのグループがエンゲージメントを膨らませることで広告収入を増大させる。 我々の理論モデルでは、インフルエンサーカルテルは、ソーシャルメディアのエンゲージメントをターゲットのオーディエンスに拡大したり、関係の低いオーディエンスにエンゲージメントを分散させたりすることで、消費者の福祉を改善することができる。 モデルの洞察に基づいて、新しいデータセットと機械学習ツールを用いて、インフルエンサーカルテルを実証的に検討し、ポリシー含意を導出する。

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