論文の概要: Exploring the Head Effect in Live Streaming Platforms: A Two-Sided Market and Welfare Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13090v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 15:40:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:46:01.036924
• Title: Exploring the Head Effect in Live Streaming Platforms: A Two-Sided Market and Welfare Analysis
• Title（参考訳）: ライブストリーミングプラットフォームにおけるヘッドエフェクトの探索--市場と福祉の両面から
• Authors: Yukun Zhang, Qi Dong,
• Abstract要約: ライブストリーミングプラットフォームを両面市場として分析し、エリートストリーマーの少数のサブセットが不釣り合いに視聴者の注目を惹きつけるヘッドエフェクトに着目した。 我々の福祉分析は、短期的消費者ユーティリティは、集中的な視聴力の恩恵を受けるかもしれないが、長期的コンテンツ多様性と社会福祉全体に悪影響を及ぼすことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.084134914321567
• License:
• Abstract: We develop a comprehensive theoretical framework to analyze live streaming platforms as two-sided markets, focusing on the head effect where a small subset of elite streamers disproportionately attracts viewer attention. By constructing both static and dynamic models, we capture the interplay between network effects, content quality investments, and platform policies-such as commission structures and traffic allocation algorithms-that drive traffic concentration. Our welfare analysis demonstrates that although short-term consumer utility may benefit from concentrated viewership, long-term content diversity and overall social welfare are adversely impacted. Extensive simulations further validate our models and show that targeted policy interventions can rebalance viewer distribution and mitigate winner-takes-all dynamics. These findings offer actionable insights for platform designers and regulators in the digital economy.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ライブストリーミングプラットフォームを双方向市場として分析するための包括的な理論的枠組みを開発し、少数のエリートストリーマーが不均等に視聴者の注意を引き付けるヘッドエフェクトに焦点を当てた。 静的モデルと動的モデルの両方を構築することで、ネットワーク効果、コンテンツ品質投資とプラットフォームポリシーの相互作用を捉えます。 我々の福祉分析は、短期的消費者ユーティリティは、集中的な視聴力の恩恵を受けるかもしれないが、長期的コンテンツ多様性と社会福祉全体に悪影響を及ぼすことを示している。 大規模なシミュレーションにより、我々のモデルをさらに検証し、対象とする政策介入が視聴者分布を再均衡させ、勝者と全てのダイナミクスを緩和できることを示す。 これらの発見は、デジタル経済におけるプラットフォームデザイナや規制当局に実用的な洞察を与えてくれる。

関連論文リスト

• Policy Design for Two-sided Platforms with Participation Dynamics [11.836215878794842]
  人口効果の両面プラットフォーム上での動態と政策設計について, 初めて考察した。 本研究は, 筋萎縮対策の実施に留意し, 提供者側による検討の重要性を浮き彫りにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T20:12:01Z)
• Satellite Streaming Video QoE Prediction: A Real-World Subjective Database and Network-Level Prediction Models [59.061552498630874]
  LIVE-Viasat Real-World Satellite QoE Databaseを紹介する。 このデータベースは、現実世界のストリーミングサービスから記録された179のビデオで構成されている。 本稿では,QoE予測モデルの有効性を評価することで,この新たな資源の有用性を実証する。 また、ネットワークパラメータを予測された人間の知覚スコアにマッピングする新しいモデルを作成しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T18:22:50Z)
• User Welfare Optimization in Recommender Systems with Competing Content Creators [65.25721571688369]
  本研究では,コンテンツ制作者間での競争ゲーム環境下で,システム側ユーザ福祉の最適化を行う。 本稿では,推奨コンテンツの満足度に基づいて,各ユーザの重みの列を動的に計算する,プラットフォームのためのアルゴリズムソリューションを提案する。 これらの重みはレコメンデーションポリシーやポストレコメンデーション報酬を調整するメカニズムの設計に利用され、それによってクリエイターのコンテンツ制作戦略に影響を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T21:09:52Z)
• TrafPS: A Shapley-based Visual Analytics Approach to Interpret Traffic [39.8945062366245]
  TrafPSは、交通管理と都市計画における意思決定を支援するために、交通予測結果の視覚的分析手法である。 ドメインエキスパートのタスク要求に基づき,多視点探索と重要なフローパターンの解析にインタラクティブなビジュアルインタフェースを用いる。 2つの実世界のケーススタディは、TrafPSが重要なルートを特定し、都市計画における意思決定支援に有効であることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T01:00:55Z)
• Improved Bayes Risk Can Yield Reduced Social Welfare Under Competition [99.7047087527422]
  本研究は,機械学習のスケーリングトレンドの振る舞いを根本的に変化させることを実証する。 データ表現品質の改善により、ユーザ間での全体的な予測精度が低下する、多くの設定が見つかる。 概念レベルでは,各モデルプロジェクタのスケーリング傾向が,社会福祉の下流改善に寄与する必要はないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T13:06:34Z)
• Causal Inference out of Control: Estimating the Steerability of Consumption [22.365635918217674]
  我々は、消費のステアビリティ(steerability of consumption)と呼ぶ一般的な因果推論問題を導入する。 このアプローチの目新しいところは、時間の経過とともに消費のダイナミクスを明示的にモデル化することです。 結果は、制御理論と因果推論の実りある相互作用を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-10T00:27:48Z)
• Channel-Dependent Population Transfer: A Framework for Analyzing Complex Reaction Pathways [0.0]
  非自明に連結された拡張系における量子粒子の輸送を解析するアプローチを提案する。 比較的単純なシステムであっても、輸送の背後に隠された豊かさを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T07:44:54Z)
• Fairness Increases Adversarial Vulnerability [50.90773979394264]
  フェアネスとロバストネスの間に二分法が存在することを示し、フェアネスを達成するとモデルロバストネスを減少させる。 非線形モデルと異なるアーキテクチャの実験は、複数の視覚領域における理論的発見を検証する。 フェアネスとロバストネスの良好なトレードオフを達成するためのモデルを構築するための,シンプルで効果的なソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T19:55:35Z)
• Finding General Equilibria in Many-Agent Economic Simulations Using Deep Reinforcement Learning [72.23843557783533]
  本研究では,エージェント種別のメタゲームに対して,エプシロン・ナッシュ平衡である安定解を求めることができることを示す。 私たちのアプローチはより柔軟で、例えば市場クリア化のような非現実的な仮定は必要ありません。 当社のアプローチは、実際のビジネスサイクルモデル、DGEモデルの代表的なファミリー、100人の労働者消費者、10社の企業、税金と再分配を行う政府で実証しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T17:00:17Z)
• Estimating Fund-Raising Performance for Start-up Projects from a Market Graph Perspective [58.353799280109904]
  市場環境を利用して未公開プロジェクトの資金調達実績を予測するためのグラフベースの市場環境(GME)モデルを提案する。 具体的には、市場環境を利用して未公開プロジェクトの資金調達実績を予測するグラフベースの市場環境(GME)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T02:39:30Z)
• A Gated Fusion Network for Dynamic Saliency Prediction [16.701214795454536]
  Gated Fusion Network for dynamic saliency (GFSalNet) GFSalNetはゲート融合機構を介して動的に予測を行うことができる最初のディープサリエンシーモデルです。 さらに,その適応的融合手法により,時間情報をより効果的に活用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T17:18:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。