文件名称：在消费者学习中众包新产品创意-研究论文
文件大小：858KB
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更新时间：2024-06-09 03:13:13
Crowdsourcing Structural Modeling Dynamic Learning
我们提出了一个动态的结构模型，该模型阐明了在众包创意平台上塑造个体行为和结果的经济机制。 我们使用从IdeaStorm.com获得的丰富数据集来估算模型，IdeaStorm.com是Dell旗下的众包创意组织。 我们发现，在IdeaStorm.com上，个人往往会大大低估公司实施其想法的成本，但会高估其在众包过程初期的潜力。 因此，“理想市场”最初是拥挤的，这些想法不太可能被实施。 但是，个人可以通过同行对他们的想法的投票以及公司对有贡献的想法的React来了解自己提出高潜力想法的能力以及公司的成本结构。 我们发现个人很快就了解了自己提出高潜力想法的能力，但是关于公司成本结构的学习却相当缓慢。 低潜力想法的贡献者最终变得不活跃，而高潜力想法的贡献者仍然活跃。 结果，随着时间的流逝，所产生想法的平均潜力会增加，而所贡献想法的数量则会减少。 因此，产生的想法数量的减少代表了通过自我选择而不是失败所带来的市场效率。 通过反事实，我们表明向个人提供更精确的成本信号可以加快筛选过程。 增加要响应的想法的总数并提高响应速度将导致更多的想法贡献。 但是，如果无法区分高潜力和低潜力的想法以及高能力和低能力的想法的产生者，则会导致产生的想法的总体潜力大大下降。 本文的附录位于以下URL：http://ssrn.com/abstract=2443156