文件名称：激励专家为数字公共产品做出贡献：*上的个性化现场实验-研究论文
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更新时间：2024-06-30 01:44:05
digital public goods
我们使用*上的大规模个性化实地实验来检验动机对领域专家对数字公共产品贡献的影响。 在我们的基线条件下，45% 的专家表示愿意做出贡献。 此外，当我们提到贡献的私人利益时，专家对贡献的兴趣要高出 13%，例如他们的工作可能被引用。 在贡献阶段，使用机器学习模型，我们发现推荐的*文章和专家的专业知识之间更高的匹配精度，以及专家的声誉和公众认可的提及，是贡献长度和质量的最重要预测因素. 我们的结果显示了使用推荐系统研究亲社会行为驱动因素的可扩展个性化干预的潜力。