Vi modellerar ekonomin för att stimulera högkvalitativt användargenererat innehåll (UGC), motiverat av inställningar som online översyn forum, frågesvar webbplatser, och kommentarer på nyheter och bloggar. Vi tillhandahåller en spel-teoretisk modell inom vilken man kan studera problemet med att stimulera högkvalitativa PGC, där bidragsgivarna är strategiska och motiverade av exponering. Vår modell har det särdraget att både kvaliteten på bidrag och graden av deltagande bestäms endogent i en fri-entry Nash jämvikt. Modellen förutspår, som i praktiken observerats, att om exponeringen är oberoende av kvaliteten, kommer det att bli en flod av låg kvalitet bidrag i jämvikt. En idealisk mekanism i detta sammanhang skulle leda till både hög kvalitet och ett högt deltagande i jämvikt, med nära optimal kvalitet som den tillgängliga uppmärksamheten skiljer sig åt, och bör vara lätt att genomföra i praktiken. Vi anser att det är en mycket enkel elimineringsmekanism, som innebär att varje bidrag till betygsättningen görs av ett antal A-tittare, och eliminerar alla bidrag som inte bedöms på ett enhetligt sätt på ett positivt sätt. Vi konstruerar och analyserar free-entry Nash equilibria för denna mekanism, och visar att A kan väljas för att uppnå kvalitet som tenderar att optimera, tillsammans med olika deltagande, som antalet tittare skiljer sig.
Ghosh och McAfee modellerade ekonomin för att stimulera högkvalitativt användargenererat innehåll med hjälp av icke-kooperativt spel, och undersökte högsta kvalitet vid NE under en elimineringsmekanism REF.
Incentivizing high-quality user-generated content
{'venue': 'In International World Wide Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}