Optimaler Entwurf für soziales Lernen

Dieses Papier untersucht das Design eines Empfehlungssystems zur Organisation sozialen Lernens über ein Produkt. Um die Anreize für frühe Experimente zu verbessern, optimiert das Design den vollständig transparenten sozialen Lernprozess, indem es ein Produkt (oder „Spam“) einer Teilmenge von Agenten in der frühen Phase des Produktzyklus übermäßig empfiehlt. Im optimalen Schema spammt der Designer unmittelbar nach der Veröffentlichung eines Produkts sehr wenig, erhöht jedoch allmählich die Häufigkeit des Spammings und stoppt es ganz, wenn das Produkt als ausreichend unwürdig für eine Empfehlung erachtet wird. Das optimale Empfehlungssystem beinhaltet zufällig ausgelöstes Spamming, wenn Empfehlungen öffentlich sind – was oft bei Produktbewertungen der Fall ist – sowie einen Informations-„Blackout“, gefolgt von einem Spamming-Anstieg, wenn Agenten wählen können, wann sie eine Empfehlung abrufen. Vollständig transparente Empfehlungen können optimal werden, wenn ein (sozial wohlwollender) Designer die Kosten der Agenten für Experimente nicht beobachtet.