算法推荐下社交媒体平台用户数字囤积行为演化博弈研究OA

[目的/意义]数字囤积已成为用户行为中一种常见的非理性行为,而算法推荐机制进一步加剧了这一现象。本研究旨在揭示算法推荐对囤积行为的交互影响,引导用户合理利用信息,减少数字囤积行为负面影响,为社交媒体平台的运营管理和发展提供参考。[方法/过程]基于用户的行为决策过程及其影响因素,构建算法推荐下社交媒体平台与用户之间的演化博弈模型,通过MATLAB仿真分析博弈主体在不同类型社交媒体平台下的行为与状态演化过程,并讨论各关键性要素变化对用户和平台策略选择的影响。[结果/结论]合理调控算法推荐强度是实现平台与用户长期良性互动的关键。适度的算法推荐能有效缓解信息过载现象,减少囤积带来的负面影响,改善用户体验,增强用户黏性与满意度,提升平台长期收益,达到平台和用户双赢的局面。