<b>Invited Paper</b>—Learning Models: An Assessment of Progress, Challenges, and New Developments
Notice bibliographique
Résumé
Learning models extend the traditional discrete choice framework by postulating that consumers have incomplete information about product attributes and that they learn about these attributes over time. In this survey we describe the literature on learning models that has developed over the past 20 years, using the model of Erdem and Keane as a unifying framework [Erdem T, Keane M (1996) Decision-making under uncertainty: Capturing dynamic brand choice processes in turbulent consumer goods markets. Marketing Sci. 15(1):1–20]. We describe how subsequent work has extended their modeling framework and applied learning models to a wide range of different products and markets. We argue that learning models have contributed greatly to our understanding of consumer behavior—in particular, in enhancing our understanding of brand loyalty and long-run advertising effects. We also discuss the limitations of existing learning models and potential extensions. One key challenge is to disentangle learning as a source of dynamics from other key mechanisms that may generate choice dynamics (inventories, habit persistence, etc.). Another is to enhance identification of learning models by collecting and using direct measures of signals, perceptions, and expectations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».