Exploring the walled garden theory: An empirical framework to assess pricing effects on mobile data usage
Notice bibliographique
Résumé
This paper performs an exploratory study of mobile usage patterns over three years (2013–2015) in the context of pricing practices such as zero-rating. In recent years, there has been heated ongoing debate regarding whether offering different pricing plans, such as zero-rated services and applications, might slant user behavior toward certain content on the Internet. Our study gathers empirical measurements of mobile application usage to address this research question. We shed light on this issue by performing an exploratory analysis of the effects of different data plans and connection types on mobile data usage, as well as measuring quantitative and qualitative pricing effects of zero-rating on mobile data usage. First, we perform a longitudinal exploratory study using data collected from the MySpeedTest application. We analyze differences in usage behavior between the top five most used applications in the United States (US) and South Africa (ZA), comparing usage on different connection types (Wi-Fi vs. cellular) as well as for devices on different data plans (prepaid vs. postpaid limited monthly data cap vs. uncapped). Our findings show that US users consume slightly more cellular data than Wi-Fi data for most of the US top five most used applications, while South African users generally prefer Wi-Fi connections (with the notable exception of Facebook). Further, US users on postpaid plans display much higher average monthly mobile data usage than those on prepaid plans, while South African users on prepaid plans generally display much higher usage than those on postpaid plans. Next, we perform a deeper analysis into the possible behavioral effects of zero-rating in South Africa. We find in one case that zero-rating WhatsApp on Cell-C's network increases overall usage of the application, regardless of connection type. In the case of zero-rating Twitter on MTN network, we observe increased mobile data usage of the zero-rated application during and immediately after the promotion, but not in the long term. Some of our results yield striking patterns, yet point to the need for richer datasets to confirm these initial findings. Finally, to gain further insights into the user motivations behind our empirical observations, we implement a mobile-based survey among a randomly selected group of individuals in South Africa and Kenya. We observe that use of zero-rating services is actually quite low among respondents. Further, zero-rating seems to serve more as a popular method for data conservation—an effort toward which respondents show a strong dedication—than as a walled garden that would otherwise discourage users from venturing beyond zero-rated applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,017 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».