Competing for Consumer's Attention
Notice bibliographique
Résumé
We consider an infinite-horizon differential game played by two direct marketers. Each player controls the number of emails sent to potential customers at each moment in time. There is a cost associated to the messages sent, as well as a potential reward. The latter is assumed to depend on the state variable defined as the level of the representative consumer's attention. Two features are included in the model, namely, marginal decreasing returns and bounded rationality. By the latter, we mean that the representative consumer has a limited capacity for processing the information received. The evolution of this capacity depends on its level, as well as on the emails sent by both players. This provides environmental flavour where, usually, one player's pollution emissions (here emails) also affect the payoff of the other player by damaging the common environment (here, the stock of consumer attention).We characterize competitive equilibria for different scenarios based on each player's type, i.e., whether the player is a spammer or not. We define a spammer as a myopic player, i.e., a player who cares only about short-term payoff and ignores the impact of her action on the state dynamics. In all scenarios, the game turns out to be of the linear-quadratic variety. Feedback Nash equilibria for the different scenarios are characterized and the equilibrium strategies and outcomes are compared.Finally, we analyze the game in normal form, where each player has the option of choosing between being a spammer or not, and we characterize Nash equilibria
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».