Complementarity of Information Products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In “Marketing Information: A Competitive Analysis,” Sarvary, M., and P. M. Parker. 1997. “Marketing Information: A Competitive Analysis.” Marketing Science 16 (1): 24–38 (S&P) argue that in part of the parameter space that they considered, a reduction in the price of one information product can lead to an increase in demand for another information product, i.e. information products can be gross complements. This result is surprising and has potentially important marketing implications. We show that S&P obtain this complementarity result by implicitly making the following internally inconsistent assumptions: (i) after purchasing information products, consumers update their beliefs using a Bayesian updating rule that assumes they have a diffuse initial prior (i.e. their initial prior variance is ∞ before receiving any information); (ii) if consumers choose not to purchase any information product, it is assumed that their initial prior variance is 1 (implied by the utility function specification). This internal inconsistency leads to the possibility that when information products are uncorrelated and their variances are close to 1, marginal utility is increasing in the number of products purchased, and hence information products can be complements in their model. We show that if we remove this internal inconsistency, in the parameter space considered by S&P, information products cannot be complements because the marginal utility of information products will be diminishing. We also show that, in parts of the parameter space not considered by S&P, it is possible that information products are complements; this space of parameters requires consumer’s initial prior to be relatively precise and information products to be highly correlated (either positively or negatively).
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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 ».