From Matchmakers to Innovation Machines: A Study of Market Generativity in the Bubble.io Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Many of the world’s most valuable companies (e.g. Google, Amazon, Apple, Alibaba), earn much of their income through marketplaces. Yet our understanding of marketplaces as intentionally designed products is hindered by the dominance of the matchmaking analogy, which implies that the main function of markets is allocation. We contend that marketplaces are often better viewed as distributed innovation machines, which is in line with definitions of generativity (Zittrain, 2006). In this abductive case study on the Bubble.io marketplace and its ecosystem, we investigate the process of intentionally leveraging generativity as a market design strategy and a source of advantage. We challenge the commonplace conceptions of generativity as an unintentional characteristic of technology, and markets as purely resource allocation systems. Our study introduces a novel framework for intentionally crafting a marketplace that is generative. Importantly our framework emphasizes that in order to succeed in generativity and benefit from it, the marketplace must also have good allocation and appropriation mechanisms.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».