Valuing Influence with Social Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: Influencer marketing has become a prevalent strategy to promote products through social media. This paper examines the value of influencer marketing when followers not only learn from the influencer’s signal but can also engage in social learning by observing peers’ purchase behaviors and reviews. Methodology/results: We adopt an information design framework to analyze how a firm should value an influencer based on two key dimensions: the accuracy of the influencer’s past recommendations (informativeness) and the extent to which followers rely exclusively on the influencer versus learning from peers (charisma). Managerial implications: Our model uncovers insights about the interaction between information design and social learning. First, the naive intuition that the influencer is less valuable with social learning does not always hold. The influencer holds greater value under the social learning context when customers have a moderate intention to buy as her endorsement reinforces customer convictions, making them resilient against later negative feedback from other followers. Second, when the firm can strategically select an influencer, the optimal information structure is biased toward the positive signals: always endorse good products (true-positive rate of one) but sometimes endorse bad products (nonzero false-positive rate). Third, the optimal influencer when social learning exists has a lower false-positive rate than the one without social learning, meaning that when there exists subsequent social learning, it becomes even more important to have an influencer whose positive endorsement is trustworthy. In other words, the optimal influencer should be able to reveal more information with social learning than without social learning. Funding: This work was supported by the National Science Foundation [Grant 2208189]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2025.0348 .
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle