UGC社区用户参与机制研究:状态转换、内容分享与付费行为的激励

基本信息
批准号:71872115
项目类别:面上项目
资助金额:48.00
负责人:陈星宇
学科分类:
依托单位:深圳大学
批准年份:2018
结题年份:2022
起止时间:2019-01-01 - 2022-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:刘世雄,谢迎,罗汉洋,杨雯,杨翩翩,陈瑞霞,郑付成,王一桐,胡显琦
关键词:
营销模型用户参与用户生成内容内容分享内容付费
结项摘要

The User-Generated Content (UGC) community has become a new consumption lifestyle and preferred channel for information acquisition, entertainment and online expenditure. Maintaining users' loyalty and motivating them to be actively involved in online paying activities become the most central challenges for UGC platforms' sustainable development. To deal with these challenges, this project aims to investigate user engagement behaviors and the underlying mechanism behind these behaviors based on the social effects theory. Specifically, based on the unique panel data analysis method on user daily activities and large-size field experiment method, this project will 1) use the Hidden Markov model and Monte Carlo Layered Bayesian model to capture and simulate the dynamics of user engagement states; 2) use the Fixed Effect Poisson model to fit the data of users' content sharing behavior under the social network structure; 3) use variance analysis, linear panel data regression methods to analyze users' paying behavior under the manipulation of audience size with Social Comparison Theory. Findings from the proposed project can help UGC communities better understand user engagement behavior, and thus provide theoretical and scientific basis for effective UGC marketing strategies to enhance users' loyalty and stimulate their active online paying behavior.

用户生成内容(UGC)社区已成为在线用户获取信息,娱乐及在线消费的首选渠道。保持用户参与粘性进而激励用户为社区内容付费是UGC平台面临的首要挑战。为应对这一挑战,本项目将基于社会效应理论,深入研究UGC社区的用户参与行为与机理。具体的,本项目将基于用户大数据面板分析法和实时场景田野实验法,1)利用隐马尔可夫模型及蒙特卡罗分层贝叶斯模型模拟并验证用户参与的内在驱动效应及状态转变的动态机理;2)使用固定效应泊松模型拟合用户内容分享行为数据,研究社会网络结构下的用户内容分享行为机理;3)结合社会比较理论,通过双差异分析、线性面板回归等相关方法分析用户内容付费行为数据,研究用户在规模调节下的内容付费行为机理。本项目是对以往关于UGC用户参与行为机理研究的一个有效补充。研究成果能帮助UGC社区深入理解用户参与机制、进而为增强用户粘性及激励用户为社区内容付费制订有效的营销策略提供理论和科学方法论支持。

项目摘要

随着互联网和信息技术的发展,用户生成内容(User-Generated Content, UGC)社区成为了互联网上最具活力的新媒体形式之一。然而,面对UGC社区激烈的市场竞争,如何维持和激励用户参与社区活动,并促使用户通过社区进行内容分享与内容消费已成为UGC社区生存与发展所面临的最重要的挑战。基于此,本项目围绕着“UGC社区用户参与行为机理”这一核心科学问题,通过真实的商业场景数据,创新性地采用面板数据建模和大规模随机田野实验的方法,展开了1)UGC用户参与状态的动态建模研究,2)UGC网络结构下的内容分享行为建模研究,3)UGC实时场景下的内容付费行为实验研究。除此之外,本项目在原有研究内容的基础上继续扩展和延伸,新增了三个研究内容,分别为:1)UGC实时场景下的内容付费行为建模研究,2)用户持续参与UGC在线平台动因研究,3)UGC动态社区内容生产者内容生成策略建模研究。本项目综合性地揭示了UGC平台中用户参与和平台激励的内在机理,丰富了UGC社区用户参与行为的相关理论,研究结果为UGC平台激励用户参与和付费行为,提升平台收益,优化平台盈利模式提供了科学依据及方法论指导。.依托于本项目,项目主持人已在国际顶级期刊发表第一作者或唯一通讯作者学术论文8篇(包括UTD24期刊Marketing Science和Journal of Marketing Research,FT50期刊Journal of the Academy of Marketing Science,ABS4*期刊Journal of the Association for Information Systems,ABS4期刊International Journal of Research in Marketing,信息系统权威期刊Information & Management,传播学顶刊New Media & Society以及SCI一区期刊Internet Research),发表12篇会议论文(包括3篇EI论文,另有4篇分别获得最佳论文奖、最佳论文提名奖和优秀论文提名奖等荣誉),2篇英文案例入选Ivey国际商学院案例库,6篇中文案例入选CMCC案例库(其中3篇获评全国百优案例),并培养青年学者2人,研究生12人(已毕业7人)。此外,项目组主持人后续获得了一项国家自然科学基金面上项目资助。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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