RES 经济研究评论2024年11月论文摘要17篇

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在线误信息模型 我们提出了一个在线内容分享的模型，在这个模型中，用户依次观察一篇文章，并决定是否将其分享给其他人。这些内容可能包含误信息，也可能不包含。每个用户都带有意识形态偏见，并且从积极的社交媒体互动中获得满足感，但不希望因为传播误信息而受到指责。我们描述了这个社交媒体游戏的（贝叶斯-纳什）均衡，并确定它展现出策略互补性。在这个框架下，我们研究了一个旨在最大化用户参与度的平台如何设计其算法。我们的主要结果表明，当相关文章的可靠性低，因而可能包含误信息时，最大化用户参与度的算法表现为“过滤泡沫”的形式——创建了一个观点相似用户的回音室。此外，当社会极化加剧且内容更具分裂性时，过滤泡沫更有可能形成。最后，我们讨论了针对这种由平台制造的误信息的各种监管解决方案。 ………………………………