网络群体中的礼物传染：来自微信红包的证据

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

英文标题：
《Gift Contagion in Online Groups: Evidence From WeChat Red Packets》
---
作者：
Yuan Yuan, Tracy Liu, Chenhao Tan, Qian Chen, Alex Pentland, Jie Tang
---
最新提交年份：
2021
---
英文摘要：
  Gifts are important instruments for forming bonds in interpersonal relationships. Our study analyzes the phenomenon of gift contagion in online groups. Gift contagion encourages social bonds of prompting further gifts; it may also promote group interaction and solidarity. Using data on 36 million online red packet gifts on China\'s social site WeChat, we leverage a natural experimental design to identify the social contagion of gift giving in online groups. Our natural experiment is enabled by the randomization of the gift amount allocation algorithm on WeChat, which addresses the common challenge of causal identifications in observational data. Our study provides evidence of gift contagion: on average, receiving one additional dollar causes a recipient to send 18 cents back to the group within the subsequent 24 hours. Decomposing this effect, we find that it is mainly driven by the extensive margin -- more recipients are triggered to send red packets. Moreover, we find that this effect is stronger for \"luckiest draw\" recipients, suggesting the presence of a group norm regarding the next red packet sender. Finally, we investigate the moderating effects of group- and individual-level social network characteristics on gift contagion as well as the causal impact of receiving gifts on group network structure. Our study has implications for promoting group dynamics and designing marketing strategies for product adoption.
---
中文摘要：
礼物是建立人际关系纽带的重要工具。我们的研究分析了网络群体中的礼物传染现象。礼物传染鼓励社会联系，促使更多的礼物；它还可以促进群体互动和团结。利用中国社交网站微信上3600万份在线红包礼品的数据，我们利用一个自然的实验设计来识别在线群体中礼品赠送的社会传染。我们的自然实验是通过微信上礼物数量分配算法的随机性实现的，该算法解决了观察数据中因果识别的常见挑战。我们的研究提供了礼物传染的证据：平均而言，多收一美元会导致接受者在随后的24小时内将18美分退还给团队。分解这种效应，我们发现它主要是由广泛的利润驱动的——更多的收件人被触发发送红包。此外，我们发现，对于“最幸运的抽奖”接收者，这种影响更大，这表明对于下一个红包发送者，存在一种群体规范。最后，我们研究了群体和个人层面的社会网络特征对礼物传染的调节作用，以及接受礼物对群体网络结构的因果影响。我们的研究对促进群体动态和设计产品采用的营销策略具有启示。
---
分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
--
一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Human-Computer Interaction        人机交互
分类描述：Covers human factors, user interfaces, and collaborative computing. Roughly includes material in ACM Subject Classes H.1.2 and all of H.5, except for H.5.1, which is more likely to have Multimedia as the primary subject area.
包括人为因素、用户界面和协作计算。大致包括ACM学科课程H.1.2和所有H.5中的材料，除了H.5.1，它更有可能以多媒体作为主要学科领域。
--
一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Social and Information Networks        社会和信息网络
分类描述：Covers the design, analysis, and modeling of social and information networks, including their applications for on-line information access, communication, and interaction, and their roles as datasets in the exploration of questions in these and other domains, including connections to the social and biological sciences. Analysis and modeling of such networks includes topics in ACM Subject classes F.2, G.2, G.3, H.2, and I.2; applications in computing include topics in H.3, H.4, and H.5; and applications at the interface of computing and other disciplines include topics in J.1--J.7. Papers on computer communication systems and network protocols (e.g. TCP/IP) are generally a closer fit to the Networking and Internet Architecture (cs.NI) category.
涵盖社会和信息网络的设计、分析和建模，包括它们在联机信息访问、通信和交互方面的应用，以及它们作为数据集在这些领域和其他领域的问题探索中的作用，包括与社会和生物科学的联系。这类网络的分析和建模包括ACM学科类F.2、G.2、G.3、H.2和I.2的主题；计算应用包括H.3、H.4和H.5中的主题；计算和其他学科接口的应用程序包括J.1-J.7中的主题。关于计算机通信系统和网络协议（例如TCP/IP）的论文通常更适合网络和因特网体系结构（CS.NI）类别。
--
一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
--

---
PDF下载：
--> Gift_Contagion_in_Online_Groups:_Evidence_From_WeChat_Red_Packets.pdf (2.47 MB)

2022-6-24 05:38:03 上传

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Applications relationship Quantitative Implications Experimental

在线群体中的礼物传染：来自微信红包袁元元、特雷西·晓柳、陈浩谭、钱晨、亚历克斯·桑迪·彭特兰和杰唐数据、系统与社会研究所、麻省理工大学经济系、清华大学计算机科学系、芝加哥大学腾讯股份有限公司媒体实验室、，麻省理工学院清华大学计算机科学系2021年4月6日摘要礼物是建立人际关系纽带的重要工具。我们的研究分析了网络群体中的礼物传染现象。礼物传染能激发更多礼物的社会纽带；它还可以促进群体互动和团结。利用中国社交网站微信上3600万份在线红包礼品的数据，我们利用一个自然的实验设计来识别在线群体中礼品礼品的社会传染性。我们的自然实验是通过微信上礼品金额分配算法的随机化实现的，该算法解决了观察数据中因果识别的常见挑战。我们的研究提供了礼物传染的证据：平均而言，额外收到一美元会导致收件人在随后的24小时内将18美分寄回团队。分解这一影响，我们发现，这主要是由广泛的利润驱动的——更多的收件人被触发发送红包。此外，我们发现，对于“最幸运的抽奖”接收者来说，这种影响更大，这表明对于下一个红包发送者，存在一种群体规范。最后，我们研究了群体和个人层面的社会网络特征对礼物传染的调节作用，以及接受礼物对群体网络结构的因果影响。

我们的研究对促进群体动态和设计产品采用的营销策略具有启示。关键词-社交传染、社交网络、红包、送礼、在线群体1介绍个人属于许多不同的社会群体：亲属群体、朋友群体、工作群体或组织以及利益群体。这些群体中形成的集体身份深刻地塑造了其成员的行为（Tajfel等人，1979年，Cialdini和Goldstein，2004年，Christakis和Fowler2007年，Chen和Li，2009年，Aral和Walker，2012年，Bond等人，2012年）。如今，通过数字平台，尤其是Facebook、Line、微信和WhatsApp等社交网络平台，社交团体得到了便利。这些平台支持社会团体实现各种目的，包括关系维护、意见和信息交流以及活动规划（Veinott et al.1999、Backstrom et al.2006、Park et al.2009、Bloom et al.2015、Liu et al.2015）。特别是，在2019冠状病毒疾病大流行期间，在线工作组聊天取代了传统的个人会议（Brynjolfsson等人，2020年）；事实上，据报道，截至2020年6月，美国42%的劳动力在家全职工作。在中国，微信群被广泛使用forhttps://news.stanford.edu/2020/06/29/snapshot-new-working-home-economy/instant与工作相关的沟通（Liu et al.2015，Qiu et al.2016）。虽然在线工作小组提供了远程沟通和协调的便利，但他们可能面临与团队建设和团队团结相关的挑战（Holton 2001）。促进团体联系的一种方法是使用团体礼物，即团体成员在没有指定收件人的情况下赠送的礼物。

集体礼物的例子包括成员出国旅行后为工作组购买的食物或纪念品，以及在圣诞节或假日派对上交换的小礼物（“白象”礼物交换）。虽然priorliterature关注一对一礼物及其在建立人际社会关系中的作用（Mauss2002），但很少有研究调查群体礼物及其在促进群体内互动和团结中的作用。在这项研究中，我们观察到在网络和在线环境中都出现了发送集体礼物的情况，例如微信群中的“红包雨”，这表明存在礼物传染（礼物赠送的社会关系）。社会传染被定义为“接受者的行为变得‘更像’演员的事件”（Wheeler 1966）。Aral等人（2009年）指出了识别社会传染过程中因果影响的重要性。在集体礼物的背景下，礼物传染意味着收到大量礼物的人会感到被提升，以增加自己随后的贡献。如果礼物传染在群体中存在，那么礼物的实际影响将会扩大，从而产生更强大的社会纽带和群体团结感（Markovsky和Lawler，1994）。为了量化礼物传染的影响，我们的研究使用了一个340万微信用户的大规模数据集。微信是中国最大的社交网络平台，截至2020年，每月活跃用户超过10亿。在这个平台上，用户互相发送在线红包，作为一种数字货币礼物。微信红包，尤其是团体红包，在发布后迅速变得非常流行：2019年一周内，有7亿多人参与发送或接收红包（Cai等人。

2017，Wu和Ma 2017）。在方法学上，观察数据中社会传染的因果识别是众所周知的挑战（Aral等人，2009年，Shalizi和Thomas，2011年）。特别是，以下两个混淆因素可能会阻碍礼品传染的有效因果识别。第一个混淆是“临时聚类”具体而言，集团成员可以在短时间内独立送礼，以庆祝节日或活动（Aral等人，2009）。第二种是嗜同性，即个体倾向于与相似的人交朋友的现象（McPherson et al.2001）。例如，富人倾向于聚集在一个微信群中，互相发送大量礼物。我们利用自然实验来克服上述挑战。我们的自然实验是通过一种针对群体红包的随机礼品金额分配算法实现的。该算法将一个红包分成多个共享，并随机确定每个共享的数量。我们利用随机分配收到的现金金额来确定收到的金额对参与者随后的礼物行为的影响。我们首先检查微信群中是否存在礼品传染。平均而言，额外收到一美元会导致收件人在随后的24小时内将18美分寄回团队。此外，我们发现，这一总体影响主要是由广泛的利润驱动的，即收到红包显著提高了离婚的可能性。其次，我们调查了不同时间段（节日与非节日期间）以及不同类型群体（例如，相对与同学群体）之间礼物传染效应大小的异质性。第三，我们的分析表明，存在一种社会规范，即最幸运的提款人应该发送随后的第一个红包。

最后，我们发现，个人层面的网络地位和群体层面的网络结构分别影响礼物传染的强度。论文的其余部分组织如下。第2节描述了机构背景和我们的数据。第3节讨论了我们的估计策略。第4节介绍了我们的假设。第5节给出了结果。第6节结束。https://digital.hbs.edu/platform-rctom/submission/making-it-rainchinese-red-packets/http://www.xinhuanet.com/fortune/2019-2011年2月2日，邮编：1124097290。htm（a）（b）（c）（d）（e1）（e2）（f）发送金额数量接收金额（随机）顺序=3，秩=3顺序=2，秩=1顺序=1，秩=2当一些股票剩余时，当所有股票都收到时，秩=2图1：随机金额数据的团体红包说明2.1背景在我们的研究中，我们关注向家人、朋友发送金钱礼物的习惯，以及其他熟人的“红包”（也称为“红包”或“幸运钱”）。红包通常发给其他人，作为纪念节日或重要事件的一种方式。在东亚和东南亚文化中，人情和关系系统也是一种加强社会网络的手段（Luo 2008，Wang et al.2008）。我们在附录A中总结了红包的历史。作为中国最大的社交网络平台，微信允许用户指定私人联系人（我们在整个报纸中使用“朋友”一词）并创建群聊。微信群的创建有着广泛的用途，从家庭成员到同事和朋友。组成员的数量在3到500之间。2014年，微信推出了在线红包功能，允许用户向朋友或团体发送金钱礼物。

2015年农历新年期间，微信红包开始普及——据报道，55%的中国人在这一天收发红包。由于红色数据包的流行，微信还受益于其移动支付市场份额的快速增长。例如，2015年，腾讯的移动支付份额从11%增长到20%，而支付宝的份额从82%下降到68%。2019年，其市场份额为39.5%，支付宝为54.5%。注意到微信允许两种类型的团体红包，我们的研究重点是最流行的一种——随机数量，团体指定的红包，如图1所示。在此示例中，面板（a）提供了组的基本信息，组的名称为“Party！”，共有五名团队成员。面板（b）显示该组的用户界面，组成员可以从中单击“红包”按钮发送红包。面板（c）显示ahttps://www.pymnts.com/news/b2b-payments/2016/barclays-corporate-banking-head-chief-resignation/https://www.businessofapps.com/data/wechat-统计/另一种类型是，发件人也可以选择平均分割红包。小组成员（本例中为Steve）可以选择他想要发送的红包的总金额（“总计”=10元人民币）和收件人数量（“数量”=3）。面板（d）是红色数据包通知的界面，用户可以单击橙色按钮选择接收数据包。当红包的一些共享部分仍然存在时，会弹出面板（e1）。在本例中，只有前三个单击“打开”按钮的用户才能共享此红包。小组成员收到红包的所有股份后，会弹出小组（e2）。最后，面板（f）显示收件人列表，可通过单击面板（e）中的“查看详细信息”查看该列表。

所有组成员，包括发件人、收件人和非收件人，都可以查看收件人列表并查看每个收件人获得的金额。我们将接收时间的顺序定义为团队成员在接收红包时的各自位置。在上述设置中，每个用户接收的数量由平台随机分配，是红包总量、收件人数量和接收时间顺序的函数。此外，该平台使用“最幸运的绘制”图标和相应的黄色文本指定哪个用户接收到最多的红包。所有小组成员都可以观察谁是最幸运的抽奖对象。2.2数据收集在与微信的合作中，我们收集了一个数据集，该数据集由2015年10月1日至2016年2月29日期间随机抽样的红包活动微信群组成。为了保护用户隐私，在我们访问数据之前，用户的身份被匿名化。为了避免数据稀疏，我们将分析限制在发送红包数量至少是群成员数量三倍的微信群上。

我们还根据以下标准筛选出可能用于在线赌博的群体：（1）红包数量超过群体成员数量的50倍；（2） 表示赌博重点的名称（包含诸如元/块（人民币），发（发送），红（红色），包（数据包），最佳（最幸运的），抢（梯度），赌（赌博），钱（货币），福利（福利），以及接龙（链）或阿拉伯数字（表示为赌博设置的默认数据包金额）；或（3）没有指定的组名，也可以临时创建用于赌博。这个选择过程总共产生174131个组，其中有3466928个组成员（3450540个唯一用户）。在我们的主要分析中，我们包括：（1）174131个微信群的特征，包括群成员数量、红包总数和红包总现金价值；（2） 3450540个微信群中的唯一用户，以及他们的特征，如群内好友的数量也被检索到；以及（3）每个红包的属性，包括现金金额、对应的收件人和打开时间。总的来说，我们的样本包括36608864个红包。此外，我们关注“自发红包”的接收者，这表明在这种类型的红包之前的24小时内没有发送组红包。我们通过改变时间窗口进行稳健性检查，并发现我们的主要结果仍然存在（附录D.1）。我们总共识别出1549720个自发红包，发送给7266446个收件人。每个观察值都是指用户收到的红包，我们总共有7266446个观察值。附录B给出了数据的详细说明。3估计策略3.1 WeChat上的随机分配算法这里我们介绍了微信上红包数量的随机分配算法。

首先，发送方确定红包的总量（a>0）和接收部分红包的接收方数量（n≥ 1).然后，团队成员选择先到先得的方式打开红色包装盒。他们不知道a和n的值，直到他们打开theWe显示被认定为赌博群体的群体似乎表现出更大程度的礼物传染（附录D.1）。我们排除了发送者点击红包并收到自己的红包份额的观察结果。在实践中，收到的金额四舍五入到最接近的美分，并设定为至少0.01元人民币。红包。设o表示接收时间的顺序（o=1，2，…，n）。订单为o的收件人收到的金额由以下算法确定：1。当o=1且o<n时：第一个收件人（订单=1）获得的金额遵循（0,2an）的非均匀分布。预期金额为：E[V=×（0+2an）=an。当o=n=1时，收到的金额为a，因为唯一的接收者应该接受所有现金金额。2、当1<o<n时：收到的金额在（0,2（a）上遵循均匀分布-五、-...-Vo公司-1） n个-o+1]。我们有：E【Vo】=EhE【Vo | V，…，Vo-1] i=E×0+2（a- 五、- ... - Vo公司-1） n个- o+1=一-E【V】- ... -E[Vo-1] n个- o+1。我们用归纳法证明了e[V]=an：首先，我们已经证明了e[V]=an。其次，假设我们有e[Vo]=anfor all o<o，我们有e[Vo]=a-（o）-1） 安-o+1=安。3、o=n时：Vo=a- 五、- ... - Vo公司-1，表示最后一个接收者获取剩余。那么我们有e[Vo]=a-E【V】- ... -E[Vo-1] =an。因此，收到金额的预期是相同的：an。然而，数量的差异并不总是相同的。