网络群体中的礼物传染：来自微信红包的证据

*：p<0.1，***：p<0.05，***：p<0.01。接下来，我们研究了群体层面的网络结构对我们观察到的礼物传染的影响。我们使用平均归一化度或网络密度来衡量网络紧密连接的程度（Newman et al.2006）：平均归一化度（g）=Pi∈G | Ngi | G |×（| G |- 1). （3） G表示G组成员的集合。平均归一化程度的范围为[0，1]。我们在表6中给出了具有平均归一化度和交互项的回归结果。结果6（礼物传染的群体网络结构）虽然没有显著的总体影响，但收到的金额和平均标准化程度之间的交互作用是负的，对于广泛的利润率来说是显著的。支持在表6的第（3）列和第（4）列中，“收到的金额×平均未规范化程度”的交互项为负且显著（10分钟：-0.0046，p<0.01；24小时：-0.0044，p<0.01），尽管总体效应或密集利润率没有显著的交互作用。根据结果6，我们拒绝了无效假设，支持假设6，以获得广泛的利润。如表6所示，虽然“收到金额×平均标准化程度”在第（1）列和第（2）列中不显著，但在第（3）列和第（4）列中均为负值且显著。我们还研究了整体聚类的影响（Jackson 2010），并发现了类似的结果。详细分析见附录D.2。最后，我们检验了接受礼物对网络动态的影响。我们将等式（1）中的依赖变量更改为用户接收后添加的组内边数唯一的例外是10分钟的密集裕度结果。我们还研究了中心性的影响，特别是在网络文献中广泛使用的特征向量中心性（Marsden 2002，Jackson 2010）。

然而，未发现相互作用项的总体影响（表A.13）。表6：各组平均归一化程度的影响总体广泛强度10 min 24 h 10 min 24 h 10 min 24 h 10 min 24 h（1）（2）（3）（4）（5）（6）接收量0.2221***0.4167***0.0062***0.0062***0.0187 0.1988（0.0592）（0.1346）（0.0003）（0.0003）（0.2079）（0.3902）接收量×平均归一化程度-0.0970-0.3400-0.0046***-0.0044***-0.0226-0.6034（0.0890）（0.2103）（0.0004）（0.0004）（0.3082）（0.6009）平均归一化程度0.8392***1.6332***0.0150***0.0145**4.7210***7.0219***（0.0898）（0.2079）（0.0048）（0.0063）（0.4379）（0.7828）集团规模固定影响系统固定影响YNo。在观测值7266446 7266446 7266446 7266446 1060746 1370741中，调整后的R0.0397 0.0399 0.0239 0.0272 0.1523 0.1100注：第（1）列和第（2）列的因变量（DV）是各自时间范围内发送的金额。对于那些不发送红包的人来说，这是零代码。列（3）和（4）中的DV是用于发送红包的虚拟变量。第（5）和（6）列中的DV是发送红包的条件量。报告了边际效应。括号中是在组和用户级别聚集的标准错误。*：p<0.1，***：p<0.05，***：p<0.01。红包。图7显示了结果，其中x轴表示不同的时间间隔，y轴表示收到的金额（人民币）对收件人在组内添加的新朋友数量的边际影响。平均而言，收到100元人民币鼓励受试者在接下来的七天内在小组内添加0.05个朋友（p<0.01）。

虽然这似乎是一个小影响，但它反映了团队礼物如何通过建立新的联系来促进团队互动。总之，我们的研究结果表明，在群体中，礼物不仅可以促进礼物的传播，还可以鼓励群体内的互动，加强群体团结。10m 1h 3h 6h 12h 1d 2d 3d 1W自收到金额后的时间间隔0.00000.00020.00040.00060.0008收到金额的边际影响图7：受方在组内增加的对组内边缘的边际影响。误差条为95%CI。6讨论利用随机分配给礼品接收人的红包数量，我们利用自然实验来量化微信群中礼品传染的强度。我们记录了礼品传播的存在，并进一步发现，总体影响主要由广泛的利润驱动，即收到红包鼓励更多用户发送红包。在不同的时间段和不同的群体中，食品传染的程度各不相同。此外，我们还发现了一种群体规范的证据，即最幸运的抽奖获得者有望带头发送随后的第一个红包。关于群体内社交网络的调节作用，我们发现，用户的聚类系数越高，她越不容易受到礼物传染。此外，收到的数量与微信群网络的紧密程度之间存在着巨大的差距，这对互动产生了显著的负面影响。总之，我们的结果，特别是对广泛和密集利润的分析，加深了我们对礼物传染的社会现象的理解。我们的研究具有重要的管理意义。

首先，在线群体聊天有助于沟通和协调，但虚拟形式可能会对建立群体团结构成挑战。我们的分析记录了金钱礼物如何以及在多大程度上促进集团成员之间的互动。因此，我们的研究为如何利用在线送礼来培养在线群体中的社会纽带提供了见解。其次，在线红包被认为是微信的一项重要而成功的商业战略，以扩大其在中国移动支付市场的市场份额（Yang等人，2016）。在线红包发布并在微信上普及后，其市场份额从2015年第一季度的10%飙升至2016年第四季度的约40%，因为用户需要将其银行账户链接到微信支付才能发送红包。我们的研究表明，微信利用红包进入移动支付市场的成功可能是建立在微信内部强大的社交网络和微信红包的强大社会感染力之上的。最后，包括红包在内的在线货币礼品被用作促进各种在线活动的有效工具。例如，在中国最大的团购平台Pinduodou上，红包被作为折扣促销手段（2019年为9亿）。从广义上讲，礼品卡是一种发送数字货币礼物的方式，在许多在线网站上广泛使用。据报道，2018年美国共售出价值1600亿美元的礼品卡。因此，我们的研究结果也有助于深入了解如何利用在线平台上的礼物传染来进一步促进在线礼物的采用。根据我们的研究，有几个可能的未来方向。首先，研究接收红包如何影响其他类型的用户行为，如群体交流和喜欢他人的订阅，这将是一件有趣的事情。

其次，由于数据限制，我们无法弄清哪种机制（如互惠或公平问题）是我们观察到的礼品贸易的主要驱动因素。因此，需要仔细设计实验研究，以便进一步研究主要机制。最后，当我们分析东亚文化中的在线礼物传染时，探索我们的结果是否可以推广到在线环境或其他文化群体将是一件有趣的事情。确认这项研究已经由麻省理工学院的机构审查委员会（E-1114）审查。作者感谢麻省理工学院人类动力学小组成员Sinan Aral、Bethany Burum、Dean Eckles、Moshe Hoff man、ShanHuang、Erez Yoeli，以及第四届经济学网络科学会议、2018年现场实验进展会议和2018年麻省理工学院数字实验会议的与会人员提出了有益的意见。参考Alexander RD（1987）《道德系统生物学》（交易出版商）。Aral S，Muchnik L，Sundararajan A（2009年），区分动态网络中基于影响的传染和由嗜同性驱动的分化。美国国家科学院学报106（51）：21544–21549。Aral S、Nicolaides C（2017）在全球社交网络中进行传染。《自然通讯》8:14753。Aral S，Walker D（2012年），识别社交网络中有影响力和易受影响的成员。科学337:337–341。Athey S，Imbens GW（2017）《随机实验的计量经济学》。《经济学领域实验手册》，第1卷，73–140（Elsevier）。Backstrom L、Huttenlocher D、Kleinberg J、Lan X（2006）《大型社交网络中的群体形成：成员、增长和进化》。

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