Analyzing Payment-Driven Targeted Q8A Systems
Analyzing Payment-Driven Targeted Q8A Systems
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分析支付驱动的定向 Q8A 系统
DOI：
10.1145/3281449
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wang, Gang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jan, Steve T.;Wang, Chun;Zhang, Qing;Wang, Gang
今天的在线问答(Q8A)服务收到了大量的问题。激励领域专家提供快速、高质量的答案变得越来越具有挑战性。最近的系统试图通过允许真实世界的专家为他们的答案定价来吸引他们。这导致了一种“有针对性的”Q8A模式，用户通过支付相应的价格向目标专家提问。在本文中，我们对两个新兴的目标Q8A系统进行了案例研究，芬达(中国)和鲸鱼(美国)，以了解货币激励如何影响用户行为。通过分析22万个问题(价值100万美元)的大型数据集，我们发现，支付确实能够让专家快速回答，但也会驱使某些用户为了利润而玩弄系统。此外，这种模式需要用户(专家)主动调整价格才能盈利。不愿降价的人，随着时间的推移，可能会损害他们的收入和参与度。
Today’s online question and answer (Q8A) services are receiving a large volume of questions. It becomes increasingly challenging to motivate domain experts to provide quick and high-quality answers. Recent systems seek to engage real-world experts by allowing them to set a price on their answers. This leads to a “targeted” Q8A model where users ask questions to a target expert by paying the corresponding price. In this article, we perform a case study on two emerging targeted Q8A systems, Fenda (China) and Whale (U.S.), to understand how monetary incentives affect user behavior. By analyzing a large dataset of 220K questions (worth 1 million USD), we find that payments indeed enable quick answers from experts, but also drive certain users to game the system for profits. In addition, this model requires users (experts) to proactively adjust their price to make profits. People who are unwilling to lower their prices are likely to hurt their income and engagement over time.
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