模拟者最容易打造出下一个爆款APP?

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本文来自微信民众号:集智俱乐部(ID:swarma_org),作者:晏丽,审校:周德雨、薛霄,编辑:邓一雪,原文题目《若何打造下一个爆款APP?——盘算实验告诉你谜底》,题图来自视觉中


随着机械还原论在社会系统展望中的失败,社会学家最先寻找能更好的注释甚至展望社会系统征象的方式。而传统的针对社会系统的研究方式主要依赖数据统计和宏观剖析,难以清晰识别种种影响因素与宏观演化征象之间的联系。以是,越来越多的社会学家将眼光转向了盘算实验方式。


现现在,盘算实验已经成为剖析社会庞大系统的一种新方式,有助于研究者探索种种环境下社会系统演化的所有可能性。


若何打造下一个爆款?


随着应用商铺里的应用种类越来越多,应用之间的竞争也越来越猛烈。若何闪开发者的App从众多的App中脱颖而出?什么样的战略才气打造爆款App?开发者们应该创新、制作许多类似的应用程序、优化自己的应用程序、照样只是复制别人的应用程序?


自从2016年抖音App上线爆火以来,几年内各种短视频软件犹如雨后春笋一样冒出来:快手、西瓜短视频、皮皮虾、微视、看点视频、秒懂视频等等。尤其是与抖音相似的App快手,从上线至2020年,抖音的活跃用户为37842万,快手的则有27679万,二者难分伯仲。


停止2020年短视频种类(左)与种种短视频的用户规模(右)| 图片泉源:Mob研究院:2020中国短视频行业洞察讲述


除了短视频,电商平台的生长似乎也印证了这一假说。淘宝上线后,京东、拼多多、闲鱼、得物等等App也接连成为爆款。短视频与电商的生长似乎为软件开发者展现了一条乐成之路——模拟爆款软件!而想要知道模拟爆款软件战略是否有用,光靠乐成学可不够,还需要做实验。


这种实验在真实天下没设施做。不外我们可以借助盘算机来模拟一个“真实”的应用商铺举行盘算实验:研究者对整个App生态系统建模,测试使用差异开发战略的应用的最终迎接度。


什么是盘算实验?


盘算实验方式可以明白为:把一个真实的庞大社会系统,通过一定的建模方式抽象成一个盘算模子,依据这个盘算模子可以在盘算机中构建出响应的“人工社会实验室”;然后凭证现实需要,可以在这小我私人工社会中举行种种实验,尤其是现实中很难实现的“压力实验”或者“极端实验”。


在该论文中,研究者提出了应用生态系统的第一小我私人工生命模子——AppEco 模子( App Ecosystem)来探讨这一问题,该模子是一种基于主体的人工生命模子(Artificial Life agent-based model)。AppEco 为开发者、用户以及App建模,并模拟应用商铺的环境。


在 AppEco 中,App的开发者构建应用并将应用上传到应用商铺,用户再浏览应用商铺并下载应用程序。研究者用 AppEco 来模拟苹果的 iOS 应用生态系统,并通过差其余实验来考察什么样的开发战略能辅助开发者获得更多的应用下载量。


若何建模?——主体建模


在一个应用生态系统中,App、开发者和用户之间的关系错综庞大,他们的配合演化使得整个App生态系统也变得极为庞大。同时,App的功效也五花八门,用户的需求也多种多样,以是针对应用生态系统建模十分难题。


怎样对App建模?怎样对用户建模?若何体现出用户对App的喜欢水平?这都是十分主要的问题。可以说,建模头脑的高深与否能直接决议该模子的乐成与否。



AppEco中开发者、App与用户之间的交互


1. 对开发者建模


研究者通过调研,选择了五种开发者最常使用的战略:


  • S0:创新战略:每次都随机构建软件(好比上一次构建游戏类App,下一次构建教育类App)


  • S1:吸取战略:每次都做一个自己最新应用的变体(也就是说开发者一直做同类型的软件)


  • S2:乐观战略:每次都做一个自己最好的应用程序的变体


  • S3:模拟战略:在Top应用中复制一个应用


  • S4:天真战略:开发职员从战略S0-S3之一最先。然后,每个开发者有0.99的概率从Top App中随机选择一个应用,并模拟该应用开发者的战略。开发者有0.01的概率随机选择其他战略。


2. 对App建模


App的功效五花八门,怎样对App建模也是这个的要害之一。研究者将App的功效抽象成一个10×10的功效网格,则对于一个App来说,若他的功效网络F中的一个单元格被填充,这就示意该App具有某种特定的功效。这样做的利益是便于对照App之间的特征,相似的特征可以示意为网格上相互靠近的单元。



App功效网格F的单元格填充取决于App开发者使用的战略:


  • F中的单元格是随机被填充的,这样网格中的每个单元格都有P1的概率被填充。


  • 若是这是开发者的第一个App,F中的单元格可能会像第一种战略一样被填充;若不是,开发者会随机突变地复制其上一个App的功效。


  • 若是这是开发者的第一个App,F中的单元格可能会像第一种战略一样被填充;若不是,开发者会随机突变复制当日最高下载量的最好App的功效。选择复制哪个应用程序发生在开发职员最先构建应用程序时。若是该开发者的应用程序没有下载,该开发者只复制他最近的应用程序。


  • 从Top应用中随机选择一个应用,并随机变异复制其功效。当开发职员最先构建应用程序时,会选择复制应用程序。复制历程中发生突变的概率为0.5。


备注:突变指的是通过随机选择F中的一个已填充的单元格,并将其随机“移动”到F中的一个空单元格中。


3. 对用户建模


每一个用户都有自己的偏好,这些偏好决议了用户喜欢的应用功效。用户的偏好也可以被抽象为一个10×10的偏好网格P。P中的单元格是概率填充的,这样网格中的每个单元格都有概率P2被填充。若是P中的一个单元格被填充,则用户需要该单元格所示意的功效。


若是App的功效网格F在相同位置填充了一个单元格,则意味着该App提供了用户所需的功效。例如,在下图中,App1的所有的四种功效都匹配用户的需求,然则App2中只有两种功效匹配用户的需求。


App功效与用户偏好相匹配


若何建模?——环境建模与社会运行规则建模


1. 环境建模


应用商铺是用来存储与接见应用的环境,其主要功效是供用户浏览与下载App。为了能让用户找到并下载相符其需要的App,应用商铺提供了三种供用户浏览App的方式:


  • Top App Chart (最热App)


  • New App Chart (最新App)


  • Keyword Search(App要害词搜索)


在 AppEco 中,要害字搜索被抽象为对随机数目的应用程序的随机搜索。之以是这样做,是由于要害字可能与用户想要的功效不匹配,因此匹配的要害字并不意味着App具有用户想要的功效。


2. 社会运行规则建模


  • 系统运行模式


初始化生态系统—开发者构建和上传App—将App上传至应用商铺—用户浏览和下载应用程序—用户与开发者数目增添。循环N个时间步(timesteps)



AppEco算法

  • 用户的转变趋势


受生态学的启发,研究者使用通常用于模拟自然系统中人口增进的 sigmoid 增进函数来模拟用户和开发者的人口增进。下图中蓝色曲线为iOS的现实数据,红色曲线为 sigmoid 增进函数模拟的曲线。可以看到,两个曲线基本吻合。


iOS用户、开发职员、应用程序与下载的现实数目与模拟数目

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实验设置与实验评价指标


1. 评价指标:


为了利便剖析实验效果,研究者设置了一些实验效果的评价指标:


  • AvgDI:当前战略下开发者收到的平均下载总数除以当前战略下开发者构建的所有app的总数


  • Top20TotDl:当前战略下下载总数排名前20的开发者占当前战略下总开发者的比例


  • Top20AvgDl:当前战略下平均下载量排名前20的开发者占当前战略下总开发者的比例


  • ZeroDI:当前战略下没有任何app被下载的开发者比例


  • FeatCV(特征变异系数):用于权衡用户所需功效的应用笼罩局限。该指标越低意味着App越能平均笼罩F的功效,即能更好的知足所有用户的需求。


2. 实验设置:


  • 实验1(E1)的实验设置:在每次运行历程中,生态系统中的开发者以相同的比例随机使用App开发者的战略S0、S1、S2,以便直接对照相对显示。实验运行时长为三年(对应现实天下),实验效果取一百次重复实验的平均值。


  • 实验2(E2)的实验设置:假设开发者都顺应开发者战略中的天真战略S4,即开发职员从开发者战略中的S0-S3之一最先。然后,每个开发者有0.99的概率从Top App中随机选择一个应用,并模拟该应用开发者的战略。开发者有0.01的概率随机选择其他战略。同时,实验运行时长为三年(对应现实天下),实验效果取一百次重复实验的平均值。


实验1:接纳模拟战略的开发者最容易打造爆款


实验问题


为了领会每种战略相对于其他战略的显示,研究者提出了以下研究问题:


  1. 哪种开发职员战略能使单个开发者最乐成?


  2. 哪种战略可以使得App更有多样性?


  3. 哪种开发职员战略能够使开发者在开发更多App时变得加倍乐成?


实验效果


Q1:哪种开发职员战略能使单个开发者最乐成?


A1:从下表可以看出,开发者战略S3最乐成,它的的AvgDl、Top20TotDl以及T op20AvgDl都是最高的,ZeroDl是最低的。同时,只管创新者战略S0在AvgDl和Top20TotDl中显示最差,但与战略S1和S2相比,它的零下载量(ZeroDl)更少。也就是说,模拟战略最能辅助开发者打造爆款!



Q2:哪种战略可以使得App更有多样性?


A2:使用战略S0的开发者构建的App是最多样的。同时战略S3的FeatCV最高,这解释该战略只部门笼罩了用户的偏好。



Q3:哪种开发职员战略能够使开发者在开发更多App时变得加倍乐成?


A3:剖析解释,随着开发者变得越来越有履历,接纳战略S2的开发者会变得越来越乐成。虽然战略S3在下载量方面显示显著更好,然则接纳该战略的开发者本质是在剽窃,而不是改善自己的作品。战略S2的开发者基于他们最乐成的应用不停更新进化,这是一种进化战略。从下图可以看出,随着开发者的履历越来越厚实,战略S2的曲线展现出一条经典的进化曲线。此外,在所有四种战略中,战略S2还提供了用户所需的最多功效。



实验2:创新使得市场更有活力


实验问题

为了研究使用每种战略的开发职员数目随着时间的推移的转变情形,研究者提出了以下研究问题:


  1. 当战略竞争时,开发职员经常选择哪种战略?


  2. 当战略竞争时,多样性是否更好?


  3. 包罗竞争战略的应用生态系统能够耐久改善其性能吗?


实验效果


  1. 从下表可以看出,战略S3是最少被选择的战略,只管它似乎是来自实验1的最佳战略。当开发者有选择时,很快就会放弃模拟战略,转而接纳其他战略。其中,战略S0是最受迎接的选择,其次是战略S2,然后是战略S1。一个生态系统要支持大比例的模拟者(使用战略S3)是极其难题的。效果反映了现实天下中的应用商铺——模拟开发者经常泛起,并行使其他人的乐成,但只管云云,他们的战略仍占少数。



2. 由下图的实验效果可以看出,E1的FeatCV大于E2,这解释在E2中,应用程序平均地笼罩了用户的偏好空间。在E1中用户可能会发现应用商铺没有任何相符他们某些偏好的应用。



3. 从下图可以看出,随着开发者的履历变得厚实,E2中的开发者比E1的开发者显示更好。这解释不完全局限于一种开发战略的开发职员在开发更多的App时的整体显示会更好。



没有一种战略可以保证谁是赢家


AppEco是一个庞大的人工生态系统,开发者、用户和App不停增添,他们的交互战略可能会不停转变。该论文讨论了开发者可能接纳的战略对应的效果:创新战略、吸取战略、乐观战略、模拟战略以及天真战略。从效果我们可以看到,在一个庞大的生态系统中,没有一种战略可以保证是赢家。


  1. 创新战略发生的App种类最多,然则下载数据较差。


  2. 吸取战略可能会停留在通俗或糟糕的应用程序上,由于他们会大量生产相同想法的新变体。


  3. 乐观战略善于开发多样化的应用程序,并凭证用户的需求定制开发。


  4. 模拟者似乎是在应用生态系统中保证下载的最佳战略,但只有当有足够的其他战略可供复制时,该战略才气施展作用。


通过盘算实验,我们乐成地验证了模拟战略对于缔造爆款的可行性,然则我们也可以看到,这种战略是需要条件的;但同时,对于整个应用软件的生态来说,林林总总形式的创新才是应用市场活力的真正泉源。


庞大系统的建模实战利器:盘算实验


云盘算、大数据和人工智能手艺正不停加速人类社会的演化历程,网络化、群智化和生态化已经成为当前社会系统的新趋势,社会系统变得越来越庞大,对这类社会庞大系统举行剖析与展望也变得越来越难题。庞大系统的建模实战利器—盘算实验方式的优势也越来越显著。


针对一个现实问题,通过盘算实验的剖析方式,将其抽象为一个盘算模子,通过对盘算模子举行盘算实验并剖析其效果,研究者就可以对庞大系统举行反事实剖析,从而解决社会庞大系统的设计、剖析、治理、控制和综合等问题。


论文信息:MLA:Lim, Soo Ling, and Peter J. Bentley. "How to be a successful app developer: Lessons from the simulation of an app ecosystem." Acm Sigevolution 6.1 (2012): 2-15.,论文地址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/2384697.2384698


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