Adoption decision-making of AI digital humans for agricultural regional public brands in short videos
Rong Wu · Jin Xiao · Jiaqi Chen
用复杂网络演化博弈模型研究农业区域公用品牌在短视频中采用AI数字人的决策动态。
构建无标度网络上的Fermi规则演化博弈模型,进行100次随机模拟。
消费者偏好影响最大,AI数字人成本抑制采用,真人成本高则促进采用。
可结合真实平台数据验证模型,并研究不同农产品品类和区域品牌的异质性采用策略。
以复杂网络演化博弈模型分析农业区域公用品牌采用AI数字人的决策机制,方法新颖、结论有参考价值,但属理论仿真研究,产业影响有限。
引言 本研究考察农业区域公用品牌在短视频推广中对AI数字人(AI digital humans,AI-DHs)的采纳行为。方法 构建复杂网络演化博弈模型,品牌在无标度网络上互动,并通过费米规则更新策略。模型考虑AI数字人生成与制作成本、真人推广成本、消费者偏好、推荐优先级和网络规模。针对每个参数情景进行100次随机仿真运行,并报告带有95%仿真区间的平均采纳轨迹。结果 AI数字人相关成本越高,AI数字人推广的相对收益越低,从而抑制采纳;而真人推广成本越高,则使AI数字人推广相对更具吸引力。消费者偏好对演化结果的影响最为显著,偏好越高,系统越趋向于更广泛的AI数字人采纳。较高的推荐优先级有助于在演化过程中维持AI数字人采纳,但并不能独立决定最终采纳状态。网络规模对长期平均采纳的影响有限,尽管较大网络会降低演化过程中的随机波动。讨论 这些发现将数字人研究从采纳后的消费者反应拓展至农业区域公用品牌的动态采纳决策,并凸显了相对收益、平台条件和品牌间学习的作用。