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제한된 합리성 사용자의 지향점 기반 학습을 통한 네트워크 기술 확산 동역학

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description본 문서는 기존 인터넷을 보완하기 위한 새로운 네트워크 아키텍처 도입 배경 하에서, 진입 기술(entrant)과 기존 기술(incumbent)의 채택 동역학을 연구합니다. 사용자는 최적 전략이 아닌 '만족스러운 전략'을 선택하는 제한된 합리성(bounded rationality)을 가졌으며, 지향점 기반 학습(aspiration-based learning)을 통해 의사결정을 합니다. 지향점의 특성에 따라 두 가지 채택 동역학…

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제한된 합리성 사용자의 지향점 기반 학습을 통한 네트워크 기술 확산 동역학

Source

  • Evernote/Papers/Diffusion Dynamics of Network Technologies With Bounded Rational Users Aspiration-Based Learning.md

Summary

본 문서는 기존 인터넷을 보완하기 위한 새로운 네트워크 아키텍처 도입 배경 하에서, 진입 기술(entrant)과 기존 기술(incumbent)의 채택 동역학을 연구합니다. 사용자는 최적 전략이 아닌 ‘만족스러운 전략’을 선택하는 제한된 합리성(bounded rationality)을 가졌으며, 지향점 기반 학습(aspiration-based learning)을 통해 의사결정을 합니다. 지향점의 특성에 따라 두 가지 채택 동역학 모델을 제안하고, 전환 비용, 기술별 편익, 초기 지향점 수준이 채택 동역학에 미치는 영향을 분석합니다.

Key Points

  • 연구 배경: 기존 인터넷 보완을 위한 신규 네트워크 아키텍처의 기술 채택 동역학 분석
  • 사용자 모델: 최적화 대신 만족을 추구하는 제한된 합리성(bounded rational) 가정
  • 학습 메커니즘: 지향점 기반 학습(aspiration-based learning) 적용
  • 모델 제안: 지향점 특성에 따른 두 가지 채택 동역학 모델 제시
  • 분석 변수: 전환 비용, 기술 편익(진입/기존), 초기 지향점 수준이 채택에 미치는 영향

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