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Xodus 解释：机器学习、社会动态和 Bluesky 的崛起
社交网络不断变化——从 X 转向 Bluesky 最近几天，我们目睹了用户从 X（以前称为 Twitter）向 Bluesky 的显著迁移。这一趋势不仅是对伊隆·马斯克 (Elon Musk) 对 X 的有争议的管理的反应，而且与最近美国选举的结果密切相关 […]
来源:市场货币主义者社交网络不断变化——从 X 转向 Bluesky
社交网络不断变化——从 X 转向 Bluesky最近几天，我们目睹了用户从 X（以前称为 Twitter）向 Bluesky 的显著迁移。这一趋势不仅是对埃隆·马斯克对 X 的有争议的管理的反应，也与最近美国总统大选的结果息息相关。唐纳德·特朗普的连任和马斯克在新政府中的突出作用引发了广泛的争论，进一步加速了这一外流。
Bluesky 最初是杰克·多西在 Twitter 任职期间开发的一个项目，它提供了一个去中心化的社交媒体平台，使用户能够更好地控制他们的数据和社区。在选举后的几天内，数百万新用户加入了 Bluesky，引发了关于该平台是否真的可以挑战 X 的主导地位的讨论。所有迹象都表明，这种迁移远未结束。
作为一名经济学家，我发现社交网络的动态特别令人着迷。与传统市场不同，网络的价值不仅取决于其产品的质量，还取决于其他用户的数量——我们称之为网络效应的现象。同时，转换成本——粉丝、连接和数据的损失——充当了一道强大的障碍，经常将用户锁定在现有网络中，即使出现不满情绪。
网络效应为了探索这些动态，我开发了一个模拟，使用机器学习来模拟用户如何在两个相互竞争的社交网络之间进行选择。该模型揭示了为什么像 X 这样的平台可以在较长时间内保持稳定，但仍然容易受到突然转变的影响。在以下部分中，我将解释该模型的工作原理以及它揭示了社交网络的未来。
模型如何工作？
模型如何工作？为了揭示社交网络的动态，我创建了一个基于代理的模拟，其中每个用户都由一个 AI 代理代表。
Twatter α