如何打造下一个爆款APP？——计算实验告诉你答案( 四 ) 导语随着机械还原论在社会系

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实验2：创新使得市场更有活力
实验问题
为了研究使用每种策略的开发人员数量随着时间的推移的变化情况，研究者提出了以下研究问题：
当策略竞争时，开发人员经常选择哪种策略？当策略竞争时，多样性是否更好？包含竞争策略的应用生态系统能够长期改善其性能吗？实验结果
1.从下表可以看出，策略S3是最少被选择的策略，尽管它似乎是来自实验1的最佳策略。当开发者有选择时，很快就会放弃模仿策略，转而采用其他策略。其中，策略S0是最受欢迎的选择，其次是策略S2 ，然后是策略S1 。一个生态系统要支持大比例的模仿者（使用策略S3）是极其困难的。结果反映了现实世界中的应用商店——模仿开发者经常出现，并利用其他人的成功，但尽管如此，他们的策略仍占少数。

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2.由下图的实验结果可以看出， E1的FeatCV大于E2 ，这表明在E2中，应用程序均匀地覆盖了用户的偏好空间。在E1中用户可能会发现应用商店没有任何符合他们某些偏好的应用。

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【如何打造下一个爆款APP？——计算实验告诉你答案】3.从下图可以看出，随着开发者的经验变得丰富， E2中的开发者比E1的开发者表现更好。这表明不完全局限于一种开发策略的开发人员在开发更多的App时的集体表现会更好。

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没有一种策略可以保证是赢家
AppEco是一个复杂的人工生态系统，开发者、用户和App不断增加，他们的交互策略可能会不断变化。该论文讨论了开发者可能采取的策略对应的结果：创新策略、汲取策略、乐观策略、模仿策略以及灵活策略。从结果我们可以看到，在一个复杂的生态系统中，没有一种策略可以保证是赢家。
创新策略产生的App种类最多，但是下载数据较差。汲取策略可能会停留在普通或糟糕的应用程序上，因为他们会大量生产相同想法的新变体。乐观策略善于开发多样化的应用程序，并根据用户的需求定制开发。模仿者似乎是在应用生态系统中保证下载的最佳策略，但只有当有足够的其他策略可供复制时，该策略才能发挥作用。通过计算实验，我们成功地验证了模仿策略对于创造爆款的可行性，但是我们也可以看到，这种策略是需要条件的；但同时，对于整个应用软件的生态来说，各种各样形式的创新才是应用市场活力的真正来源。
复杂系统的建模实战利器：计算实验
云计算、大数据和人工智能技术正不断加速人类社会的演化进程，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复杂，对这类社会复杂系统进行分析与预测也变得越来越困难。复杂系统的建模实战利器—计算实验方法的优势也越来越明显。针对一个现实问题，通过计算实验的分析方法，将其抽象为一个计算模型，通过对计算模型进行计算实验并分析其结果，研究者就可以对复杂系统进行反事实分析，从而解决社会复杂系统的设计、分析、管理、控制和综合等问题。
晏丽|作者
周德雨、薛霄|审校
邓一雪|编辑
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