算法、制度与社会先验如何塑造音乐生态系统：甜点区域的收缩
计算机与社会
2026-04-24 v1
摘要
为何某些国家音乐市场能维持丰富的音乐多样性，而另一些则趋向于以单一公式产出为主？现有的文化消费模型（超明星经济学、理性成瘾、贝叶斯社会学习）均能捕捉部分答案，但无法解释曝光、社会影响、制度性门户和算法策源如何相互作用以塑造听众的偏好。我们通过将音乐偏好建模为一种学习过程而非固定参数来弥补这一差距：听众的评估 disposition 每一次相遇都会随之演变，受舒适熟悉之处与新知奖励之处之间平衡的影响。drawing on 来自认知科学的主动推理框架，我们将此正式化为一种顺序选择模型，其中偏好、信息与消费环境同步演化，并展示该框架如何嵌入并延伸三个核心经济模型的关键机制。一个基于智能体的仿真产生四项预测：算法策源抑制消费多样性超过一个尖锐非线性阈值；制度结构通过确认性跨系统对比决定 winner-take-all 强度；文化资本缓冲听众免受同质化；高策源、高从众系统相对于富有多样性的生态系统会崩溃供给侧分散程度。我们将该框架与四个国家音乐生态系统（意大利Sanremo节、巴西、韩国和英国）进行测试，识别供需双方生态系统活力的结构决定因素。福利意涵直接：由于听众的偏好通过模型所描述的学习机制在日益贫瘦的环境中适应，显露偏好分析无法可靠评估文化市场的产出。
引用
@article{arxiv.2604.20873,
title = {The Shrinking Sweet Spot: How Algorithms, Institutions, and Social Priors Shape Musical Ecosystems},
author = {Fabio Lokwani Di Matteo and Pier Luigi Sacco},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.20873},
year = {2026}
}