排行榜上的同伴是如何影响自己的？

排行榜是游戏化文献中的重要组成部分。虽然排行榜的效果已经被广泛研究，但关于同伴群体如何影响排行榜的治疗效果的证据却少得多。通过一项预先注册的现场实验，涉及一个在线电影推荐网站上的1000多名用户，我们让用户接触到排行榜，但不同的用户群体接触到了不同的同伴群体。与标准的行为模型预测相反，我们发现，当用户的同伴分数更加分散时，用户的贡献会增加。我们还发现，降低平均同伴贡献会激励用户做出更多贡献。此外，这些效果本身也受到群体规模的调节。这为关于排行榜的现有动机和去动机理论提供了新的见解，同时也展示了使用个性化排行榜来增加贡献的潜力。