本文主要探讨的是手机APP在移动互联网中的扩散过程，特别关注了电子口碑（Electronic Word of Mouth, eWOM）的累积效果对这一过程的影响。研究基于经典的BASS模型，并结合多智能体模拟技术，通过AnyLogic软件建立了仿真扩散模型，以更准确地理解和预测手机APP的推广趋势。
BASS模型，全称为Basic Adoption Sales Share模型，是市场营销领域用来描述新产品采纳和扩散的经典理论。该模型假设消费者的购买行为受到创新者和模仿者的双重影响，创新者是最早尝试新产品的用户，模仿者则是在看到他人使用后才选择采纳。在手机APP的扩散过程中，BASS模型被用来解释用户如何随着时间逐渐接纳并使用新的应用。
电子口碑(eWOM)是指通过互联网平台、社交媒体等渠道传播的用户对产品或服务的评价和推荐。在移动互联网时代，eWOM对消费者决策的影响日益显著。文章指出，eWOM的累积效果使得手机APP的扩散过程与传统产品有所不同。积极的电子口碑可以加速APP的扩散，而负面的eWOM可能会阻碍其普及。不同的eWOM累积程度会形成不同的扩散趋势，这对企业制定营销策略至关重要。
在研究方法上，论文采用了多智能体模拟技术。这种技术允许模拟个体之间的交互行为，从而更真实地反映出复杂系统如用户群体的行为动态。通过AnyLogic软件，研究人员能够构建一个包含个体用户和他们之间相互影响的模型，以模拟和分析手机APP的扩散过程。
论文通过对比实际案例和模拟结果验证了模型的有效性，证明了考虑eWOM累积效应的BASS模型能更好地解释和预测手机APP的市场表现。这一研究对于理解用户采纳行为，优化产品推广策略，以及预测市场趋势具有重要的实践指导意义。
这篇研究强调了在当前数字化环境中，电子口碑作为关键的影响力因素，如何改变传统的产品扩散模式，并提出了结合BASS模型和多智能体模拟的新型分析工具，这对于手机APP的开发者和市场营销者来说具有很高的参考价值。通过深入理解和利用这些模型，企业可以更有效地制定推广计划，提升APP的市场占有率。
