¿Qué son los efectos spillover y el efecto de red?

Efectos de desbordamiento — son situaciones en las que el impacto de un experimento o cambio en un grupo de usuarios afecta el comportamiento o los resultados de otro grupo. Por ejemplo, si en una prueba A/B una nueva función está disponible solo para algunos usuarios, pero influye indirectamente en el comportamiento de los demás (por ejemplo, a través de la interacción social).

Efecto de red — es un fenómeno en el que el valor de un producto o servicio para un usuario aumenta con el crecimiento del número de otros usuarios. Un ejemplo clásico son las redes sociales o los mensajeros: cuanto más personas los usan, más útiles son para cada uno.

En el contexto de experimentos y aprendizaje automático, es importante tener en cuenta los efectos de desbordamiento para interpretar correctamente los resultados, ya que pueden distorsionar el efecto de los cambios. Los efectos de red a menudo influyen en el crecimiento y la retención de usuarios, y deben considerarse al modelar comportamientos y tomar decisiones.