We recover the true underlying aver

We recover the true underlying average rating for each restaurant and use this measure to implement a regression discontinuity (RD) design. We match the Yelp rating data to a database of restaurant reservation availability and estimate the impact of crossing each 0.5-star threshold on reservation availability. Our results indicate that Yelp ratings have substantial effects on restaurant customer flows. These impacts appear largest for restaurants for which there is less information on quality available
outside of Yelp.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรากู้คืนต้นจริงคะแนนเฉลี่ยสำหรับแต่ละร้าน และใช้มาตรการนี้จะใช้แบบต่อเนื่อง (RD) ถดถอย เราตรงกับกฎคะแนนข้อมูลไปยังฐานข้อมูลของร้านอาหารคาดการณ์ และประเมินผลกระทบของข้ามเกณฑ์แต่ละ 0.5 ดาวพร้อมสำรอง ผลของเราบ่งชี้ว่า กฎการจัดอันดับมีผลพบกระแสลูกค้าร้านอาหาร ผลกระทบเหล่านี้ปรากฏขึ้นที่ใหญ่ที่สุดสำหรับร้านอาหารที่มีข้อมูลน้อยเกี่ยวกับคุณภาพนอกของกฎ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรากู้ให้คะแนนเฉลี่ยที่แท้จริงต้นแบบสำหรับร้านอาหารในแต่ละครั้งและใช้มาตรการนี้จะดำเนินการต่อเนื่องถดถอย (RD) การออกแบบ เราไม่ตรงกับข้อมูลคะแนน Yelp ไปยังฐานข้อมูลความพร้อมจองห้องพักร้านอาหารและประเมินผลกระทบของการข้ามแต่ละเกณฑ์ 0.5 ดาวบนความพร้อมการสำรองห้องพัก ผลของเราแสดงให้เห็นว่าการจัดอันดับ Yelp มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญกับลูกค้าร้านอาหารไหล ผลกระทบเหล่านี้จะปรากฏที่ใหญ่ที่สุดสำหรับร้านอาหารที่มีข้อมูลน้อยลงในการพร้อมใช้งานที่มีคุณภาพ
ด้านนอกของ Yelp

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรากู้จริงพื้นฐานเฉลี่ยคะแนนสำหรับแต่ละร้าน และใช้มาตรการ ใช้ความถดถอย ( 1 ) ออกแบบ เราตรงกับ Yelp ข้อมูลหรือฐานข้อมูลของห้องพักการจองร้านอาหาร และการประมาณการผลกระทบของแต่ละข้ามธรณีประตู 0.5-star ว่างจอง ผลของเราระบุว่า Yelp มีผลอย่างมากในการจัดอันดับไหลร้านลูกค้า ผลกระทบเหล่านี้ปรากฏขึ้นที่ใหญ่ที่สุดสำหรับร้านอาหารซึ่งมีข้อมูลน้อยลงในคุณภาพใช้ได้ภายนอกให้สามารถ .