A/B tests are randomized experiments frequently used by companies that offer services on the Web for assessing the impact of new features. During an experiment, each user is randomly redirected to one of two versions of the website, called treatments. Several response models were proposed to describe the behavior of a user in a social network website, where the treatment assigned to her neighbors must be taken into account. However, there is no consensus as to which model should be applied to a given dataset. In this work, we propose a new response model, derive theoretical limits for the estimation error of several models, and obtain empirical results for cases where the response model was misspecified. * O presente trabalho foi realizado com apoio do CNPq, CAPES e FAPEMIG.
Grandes empresas realizam testes A/B para estimar o efeito de mudanças nos seus websites. Nestes testes, usuários são redirecionados aleatoriamente para uma de duas versões do site. Porém, em redes sociais, usuários que acessam diferentes versões podem influenciar uns aos outros se estiverem relacionados, dificultando a estimação. Para minimizar esta interferência, foram propostos algoritmos para particionar a rede em clusters de usuários bem conectados ( -net e FENNEL). Todos os usuários dentro de um cluster são redirecionados para uma mesma versão. Neste trabalho, propomos uma versão paralela do -net e um novo algoritmo chamado NoMAS, inspirado no FENNEL. Apresentamos uma análise teórica da escalabilidade dos algoritmos complementada por resultados empíricos sobre a acurácia da estimação.
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