この研究では、新しいアルゴリズムが導入されると、高セグメントの推薦品質が低下し、一方で低セグメントの推薦品質が大幅に向上する場合に、「適切な」量だけ増加します。これは、高セグメントでオーバーチャーン（退会率）が発生し、低セグメントではアンダーチャーンが起こるためです。結果的にシステム全体の人口は初期段階で増加します。しかし、長期的な影響として見れば、この変化は永続的な減少をもたらす可能性があります。
特定のアルゴリズムを展開した場合、その効果は異なるユーザーセグメントに影響を与えます。例えば、「健康度」や「推薦品質」といった要因に基づきユーザーを分類することで異なる結果が生じます。このようなメカニズムにより、RSは最初からより多くのユーザーを保持する傾向があると言えます。