Платформы и экосистемы

Проблема электронной коммерции заключалась в том, что одной стороне рынка обычно было известно то, что не было известно другой стороне: состояние товара, надежность и аккуратность упаковки и т. д. Эти проблемы возникали на всех рынках, но особенно серьезными они были именно на онлайн-платформах по двум основным причинам. Во-первых, преодолеть асимметричность информации труднее, когда вы не можете взять товар в руки. Во-вторых, онлайн-продавцы, практически по определению, были новичками в этом деле, потому что сам этот бизнес существовал всего лишь несколько лет. В нем еще не было таких устойчивых брендов, как Sotheby’s и Sears, которые могли бы гарантировать, что покупателей не обманут.

Со временем отзывы потребителей и другие типы обратной связи стали обеспечивать репутацию продавцам на электронных площадках. Но зачем останавливаться на сборе отзывов, когда из личных данных покупателей и продавцов можно извлечь столько полезной информации? Например, в 2012 году в исследовании займов между физическими лицами, проводимом Джефферсоном Дуарте, Стефаном Сигелем и Лансом Янгом, участники оценивали надежность потенциальных заемщиков по их фотографиям. Оказалось, что люди, которые «выглядят достойными доверия» с большей вероятностью получают займы. Но, что более удивительно, они действительно чаще выплачивают их в срок. Суть здесь в том, что если такая подробная информация может помочь участникам рынка оценивать перспективы транзакции, значит, имеет смысл ее предоставлять!

На сайтах, предоставляющих различные услуги – от фриланса до совместных поездок и выгула собак, – многие продавцы в настоящее время выбирают, на кого работать, на основании внешнего вида или даже имен. Доступность подобной информации зависит от платформы: одни сайты сохраняют значительную долю анонимности, в то время как другие возвращаются к практикам, давно запрещенным на офлайн-рынках. На многих сайтах, в том числе Etsy и CustomMade, потенциальные покупатели видят не только товары, но и имена и фото продавцов. И хотя знание деталей о потенциальных партнерах по сделке может успокаивающе действовать на людей, накапливается все больше свидетельств в пользу того, что это способствует дискриминации.

Маркетплейс краткосрочной аренды недвижимости Airbnb служит наглядным примером возникновения дискриминации на онлайн-рынках и того, как выбор дизайна влияет на ее масштабы. Когда потенциальный арендатор просматривает объявления, он видит описания и фотографии как самой недвижимости, так и ее хозяина. А хозяева видят имена – и во многих случаях фотографии – потенциальных арендаторов, прежде чем принять или отвергнуть их.

Один из нас (Майк, совместно с Бенджамином Эдельманом и Дэниелом Свирски) исследовал расовую дискриминацию на Airbnb. В этой работе, посвященной американскому рынку, группа создала 20 профилей пользователей и разослала запросы на аренду приблизительно 6400 хозяевам недвижимости. Профили и запросы были идентичными за исключением одной детали – имен пользователей. В половине профилей стояли имена, наиболее типичные (согласно записям о рождениях) для белых, а в половине – для черных.

Запросы с «черными» именами удовлетворялись на 16 % реже, чем с «белыми». И такая дискриминация наблюдалась повсеместно: в дешевых и дорогих предложениях, в смешанных и расово гомогенных районах, при сдаче комнат в собственном жилье хозяина и отдельного жилья от домовладельцев, размещающих много объявлений. Большинство хозяев, отклонявших запросы от арендаторов с «черными» именами, никогда не принимали чернокожих гостей, что позволяет предположить, что некоторые хозяева особенно склонны к расовой дискриминации. (В ответ на это исследование и растущую критику со стороны пользователей и регулирующих органов, Airbnb создала рабочую группу для выработки способов снижения уровня дискриминации, которая в сентябре 2016 года предложила ряд изменений. Мы рассмотрим аспекты заявленных мер ниже.)

Исследователи в настоящее время фиксируют наличие расовой дискриминации во многих сферах онлайн-бизнеса, от рынка труда до выдачи кредитов и предоставления жилья. Это обусловлено двумя особенностями: во-первых, наличием в профилях маркеров расы – не только таких очевидных, как фото, но и более тонких; а во-вторых, разборчивостью участников рынка при выборе потенциальных партнеров по транзакциям. В следующем разделе мы поговорим о том, что оба эти фактора зависят от выбора разработчиков платформы.

Не столь очевидно влияние на дискриминацию еще одной характеристики онлайн-коммерции – использования алгоритмов и больших массивов данных. Результаты поиска в Google, рекомендации книг на Amazon и фильмов на Netflix – все это примеры программной замены несовершенных человеческих суждений о том, что нужно потребителю. Возникает искушение предположить, что исключение человеческих оценок должно вести и к уничтожению человеческих предубеждений. Однако это не так.