Вход/Регистрация
Руководство по закупкам
вернуться

Спаньоло Джанкарло

Шрифт:
Репутация (2) = сумма последних оценок, поставленных отдельными пользователями в последних N трансакциях / N.

Этот показатель, по сравнению с предыдущим, явно подчеркивает отношение хороших отзывов к общему количеству отзывов, таким образом немедленно предоставляя пользователям информацию об относительном уровне производительности конкретного участника.

Предложенные показатели могут быть далее усовершенствованы, чтобы достичь более точного и специализированного измерения репутации [520] .

520

Например, мы можем также учесть число участников, оставляющих обратную связь. Предположим, один продавец столкнулся с K покупателями для совершения в общей сложности N сделок. Продавец, возможно, взаимодействовал более одного раза с некоторыми или всеми K покупателями. Теперь вычислим среднюю оценку последних М сделок для каждого из K пользователей. Затем вычислим среднее арифметическое этих средних оценок. Так мы получаем своего рода обобщенную формулу, в которой можно соответственно подбирать K и М. Устанавливая особые значения для K и М, мы возвращаемся к особым случаям: например, установив N = 1, мы получаем среднюю оценку, поставленную последними отдельными K пользователями. Установив N = K = 1, мы получаем особый случай, в котором имеет значение только последняя оценка. В случае необходимости N и K можно выбрать произвольно большими, чтобы рассмотреть более долгую историю обратной связи. Например, предположим, что 3 покупателя, А, B, C, вступали в торговые отношения 4, 3, 4 раза с продавцом D, оценив его (0, 0, 1, 0), (1, 1, 1) и (1, (–1), (–1), (–1)) соответственно. Если мы ограничим внимание средним арифметическим двух самых последних оценок (выделенных жирным шрифтом), то средняя оценка для каждого пользователя будет следующей: 0,5 для A, 1 для B и – 1 для C. Простое среднее арифметическое этих оценок будет (0,5 + 1–1) / 3 = 0,16. Заметьте, что репутация, основанная на последней оценке, была бы (0 + 1–1) / 3 = 0.

18.4.5.2. Медиана репутации

Как обсуждалось в предыдущем разделе, репутация, измеренная через среднее арифметическое (или соответствующие суммы) оценок, может быть хорошим показателем репутации. Тем не менее он все еще далек от преодоления уклона репутации, производимого незаслуженными оценками, и стратегических манипуляций обратной связью. К счастью, существуют альтернативы, которые можно противопоставить этой проблеме [521] . Например, репутация может быть измерена с использованием медианы рейтинга вместо средней оценки. Как известно, одно важное статистическое свойство медианы состоит в том, что она менее чувствительна к крайним значениям по сравнению со средним арифметическим. Как пример возьмем шкалу оценок eBay и предположим, что один пользователь сталкивается со следующей последовательностью оценок: (–1, 0, 1, 1, 1). Эта последовательность имеет среднее арифметическое, равное 0,4, и медиану, равную 1. Друзья пользователя («свои люди», отправляющие ложные отзывы) могут искусственно улучшить профиль при помощи «потока» положительной обратной связи, чтобы создать лучшую последовательность оценок, такую как (–1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1). Эта новая последовательность имеет медиану, равную 1, и среднее арифметическое, равное 0,67. Таким образом, в то время как репутация, измеренная по медиане, не изменяется, когда «свои люди» несправедливо оценивают партнеров, репутация, измеренная по среднему арифметическому, увеличивается до 0,67, таким образом создавая уклон репутации. Подобные аргументы применимы также в случае «недоброжелателей», т. е. пользователей, желающих испортить репутацию конкурентов.

521

См. обсуждение и формальный анализ методов иммунизации обратной связи в работах [Dellarocas, 2000, 2003, 2004, 2006; Douceure, 2002; Cheng, Friedman, 2005].

Измерение репутации посредством медианы должно воздействовать на стратегическое поведение манипуляторов обратной связью. Если манипуляторы будут знать заранее, что репутация основана на медиане, а не на среднем арифметическом, у них будет меньше стимулов для того, чтобы ставить несправедливые оценки, потому что такие оценки не будут оказывать влияние на репутацию. В результате следует ожидать снижения уровня манипулирования.

Заметьте, что манипуляции могут осуществляться несколькими другими способами (некоторые из которых обсуждаются в подразделе 18.4.10.1). Например, на Usenet – дискуссионном форуме, где люди делятся информацией о товарах и услугах – конкурирующие фирмы влияют на мнения потребителей относительно качества предоставляемых ими продуктов путем размещения дорогих «подложных» рекламных сообщений в группах Usenet. Такая манипуляция может поставить под серьезную угрозу информативность форума. Однако это не так в более общих ситуациях, где имеет значение как ex ante (доконтрактный), так и ex post (постконтрактный) оппортунизм (на Usenet главное беспокойство вызывает ex ante оппортунизм). Стратегическая манипуляция может повысить информативность форума. Присутствие честных мнений потребителей может побудить фирмы раскрыть свои, более точные, знания о качествах продукта посредством манипулирования форумами с относительной интенсивностью, пропорциональной их фактическому качеству. Воздействие манипуляции в этом случае состоит в том, чтобы еще более отделить публикуемый рейтинг фирм с высоким качеством от рейтинга фирм с низким качеством, благодаря чему потребителям будет легче делать выводы об истинном качестве каждой фирмы [522] .

522

См.: [Mayzlin, 2006; Dellarocas, 2006b] для получения дальнейшей информации о манипуляциях в ситуациях, где неудачный выбор представляет главную проблему.

18.4.5.3. Сравнение средней оценки и медианы рейтинга

Как и среднее арифметическое, медиана может быть вычислена по недавним N оценкам, чтобы устранить дискриминацию по новым/ старым оценкам и создать условия для сравнения репутации. Хотя медиана преодолевает проблему искусственных оценок, она дает менее точное измерение репутации – медиана может быть равна только –1, 0, 1 и может отображать необъективную информацию, как и среднее арифметическое. Предположим, что в примере, приведенном выше, «друзья» – честные торговцы и что они создали «поток» обратной связи. Среднее арифметическое отображает это (справедливое) улучшение репутации, тогда как медиана этого не делает. С этой точки зрения два данных подхода идут в противоположных направлениях. В то время как медиана совсем не учитывает дальнейшие улучшения репутации (дополнительная обратная связь считается несправедливой), среднее арифметическое засчитывает такие улучшения в полной мере (дополнительная обратная связь считается справедливой). Поскольку обе эти меры не устойчивы к потенциальному информационному уклону, удобно использовать среднее арифметическое.

Практический вывод 2.

Простое и эффективное измерение репутации – сумма оценок, поставленных отдельными покупателями в последних N трансакциях.

18.4.6. Какое количество информации следует публиковать?

Тип и количество информации, раскрываемой на рынке, являются ключевыми элементами разработки механизма обратной связи. В этом разделе мы обсуждаем, какую информацию следует раскрывать, чтобы оптимизировать механизм обратной связи. Большинство известных электронных рынков обычно раскрывают много подробной информации. Однако пользователям нелегко ее обрабатывать. Опубликование меньшего объема, но информативных данных может быть более эффективной политикой раскрытия информации. eBay публикует репутацию пользователей и многие другие статистические данные, касающиеся оценок. Высказывалось мнение, что для eBay может быть оптимальным «скрыть» подробности и включить в процесс медиатора обратной связи [523] . Медиаторы обратной связи предоставляют чрезвычайно точную информацию и удовлетворяют потенциально гетерогенные информационные потребности пользователей. Нам представляется недостатком, что политика раскрытия информации на eBay (и также на Amazon) не предусматривает отображения количества сделок, совершенных пользователем. Эта информация могла быть очень полезной, чтобы оценить, сколько участников активно на рынке и сколько сделок не получают обратной связи.

523

В работах [Resnick et al., 2000; Dellarocas, 2003] приводится критическое обсуждение на тему политики раскрытия информации и медиаторов обратной связи.

Интересно, что практика государственных электронных платформ дает примеры другой потенциально полезной информации, которую можно раскрыть. Например, с 1995 г. GSA – федеральная закупочная платформа США – имеет EPLS (систему ведения списка исключенных сторон), размещая в открытом доступе на веб-сайте GSA список продавцов, исключенных из федеральных закупок. Веб-сайт также раскрывает причины исключения и соответствующие исправительные меры. Любой человек имеет свободный доступ к «черному списку» поставщиков, которым не разрешается иметь деловые отношения с федеральным правительством. Публикация такой информации может иметь значительное (отрицательное) воздействие на репутацию, и она должна стать дальнейшим сдерживающим фактором для недобросовестного поведения фирм.

Другой важный аспект относительно политики раскрытия – оптимальная продолжительность истории обратной связи. На eBay у каждого пользователя есть история обратной связи, сообщающая об обратной связи и комментариях начиная с самой давней сделки до самой последней. Вопрос, которым мы задаемся здесь, следующий: лучше ли для платформы публиковать всю историю или же ограничить ее недавним прошлым? Споры по поводу «правильной» продолжительности истории обратной связи показывают, что существует компромисс между эффективностью механизмов обратной связи и полнотой раскрываемой информации. Публикация всей истории обратной связи дает полную информацию о прошлом поведении участников, но подразумевает, что последняя обратная связь имеет незначительное влияние на репутацию: наличие только одного или нескольких отрицательных отзывов за долгую историю не может быть определяющим для торгового решения. Напротив, сокращение истории до последних отзывов предоставляет неполную информацию о прошлом поведении пользователя, но увеличивает силу механизма, так как воздействие отдельных оценок на репутацию теперь возрастает. Как крайний случай, публикация только последней оценки минимизирует количество раскрытой информации, но максимизирует силу механизма. Действительно, это усиливает стимулы к сотрудничеству и исключает искушение «почивать на лаврах», когда участники эксплуатируют хорошую репутацию, приобретенную в прошлом [524] .

524

Подробнее по теме динамики репутации см.: [Holmstrom, 1999; Cripps et al., 2004].

Практический вывод 3.

Раскрывайте следующую ключевую и легко обрабатываемую информацию:

• показатель репутации;

• общее количество полученных оценок;

• число завершенных сделок.

18.4.7. Мобильность репутации

Широко признается, что эффективность механизмов обратной связи кардинально зависит от массы пользователей, среди которых распространяется информация. Сила механизмов обратной связи может быть ограничена, если информация недостаточно распространена [525] . Мобильность, а именно, возможность для поставщиков использовать репутацию на рынках помимо того, на котором она была приобретена, может привести к дальнейшим усовершенствованиям механизмов обратной связи.

525

См.: [Resnick et al., 2000].

  • Читать дальше
  • 1
  • ...
  • 148
  • 149
  • 150
  • 151
  • 152
  • 153
  • 154
  • 155
  • 156
  • 157
  • 158
  • ...

Ебукер (ebooker) – онлайн-библиотека на русском языке. Книги доступны онлайн, без утомительной регистрации. Огромный выбор и удобный дизайн, позволяющий читать без проблем. Добавляйте сайт в закладки! Все произведения загружаются пользователями: если считаете, что ваши авторские права нарушены – используйте форму обратной связи.

Полезные ссылки

  • Моя полка

Контакты

  • chitat.ebooker@gmail.com

Подпишитесь на рассылку: