論文の概要: Algorithmic Collusion or Competition: the Role of Platforms' Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14548v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 21:45:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 15:35:06.521338
• Title: Algorithmic Collusion or Competition: the Role of Platforms' Recommender Systems
• Title（参考訳）: アルゴリズム的結束または競争:プラットフォームのレコメンデーションシステムの役割
• Authors: Xingchen Xu, Stephanie Lee, Yong Tan
• Abstract要約: 本研究は,AIに基づく価格アルゴリズムの競合的あるいは共謀的ダイナミクスを,レコメンデーションアルゴリズムがどのように決定するかを検討する。 実験結果から,販売者の利益最大化目標との一致により,収益ベースレコメンデータシステムにより,販売者間のアルゴリズム的共謀が促進されることが判明した。 需要ベースのレコメンデーションシステムは、売り手間の価格競争を促進させ、売り手の目標と不一致のため、価格を下げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.551933457838182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent academic research has extensively examined algorithmic collusion resulting from the utilization of artificial intelligence (AI)-based dynamic pricing algorithms. Nevertheless, e-commerce platforms employ recommendation algorithms to allocate exposure to various products, and this important aspect has been largely overlooked in previous studies on algorithmic collusion. Our study bridges this important gap in the literature and examines how recommendation algorithms can determine the competitive or collusive dynamics of AI-based pricing algorithms. Specifically, two commonly deployed recommendation algorithms are examined: (i) a recommender system that aims to maximize the sellers' total profit (profit-based recommender system) and (ii) a recommender system that aims to maximize the demand for products sold on the platform (demand-based recommender system). We construct a repeated game framework that incorporates both pricing algorithms adopted by sellers and the platform's recommender system. Subsequently, we conduct experiments to observe price dynamics and ascertain the final equilibrium. Experimental results reveal that a profit-based recommender system intensifies algorithmic collusion among sellers due to its congruence with sellers' profit-maximizing objectives. Conversely, a demand-based recommender system fosters price competition among sellers and results in a lower price, owing to its misalignment with sellers' goals. Extended analyses suggest the robustness of our findings in various market scenarios. Overall, we highlight the importance of platforms' recommender systems in delineating the competitive structure of the digital marketplace, providing important insights for market participants and corresponding policymakers.
• Abstract（参考訳）: 近年の学術研究では、AIに基づく動的価格アルゴリズムの利用によるアルゴリズムの衝突を幅広く研究している。 それでも、eコマースプラットフォームは、様々な製品への露出を割り当てるためにレコメンデーションアルゴリズムを採用しており、この重要な側面は、アルゴリズムの共謀に関する以前の研究でほとんど見過ごされてきた。 我々の研究は、この文献におけるこの重要なギャップを埋め、AIベースの価格アルゴリズムの競合的あるいは共謀的なダイナミクスをレコメンデーションアルゴリズムがどのように決定できるかを調査する。 具体的には,2つの一般的な推奨アルゴリズムについて検討する。 (i)販売者の総利益を最大化することを目的とした推薦システム(営利型推薦システム) (ii)プラットフォーム上で販売される製品の需要を最大化することを目的としたレコメンダシステム(オンデマンドベースのレコメンダシステム)。 販売者が採用する価格アルゴリズムとプラットフォームの推奨システムの両方を組み込んだ繰り返しゲームフレームワークを構築した。 その後,価格変動を観測し,最終平衡を確かめる実験を行う。 実験結果から,販売者の利益最大化目標との一致により,収益ベースレコメンデータシステムにより,販売者間のアルゴリズム的共謀が促進されることが判明した。 逆に,需要ベースのレコメンデーションシステムは,販売者間の価格競争を促進させ,販売者の目標と不一致を理由として価格を下げる。 分析の強化は、様々な市場シナリオにおける我々の発見の堅牢性を示している。 全体として、市場参加者とそれに対応する政策立案者にとって重要な洞察を提供するデジタル市場の競争構造を説明する上で、プラットフォームが推奨するシステムの重要性を強調します。

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