2.4.1.1 New York City Taxis

A tədqiqatçı New York taksi sürücüləri qərar öyrənmək taksi metr böyük data istifadə olunur. Bu məlumatlar bu tədqiqat üçün uyğun oldu.

Doğru şey hesablanması sadə hakimiyyəti Məsələn Henry Farber gəlir (2015) New York City taksi sürücüləri davranış öyrənilməsi. Bu qrup mahiyyət maraqlı görünə bilər baxmayaraq əmək iqtisadiyyat iki rəqib nəzəriyyə test üçün strateji araşdırma site. Farber araşdırma məqsədləri üçün, taksi sürücüləri iş mühiti iki mühüm xüsusiyyətləri var: 1) öz hourly əmək haqqı gün-to-gün hava kimi amillər hissəsi əsasında dəyişir və onlar iş saat 2) sayı sürücü qərarları əsasında hər gün tərəddüd edə bilər. Bu xüsusiyyətlər işləyib hourly əmək haqqı və saat arasında əlaqələr haqqında maraqlı sual gətirib. İqtisadiyyat neoklasik modelləri daha yüksək hourly əmək haqqı olduğu taksi sürücüləri günlərdə daha çox iş ki, proqnozlaşdırmaq. Alternativ olaraq, davranış İqtisadiyyat modellər tam tərsini proqnozlaşdırmaq. sürücülər xüsusi gəlir müəyyən etsəniz $ 100 hədəf-demək gün və iş ki, hədəf görüşüb qədər, sonra sürücülər daha çox qazanmaq ki, gün az iş saatı sona çatacağını. Bir hədəf earner olsaydı Məsələn, yaxşı bir gün (saatda $ 25) və pis gün (saatda $ 20) 5 saat 4 saat iş başa bilər. (Davranış iqtisadi modellər tərəfindən proqnozlaşdırılan kimi) Belə ki, sürücülər aşağı hourly əmək haqqı ilə gün (neoklasik modelləri ilə proqnozlaşdırılan kimi) daha yüksək hourly əmək haqqı və ya daha çox saat gün saat çalışır?

2013, indi data - Bu suala cavab vermək üçün Farber 2009 New York City kabinler atdığı hər taksi səfər haqqında məlumat əldə ictimaiyyətə . tip bir ödənilir, əgər yer, son dəfə, son yeri, siçan, və tip (başlamaq başlamaq zaman: Bu data-City taksi tələb elektron metr toplanmış hər səfər üçün məlumat bir neçə ədəd istifadə-daxildir kredit kartı). Ümumilikdə, Farber məlumatların (a shift təxminən bir sürücü üçün bir gün iş deyil) təxminən 40 milyon növbədə zamanı qəbul təxminən 900 milyon səfərlər haqqında məlumat olan. Əslində, Farber yalnız onun təhlili üçün bir təsadüfi nümunə istifadə ki, çox data var idi. Bu taksi metr data istifadə edərək, Farber əmək haqqı neoklasik nəzəriyyəsi uyğun, yüksək zaman ən sürücülər günlərdə daha çox iş gördük. əsas tapmaq Bundan əlavə, Farber heterogenliyi və dinamikası daha yaxşı anlaşılması üçün məlumatların ölçüsü leverage bacardı. Farber zamanla yeni sürücülər tədricən yüksək əmək haqqı gün saat işləmək üçün öyrənmək ki, tapılmadı (məsələn, onlar neoklasik modellər nəzərdə tutur kimi davranmaq öyrənmək). Və daha çox hədəf earners kimi davranmaq yeni sürücülər taksi sürücüsü olan çıxmaq üçün daha çox ehtimal olunur. Cari sürücü müşahidə davranışı izah yardım bu daha incə tapıntılar, həm də, çünki verilənlər bazasının ölçüsü mümkün idi. Onlar qısa müddət (məsələn, üzərində taksi sürücüləri az sayda kağız səfər vərəqələri istifadə əvvəlki işlərdə aşkar etmək mümkün olardı Camerer et al. (1997) ).

Farber təhsil böyük veri istifadə edərək, bir iş üçün ən yaxşı halda yaxın idi. şəhər digital metr istifadə sürücülər tələb çünki Birincisi, data qeyri-nümayəndəsi deyil. şəhər toplanmışdır data o seçim olsaydı Farber toplanmış olardı məlumatlara olduqca yaxın idi, çünki, data natamam deyil (bir fərq Farber ümumi ödəniş-tarifləri plus Tips istədi məlumatlar var ki, edir lakin şəhər data yalnız) kredit kartı ilə ödənilən məsləhətlər daxildir. Farber araşdırma üçün əsas yaxşı data ilə yaxşı bir sual birləşən edildi. tək data kifayət deyil.