2.4.1.1 מוניות בניו יורק

חוקר השתמשו בנתונים גדול מ מוני מוניות ללמוד קבלת ההחלטות של נהגי המוניות בניו יורק. נתונים אלה היו מתאימים גם למחקר זה.

דוגמא אחת מני רב הכח פשוט לספור את הדבר הנכון מגיעה של הנרי פרבר (2015) חקר את ההתנהגות של נהגי המוניות של ניו יורק. למרות בקבוצה זו אולי לא נשמע באופן אינהרנטי מעניין הוא אתר מחקר אסטרטגי לבדיקת שתי תיאוריות מתחרות בכלכלה העבודה. למטרות מחקר של פרבר, יש שתי תכונות חשובות על סביבת העבודה של נהגי המוניות: 1) השכר לשעה שלהם נע בין היום-יום, מבוססת בחלקה על גורמים כמו מזג האוויר ו -2) מספר השעות שהם עובדים יכול להשתנות בכל יום בהתבסס על ההחלטות של הנהג. תכונות אלה להוביל שאלה מעניינת על הקשר בין שכר לשעת עבודה ושעות עבודה. מודלים Neoclassical בכלכלה צופים כי נהגי המוניות יעבוד יותר בימים שבהם יש להם שכר לשעת עבודה גבוה. לחלופין, דגמים של כלכלה התנהגותית לחזות בדיוק את ההיפך. אם נהגה להגדיר הכנסה בפרט יעד-אומר 100 $ ליום-ועבודה עד היעד שימצא מענה, אז נהגים היו בסופו של דבר לעבוד פחות שעות בימים כי הם מרוויחים יותר. לדוגמא, אם היית מפרנס יעד, אתה עלול בסופו של דבר עובד 4 שעות ביום טוב (25 $ לשעה) ו -5 שעות ביום רע (20 $ לשעה). אז, הנהגה לעבוד יותר שעות בימים עם שכר לשעת עבודה גבוהה (כפי שחוזה המודלים הניאו-הקלסיים) או יותר שעות בימים עם שכר לשעת עבודה נמוך (כפי שחוזה מודלים כלכליים התנהגותי)?

כדי לענות על שאלה זו פרבר לקבל נתונים על כל נסיעה במונית שנקטה מוניות ניו יורק סיטי מ 2009 - 2013, נתונים הם עכשיו זמינים לציבור . נתונים אשר נאסף על ידי מטרים אלקטרוניים שהעיר דורש מוניות להשתמש-כוללים מספר פיסות מידע לכל נסיעה: זמן להתחיל, להתחיל מיקום, שעת סיום, בסוף מיקום, נסיעה, ואת קצה (אם קצה שולם עם כרטיס אשראי). בסך הכל, הנתונים של פרבר הכילו מידע על כ -900 מיליון נסיעות שצולמו במהלך כ -40 מיליון משמרות (משמרת היא בערך עבודה של יום אחד עבור נהג אחד). למעשה, לא היה כל כך הרבה נתונים, כי פרבר להשתמש רק מדגם אקראי של אותו לניתוח שלו. בעזרת נתונים מטר מונית זו, פרבר מצא כי רוב הנהגים לעבוד יותר בימים שבהם השכר גבוה, עולה בקנה אחד עם התיאוריה הניאו-קלאסית. בנוסף הממצא העיקרי הזה, פרבר הצליח למנף את הגודל של הנתונים עבור הבנה טובה יותר של ההטרוגניות ודינמיקה. פרבר נמצא כי לאורך זמן נהגים חדשים ללמוד בהדרגה לעבוד יותר שעות בימי שכר גבוהים (למשל, הם לומדים להתנהג כמו הדגמים הניאו-הקלסיים צופים). וגם, נהגים חדשים שמתנהגים יותר כמו מפרנסי יעד נוטים יותר להפסיק להיות נהג מונית. שני ממצאים עדינים יותר אלה, אשר מסייעים להסביר את ההתנהגות הנצפית של מנהלי ההתקן העדכניים, היו אפשריים רק בגלל גודלו של בסיס הנתונים. הם היו בלתי אפשריים לזהות במחקרים קודמים כי השתמשו בסדיני טיול נייר ממספר קטן של נהגי המוניות על פני תקופה קצרה של זמן (למשל, Camerer et al. (1997) ).

המחקר של הפרבר היה קרוב-במקרה טוב עבור מחקר באמצעות נתונים גדולים. ראשית, הנתונים לא היו-נציג הלא כי העיר נדרשה נהג להשתמש מטרים דיגיטלי. וגם, הנתונים לא היו שלמים כי הנתונים נאספו על ידי העירייה היו די קרובים לנתונים שהציגו פרבר היה שנאסף אם יש לו את הבחירה (ההבדל היחיד הוא הפרבר יצטרך נתונים רצו על שכר-פארס הכולל פלוס טיפים, אך נתוני העיר כללו רק טיפים לשלם באמצעות כרטיס אשראי). מפתח המחקר של הפרבר היה שילוב שאלה טובה עם נתונים טובים. הנתונים בלבד אינם מספיקים.