2.4.1.1 Нью-Йорк қаласында Такси
А зерттеуші Нью-Йоркте такси жүргізушілердің шешім қабылдау оқуға такси метрге дейін үлкен деректерді пайдаланылады. Бұл деректер осы зерттеу үшін қолайлы жақсы болды.
Дұрыс санау қарапайым билік Бір мысал Генри Фарбер берушінің шыққан (2015) Нью-Йорк такси жүргізушілердің мінез-құлқын зерттеу. Бұл топ мәні бойынша қызықты естіледі емес шығар, бірақ ол еңбек экономика екі бәсекелес теориялар тестілеу үшін стратегиялық зерттеу сайт. Фарбер ғылыми-зерттеу мақсаттары үшін, такси жүргізушілердің жұмысы қоршаған ортаға туралы екі маңызды ерекшеліктері бар: 1) олардың сағаттық жалақы күнге-күн, ауа райы және 2 сияқты факторлар ішінара негізделген) ауытқып олар жұмыс сағат саны жүргізуші шешімдерінің негізінде күн сайын ауытқуда болады. Бұл мүмкіндіктер жұмыс істеді сағаттық жалақы және сағат арасындағы қарым-қатынас туралы қызықты сұраққа әкеледі. экономика неоклассикалық үлгілер такси жүргізушілері олар жоғары сағаттық жалақы күндері жұмыс істеу болады деп болжап отыр. Балама ретінде, мінез-құлық экономика модельдері дәл қарама-қарсы деп болжап отыр. жүргізушілер күні-мен жұмыс істеу бір нақты табыс мақсатты-айта $ 100 орнатсаңыз деп мақсатты кездесті дейін, содан кейін жүргізушілер олар көбірек ақша тауып жатқанын күндері аз сағат жұмыс сайып еді. Егер сіз мақсатты Earner болды Мысалы, егер, сіз жаман күні (сағатына $ 20) жақсы күні 4 сағат (сағатына $ 25) және 5 сағат жұмыс сайып мүмкін. Сондықтан, жүргізушілер (мінез-құлық, экономикалық модельдер сияқты алсақ) төменгі сағаттық жалақы күндері жоғары сағаттық жалақы (неоклассикалық Үлгілер бойынша болжанған ретінде) немесе одан да көп сағат күн көбірек сағат жұмыс істейді?
2013, қазір деректер - бұл сұраққа жауап беру үшін Фарбер 2009 жылдан бастап Нью-Йорк такси қабылдаған әрбір такси сапар туралы мәліметтер алынған жалпыға қол жетімді . Бұл деректер-қай қала әрбір сапарымен ақпарат бірнеше бөліктерін пайдалану-қамтиды такси талап етеді электронды метрге жиналды:, басталу уақыты орналасуы, аяқталу уақыты, ұшын орналасуы, көлік шығындары бастау және ұшы (Кеңес төленеді егер несие картасы). Жалпы алғанда, Фарбер деректер (бір ауысымда бір драйвер үшін шамамен бір күндік жұмыс болып табылады) шамамен 40 млн ауысымда барысында қабылданған шамамен 900 млн сапарларға туралы ақпарат қамтылған. Шын мәнінде, сонша деректер Фарбер ғана оның талдау үшін оның кездейсоқ таңдауды пайдаланылған, болды. Осы такси метрлік деректерді пайдалана отырып, Фарбер ең жүргізушілер жалақы, жоғары неоклассикалық теориясы сәйкес күндері көп жұмыс деп табылған. Осы негізгі қорытынды Сонымен қатар, Фарбер гетерогенді және динамикасын жақсы түсіну үшін деректердің өлшемін пайдалануға мүмкіндік алды. Фарбер ұзақ уақыт бойы жаңа драйверлер біртіндеп (мысалы, олар неоклассикалық үлгілер болжайды ретінде өзін ұстай білу) жоғары жалақы күн көбірек сағат жұмыс істеуге үйренеді, бұл табылған. Ал, одан мақсатты жұмысшылар ретінде әрекет етеді, жаңа жүргізушілер такси жүргізушісі болып табылатын шығу неғұрлым ықтимал болып табылады. ағымдағы жүргізушілердің байқалып мінез түсіндіруге көмектеседі осы неғұрлым жіңішке қорытындылар, екі, өйткені деректер жиынының мөлшерін ғана мүмкін болды. Олар қысқа уақыт кезеңі ішінде такси жүргізушілердің шағын санының қағаз сапары парақтарын (мысалы, пайдаланылатын, бұрынғы зерттеулерде анықтау мүмкін емес еді Camerer et al. (1997) ).
Фарбер компаниясының зерттеу үлкен деректерді пайдалана отырып, зерттеу үшін ең үздік-жағдайда жақын болды. қалалық сандық метр пайдалануға драйверлер қажет, себебі, біріншіден, деректер емес өкілі болған жоқ. ол таңдау болды, егер қала жинады деректер (Фарбер жиналған еді деректерге өте жақын болды, бір айырмашылық Фарбер жалпы жалақы-тарифі бойынша деректерді іздеуде плюс tips- еді, өйткені Ал, деректер толық емес болған жоқ бірақ қала деректер ғана) несие картасымен төлеген кеңестер енгізілген. Фарбер ғылыми-зерттеу кілті жақсы деректермен жақсы сұрақ үйлестіре болды. жалғыз деректер жеткіліксіз.
