afterwork de la recherche du 13 avril 2011

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Je t’évalue, Tu m’évalue La confiance sur Internet est-elle spontanée? Marianne Lumeau Mercredi 13 Avril 2011 1

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Page 1: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Je t’évalue, Tu m’évalue

La confiance sur Internet est-elle spontanée?

Marianne Lumeau

Mercredi 13 Avril 2011

1

Page 2: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

La confiance

Préalable au bon déroulement des échanges.

"La confiance est un important lubrifiant qui permet à un groupe ou une organisation de fonctionner plus efficacement." Fukuyama [1999]

2

OR

La théorie économique standard prédit l’absence de confiance sur Internet

Car il existe des asymétries d’information

Page 3: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Internet : un environnement incertain

Anonymat entre les utilisateurs

Distance géographique

Faible coût d’entrée et de sortie

Conséquence : Les individus auront tendance à adopter un comportement malhonnête.

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Page 4: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Comment réduire ces comportements malhonnêtes ?

Comment créer de la confiance entre les utilisateurs ?

Mise en place de systèmes d’évaluation décentralisé : Les utilisateurs peuvent s’évaluer mutuellement après chaque transaction.

Chaque évaluation est inscrite dans le profil d’évaluation de l’utilisateur.

Ce profil est disponible publiquement.

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Page 5: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Un exemple : le feedback forum sur eBay

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Page 6: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Est-ce efficace ?

Quelques chiffres : en 2008, eBay représentait

14% du commerce électronique mondial

8,54 milliards de USD de chiffre d’affaire

250 millions de transactions

88 millions de membres actifs

Volume échangé en milliards de USD

Source : Rapport annuel eBay

6

Page 7: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Pourquoi est-ce efficace ?

pour un survey voir Resnick and al. [2005], Dellarocas [2006]

Disposer d’une bonne réputation permet d’accroitre :

la probabilité de vendre un bien

ex : probabilité de vendre un lecteur MP3 plus élevée de 33,33% par rapport à un profil sans évaluation (Resnick et Zeckhauser [2002])

le prix de vente du bien

ex : hausse moyenne de 8,1% du prix de vente de vieilles cartes postales (Resnick et al. [2005])

Incitation à se comporter de manière honnête car coûteux de changer d’identité

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Page 8: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

De quoi dépend cette efficacité ?

Une participation élevée des utilisateurs au système.

Sur eBay, le taux d’évaluation est proche de 70%.

Motivations à évaluer son partenaire :

Emotion : je punis ou je récompense en fonction de la qualité de la transaction

Altruisme : j’évalue car je fournis de l’info pour l’ensemble de la communauté

Réciprocité : j’évalue positivement (négativement) après avoir reçu une évaluation positive (négative)

Stratégie : j’évalue mon partenaire pour qu’il m’évalue en retour

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Page 9: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Le système d’évaluation n’est pas parfait

Dellarocas et al. [2006], Klein et al. [2006], Dini et Spagnolo [2010]

Non-évaluation ou silence (environ 30%)

Evaluations non-factuelles

Evaluations réciproques ou évaluation de représailles

Evaluations stratégiques dans le temps

Manipulation de la réputation

Direct : en changeant de pseudonyme, en utilisant différents comptes

Indirect : sur le « marché des évaluations positives », en menaçant un partenaire

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Page 10: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Question de recherche

Dans quelles mesures les biais d’évaluation réduisent-ils l’efficacité du système?

Méthodologie

Difficile, voir impossible de collecter des données sur la manipulation sur eBay

Difficile d’isoler les effets propres de chaque biais d’évaluation avec des données d’enquête.

D’où utilisation de l’économie expérimentale

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Page 11: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Qu’est ce que l’économie expérimentale ?

En 2002, Daniel Kahneman et Vernon Smith obtiennent le Prix Nobel pour « avoir fait de l’expérience en laboratoire un instrument d’analyse en économie empirique, en particulier dans l’étude de différentes structures de marché ».

L’économie expérimentale :

• est un outil d’investigation• crée un environnement contrôlé • permet de (re)produire artificiellement une situation• étudie les choix individuels des sujets humains (ou participants)

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Page 12: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Principes essentiels

L’anonymat du participant vis-à-vis des autres et de l’expérimentateur.

Le recrutement des participants se fait sur la base du volontariat.

Des règles du jeu simples.

L’utilisation de mots neutres.

Des incitations monétaires réelles.

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Page 13: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Le laboratoire

A Rennes 1, c’est le LABEX http://labex.crem.univ-rennes1.fr/index.php

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Page 14: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Le jeu

Le jeu de base est un jeu de confiance (Berg, Dickault et Mc Cabe [1995]).

Principes du jeu de la confiance : 2 types de joueurs : A et B Chacun reçoit une somme initiale de 10 UME. Le joueur A doit décider d’un montant i compris entre 0 et 10 UME.Le joueur B reçoit 3i écran joueur A

B doit alors décider du montant r qu’il souhaite renvoyer au joueur A, compris entre 0 et 3i. écran joueur B

Le gain du joueur A est alors 10 – i + r.Le gain du joueur B est 10 + 3i – r.

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Page 15: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Le jeu et ses variantes

Pour voir les effets de l’introduction d’un système d’évaluation, comparaison du traitement de base à un traitement avec possibilité d’évaluer son partenaire.

Traitement Evaluation :

Traitement en deux étapes

La Première étape est identique au traitement de base

Une seconde étape a été ajoutée au jeu de la confiance.

Au cours de cette étape, les joueurs ont la possibilité de s’évaluer mutuellement : En attribuant un point d’évaluation positif ou négatifPendant une période de temps continu de 60 secondes écran évaluation

Coût direct à évaluer = 1 UMECoût indirect à être évaluer : enregistrer dans le profil d’évaluation écran profil

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Page 16: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Paramètres de l’expérience

Jeu répété 20 fois

De nouveaux couples joueur A/joueur B à chaque période

Sessions de 8 à 10 participants (des étudiants)

31 sessions

340 participants

Gain moyen de 16 euros

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Page 17: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les effets de l’évaluation sur la confiance du joueur ATrait.Sans Eval. Trait. Avec Eval.

Investissement du joueur A (i) 2,24 4,31(2,91) (3,28)

Gain du joueur A 9,22 10,58(2,67) (4,07)

Observations 640 1160

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

1

2

3

4

5

6

Sans Eval Avec Eval

Périodes

Inve

stiss

emen

t Moy

en (U

ME)

17

Page 18: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les effets de l’évaluation sur la réciprocité du joueur BTrait.Sans Eval. Trait. Avec Eval.

Investissement du joueur B (r) 1,46 5,18(3,17) (5,80)

Gain du joueur B 15,27 17,46(7,22) (6,78)

Observations 640 1160

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

1

2

3

4

5

6

7

8

Sans Eval Avec Eval

Périodes

Inve

stiss

emen

t Moy

en (U

ME)

18

Page 19: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les comportements d’évaluation

Taux d'évaluation

dont Eval. négative

dont Eval. positive

Evaluation de A vers B 28,53% 66,47% 33,53%Temps de validation (en sec.) 34,21 22,98

(21,80) (15,92)Investissement de B (en UME) 3,3 13,16

(4,22) (6,72)Evaluation de B vers A 29,31% 46,18% 53,82%

Temps de validation (en sec.) 33,24 18,63(21,08) (12,69)

Investissement de A (en UME) 2,39 7,60(2,62) (2,11)

19

Page 20: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les comportements d’évaluation stratégiques

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

Fonc

tion

de s

urvi

e

0 20 40 60Durée en secondes

Evaluations négatives Evaluations positives

Probabilité d’évaluer du Joueur B

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

Fonc

tion

de s

urvi

e0 20 40 60

Durée en secondes

Evaluations négatives Evaluations positives

Probabilité d’évaluer du Joueur A

20

Page 21: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les comportements d’évaluation réciproquesProbabilité d’évaluer du Joueur B en

fonction de l’évaluation reçueProbabilité d’évaluer du Joueur A en

fonction de l’évaluation reçue

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

Fonc

tion

de s

urvi

e

0 20 40 60Durée en secondes

Négative Non Positive

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

Fonc

tion

de h

asar

d

0 20 40 60Durée en secondes

Négative Non Positive

Evalue en 1er Eval. Evalue en 2d Eval.Joueur A 53,49% Pos. 49,33% Joueur B Pos. 72,22%

Nég. 27,78%Nég. 50,67% Pos. 28,13%

Nég. 71,88%Joueur B 46,51% Pos. 73,13% Joueur A Pos. 60,87%

Nég. 39,13%Nég. 26,87% Pos. 35,71%

Nég. 64,29%21

Page 22: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Le jeu et ses variantes

Pour voir les effets de l’introduction de la manipulation, comparaison du traitement Evaluation à un traitement avec possibilité de manipuler sa réputation.

Traitement Manipulation :

Traitement en trois étapes.

Identique au traitement Evaluation auquel une étape a été ajoutée.

Au cours de cette troisième étape, chaque joueur a la possibilité de manipuler la dernière évaluation qu’il a reçu ou non de son partenaire :

Changer une évaluation négative en non-évaluation Changer une non-évaluation en évaluation positiveDouble manipulationCoût direct pour chaque manipulation = 1 UMEChaque manipulation est inscrite dans le profil d’évaluation du joueur

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Page 23: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les effets de la manipulation sur la confiance du joueur ATrait.Sans Eval. Trait. Avec Eval. Trait. Manip.

Investissement du joueur A (i) 2,24 4,31 3,85(2,91) (3,28) (3,42)

Gain du joueur A 9,22 10,58 9,06(2,67) (4,07) (4,39)

Observations 640 1160 1145

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

1

2

3

4

5

6

Sans Eval Avec Eval Manip.

Périodes

Inve

stiss

emen

t moy

en (U

ME)

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Page 24: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les effets de la manipulation sur la réciprocité du joueur BTrait.Sans Eval. Trait. Avec Eval. Trait. Manip.

Investissement du joueur B (r) 1,46 5,18 3,36(3,17) (5,80) (5,40)

Gain du joueur B 15,27 17,46 17,67(7,22) (6,78) (7,95)

Observations 640 1160 1145

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

1

2

3

4

5

6

7

8

Sans Eval Avec Eval Manip.

Périodes

Inve

stiss

emen

t Moy

en (U

ME)

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Page 25: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les effets de l’augmentation du coût de la manipulation sur la confiance du joueur A

Trait. Avec Eval.Trait. Manip. Coût Faible

Trait. Manip. Coût Elevé

Investissement du joueur A (i) 4,31 3,85 3,94(3,28) (3,42) (3,27)

Gain du joueur A 10,58 9,06 8,94(4,07) (4,39) (4,42)

Observations 1160 1145 1160

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 202

2.5

3

3.5

4

4.5

5

5.5

Avec Eval Manip Coût Faible Manip Coût Elevé

Périodes

Inve

stiss

emen

t moy

en (U

ME)

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Page 26: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les effets de l’augmentation du coût de la manipulation sur la réciprocité du joueur B

Trait. Avec Eval.Trait. Manip. Coût Faible

Trait. Manip. Coût Elevé

Investissement du joueur B (r) 5,18 3,36 3,39(5,80) (5,40) (5,16)

Gain du joueur B 17,46 17,67 17,41(6,78) (7,95) (7,73)

Observations 1160 1145 1160

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

1

2

3

4

5

6

7

8

Avec Eval Manip Coût Faible Manip Coût Elevé

Périodes

Inve

stiss

emen

t Moy

en (U

ME)

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Page 27: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux : Les déterminants de l’investissement

Dep. Var. : Investment level Player A(1)

Player B(2)

Partner’s investment in t 0.932***(0.038)

Partner’s investment in t-1 0.156*** 0.008(0.009) (0.025)

Partner’s positive ratings sum. 0.688*** 0.381***(0.061) (0.095)

Partner’s negative ratings sum. -0.305*** -0.182**(0.044) (0.088)

Partner’s positive ratings sum × Manip.LC -0.406*** -0.432***(0.069) (0.099)

Partner’s negative ratings sum × Manip.LC -0.128* -0.055(0.069) (0.223)

Partner’s positive ratings sum × Manip.HC -0.560*** -0.408***(0.064) (0.100)

Partner’s negative ratings sum × Manip.HC -0.001 0.120(0.074) (0.173)

Baseline treatment Ref. Ref.Manip LC treatment -0.453** -1.152**

(0.224) (0.572)Manip HC treatment -0.155 -1.279**

(0.222) (0.569)Trend -0.107*** -0.132***

(0.011) (0.020)Constant 4.569*** 2.013***

(0.178) (0.416)Observations 3290 2459R² 0.247 0.328 27

Page 28: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les comportements d’évaluation

   Eval. From

A to BInvest of B

B’s Final Eval.

Eval. From B to A

Invest of A

A’s Final Eval.

WITH EVALEvaluation Rate 28,53% 28,53% 29,31% 29,31% With Neg. Eval 66,47% 3,3 66,47% 46,18% 2,45 46,18% With Pos. Eval 33,53% 13,16 33,53% 53,82% 7,57 53,82%

MANIP_LC Evaluation Rate 28,38% 28,47% 18,95% 28,21% With Neg. Eval 82,46% 1,75 24,24% 45,16% 3,02 19,18% With Pos. Eval 17,54% 14,33 75,76% 54,84% 7,75 80,82%

MANIP_HCEvaluation Rate 29,83% 38,10% 28,97% 31,21% With Neg. Eval 74,28% 1,55 21,26% 43,75% 1,97 27,62% With Pos. Eval 25,72% 11,43 78,74% 56,25% 6,55 72,38%

28

Page 29: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les comportements de manipulation

29

Page 30: Afterwork de la recherche du 13 avril 2011

Les résultats expérimentaux :

Les comportements de manipulation

Manip LC Manip HC0.00%

10.00%

20.00%

30.00%

40.00%

50.00%

60.00%

70.00%

80.00%

90.00%

25.15%

16.96%

74.85%

83.04%

i = 0i > 0

Manip LC Manip HC0.00%

10.00%

20.00%

30.00%

40.00%

50.00%

60.00%

70.00%

80.00%

90.00%80.20% 77.09%

19.80% 22.91%

a ≤ 1/3a > 1/3

Comportement d’investissement chez les joueurs A ayant manipulé

Comportement d’investissement chez les joueurs B ayant manipulé

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le jeu

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