核心概念
プラットフォームは、ユーザーに提示する商品情報の選択的な表示を通じて、需要と供給のバランスを改善し、経済厚生を向上させることができる。
要約
本論文は、オンラインマーケットプレイスにおける需要と供給のアンバランスの問題に取り組んでいる。
オンラインマーケットプレイスでは、ユーザーが商品情報の一部しか見ることができないため、価格メカニズムだけでは需要と供給のバランスを取ることが難しい。
そこで本研究では、プラットフォームがユーザーに提示する商品情報の選択的な表示(表現)を学習することで、需要と供給のバランスを改善し、経済厚生を向上させる方法を提案している。
具体的には、ユーザーの選択データから、需要を分散させつつ高い価値を生み出す表現を学習する differentiable な最適化フレームワークを開発した。
理論的には、一定の条件の下で需要の分散化が厚生を向上させることを示した。
実験では、合成データと実データを用いて提案手法の有効性を確認した。特に、単純な予測ベースの手法では需要の集中が見られるのに対し、提案手法は需要を分散させつつ高い厚生を実現できることを示した。
統計
需要が供給を上回る場合、ランダムに1人のユーザーにのみ商品が割り当てられる。
割り当てられた商品の価値の合計が、その市場の厚生を表す。