A "economia compartilhada, "onde as pessoas alugam bens e serviços, incluindo suas residências e automóveis, tem inúmeros benefícios para as pessoas que tentam ganhar dinheiro extra. Uma desvantagem, Contudo, é a perspectiva dos preconceitos das pessoas sobre raça, gênero ou outros fatores que afetam suas decisões sobre com quem fazer negócios.

Um novo estudo de Stanford analisando usuários e dados do Airbnb sugere medidas que melhoram a reputação de um usuário, como estrelas ou comentários, pode neutralizar esses preconceitos prejudiciais. Os resultados, os pesquisadores disseram, indicam sites que usam ferramentas de reputação para criar um mercado online mais justo e diversificado.

O estudo apareceu em 28 de agosto em Proceedings of the National Academy of Sciences .

Viés e a "economia compartilhada"

A economia compartilhada, também conhecido como "consumo colaborativo" e "empréstimo ponto a ponto, "permitiu que cidadãos comuns se tornassem empresários, tirando proveito de uma indústria que deve crescer para US $ 335 bilhões até 2025, de acordo com a Brookings Institution.

As transações de economia de ações são distintas porque, ao contrário da maioria das outras negociações de comércio eletrônico, eles têm um sentimento íntimo por eles. Pense em quando você compra um par de sapatos online diretamente de um varejista ou de um site de terceiros:raramente, se alguma vez, um elemento humano para a transação.

Mas quando você reserva um apartamento no Airbnb, há uma sensação pessoal - você está hospedado na casa de alguém. Por causa desse elemento, você fica atento às características pessoais (por exemplo, gênero, era, etc.) do dono da casa ou do convidado, disse Bruno Abrahao, professor assistente visitante do Instituto de Pesquisa em Ciências Sociais de Stanford e principal autor do estudo. Essa atenção aos detalhes periféricos à transação pode levar a viés.

Os pesquisadores neste estudo se concentraram em um certo tipo de preconceito denominado homofilia, uma tendência natural de desenvolver relacionamentos de confiança com pessoas semelhantes a eles, e a melhor forma de neutralizá-lo. O estudo é parte de um projeto de pesquisa mais amplo que analisa a confiança e a tecnologia em Stanford.

Forças opostas

Os pesquisadores recrutaram quase 9, 000 usuários do Airbnb para seu experimento, conduzido em uma plataforma online externa ao Airbnb. Os participantes viram perfis simulados de outros usuários do Airbnb com informações demográficas e de reputação variadas.

Os pesquisadores criaram dois grupos experimentais. O Grupo 1 incluiu perfis com algumas semelhanças demográficas com o participante do estudo (por exemplo, um homem solteiro na casa dos 20 anos visualizando o perfil de um usuário com idade comparável, sexo e estado civil). O Grupo 2 incluiu perfis com características pessoais completamente diferentes do participante, mas com melhor reputação - transmitida por classificações de estrelas impressionantes e número de avaliações - do que aqueles do Grupo 1. (Os perfis do Grupo 1 foram incluídos no Grupo 2 para comparação).

Para testar a evidência de preconceito, os participantes realizaram um jogo comportamental em que foram solicitados a investir créditos nos diversos perfis. A quantidade de créditos que uma pessoa investiu em cada perfil serviu como uma medida de confiança.

No primeiro grupo, os participantes investiram muito nos perfis semelhantes. Quanto mais semelhantes eram os perfis, quanto mais o participante confiava neles, sucumbindo ao preconceito.

No segundo grupo, Contudo, os pesquisadores notaram uma mudança. Os participantes investiram significativamente mais em usuários cujas características eram completamente diferentes das suas, mas quem tinha melhor reputação. Os mecanismos de reputação desses perfis neutralizaram a tendência das pessoas em favorecer usuários semelhantes a elas.

Um mercado mais justo e diversificado

Conhecendo os efeitos robustos que os recursos de reputação tiveram no experimento, os pesquisadores então analisaram 1 milhão de interações reais entre hosts e convidados na plataforma Airbnb. Eles descobriram que anfitriões com melhor reputação estavam atraindo convidados demograficamente mais diversificados, como seus dados previstos deveriam acontecer.

Esta descoberta oferece evidências de que os sistemas de reputação usados ​​pela Airbnb e outros sites na plataforma de economia compartilhada podem permitir aos usuários, como os participantes do estudo, "para estender a confiança àqueles que exibiram um alto grau de dessemelhança no espaço social, "escreveram os autores.

Não só compensar esses preconceitos sociais pode ser benéfico para os usuários que procuram serviços, mas também para hosts marginalizados que os oferecem, Abrahao disse.

"A questão fundamental que gostaríamos de responder é se a tecnologia pode ser usada para influenciar a percepção de confiança das pessoas, "Abrahao disse." Essas plataformas podem criar ferramentas que têm grande influência na forma como as pessoas se percebem e podem tornar os mercados mais justos, especialmente para usuários de minorias sub-representadas. "