Experimentalstudie im Projekt Handwerk mit Zukunft

Auf Vertrauensgütermärkten, wie z.B. im Gesundheitswesen oder bei Reparatur­dienst­leistungen, sind Verbraucher auf Experten angewiesen, die über bessere Informationen verfügen, um sie angemessen zu diagnostizieren und zu behandeln. Experten sind jedoch in ihren diagnostischen Fähigkeiten eingeschränkt, was der Markteffizienz und dem Verbraucherwohl schadet. Technologische Durchbrüche, die Expertenentscheidungen ersetzen oder ergänzen, haben das Potenzial, die Fehlbehandlung der Verbraucher zu verringern.

Im Artikel des ifh Göttingen "Technological Shocks and Algorithmic Decision Aids in Credence Goods Markets" wird untersucht, wie Experten im Wettbewerb neuartige Diagnosetechnologien einsetzen, wenn Fähigkeiten heterogen verteilt und für die Verbraucher unbeobachtbar sind. Dabei wird unterschieden zwischen neuartigen Technologien, welche die Fähigkeiten von Experten erhöhen, und algorithmischen Entscheidungshilfen, die Expertenentscheidungen ergänzen, aber die persönliche Diagnosegenauigkeit eines Experten nicht beeinflussen. Die Ergebnisse zeigen, dass für Experten mit hohen Fähigkeiten ein Anreiz bestehen kann, auf die Entscheidungshilfe zu verzichten, um einem Pooling-Gleichgewicht zu entgehen, indem sie sich von Experten mit geringen Fähigkeiten abgrenzen. Die Ergebnisse eines Online-Experiments stützen diese Hypothese und zeigen, dass Experten mit hoher Kompetenz signifikant seltener in eine algorithmische Entscheidungshilfe investieren als Experten mit geringer Kompetenz.

Ansprechpartner:
Dr. Lukas Meub
Tel.: 0551-3917-4884
Mail: lukas.meub(at)wiwi.uni-goettingen(dot)de