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超高速成長的市場在哪裡?

超高速成長的市場在哪裡?

2016年12月號

讓線上市集一視同仁

Fixing Discrimination in Online Marketplaces
雷伊.費斯曼 Ray Fisman , 麥可.魯卡 Michael Luca
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STEPHEN CHAN
eBay、Airbnb、優步,以及其他電子商務業者,因為它們在平台設計上的選擇,正面對意想不到的後果:自從產品網頁開始刊登照片、姓名等識別資訊之後,從勞動市場到信用申請,再到住的需求,各個領域的交易平台出現「數位歧視」的現象。

1980 年代末,法學教授伊恩.艾瑞斯(Ian Ayres)和彼得.希格曼(Peter Siegelman),著手了解黑人和女性購買新車時,得到的條件是否和白人男性相同。他們訓練38 個人,有些是白人,有些是黑人,有些是男性,有些是女性,這些人都利用固定的腳本磋商買車,結果,發現的差異令人不安:153 家汽車經銷商中,黑人和女性買家購買相同的汽車,花的錢高於白人男性,黑人女性的支出最高:比白人男性平均多約九百美元。雖然大部分人對這樣的發現並不訝異,黑人和女性更不覺意外;但它用有力的證據,呈現出市場的歧視現象有多麼嚴重。

快速推進數十年到網際網路商務之初。那時候,創業家紛紛實驗在網路上銷售各種東西,包括汽車在內。菲奧娜.史考特.莫頓(Fiona Scott Morton)、弗洛里安.澤特爾梅爾(Florian Zettelmeyer)、喬治.席爾瓦– 李素(Jorge Silva-Risso)分析這種賣車的新模式之後,發現它消除了種族和性別歧視。他們也發現,這種歧視長期存在於網外的汽車銷售交易之中。

的確沒錯,eBay、亞馬遜(Amazon)和Priceline 等第一代的線上市集,都讓賣家難以歧視買家。交易是在相對不具名的情況下進行。賣家同意交易之前,使用者洽商購買某樣東西時,不必提供任何身分資訊。就像《紐約客》(The New Yorker )雜誌一幅非常有名的漫畫說:「在網際網路上,沒有人知道你是一條狗。」

平台是例外。平台確實知道你是黑人或白人、男性或女性、人或狗,現在連平台的使用者也知道這些資訊。最近的研究揭露,網際網路不只沒有終結歧視,反而成了歧視的來源。因為劣勢群體暴露身分之後,反而必須面對他們在網外世界長久以來遭遇的相同困境。有時各種原因更加劇了劣勢群體的困境,包括缺乏法令規範、突顯種族和性別的照片,以及可能會歧視的人不必親自面對受害者。

發生了什麼事?我們可以怎麼做?

數位歧視崛起

電子商務時代初期,在網路上購物經常需要抱持信任的態度。舉例來說,住在佛羅里達州的eBay 賣家,可能出售球員卡生產公司托普斯(Topps)印行的、加州天使隊(California Angels)球員諾蘭.萊恩(Nolan Ryan)1974 年棒球季的卡片,並描述它的狀況。麻州一位收藏家可能在沒有看到卡片,只根據賣家的描述便出價購買。完好如新的卡片,價值可能達六十美元,但有折損的卡片,價值低廉許多。要如何防止賣家拿破舊的卡片,冒充未受損的卡片交付給買家?可用的方法少之又少:經濟學家琴哲.金(Ginger Jin)和安德魯.卡托(Andrew Kato)的研究發現,2000 年代初,eBay 商家常不實描述運動集換卡的品質。

早期電子商務的問題,出在市場的一邊往往知道另一邊不知道的事情;例如,棒球卡的保存狀況、可靠性和產品的包裝是否用心。所有的市場都有這些挑戰,但由於兩大原因,線上平台特別嚴重。第一,如果你不能真正摸到產品,就較難克服資訊不對稱的現象。第二,依據定義,線上賣家幾乎是商務上的新手,因為這種商業買賣只存在幾年。市場上沒有蘇富比(Sotheby''s)和西爾斯(Sears)等老品牌,向買家保證他們不會被騙。

隨著時間推移,買家評論和其他回饋意見機制的推出,讓電子商務賣家可以建立聲譽。但買家和賣家的身分,有那麼多可能非常實用的資訊可採擷,何必只做到收集反應意見?舉例來說,2012 年,傑弗遜.杜拉提(Jefferson Duarte)、史提芬.席格爾(Stephan Siegel)、蘭斯. 楊格(Lance Young)在個人對個人借貸(peerto-peer lending)的研究中,受測者在看了潛在借款人照片之後,評估他們的信用。結果發現,「看來信用可靠的人」較可能獲得借款。更令人驚訝的是,他們也較可能償還貸款。箇中含意是:如果這類細微的資訊,可協助市場參與者評估一筆交易的可能買方,提供這種資訊就是有道理的。

從自由工作到共乘,再到遛狗等服務網站,許多賣家現在可根據外貌,或甚至只是名字,就能自行決定要和誰交易。這類資訊的提供,因不同的平台而異,有些網站保留相當大的隱匿性,而其他網站採行網外市場長久以來禁止的做法。同樣地,在Etsy 和CustomMade 等許多網站上,潛在買家不只看到產品,也看得到賣家的姓名和照片。了解潛在交易伙伴的細節,雖然可能讓人比較放心,卻有愈來愈多證據顯示,這助長了歧視行為。

短期租房市集Airbnb 正是這樣的例子,說明了線上市場歧視的崛起,以及設計選擇如何影響歧視。當想要租房的人搜尋客房出租清單,他會看到客房和房東的描述及照片。房東也能在接受或拒絕潛在房客之前,見到他們的姓名,而且在許多情況中,可以看到他們的照片。

本文作者之一的麥可.魯卡,和班傑明.艾德爾曼(Benjamin Edelman)、丹尼爾.史維爾斯基(Daniel Svirsky)合作,調查Airbnb 的種族歧視情況。這項調查以美國市場為主,研究小組建構了二十個使用者簡介,並向約6,400 名房東發出租屋申請。除了使用者姓名這個細節之外,簡介和申請內容都相同。有一半的簡介,姓名(根據出生紀錄)在白人之間相當常見,另一半的姓名則在黑人之間相當常見。

聽來像黑人的名字,比起聽來像白人的名字,被接受的可能性低16%。而且,歧視無所不在,便宜和昂貴的出租客房、住戶龐雜和同質性高的社區、房東分租的房間和(擁有多處租屋)房東獨立出租的房間,都一樣有歧視行為。拒絕名字聽來像黑人的房東,大多不曾租屋給黑人房客;這表示有些房東多半會特別表現出種族歧視的行為。因為這項研究的結果,以及使用者與主管機關愈來愈多的批評,Airbnb 委派一支任務小組,尋求減少歧視的方式。這個小組在2016 年9 月提出一連串的改革建議。我們將在稍後討論他們宣布的政策面向。

現在,研究人員從勞動市場到信用市場,再到住的需求,收錄了網路上各個不同領域的種族歧視行為。有兩件事促成了種族歧視:種族標記,最顯而易見的是照片,但也包括一些較細微的指標,例如姓名;另外,市場參與者可自行決定與誰交易。就像我們會在下一節討論的,兩者都是平台設計者的選擇。

線上商務的另一個特色,是使用演算法和大數據(巨量資料),這有時會助長而非抑制歧視。這個說法有違直覺。Google 提供的搜尋結果、亞馬遜建議的書籍,以及網飛(Netflix)推薦的影片,都是以機器取代不完美的人類判斷,決定顧客想要什麼。我們總是忍不住認為,消除人的判斷,也會消除人的偏見。但事實並非如此。

其實,演算法會以人類可避免的方式產生歧視。電腦學教授拉塔妮雅.史溫尼(Latanya Sweeney)在深具啟發性的研究中,設法了解種族在Google 的廣告中扮演的角色。她搜尋常見的非洲裔美國人姓名,例如德蕭恩(Deshawn),當然,還有拉塔妮雅,並記錄隨著搜尋結果而跳出的廣告。接著,她搜尋傑佛瑞(Geoffrey)等較常見的白人名字。搜尋聽來像黑人的名字,較有可能帶出一些服務廣告,幫人調查可能的逮捕紀錄。

Google 當然不是刻意在人們搜尋非洲裔美國人名字時,推播逮捕紀錄廣告。這種事情會發生,是因為演算法根據人們過去的搜尋行為,「決定」搜尋「德蕭恩」的人,比搜尋「傑佛瑞」的人更有可能點擊逮捕紀錄廣告,Google 並因此創造了收入。在假設是無意的前提下,這是Google演算法設計者的選擇。

邁向更聰明的市場設計

即使處於相同的行業,不同平台的設計特色往往不同,而這會導致易遭歧視的程度不同。拿是否和何時張貼使用者照片的決定為例來說,優步(Uber)不提供潛在乘客的照片給駕駛人,但它的競爭同業Lyft 是這麼做的。這使得優步的駕駛人,比Lyft 的駕駛人較不會有歧視行為。同樣地,度假租屋市集HomeAway 的主搜尋結果網頁,只陳列出租不動產的照片,如果有房東照片的話,也直到稍後的網頁才出現;而Airbnb 要求房東,在主搜尋網頁放上本人的照片。

各家公司也採取不同的做法,調查可能的歧視行為和採取補救行動。比方說,eBay 和一支社會心理學家團隊合作,探討出售類似物品時,男性賣家獲得的價格是否高於女性賣家;結果確實如此。但更常見的是,企業避不處理這個問題。雖然許多企業高階主管承認歧視行為存在,並表示有意降低這種現象,我們卻見到極少企業像eBay 那樣,積極努力去衡量歧視的程度。所以,想探究線上歧視行為的研究人員,必須自行實驗,或是果斷捨棄來自網站的不完美資料。而且,我們知道,在一些個案中,企業律師特別留意這種舉動,試圖封殺和種族有關的研究。

我們總是忍不住認為,消除人的判斷,也會消除人的偏見。但演算法會以人類可能避免的方式產生歧視。

即使本意最良善的公司,也可能沒有選到對抗歧視的最好方法,因為就我們所知,並沒有一個系統,可讓人思索各種可用的設計選擇,以及它們各自的含意。本文接下來的目標,是提供企業一個架構,可以設計和管理蓬勃發展的市集,同時,把歧視風險極小化。

我們不敢期望每位市場設計者都做相同的決策。面對歧視以外的其他情況,競爭同業會做出不同的設計選擇;例如,Lyft 讓乘客透過它的app 給小費,優步卻不這麼做。同樣的,它們在面對歧視時,也會做出不同的選擇;理由之一是,它們對避免歧視的重視程度不同;但我們認為,在這方面,各個平台應對自己要求很高的標準。本文的目標,是協助設計者充分考慮他們設計選擇的含意與取捨。

接下來,我們要提供兩個指導原則,給絞盡腦汁因應這個市場設計挑戰的平台參考。我們接著評估可能影響歧視的四項設計選擇。

原則1:不要忽視歧視的可能性

平台一開始就應更審慎地追蹤相關資訊。目前,大部分平台並不知道交易參與者的種族與性別組成。想要揭露這些問題,並加以解決,其中必要(但不充分)的一步,是製作定期報告,記錄使用者的種族和性別分布,以及每一群人在平台上交易成功的指標數字,並偶爾稽核這些數字。它能顯現在哪個領域歧視已形成問題,以及問題的長期發展趨勢。例如,Airbnb 應依種族和性別等因素細分房客,定期報告他們的接受率。公開發表這類資訊,將有助於提升使用者和主管機關的意識,並持續向企業施壓,也認真處理隨著它們平台演變而浮現的歧視問題。公開揭露歧視相關資料,是Airbnb 宣布的政策裡,表現遠遠落後的一個面向;但它需要這麼做,以確保公司把值得讚賞的廣大目標化為具體成果。

原則2:保持實驗心態

各個平台應做它們做得最好的事:實驗。臉書(Facebook)、Yelp 和eBay 已把實驗思維融入它們的新產品和特色開發過程之中。設計的選擇,加上其他干預行動,可能會影響歧視的程度,若要測試各項設計選擇,公司應該執行隨機性的控制實驗。Airbnb 最近做了一個實驗,把房東的照片從主搜尋結果網頁抽走,以探討這項做法對訂房結果的影響。這是值得肯定的行動,可惜並沒有公開結果。

設計決策1:是否提供太多資訊?

在許多情況下,一座平台能做的最簡單、最有效的改變,是在雙方同意交易之前,保留種族和性別等敏感性可能很高的使用者資訊。包括亞馬遜和eBay 在內的一些平台已這麼做了。但對其他許多平台來說,這意味著偏離它們執行業務的方式。市場價值高達十億美元的某平台高階主管告訴我們,他的公司絕對不考慮取消照片或名字。

除了選擇要揭露什麼資訊,平台也要選擇資訊的醒目程度。大量的證據指出,資訊是否醒目事關重大。舉例來說,在某些平台上,運費和標價分開列示,但運費不如標價那麼醒目。經濟學家珍妮弗.布朗(Jennifer Brown)、田吉姆.霍沙恩(Tanjim Hossain)、約翰.摩根(John Morgan),在一項深具影響力的實驗中,證明當運費不如標價醒目時,即使低標價的好處被較高的運費抵銷,還是會提高它賣出的機會。換句話說,顧客不只受到他所見資訊的影響,也受到哪項資訊最顯著的影響。

要了解如何運用這個見解,我們回頭看看Airbnb 和HomeAway 的比較。Airbnb 把房東照片刊登在主搜尋結果網頁上,HomeAway 卻不這麼做。Airbnb 在9月時表示,即將測試刊登照片和其他種族相關資訊的不同方式,但沒有透露具體細節。平台如果沖淡種族資訊的顯著性,可減少歧視行為。

設計決策2:能進一步使交易流程自動化嗎?

使用優步時,可以敲擊螢幕叫車;只有在確認要搭乘之後,才知道誰會來載你。理論上,如果你不喜歡駕駛人的評價和外貌,可以取消搭乘。但這得花點功夫,而這個小小的「交易成本」,可能恰好足以抑制大部分因外貌而取消搭乘的行為。允許乘客在敲擊確認鍵或取消鍵之前就看到駕駛人,優步做來不費吹灰之力,但它選擇不這麼做。

在揭露種族和性別資訊之前就完成交易,會使人們較難表現歧視的行為。以Airbnb 讓訂房更簡易和便利的「即時預訂」(instant book)功能來說,使用這個功能的房東,允許有意租住的房客,不必先取得他的許可就訂房。即時預訂是項可選功能:房東必須登記才能使用。研究顯示,預設導致的行為差異很大:不管把什麼選項設為預設,大部分房東都會使用。如果Airbnb 把它的預設改為即時預訂,要求房東必須主動選擇退出,才不會有這個功能,歧視行為很可能因此減輕。這家公司甚至可考慮要求房東支付權利金,才能篩選顧客;例如,選擇不使用即時預訂的人要支付權利金。Airbnb 在9 月時宣布,即將加速使用即時預訂功能,卻沒有明白表示如何做到。

我們相信,提高自動化程度和提供標準的經濟誘因,若審慎執行,可減少歧視;同時,藉著消除完成一筆交易所需的某些來回作業,進而提高各類平台的利潤。

設計決策3:能把歧視政策擺在更重要的位置嗎?

麗莎. 舒(Lisa Shu)、妮娜.馬札(Nina Mazar)、法蘭西絲卡.吉諾(Francesca Gino)、丹. 艾瑞利(Dan Ariely)、梅克斯. 巴澤曼(Max Bazerman)組成的研究團隊,在2012 年的一項研究中,著手測試一些簡單的改變,例如,調整表單的簽名位置,是否可能影響誠信行為。他們觀察到人們常被要求填完資訊之後,在頁面最後簽名,證明所填資訊的真實性。他們想知道:如果要求人們在表單的一開始就簽名,在填寫資訊之前,他們是否較不可能欺騙?其實,不管是在實驗室中的實驗,還是在真實世界中某家汽車保險公司進行的實驗,在表單上方簽名,都會減少詐欺。這在填寫所得稅申報書時也行得通。

對各個市集來說,這裡有個啟示:如果你希望人們做某件事,就要仔細思考何時促使他們去做。大部分平台訂有政策,禁止歧視,但相關條文淹沒在很小的字體之中。舉例來說,Airbnb 的房東必須同意不歧視,但他們是在最初登記成為房東時這麼做。等到房東決定是否接受某位潛在房客時,他可能已忘了那個協議。市集可在更相關的時刻提出反歧視政策,並要房東在實際交易流程中同意不歧視。當然,還是會有一些人違反政策,但他們必須刻意思考之後,才選擇這麼做。

設計決策4:演算法是否該把歧視因素納入考慮?

設計上的選擇,也會決定演算法導致歧視的程度。太多演算法設計者忽視了種族和性別等因素,所以只能期望出現最好的結果。但在許多情況中,演算法在無意之間實現平等的機率,基本上是零;我們之前說過,Google 的演算法如何處理逮捕紀錄的廣告。

如果演算法設計者在意公平性,就要追蹤種族和性別如何影響使用者的經驗,並設定明確的目標。他是否想確保黑人顧客不會因費率高於白人顧客,而遭到拒絕?開給女性的價格,是否與男性相同?

Google 根據逮捕紀錄方面的研究,而調整演算法,但企業可積極主動監控和回應這種問題。這麼做,可能補償某些使用者遭到的歧視。舉例來說,假設優步注意到,有些乘客始終給黑人駕駛人很低的評價,而他們的其他大部分乘客卻給五顆星。這家公司在計算黑人駕駛人的整體評價分數時,針對那些已透露自己帶有歧視眼光的乘客,可以給他們的評價較低的權數。

交響樂團教我們的事

當然,平台是在較廣大的社會情境中運作;我們無法只是藉設計較不會助長歧視行為的平台,而打造一個不會歧視膚色和性別的世界。想像每個平台設計者都嚮往那個目標,未免一廂情願;助長歧視有時對企業有好處。如果是這樣的話,我們只能喚醒企業領導人的社會責任感,或是期望政府以法令規定介入。

但在許多例子中,「行善得福」(doing well by doing good)的觀念站得住腳,平台企業有時可用很低的成本減輕歧視,或甚至同時提高利潤。少數一些開明進步的企業,也有可能開啟一個良性循環,迫使其他市場參與者跟進表現更好的行為。

我們以美國各交響樂團如何因應營造多元背景的挑戰為例:1960 年代中期,美國波士頓、費城、芝加哥、紐約、克里夫蘭這「五大」交響樂團,女性音樂人不到10%。1970 和1980 年代,這些樂團在更廣泛的多元化員工計畫中,改變它們的試演流程,以消除潛在的偏見。它們不再面對面舉辦試演,而是要音樂人坐在屏風或其他隔離物後面。經濟學家克勞迪亞.戈爾丁(Claudia Goldin)、塞西莉亞.羅斯(Cecilia Rouse),在具里程碑意義的2000 年研究中,發現屏風提高了女性音樂人獲選率160%。其實,他們粗略估計,這些交響樂團性別多元性提高,有四分之一要歸功於這個簡單的改變。這些樂團得以更公正地依據音樂能力甄選,演出表現無疑更好。

多年前,我們第一次讀到這份研究時,對它深感興趣,它難得一見地讓我們看到歧視造成的影響,以及小小改變竟有那麼大的衝擊。但令人備感挫折的是,解決方案會因不同情境而異。我們很難想像買家和賣家,或是雇主和應徵者之間,進行完全不涉及性別和種族的互動。

網路時代改變了這一點。起初,我們見到網際網路創造出沒有種族、性別和年齡考量的市集。現在,我們已演變得非常多,平台設計者可選擇在哪裡和何時放置虛擬屏風。我們希望他們運用那個力量,創造一個包容力更強的社會。

( 羅耀宗譯自“Fixing Discrimination in Online Marketplaces,”HBR , December 2016)



雷伊.費斯曼 Ray Fisman

波士頓大學(Boston University)行為經濟學講座教授。與人合著有《市場的內在生命:人們如何塑造它們,以及它們如何塑造我們》(The Inner Lives of Markets: How People Shape Them—and They Shape Us )。


麥可.魯卡 Michael Luca

哈佛商學院助理教授、史丹福大學(Stanford University)客座助理教授。


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