2.4.1.1 Taksod New York City

Teadlase kasutatakse suure andmeid taksomeeter õppida otsuste tegemisel taksojuhid New Yorgis. Need andmed on samuti sobib see uuring.

Üks näide lihtsast võimu lugedes õige asi pärineb Henry Farber on (2015) uuring käitumise New York City taksojuhid. Kuigi see rühm ei pruugi heli loomupäraselt huvitav see on strateegiline teadusuuringute kohas testimiseks kaks konkureerivat teooriaid töö-ökonoomika. Selleks et Farber teadus on kaks olulist tunnust umbes töökeskkonna Taksojuhi: 1) oma tunnipalk kõigub päev-päevalt, põhineb osaliselt tegurid nagu ilm ja 2) tundide arv nad töötavad võib kõikuda iga päev põhineb juhi otsused. Need omadused kaasa huvitav küsimus suhet tunnipalk ja töötundide. Neoklassikalise mudelid majandusteaduses ennustavad, et taksojuhid ei tööta enam päeva, kus neil on suurem tunnipalk. Teise mudelid leibkonnasisene ennustada täpselt vastupidine. Kui juhtide seatud teatud tulu siht-öelda $ 100 per päev ja tööd kuni selle eesmärgi saavutamine, siis autojuhid oleks lõpuks töötab vähem tundi päeva, et nad teenivad rohkem. Näiteks, kui sa olid sihtmärgiks palgasaaja, võite lõpuks töötab 4 tundi hea päev ($ 25 per tund) ja 5 tundi halb päev (20 $ tunnis). Niisiis, ärge juhtide töötada kauem päevadel suurema tunnipalga (nagu ennustatud neoklassikalise mudelid) või enam tundi päevadel väiksem tunnipalk (nagu ennustatud käitumuslikud majanduslikke mudeleid)?

Et sellele küsimusele vastata Farber saadud andmeid iga taksosõidu võetud New York City kabiinid alates 2009 - 2013, andmeid, mis on nüüd avalikult kättesaadav . Need andmed-, mis koguti elektrooniliste arvestite, et linn nõuab taksod kasutada-sisaldab mitu tükki teavet iga reisi: algusaeg, alustada asukohta, lõpuaeg, lõpuks asukohta, piletihinna ja tip (kui ots maksis krediitkaart). Kokku Farber andmed sisalduvad andmed umbes 900 miljonit reisi ajal võetud ligikaudu 40 miljonit nihked (nihe on umbes üks päev tööd ühe juhi). Tegelikult oli nii palju andmeid, et Farber kasutatakse vaid juhuslikult valitud selle oma analüüsi. Kasutades seda taksomeeter andmeid, Farber leitud, et enamus juhte rohkem tööd päevas, kui palk on kõrgem, on kooskõlas neoklassikalise teooria. Lisaks sellele peamine järeldus, Farber suutis võimendada andmete suurus paremaks mõistmiseks heterogeensus ja dünaamika. Farber leidis, et aja jooksul uuemad draiverid järk-järgult õppida töötada rohkem tunde kõrge palga päeva (nt õpivad nad käituvad nagu neoklassikalise mudeleid ennustab). Ja uued juhid, kes käituvad pigem eesmärgi sissetulekuga inimesed, on tõenäolisem, et väljuda on taksojuht. Mõlemad peenem leiud, mis aitab selgitada täheldatud käitumise praeguse autojuhid olid võimalikud ainult tänu suurusest andmestik. Nad ei oleks olnud võimalik avastada varasematest uuringutest, et kasutada paberit reisi lehed väikese arvu taksojuhid lühikese aja jooksul (nt Camerer et al. (1997) ).

Farber uurimus oli lähedal parimal juhul uuringu abil suur andmed. Esiteks ei olnud neid andmeid ei ole esindaja, sest linn nõutavad draivereid kasutada digitaalset meetrit. Ja esitatud andmed ei ole täielikud, kuna andmed, mida koguti linn oli üsna lähedal andmeid, et Farber oleks koguda, kui ta oli valida (üks erinevus on see, et Farber oleks tahtnud andmed kogu palk-hinnad pluss Tips kuid linn andmeid ainult nippe makstud krediitkaardiga). Võti Farber uurimistöö oli kombineerides hea küsimus häid andmeid. Andmed üksi ei piisa.