2.4.1.1 Такси у Њујорку

Истраживач користи велике податке из такси метара за проучавање одлучивање таксисте у Њујорку. Ови подаци су погодна за ово истраживање.

Један пример једноставног моћи рачунајући праву ствар долази из Хенри Фарбер је (2015) понашања Нев Иорк Цити таксистима. Иако ова група не може звучати по себи занимљиво је стратешки истраживачки сајт за испитивање две супротстављене теорије у економији рада. За потребе истраживања Фарбер, постоје два важне карактеристике о радном окружењу таксиста: 1) њихова зарада по сату мења из дана-до-дан, са седиштем у делу од фактора попут времена и 2) број сати они раде могу да се мењају сваки дан на основу одлуке возача. Ове особине доводе до занимљивог питања о односу између сату плата и радних сати. Неокласичне модели у економији предвиђају да ће таксисти више радити на дане где имају веће плате по сату. Алтернативно, модели из бихејвиоралне економије предвидети управо супротно. Ако возачи поставили нарочито прихода циљ-рекао $ 100 по дану-и рад док се састали да би тај циљ, онда возачи ће завршити радећи мање времена током дана да су зарађују више. На пример, ако сте били мета зараде, можете завршити рад 4 сата на добар дан ($ 25 на сат) и 5 ​​сати на лошем дану ($ 20 на сат). Дакле, возачи раде више сати током дана са већим платама по сату (како је предвидео неокласичне моделе) или више сати на дане са нижим сату зараде (као што то предвиђа понашања економских модела)?

За одговор на ово питање Фарбер добити податке о сваком такси пут узети од њујоршких таксија од 2009. - 2013. године, подаци који су сада доступни јавности . Ови подаци-која је сакупљена електронских бројила да је град захтијева такси за коришћење-обухвата неколико информација за свако путовање: старт време, почети локацију, крај времена, крајње локације, карту, и врх (ако је врх био плаћен са кредитна картица). Укупно, подаци Фарбер је садржала податке о око 900 милиона путовања предузетих током приближно 40 милиона смене (померање је отприлике рад један дан за једну возача). У ствари, било је много података, који Фарбер користи само случајног узорка од тога за његову анализу. Користећи овај такси метара податке, Фарбер утврдио да већина возача више радити на дане када су плате веће, у складу са неокласичне теорије. Поред овог главног закључка, Фарбер је био у стању да искористи величину података за боље разумевање хетерогеност и динамике. Фарбер утврдио да током времена новије возачи постепено уче да раде више сати на високим дана плата (нпр, уче да се понашају као неокласичне моделе предвиђа). И, нови возачи који се понашају више као циљне примањима чешће престала да будем таксиста. Оба ова суптилније налаза, који помажу објаснити посматрања понашања актуелних возача, било могуће само због величине података. Они би било немогуће открити у ранијим студијама које су користиле папир трип листове од малог броја таксиста у кратком временском периоду (на пример, Camerer et al. (1997) ).

Фарбер студија је близу најбољем случају за студије користећи велике податке. Прво, подаци нису били нису репрезентативни, јер је град тражи возаче да користе дигиталне метара. И, подаци нису били непотпуни, јер су подаци који су прикупљени од стране града је прилично близу података који би Фарбер су прикупљени да је имао избора (једна разлика је да би Фарбер желео податке о укупном плате-карата плус типс- али подаци градске укључен савете плаћају кредитном картицом само). Кључ за истраживање Фарбер је био комбинујући добро питање са добрим подацима. сами подаци нису довољни.