L'« économie du partage, " où les gens louent des biens et des services, y compris leurs résidences et automobiles, présente de nombreux avantages pour les personnes qui essaient de gagner de l'argent supplémentaire. Un inconvénient, cependant, est la perspective des préjugés des gens sur la race, le genre ou d'autres facteurs affectant leurs décisions concernant les personnes avec qui faire affaire.

Une nouvelle étude de Stanford analysant les utilisateurs et les données d'Airbnb suggère des mesures qui améliorent la réputation d'un utilisateur, comme des étoiles ou des critiques, peut contrecarrer ces préjugés néfastes. Les résultats, les chercheurs ont dit, indiquent que les sites qui utilisent des outils de réputation créent un marché en ligne plus juste et plus diversifié.

L'étude est apparue le 28 août dans Actes de l'Académie nationale des sciences .

Biais et « économie du partage »

L'économie du partage, également appelée « consommation collaborative » et « prêt entre pairs, " a permis aux citoyens ordinaires de se transformer en entrepreneurs, profiter d'une industrie qui devrait atteindre 335 milliards de dollars d'ici 2025, selon la Brookings Institution.

Les transactions de l'économie du partage se distinguent parce que, contrairement à la plupart des autres transactions de commerce électronique, ils ont un sentiment intime avec eux. Pensez-y lorsque vous achetez une paire de chaussures en ligne soit directement chez un revendeur, soit sur un site tiers :il y a rarement, si jamais, un élément humain à la transaction.

Mais lorsque vous réservez un appartement sur Airbnb, il y a une sensation personnelle – vous restez chez quelqu'un. En raison de cet élément, vous devenez attentif aux caractéristiques personnelles (ex. sexe, âge, etc.) du propriétaire de la maison ou de l'invité, dit Bruno Abrahao, professeur adjoint invité à l'Institut de recherche en sciences sociales de Stanford et auteur principal de l'étude. Cette attention aux détails périphériques à la transaction peut conduire à des biais.

Les chercheurs de cette étude se sont concentrés sur un certain type de biais appelé homophilie, une tendance naturelle à développer des relations de confiance avec des personnes qui leur ressemblent, et comment le contrer au mieux. L'étude fait partie d'un projet de recherche plus large analysant la confiance et la technologie à Stanford.

Forces opposées

Les chercheurs ont recruté près de 9, 000 utilisateurs Airbnb pour leur expérimentation, réalisée sur une plateforme en ligne externe à celle d'Airbnb. On a montré aux participants des profils fictifs d'autres utilisateurs d'Airbnb avec diverses informations démographiques et de réputation.

Les chercheurs ont créé deux groupes expérimentaux. Le groupe 1 comprenait des profils présentant certaines similitudes démographiques avec le participant à l'étude (par exemple, un homme célibataire dans la vingtaine visionnant le profil d'un utilisateur d'âge comparable, sexe et état matrimonial). Le groupe 2 comprenait des profils avec des traits personnels complètement différents du participant, mais avec une meilleure réputation – traduite par un nombre d'étoiles et un nombre d'avis impressionnants – que ceux du groupe 1. (Les profils du groupe 1 ont été inclus dans le groupe 2 à des fins de comparaison).

Pour tester les preuves de biais, les participants ont joué à un jeu comportemental où il leur a été demandé d'investir des crédits dans les différents profils. Le montant des crédits investis par une personne dans chaque profil a servi de mesure de confiance.

Dans le premier groupe, les participants ont beaucoup investi dans les profils similaires. Plus les profils étaient similaires, plus le participant leur fait confiance, succomber aux préjugés.

Dans le deuxième groupe, cependant, les chercheurs ont remarqué un changement. Les participants ont investi beaucoup plus dans des utilisateurs dont les caractéristiques étaient complètement différentes des leurs, mais qui avait une meilleure réputation. Les mécanismes de réputation de ces profils ont contrecarré le penchant des gens à favoriser les utilisateurs qui leur ressemblent.

Un marché plus juste et diversifié

Connaissant les effets robustes des caractéristiques de réputation dans l'expérience, les chercheurs ont ensuite analysé 1 million d'interactions réelles entre les hôtes et les invités sur la plateforme Airbnb. Ils ont constaté que les hôtes ayant une meilleure réputation attiraient des invités plus diversifiés sur le plan démographique, comme leurs données l'avaient prédit.

Ce résultat offre la preuve que les systèmes de réputation utilisés par Airbnb et d'autres sites sur la plate-forme d'économie de partage peuvent permettre aux utilisateurs, comme les participants à l'étude, « d'étendre la confiance à ceux qui ont fait preuve d'un degré élevé de dissemblance dans l'espace social, " ont écrit les auteurs.

Non seulement la compensation de ces préjugés sociaux peut être bénéfique pour les utilisateurs qui recherchent des services, mais aussi pour les hôtes marginalisés qui les proposent, a dit Abrahao.

« La question fondamentale à laquelle nous voulions répondre est de savoir si la technologie peut être utilisée pour influencer la perception de la confiance des gens, " a déclaré Abrahao. " Ces plates-formes peuvent concevoir des outils qui ont une grande influence sur la façon dont les gens se perçoivent et peuvent rendre les marchés plus justes, en particulier aux utilisateurs des minorités sous-représentées."