Uncertainty and risk: A framework for understanding pricing in online drug markets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The pricing of illicit drugs is typically approached within the risks and prices framework. Recent sociological and economic studies of prices in online drug markets have stressed the centrality of reputation for price formation. In this paper, we propose an account of price formation that is based on the risks and prices framework, but also incorporates internal social organization to explain price variation. We assess the model empirically, and extend the current empirical literature by including payment methods and informal ranking as influences on drug pricing. METHODS: We apply our model to estimate the prices of cannabis, cocaine, and heroin in two online drug markets, cryptomarkets (n = 92.246). Using multilevel linear regression, we assess the influence of product qualities, reputation, payment methods, and informal ranking on price formation. RESULTS: We observe extensive quantity discounts varying across substances and countries, and find premia and discounts associated with product qualities. We find evidence of payment method price adjustment, but contrary to expectation we observe conflicting evidence concerning reputation and status. We assess the robustness of our findings concerning reputation by comparing our model to previous approaches and alternative specifications. CONCLUSION: We contribute to an emerging economic sociological approach to the study illicit markets by developing an account of price formation that incorporates cybercrime scholarship and the risks and prices framework. We find that prices in online drug markets reflect both external institutional constraint and internal social processes that reduce uncertainty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».