Sellers’ Peer Comparison Under Uncertainty in Online Marketplace
Notice bibliographique
Résumé
How will peer pressure among sellers affect their operations in an online marketplace? Motivated by online platforms’ marketplace designs that prompt sellers to compare their performances, in this paper, we develop and study a price competition model in which sellers account for both profits and peer comparison outcomes. In our model, two sellers offer substitutable products, and each of them sets a price ex ante to maximize their expected total utility, which is the sum of one’s profit and the payoff from peer comparison. In particular, peer comparison takes place ex post based on sellers’ realized sales. It results in a penalty for one’s underperformance (i.e., sellers are behind-averse) or a reward for outperformance (i.e., sellers are ahead-seeking) relative to the other seller. Contrary to what extant research on social comparison would predict, we find that peer comparison is not always pro-competitive. Indeed, while the behind-aversion aspect of peer comparison fosters competition, the ahead-seeking aspect can be anti-competitive when the market uncertainty is sufficiently large. This is because market uncertainty causes a greater variation in sellers’ performance disparity ex post ( uncertainty effect ), which can have a more salient impact on sellers than the expectation of their performance gap ( comparison effect ); While sellers’ behind-aversion further aggravates the uncertainty effect and encourages them to take more aggressive actions, their ahead-seeking counterbalances the tension by absorbing part of it into the comparison effect and moderating the marginal disutility of lagging behind. Overall, we find that peer comparison can intensify sellers’ price competition, which lowers the expected profits and utilities for both sellers, benefits the consumers, and reduces the hosting platform’s profit. Our main insights are robust in a number of extensions, including general demand specifications, seller asymmetry, sellers’ misperceptions of market uncertainties, and consumers’ reference-dependent decision-making. They highlight the importance of sellers’ behavioral regularities in online platforms’ daily operations and shed light on marketplace designs regarding algorithmic transparency, information sharing, and so forth.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».