Isso é graças aos algoritmos complexos que produzem resultados com base em perfis de usuários e atividades passadas. É Big Data no trabalho, e muitas vezes é vantajoso para os usuários. Mas tal personalização também pode ser uma desvantagem para os compradores, de acordo com uma equipe de pesquisadores da Universidade Northeastern, quando os sites de e-commerce manipular resultados de busca ou personalizar os preços sem o conhecimento do usuário – e que em alguns casos leva a alguns compradores on-line pagando mais do que outros para a mesma coisa.

Esta questão da transparência está no centro de um primeiro de seu tipo de estudo co-autoria de cinco professores e alunos do Nordeste, incluindo professores assistentes Christo Wilson e Alan Mislove da Faculdade de Computação e Ciência da Informação e professor David Lazer, que detém nomeações comum nas ICC e da Faculdade de Ciências Sociais e Humanas.

Em uma nova pesquisa, a equipe analisou 16 sites populares de e-commerce (10 varejistas gerais e seis sites de hotéis e aluguel de carro) para medir duas formas específicas de personalização: a discriminação de preços, em que o preço de um produto é personalizado para o usuário; e direção dos preços, em que a ordem dos resultados de pesquisa são personalizados para o usuário.

“No geral, encontramos inúmeros casos de direção preço e discriminação em vários dos principais sites de comércio eletrônico”, escreveram os autores.

Entre as suas conclusões:

  • Os pesquisadores encontraram evidências de personalização em quatro varejistas gerais e cinco sites de viagens, incluindo casos em que locais alterados os preços de centenas de dólares. Em geral, sites de viagens mostraram inconsistências de preços em um percentual maior de casos, em relação aos controles.
  • CheapTickets e Orbitz implementado discriminação de preços, oferecendo preços reduzidos em hotéis para “membros”.
  • Expedia e Hotels.com dirigiu um subconjunto de usuários em relação a hotéis mais caros.
  • Home Depot e Travelocity personalizado de resultados de pesquisa para os usuários de dispositivos móveis.
  • Priceline personalizado de resultados de pesquisa com base na história de um usuário de cliques e compras; usuários que clicaram ou de baixo preço quartos de hotel reservados recebidos resultados ligeiramente diferentes em uma ordem diferente, em comparação com os usuários que clicaram ou reservados quartos de hotel caro ou clicaram em nada. No entanto, porque as diferentes ordens não se correlacionaram com os preços, este não foi considerado de direção dos preços.

No geral, a maioria dos experimentos dos pesquisadores sobre os sites de comércio eletrônico 16 não revelaram evidências de direção preço ou discriminação de preços.Mas as diferenças de preços foram significativos em alguns dos casos em que se encontram essas evidências, e os pesquisadores relataram que estendeu a mão para as seis empresas identificadas no estudo como a implementação de algum tipo de personalização.

O seu trabalho – que será apresentado na Conferência de 2014 Medição Internet em Vancouver no próximo mês – representa o primeiro estudo abrangente de e-commerce de personalização que analisa a discriminação de preços e direção preço para centenas de usuários reais, bem como muitos mais sinteticamente gerado falso contas. Os pesquisadores selecionados que sites de e-commerce para estudo baseado em rankings informais dos sites “top”. Eles observaram que os sites populares, como Amazon e eBay foram excluídos porque funcionam como mercados on-line, enquanto empresas como a Apple foram omitidos do estudo porque eles só vendem seus próprios produtos.

Wilson observou que ele e seus co-autores não pretende julgar se essas práticas são boas ou más, ressaltando que a discriminação de preços não é um estratagema inerentemente sinistro para tirar vantagem das pessoas. Na verdade, isso acontece todos os dias, quando alguém recebe um desconto sênior no cinema ou um estudante universitário recebe uma ruptura de preço em livros. De fato, os cupons são tecnicamente as formas de discriminação de preços, disse ele. O fator-chave é saber se essas práticas são transparentes. Na maioria dos casos, os descontos para grupos seletos de pessoas estão claramente destacados e amplamente compreendido, mas os pesquisadores do Nordeste disse que tal comportamento é muito mais difícil de detectar em sites de e-commerce.

Este desconhecido serviu de inspiração primária para o estudo da equipe, que foi realizado em abril e maio. A equipe examinou a atividade de cada site para tipicamente ao longo de um período de dois a três semanas. Os pesquisadores desenvolveram uma metodologia sofisticada que definir uma série de controles para garantir que eles poderiam identificar com precisão evidências de discriminação de preços e direção dos preços.

Veja como funcionou: Vamos dizer que você quer comprar um martelo através do site on-line da Sears. Não só você procurá-lo usando seu laptop pessoal ou smartphone, mas você também poderia disparar consultas idênticas ao mesmo tempo exato das contas limpas desprovidas de biscoitos e de busca e histórico de compras. Em teoria, os resultados devem ser idênticos. Não pode ser o que é referido como “ruído” – inconsistências que não são devido a personalização, mas sim de outros fatores, tais como alterações no inventário ou a diversidade geográfica dos datacenters que abrigam esses sites de comércio eletrônico. Mas, se o “ruído” em sua busca laptop é maior do que o “ruído” nas contas sintéticas, então você tem discriminação ou direção dos preços.

A meta de nível superior de pesquisa do grupo, Wilson disse, é estudar o efeito de algoritmos de personalização na Web, que caminha lado a lado com a proliferação de Big Data.

“Eu recebo essa pergunta de pessoas o tempo todo:” Como faço para obter o melhor preço? A verdade é que eu não tenho uma boa resposta “, disse Wilson. “Ele muda de acordo com o site, e os algoritmos que eles usam regularmente a mudança. Bom conselho hoje pode não ser um bom conselho amanhã. O ponto é que, como consumidor, você está em desvantagem a menos que seja transparente.”

O relatório pode ser encontrado online em:http://www.ccs.neu.edu/home/cbw/pdf/imc151-hannak.pdf