Zähmung der Algorithmen der Tech-Giganten: Eine Analyse der Amazon Buy-Box

Zähmung der Algorithmen der Tech-Giganten: Eine Analyse der Amazon Buy-Box

Überblick
Digitale Plattformen fungieren oft als zweiseitige Märkte und bringen Käufer und Verkäufer zusammen. Mit der Entwicklung von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) gewinnen Online-Marktplätze wie Amazon in unserer Gesellschaft zunehmend an Bedeutung. Die Funktionsweise der Plattform Amazon ist aufgrund der doppelten Rolle des Tech-Giganten von großem wissenschaftlichen Interesse und wirft einige politikrelevante Fragen auf. Einerseits bestimmt Amazon Teilnahme und Interaktionen von Käufern und Verkäufern durch die Gestaltung seiner Plattform mittels proprietärer Algorithmen, die undurchsichtig und intransparent sind. Andererseits agiert Amazon selbst als Verkäufer, der seine Gatekeeper-Macht und die auf beiden Seiten des Marktes gesammelten Informationen nutzt, um sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Marktteilnehmenden zu verschaffen und letztlich den Wettbewerb zu gestalten.Amazon bestimmt die Spielregeln, indem es Informationen und algorithmische Systeme ausnutzt, gleichzeitig aber selbst als Spieler auftritt. Regulierungsbehörden befürchten, dass Algorithmen den Wettbewerb beschränken und Verbrauchern schädigen können: Es existiert ein wachsendes Bewusstsein über die Risiken von Algorithmen sowie ein Ruf nach effektiver Regulierung. Die Europäische Kommission (10.11.2020) befürchtet: „Die Nutzung von Verkäuferdaten erlaubt es Amazon, normale Wettbewerbsrisiken des Einzelhandels zu vermeiden und seine Dominanz auf dem Markt auszunutzen.“ Das Projekt widmet sich dieser Debatte, indem es neue Erkenntnisse zu proprietären Algorithmen liefert. Das Projekt  beantwortet außerdem regulatorische Fragen zu der Nutzung dieser Algorithmen, der Ausnutzung von Käufer- und Verkäuferdaten auf zweiseitigen Märkten und dem Einfluss strategischer Entscheidungen der Plattform auf das Nutzerverhalten. Schließlich wollen wir kartellrechtliche Lösungen für digitale Märkte sowohl von einer wettbewerbspolitischen als auch einer verbraucherschützenden Perspektive anbieten.Im Fokus liegt dabei ein spezifisches Problem mit Amazon, das durch die Gestaltung der Online-Plattform aufgeworfen wird: Kunden und Kundinnen können direkt zur Kasse gehen, indem sie auf die Schaltfläche "In den Warenkorb", die so genannte Buy-Box, klicken. Jedoch ist es Amazons Ranking-Algorithmus, der diejenigen  Verkäufer auswählt, die an dieser bevorzugten Stelle platziert werden. Alle Verkäufer, die das gleiche Produkt anbieten, werden auf nachfolgende Seiten verwiesen. Der Buy-Box-Algorithmus stellt einen Extremfall von Ranking-Algorithmen dar, bei dem der Auswahlprozess durch den Algorithmus zu einem binären Gewinner/Verlierer-Ergebnis führt. Da die verfügbaren Daten (Chen et al. 2016) darauf hindeuten, dass etwa 80 % der Kundenkäufe über diese Schaltfläche abgewickelt werden, ist es für Verkäufer von entscheidender Bedeutung, in der Buy-Box zu erscheinen. Das Hauptproblem ist, dass der Algorithmus, der die Verkäufer für die Buy Box auswählt, weder zu beobachten noch zu entschlüsseln ist. Auch die Europäische Kommission erkennt die Wichtigkeit dieser Gestaltung an und plant daher zu untersuchen, „ob die Kriterien, die Amazon für die Auswahl der Gewinner der Buy-Box zugrunde legt zu einer Vorzugsbehandlung des Einzelhandelsgeschäfts von Amazon führt.“

Forschungsfragen
Bei der Analyse von Amazons Doppelrolle auf beiden Seiten des Marktes untersuchen wir folgende drei zusammenhängende Fragen. Auf Verkäuferseite: (1) Welche besonderen Merkmale der Verkäufer erklären den Gewinn der Auswahl für die  Buy-Box und wie wirkt sich der obere Listenplatz, der bestimmten Verkäufer zugestanden wird, auf den Wettbewerb aus? Auf Kundenseite: (2) Wie relevant ist der Buy-Box-Kanal für die tatsächlichen Verkäufe auf der Plattform und wie kann das Suchverhalten von Kunden durch mehr Informationen über die Buy-Box beeinflusst werden? (3) Personalisiert Amazon Suchergebnisse oder sogar Preise ihrer eigenen Produkte auf Basis von Verbrauchermerkmalen?

Politikrelevanz
Die erste Frage begegnet der wachsenden Nachfrage der Regulierungsbehörden, die Funktionsweise von Algorithmen und deren Einfluss auf den Wettbewerb zu untersuchen. Die zweite und dritte Frage bezieht sich auf das Design der Plattformumgebung und der Benutzeroberfläche. Ziel dabei ist es, die Bedeutung der Buy-Box für die Verbraucher und ihre Kenntnisse über deren Funktionsweise zu quantifizieren sowie auf das Problem der Datenausbeutung und Benachteiligung auf digitalen Plattformen eingehen.Letztendlich sollen im Projekt praktikable Politikempfehlungen formuliert werden. Die Relevanz unserer Ergebnisse könnte über rein wissenschaftliches Interesse hinausgehen und einen Beitrag dazu leisten, den Gesetzgeberüber die Gestaltung einer effektiveren Regulierung von Algorithmen zu informieren. In diesem Kontext beleuchten wir zudem das Verhalten und die Entscheidungsfindung von Verbrauchern in Online-Umgebungen durch einen neuartigen Ansatz, der beobachtete und experimentelle Daten kombiniert. Verbraucherschutz ist ein vorrangiges politisches Anliegen und unsere Erkenntnisse helfen dabei, Maßnahmen zu implementieren, die Transparenz und Verbraucherbewusstsein auf Online-Marktplätzen fördern. Diese Maßnahmen sind gleichzeitig weniger einschneidend (und praktikabler für die Regulierungsbehörden) als andere Lösungen wie etwa die Umgestaltung der Plattformen.

Termine

  • 31. August bis 3. September 2022, European ESA Meeting, Bologna
  • 25.-27. August 2022 - EARIE, Wien
  • 18. November 2021 – EAYE: 3rd European Association of Young Economists Workshop zu “Field Experiments and Experiments with Non-Standard Subjects”, University of Innsbruck
  • 9. September 2021 – The Sixth Meeting of the Behavioral and Experimental Economics Network (BEEN) Meeting, University of Bologna, Department of Economics
  • 25. Juni 2021 – ZEW Internal Seminar, Mannheim
  • 9. Juni 2021 – Lear Competition Festival, Rome
  • 7. Juni 2021 – Informal Discussions on Experimental Economics (IDEE) Treffen, University of Bologna, Department of Economics

Projektteam

Francesco Clavorà Braulin

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Projektleitung
Junior Research Associate

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Michela Boldrini

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Francesco Clavorà Braulin
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Francesco Clavorà Braulin, PhD
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