Diese Woche sprach Evgeny Kanashevsky, ein Wirtschaftswissenschaftler aus Zalando, Economics Phd der University of Pennsylvania, in unseren sozialen Netzwerken.
Bei der Arbeit beschäftigt sich Zhenya mit der Herstellung von Kausalzusammenhängen in der Online-Werbung mithilfe experimenteller und quasi-experimenteller Methoden und maschineller Lernmodelle.
Wir teilen Ihnen das Protokoll der Sendung mit.
Ich heiße Evgeny Kanashevsky. Heute werden wir darüber sprechen, wofür IT-Unternehmen Ökonomen bezahlen, wie sich Ökonomen von gewöhnlichen Datenwissenschaftlern unterscheiden, und interessante Fragen wie „Wie viel kostet ein menschliches Leben?“ Beantworten, die Ökonomen tun.
Zuerst stelle ich mich vor. Ich arbeite derzeit als Ökonom / Datenwissenschaftler bei einem großen Unternehmen namens Zalando. Es ist ein Online-Shop, der Kleidung, Schuhe und Kosmetika in 16 europäischen Ländern verkauft und plant, in neue Märkte zu expandieren. Bevor ich 2020 zu Zalando kam, promovierte ich in Wirtschaftswissenschaften an der Pennsylvania State University. Schon lange zuvor begann ich mich für Wirtschaftswissenschaften zu interessieren, als ich am MIPT und dann auch an der Russian School of Economics studierte.
Vor meiner Promotion in Wirtschaftswissenschaften arbeitete ich zwei Jahre lang in einer kontextbezogenen Werbeagentur in Moskau. Ich wollte wirklich mehr darüber wissen, was die Wirtschaft ist und wie sie funktioniert. Um meinen Durst zu stillen, habe ich promoviert. Jetzt hoffe ich, dieses Wissen mit Ihnen zu teilen. Ich hoffe, Sie werden interessiert sein und wir werden verstehen, warum Unternehmen Ökonomen brauchen.
Lassen Sie uns zunächst versuchen, einige der etablierten Ideen über Ökonomen zu entlarven, die meiner Erfahrung nach in Russland vorhanden sind. Viele von Ihnen haben wahrscheinlich Wirtschaftskurse an der Universität besucht, und Sie erinnern sich, dass Sie die Marktgleichgewichts-, Angebots- und Nachfragekurven überschritten haben. Einige von Ihnen haben vielleicht eine andere Art von makroökonomischem Gleichgewicht durchlaufen - woraus besteht das BIP, wie berechnet man es, was passiert mit dem BIP, wenn der Staat so viel Geld ausgibt, welche Steuern von der Bevölkerung erhoben werden. Möglicherweise haben Sie solche Fragen in einem Wirtschaftskurs an der Universität beantwortet, und nur wenige von uns sind weiter vorangekommen.
Die vorherrschende Meinung über Ökonomen ist, dass sie in akademischen Institutionen (NES, HSE) oder internationalen Organisationen (IWF, Weltbank, Organisation für wirtschaftliche Hilfe und Entwicklung) arbeiten und dort den Ländern helfen, aus der Armutsfalle auszubrechen und wirtschaftliche Maßnahmen zu ergreifen Reformen. Sie können in staatlichen Organisationen arbeiten - Zentralbanken, Ministerien für wirtschaftliche Entwicklung ihrer Länder. Wenn sie sehr ehrgeizig sind, können sie versuchen, Wirtschaftsberater des Präsidenten der Vereinigten Staaten zu werden. Die stereotype Ansicht der Ökonomen in der Industrie ist, dass sie in der Industrie im Bank- und Finanzwesen arbeiten.
Ich bin oft auf diese Standardansicht von Ökonomen gestoßen - dass sie nur diese Dinge tun. In der Tat ist die Wirtschaft viel breiter. Sie beschäftigt sich mit allen möglichen interessanten Fragen im Zusammenhang mit Menschen, und deshalb stellen Unternehmen sie ein.
Mal sehen, welche Fragen Ökonomen stellen. Auf diese Fragen werden Antworten gegeben, in den wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen im Bachelor-Studiengang werden Vorlesungen darüber gehalten.
Eine der grundlegenden Fragen, nach denen Ökonomen suchen, lautet: „Warum sind einige Länder reich und andere arm? Dies ist eine Frage wie "Was war vorher - ein Ei oder ein Huhn?" Was war vorher: Wirtschaftswachstum oder demokratische Institutionen? Die Länder der angelsächsischen Welt sind so reich, weil sie demokratische Institutionen aufgebaut haben (Gewaltenteilung, unabhängige Gesetzgebung, unabhängige Justiz, getrennt von der Exekutive) - und deshalb wurden sie später so reich und konnten wirtschaftlich wachsen ? Oder ist es umgekehrt: Diese Länder sind wirtschaftlich gewachsen und haben sich dann, nachdem sie reich geworden sind, entschlossen, selbst demokratische Institutionen aufzubauen? Dies ist eine nicht triviale Frage, und es ist sehr schwierig, sie zu beantworten. Diese Frage ist für viele Länder von wesentlicher Bedeutung: China ist beispielsweise ein Land, dessen Wirtschaft sehr schnell wächst.Wird es in der Lage sein, im gleichen Tempo weiter zu wachsen, und braucht China diese sehr demokratischen Institutionen, oder wird China in einem ziemlich undemokratischen Umfeld weiter wachsen können?
Diese Frage war schon einmal relevant. In der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts entwickelte sich die UdSSR sehr schnell, möglicherweise schneller als die Länder der westlichen Welt. Ökonomen fragten sich, ob die UdSSR so weiter wachsen könnte, eine Frage, die während des Kalten Krieges strategisch äußerst wichtig war. Weitere Geschichten zeigten, dass die UdSSR ihre wirtschaftliche Entwicklung nicht fortsetzen konnte, und die Ökonomen waren sich einig, dass dies aufgrund des Mangels an demokratischen Institutionen und Marktmechanismen der Wirtschaft unmöglich war.
Dies sind die Fragen, die Ökonomen stellen. Diese Fragen sind komplex, weil es nicht so viele Länder auf der Welt gibt. Es ist unmöglich, in ein Paralleluniversum zu schauen, in dem sich die UdSSR unter Verwendung von Marktmechanismen der Wirtschaft und demokratischer Institutionen entwickelt hätte. Neben Fragen auf globaler Ebene stellen Ökonomen mehr alltägliche Fragen, die einen guten praktischen Wert haben. Zum Beispiel - wie man Funkfrequenzen in mehreren US-Bundesstaaten gewinnbringend verkauft. Stellen Sie sich vor: Sie besitzen einen bestimmten Funkfrequenzbereich (Sie repräsentieren den Staat). Sie möchten sie auf die rentabelste Weise verkaufen, um so viel Geld wie möglich in das Budget einzubringen. Es stellt sich die Frage, wie Sie einen Mechanismus einrichten können, mit dem Sie dies tun. Ökonomen schlagen vor, Auktionen zu verwenden, um Frequenzen zu verkaufen; Es scheint logisch, wenn Sie sich erinnernwie zum Beispiel Kunstwerke verkauft werden. Aber dann stellt sich die nächste Frage: Wie kann eine Auktion bestmöglich arrangiert werden, um so viel Geld wie möglich in das Budget zu bekommen?
Das klingt abstrakt - aber denken Sie zum Beispiel an Dinge wie Absprachen. Käufer bei der Auktion können sich hinter Ihrem Rücken einigen und sagen: Lassen Sie mich diese Frequenzen kaufen, und Sie - diese, und Sie werden auf einige Bands ein niedriges Gebot abgeben, und ich - auf andere. Und dann zahlen sie so wenig wie möglich. Die Aufgabe der Ökonomen ist es, solche Absprachen zu verhindern und dem Staat so viel Geld wie möglich im Haushalt zur Verfügung zu stellen, das zum Nutzen der Bürger verwendet wird.
Ein weiteres Beispiel für eine interessante Frage, die Ökonomen stellen, lautet: "Wie richten Sie einen Markt für Nierentransplantationen ein, um so viele Menschen wie möglich zu retten?" Das Wort "Markt" klingt hier moralisch nicht sehr gut, es sei denn, Sie sind Ökonom; Höchstwahrscheinlich ist dieses Wort hier mit dem illegalen Markt verbunden, mit dem Verkauf von Nieren, was ein Verbrechen ist. Aber wenn ich jetzt über den "Markt" spreche, meine ich, dass es eine Nachfrage nach Nieren gibt: Es gibt Menschen, die Nieren brauchen, und es gibt Menschen, die bereit sind, ihre Nieren anzubieten - weil eine Person normal mit einer Niere leben kann.
Stellen Sie sich eine hypothetische Situation vor: Ihre Frau (Ehemann, Freundin, Freund, Eltern) braucht eine Niere und Sie sind bereit, sie zu spenden. Der Punkt ist jedoch, dass Kompatibilität erforderlich ist. Ihr geliebter Mensch ist möglicherweise einfach nicht für Ihre eigene Niere geeignet. Was Sie tun können: Sie können dasselbe Personenpaar (möglicherweise aus einer anderen Stadt, Region oder einem anderen Land) finden, die nicht miteinander kompatibel sind, aber gleichzeitig passt Ihre Niere möglicherweise zu einer bedürftigen Person aus einem anderen Paar - und umgekehrt. Und so, zwei Personen, die zuvor keine Chance hatten, eine Niere zu bekommen, oder die auf eine sehr lange Warteschlange für eine Niere warten mussten (und dies kann Monate oder Jahre dauern), erscheint diese Chance aufgrund der Tatsache, die wir gefunden haben zwei Paare, die bereit sind, Nieren auszutauschen, auf diesem Nieren- "Markt". Wir haben Menschen geholfen.
Natürlich kann die Situation viel komplizierter sein. Vielleicht müssen Sie eine Kette von sehr vielen Bewegungen drehen - um viele Paare von Menschen anzulocken, bei denen es möglich ist, einen solchen Austausch zu finden, wenn alle Menschen in Not von diesen Paaren eine Niere erhalten . Nur zwei Paare sind optional. Sie können sich ein Beispiel mit drei Paaren vorstellen: Die Niere einer gesunden Person aus einem Paar entspricht einer bedürftigen Person aus dem nächsten Paar und so weiter. Solche Zyklen können tatsächlich bis zu 70 Paare umfassen. Dies ist ein Beispiel für einen Fall, in dem Ökonomen einen Algorithmus entwickelt haben, um den „Markt“ zu organisieren und Menschen mit Nierentransplantationen zu helfen. Dafür erhielt sie 2012 den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften von Professor Al Roth von der Stanford University.
Eine andere interessante Frage, die aus moralischer Sicht nicht ganz offensichtlich ist, ist "wie viel kostet ein menschliches Leben". Aus moralischer Sicht ist nicht klar, wie man es überhaupt bewerten kann - schließlich ist menschliches Leben von unschätzbarem Wert. Aber wir können wie Ökonomen denken - pragmatisch und praktisch, wo wir möglicherweise das menschliche Leben bewerten müssen.
Stellen Sie sich vor, Sie möchten Geld ausgeben, um die Straßen in Russland zu verbessern. Jedes Jahr sterben ungefähr 15.000 Menschen auf den Straßen. Sie denken, wie viel Sie bereit sind, in die Verbesserung der Straßen zu investieren - aus Sicht des Staates. Eine gute Möglichkeit, darüber nachzudenken, ist, wie viele Leben durch eine solche Verbesserung der Straßen gerettet würden. Für eine gute Schätzung der Kosten für den Bau von Straßen und der Vorteile, die sich aus dem Bau von Straßen ergeben, werden nur die Kosten eines menschlichen Lebens benötigt.
Diese Schätzungen wurden vorgenommen; Sie wurden für die Vereinigten Staaten gemacht, weil es dort gute Daten auf sehr unterschiedlichen Ebenen gibt. Diese Schätzungen legen nahe, dass die Kosten eines menschlichen Lebens zwischen 4 und 9 Millionen US-Dollar liegen. Solche Einschätzungen müssen natürlich auf Russland projiziert werden - wir müssen messen, wie sich der Preis für menschliches Leben in Ländern unterscheidet, in denen Menschen weniger verdienen und weniger Wert bringen. Dies ist eine sehr grobe Schätzung, aber es gibt Regeln für die Neuberechnung. Und so unhöflich es auch klingen mag, die Kosten für menschliches Leben sind in Russland geringer als in Amerika, einfach weil die Wirtschaft in Russland weniger produktiv ist. Sie können jedoch einige Schätzungen erhalten und mit deren Hilfe praktische Probleme lösen - zum Beispiel, wie viel wir bereit sind, für die Verbesserung der Verkehrssicherheit auszugeben, um weniger Menschen zu verlieren.
Ich hoffe, es wurde ungefähr klar: Ökonomen beschäftigen sich mit einer Vielzahl von Themen, aber das Gemeinsame in diesen Themen ist, dass wir überall nicht Objekte der materiellen Welt (wie zum Beispiel Physik), sondern lebende Menschen untersuchen. Ökonomen untersuchen die Anreize von Menschen - wie Menschen arbeiten, welche Entscheidungen sie treffen.
Wo arbeiten Ökonomen - neben internationalen Organisationen, wissenschaftlichen Institutionen, Regierungsbehörden und Banken? Wirtschaftswissenschaftler arbeiten in der Branchenberatung, hauptsächlich in verschiedenen Beratungsunternehmen. Immer mehr arbeiten in großen und kleinen IT-Unternehmen. Um nur Beispiele der größten Unternehmen zu nennen - Google, Amazon, Uber, Facebook; Das Unternehmen, für das ich arbeite (Zalando), ist ein E-Commerce-Unternehmen, das über ein eigenes Team von Wirtschaftswissenschaftlern verfügt, um Probleme mit menschlichem Verhalten zu lösen. Netflix ist ein Beispiel für ein kleines Unternehmen, das Ökonomen anstellt, um sehr interessante Probleme anzugehen.
Der Markt für Unternehmen, die Ökonomen einstellen, ist nicht auf diese Beispiele beschränkt. Aber große Unternehmen, die im Prinzip viele Leute einstellen, stellen immer mehr Ökonomen ein.
Dann lautet die Frage: Warum stellen IT-Unternehmen Ökonomen ein? Die einsilbige Antwort ist, den Kundennutzen anzubieten. Das heißt, wir gehen von der Annahme aus, dass Unternehmen dem Kunden einen Mehrwert bieten wollen, und dafür müssen sie verstehen, wie Kunden Entscheidungen treffen (um zusammenzufassen, wie Menschen dies tun). Das tun Ökonomen zumindest seit 100 Jahren. Sie untersuchen, wie Menschen in einer Vielzahl von Situationen Entscheidungen treffen. Nicht nur in den klassischen Märkten, an die Sie vielleicht aus Ihren Einführungskursen in die Wirtschaftswissenschaften denken, sondern auch in einer Vielzahl von Märkten und in einer Vielzahl von Situationen.
Um die Frage "Warum IT-Unternehmen Ökonomen einstellen" genauer zu beantworten, werden wir drei Punkte analysieren. Erstens, warum erforschen Ökonomen, wie Menschen Entscheidungen in einer Vielzahl von Situationen treffen - wie kommt es, dass sie dies tun und seltsame Fragen stellen ("Was ist der Wert eines menschlichen Lebens?", "Wie kann der Markt für Nierentransplantationen gestaltet werden?") ? "). Zweitens werden wir vier Arten von Aufgaben analysieren, für die Unternehmen Ökonomen benötigen. Abschließend werden wir diskutieren, warum Unternehmen Ökonomen und keine gewöhnlichen Datenwissenschaftler brauchen: Was sind die Unterschiede zwischen ihnen?
Punkt eins: Warum beantworten Ökonomen Fragen zum menschlichen Verhalten? Ein bisschen Geschichte wird hier den Trick machen. Ökonomen begannen (zumindest) bereits im 18. Jahrhundert, das Marktgleichgewicht zu untersuchen. Sie stellten Fragen: Wie sind die Märkte angeordnet, wie bildet sich die Nachfrage, wie wird das Angebot angeordnet? Sie haben über klassische Märkte nachgedacht - stellen wir uns zum Beispiel einen Baumwoll- oder Getreidemarkt vor. Dies hatte nichts mit solchen "verrückten" Fragen wie dem Wert des menschlichen Lebens zu tun. In diesen klassischen Märkten hing das Gleichgewicht - der Gleichgewichtspreis, die Menge der verkauften Waren - jedoch von den Entscheidungen der Menschen ab und davon, von welchen Anreizen die Menschen beim Kauf und Verkauf von Waren geleitet wurden. Als Ökonomen das Marktgleichgewicht untersuchten, mussten sie ausreichend fortgeschrittene mathematische Methoden entwickeln, um die auftretenden Fragen besser beantworten zu können.Bis zum 20. Jahrhundert entwickelten Ökonomen und Mathematiker mathematische Methoden, um Fragen im Zusammenhang mit dem Marktgleichgewicht zu beantworten.
Vielleicht haben Sie den Film A Beautiful Mind gesehen - dies ist ein großartiges Beispiel. Dies ist ein Film über John Nash, einen Mathematiker, der für seine Artikel zur Spieltheorie den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften erhielt. Es ist ursprünglich ein mathematisches Konzept, aber Ökonomen wenden die Arbeit von Nash und anderen Mathematikern - und im Allgemeinen sehr fortgeschrittene Mathematik - sehr aktiv bei der Untersuchung des Marktes an. Dies ist teilweise der Grund, warum Ökonomen komplexe und bizarre Fragen lösen können.
Zu Beginn des 20. Jahrhunderts wurden Statistiken aus der Untersuchung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen abstrahiert. Die Statistik begann sich bewusst nur um die Verteilung von Daten zu kümmern, um bedingte Verteilungen, darum, wie die Daten angeordnet sind, wie man eine Variable kennt, um eine andere vorherzusagen (d. H. Wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Ereignis auftritt, während ein anderes Ereignis beobachtet wird ). Statistiken, die von Fragen wie "Wie wirkt sich die Präsenz demokratischer Institutionen auf das Wirtschaftswachstum in einem Land in den nächsten 100 Jahren aus?" oder „in einem Land bauen die Menschen Pflanzen an, die eine sehr große Plantagengröße haben und daher rentabel sind, um mit Schuldknechtschaft zu arbeiten - wie wird sich das Wachstum in diesem Land vom Wachstum in Ländern unterscheiden, in denen andere Pflanzen - zum Beispiel Getreide - mit einer kleineren Plantage angebaut werden? Deshalb gibt es in diesen Ländern viele Landwirte.und Sklavenarbeit in ihnen wäre nicht so rentabel wie auf Reis- oder Zuckerrohrplantagen; Wie werden sich diese Tatsachen auf das künftige Wirtschaftswachstum dieser Länder auswirken? " (Unter dem Einfluss ist ein Kausalzusammenhang zu verstehen).
Ökonomen mussten ihre eigenen Methoden entwickeln - ökonometrische Methoden -, um die Fragen von Ursache und Wirkung genau zu beantworten, anstatt einfache Fragen zu Korrelationen oder bedingten Wahrscheinlichkeiten. Dies geschah zu Beginn des 20. Jahrhunderts. Wir spulen das letzte Vierteljahrhundert zurück und verstehen, dass Ökonomen seit dem 18. Jahrhundert mathematische Methoden entwickelt haben, strenge Mathematik; Wirtschaftswissenschaftler haben seit mindestens dem 20. Jahrhundert ausgefeilte statistische Methoden entwickelt, mit denen sich Fragen nach Ursache und Wirkung sicherer beantworten lassen. Und wir verstehen, dass Ökonomie die Wissenschaft ist, die hilft, Fragen zum menschlichen Verhalten zu beantworten und dies so streng wie möglich zu tun - unter Verwendung der höchstmöglichen Standards zur Feststellung der Kausalität.
Was ist das Besondere am menschlichen Verhalten und seiner Untersuchung? Der Punkt ist, dass wir hier nicht experimentieren können. Wir können keine Person klonen und überprüfen, was mit genau derselben Person geschehen wäre, die beispielsweise an eine andere Universität gegangen wäre und eine Ausbildung von geringerer Qualität erhalten hätte - wie würde sich dies auf sein zukünftiges Einkommen auswirken? Daher mussten Ökonomen mathematische und statistische Methoden entwickeln, um genau zu verstehen, wie sich die Entscheidungen der Menschen auf ihre Zukunft auswirken und was mit ihnen geschehen wird.
Dies bringt uns zu dem Grund, warum IT-Unternehmen Ökonomen einstellen. Ich habe 4 große Bereiche identifiziert, in denen Ökonomen in IT-Unternehmen arbeiten. Dies ist keine vollständige Liste - Ökonomen tun auch andere Dinge, aber diese Bereiche sind bereits gebildet.
Der erste Bereich ist die Bewertung der Nachfrage nach Waren oder Dienstleistungen. An viele Unternehmen kann man hier denken, aber ich werde die auffälligsten Beispiele nennen. Amazon ist einer der größten Online-Shops (ich kann nicht sagen, wer der größte ist - Amazon oder Alibaba), ein riesiges Unternehmen mit einem riesigen Personal, das für die Beurteilung der Nachfrage sehr wichtig ist: Wie viele Produkte werden verkauft, wie ändert sich der Preis? wird den Umsatz beeinflussen. Uber ist ein Paradies für Ökonomen, da es viele Daten enthält: Sie können die Nachfrage nach Taxis abschätzen und Fragen beantworten wie „Wie man die Preise für Uber während der Hauptverkehrszeit in Midtown Manhattan festlegt, wie sollten sich diese Preise von den Preisen bei anderen unterscheiden? Zeiten an demselben Ort; wie man Uber dazu bringt, Einnahmen zu erzielen, und gleichzeitig können die Leute ein Taxi bestellen und ein Taxi wird zu ihnen kommen. “ Das heißt, wir sehen, dass es hier viele Menschen gibt, die unterschiedliche Anreize haben:Der Kunde hat einen Anreiz, ein Taxi so schnell und billig wie möglich zu nehmen, Uber und ein Taxifahrer wollen Geld verdienen.
Ein zweites Beispiel für ein Problem sind Auktionen. Die auffälligsten Beispiele hierfür sind Google und Yandex, Online-Werbemärkte. Jedes Mal, wenn Sie etwas in eine Suche eingeben, findet eine kleine Auktion statt, und jemand zahlt, um Ihnen eine Anzeige zu zeigen. 70 bis 90% des Erlöses der Muttergesellschaft von Google - Alphabet - stammen aus diesen Auktionen, dh Google lebt von Werbung (auch Yandex). Wirtschaftswissenschaftler arbeiten daran, diese Auktionen so zu gestalten, dass Unternehmen kein zusätzliches Geld für Werbung ausgeben und Nutzer relevante Anzeigen erhalten. All diese Anreize fließen bei der Gestaltung von Auktionen durch Ökonomen ein.
Die dritte Aufgabenebene sind Experimente und Quasi-Experimente (A / B-Tests). A / B-Tests werden routinemäßig und kontinuierlich in großen Unternehmen durchgeführt. Wirtschaftswissenschaftler entwerfen hier Systeme für A / B-Tests; in der Tat ist es einfach, es ist schwer, es gut zu machen. So führen Sie A / B-Tests korrekt durch, messen Ergebnisse, geben ein Minimum an Ressourcen aus und erzielen den größten Nutzen - all dies wird von Wirtschaftswissenschaftlern in Unternehmen wie Google, Facebook oder Zalando durchgeführt. Netflix ist bekannt für seine Experimentier- und A / B-Testplattform.
Die vierte Schicht misst die nachgelagerten Auswirkungen: Wie sich ein Produkt beispielsweise auf den Lebenszeitwert auswirkt, den Sie von einem Kunden erhalten. Stellen Sie sich vor, Sie möchten abschätzen, wie viel ein Abonnementdienst wie Amazon Prime kosten sollte: Wie viel müssen Abonnenten berechnen, um die Abonnements zu maximieren, damit sich die Benutzer nicht abmelden? Dazu müssen Sie abschätzen, wie viel Wert Amazon Prime für den Kunden bringt - nicht an einem Tag oder in einem Monat, sondern im Laufe der Jahre. Und solche Aufgaben, wenn es eine langfristige Planung und Prognose gibt, eine langfristige Bewertung, werden von Wirtschaftswissenschaftlern gelöst.
Wir sehen diese Aufgaben, und alles scheint in Ordnung zu sein, aber es stellt sich die Frage: Wie unterscheiden sich Ökonomen von gewöhnlichen Datenwissenschaftlern, weil sie auch ähnliche Probleme lösen? Warum sind Ökonomen etwas Besonderes, was ist ihr komparativer Vorteil? Lassen Sie uns am Beispiel der "Leiter der Kausalität" erklären. Sie hat drei Ebenen. Am Beispiel von drei Fragen im Kontext eines Offline-Geschäfts werde ich versuchen zu erklären, warum Unternehmen Ökonomen brauchen.
Stellen Sie sich vor, Sie sind Eigentümer eines typischen Eckgeschäfts und möchten die Nachfrage nach Bier und Pommes vorhersagen. Sie möchten den Warenbestand für die nächste Woche auffüllen - dies erfordert eine Nachfrageprognose. Stellen Sie sich den ersten Fall vor: Die nächste Woche unterscheidet sich nicht wesentlich von der vorherigen. Basierend auf der Geschichte früherer Einkäufe können wir dann ein Modell erstellen, das die Nachfrage nach Chips und Bier für die nächste Woche vorhersagt. Die Frage, die Sie stellen, lautet: "Wie viel Bier und Pommes kaufen die Leute zu aktuellen Preisen in unserem Geschäft oder in anderen ähnlichen Geschäften?" Der Ausdruck "zu aktuellen Preisen" ist hier sehr wichtig - das heißt, wir betrachten den Status quo.
Wir nennen dies eine Frage der Stufe 1: Es ist uns egal, warum die Nachfrage nach Waren letzte Woche dieselbe war. Ein gutes Vorhersagemodell, das wir erstellen werden, muss nicht erklären, warum die Leute so viel Bier und Chips gekauft haben - es muss die Zukunft mit angemessener Genauigkeit auf der Grundlage vergangener Daten vorhersagen. Beispiele für solche Modelle: Erkennung visueller Bilder (zur Unterscheidung einer Katze von einem Hund auf einem Foto), Erkennung von Spam-Nachrichten in E-Mails, Ermittlung der Bonität eines potenziellen Kunden. In Vorhersagemodellen sind Ursache-Wirkungs-Beziehungen nicht wichtig. Basierend auf den Daten, die Sie bereits haben, möchten Sie eine Vorhersage für ein neues Objekt treffen - ein Bild, eine Nachricht, einen Client. Hier funktionieren maschinelle Lerntechniken hervorragend. Wir können fortgeschrittene Techniken unterrichten und sehr gute Vorhersagen treffen.
Fahren wir mit der zweiten Frage und der zweiten Ebene der Leiter fort. Nehmen wir an, wir wollten den Bierpreis für die nächste Woche ändern. Die Frage, die wir uns stellen, lautet: „Was wird nächste Woche mit dem Bierverkauf passieren, wenn der Preis erhöht wird? Und was passiert mit dem Verkauf von Chips, die möglicherweise mit dem Verkauf von Bier zusammenhängen? " Warum können wir nicht einfach Fälle aus der Vergangenheit verwenden, wenn sich der Bierpreis in der Vergangenheit geändert hat? Gerade weil sich der Preis in der Vergangenheit vielleicht aus anderen Gründen geändert hat. Jetzt wollen wir den Preis selbst erhöhen; In der Vergangenheit haben es möglicherweise alle Geschäfte aufgrund von Änderungen der Verbrauchsteuern automatisch gleichzeitig erhöht. Oder es könnte aus anderen Gründen geschehen sein. Das Vorhersagemodell kann diese Gründe jedoch nicht kennen, und hier können wir nicht einfach maschinelles Lernen verwenden, um den Bierpreis zu optimieren, ihn irgendwie zu erhöhen und vorherzusagen.Was wird mit dem Verkauf von Bier und Pommes passieren? Modelle für maschinelles Lernen funktionieren nicht in Bezug auf Ursache und Wirkung. Sie sehen nur die Korrelationen, die in den Daten in der Vergangenheit waren, und sehen bedingte Wahrscheinlichkeiten: zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person Chips kauft, wenn sie bereits ein Bier gekauft hat.
Was ist in diesem Fall zu tun? Wir können ein Experiment machen. Wir können den Bierpreis nur in einem separaten Geschäft in unserer Kette erhöhen (nehmen wir an, wir haben eine Kette von Geschäften) und sehen, was nächste Woche in diesem Geschäft mit dem Verkauf von Bier und Chips passiert - und auch in anderen Geschäften. Hier machen wir einen grundlegenden A / B-Test. Wie man es richtig macht - das sind die Aufgaben, die Ökonomen in Unternehmen stellen. Dies ist die zweite Ebene von Fragen zur Kausalität. Hier wollen wir im Gegensatz zur ersten Ebene wissen, was passiert, wenn wir eine Änderung vornehmen - das heißt, wir können die Ursache und Wirkung, die Änderung, die wir vornehmen, und das Endergebnis (Verkauf von Bier und Chips) spüren.
Die dritte Stufe ist noch schwieriger. Nehmen wir an, wir haben den Bierpreis erhöht und sehen, dass die Verkäufe von Chips gesunken sind. Warum sind die Verkäufe von Chips gesunken? Liegt es daran, dass Bier teurer geworden ist - oder vielleicht daran, dass wir jetzt Maisstangen billiger verkaufen als Pommes? Also haben wir es genommen, nicht nachgedacht und den Preis für Stöcke geändert. Oder wir können einfach nicht alles kontrollieren: Wir haben Tintenfische, Pistazien, Maisstangen, und auch der Preis dafür ändert sich. Es ist schwierig für uns, ein Experiment durchzuführen, das dem Experiment der zweiten Ebene ähnelt: Die Preise für viele Waren ändern sich, einige werden ersetzt, andere werden durch Chips (wie Bier) ergänzt. Und dann stehen wir vor der Frage: "Was würde mit dem Verkauf von Chips in dieser Woche passieren, wenn wir die Bierpreise nicht ändern würden?" Hier wollen wir verstehen, was passieren würde, wenn alle anderen Änderungen stattfinden würden, mit Ausnahme der Änderung des Bierpreises.Sie müssen über eine parallele Realität nachdenken, in der es so war, und sie irgendwie konstruieren.
Dies ist eine Frage der dritten Ebene: Was würde passieren, wenn. Unser Vorhersagemodell ist nicht in der Lage, darauf zu reagieren und eine parallele Realität zu konstruieren. Diese Frage kann oft nicht mit Hilfe von Experimenten beantwortet werden. Hier werden Ökonomen gebraucht: Im letzten halben Jahrhundert haben sie menschliches Verhalten untersucht und genau solche Fragen gestellt - "Was wäre passiert, wenn dies nicht geschehen wäre?".
Ein Beispiel für eine solche Frage: In den 70er Jahren des 20. Jahrhunderts gab es im Baskenland - einer Region Spaniens - eine starke separatistische Bewegung, es gab viele Terroranschläge. Ökonomen wollten einschätzen, was mit dem Baskenland geschehen wäre - wie es sich wirtschaftlich entwickelt hätte -, wenn diese Angriffe nicht stattgefunden hätten. Wie machen es Ökonomen? Sie bauen eine parallele Realität auf, in der sie ein imaginäres friedliches Baskenland aufbauen und beobachten, wie es sich entwickelt, welches Wirtschaftswachstum es hat. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass terroristische Aktivitäten im Baskenland das Wirtschaftswachstum um 10% verringerten. Hier können wir verstehen, dass dies die Fragen sind, die sich der Ökonom seit langem gestellt hat, und sie haben viele Methoden entwickelt, um solche Fragen zu beantworten. Deshalb sind sie für das Geschäft wertvoll.
Deshalb haben wir versucht zu erklären, warum Ökonomen für Unternehmen wertvoll sind und wie sie sich von normalen Datenwissenschaftlern unterscheiden. Die letzte Frage unseres Webinars lautet: "Warum werden Unternehmen mehr Ökonomen einstellen?" Wir werden mit einem Beispiel einer Online-Werbung antworten.
Unternehmen geben viel Geld für Werbung aus - online und offline. Kurz gesagt, niemand weiß wirklich genau, wie Werbung funktioniert. Der Status Quo unter Vermarktern ist, dass Werbung funktioniert. Viele Ökonomen sind anderer Meinung, sie glauben, dass es in 90% der Fälle nicht funktioniert - aber der Status Quo ist, dass es "irgendwie" funktioniert (und niemand kann sagen, wie genau). Die Frage "Wie genau funktioniert Werbung?" Ist genau eine Frage von 2-3 Ebenen der Kausalitätsleiter, und es ist unmöglich, sie mit Hilfe von Vorhersagemodellen gut zu beantworten.
Spezifischere Beispiele für Fragen, die Unternehmen stellen: "Was passiert mit dem Verkauf, wenn Sie nächsten Monat doppelt so viel für Werbung ausgeben?" Natürlich können wir ein Experiment durchführen - zweimal mehr für Werbung ausgeben. Aber wie kann man dann verstehen, dass Werbung neue Verkäufe gebracht hat? Dies kann auf saisonale Verkäufe im selben Monat oder auf andere Werbemaßnahmen zurückzuführen sein. Ein Unternehmen kann viele Werbekanäle haben, insbesondere einen großen wie Zalando, und die Budgets können für viele von ihnen variieren. Nehmen wir an, wir möchten das Budget in einem von ihnen erhöhen und verstehen, was mit dem Verkauf passiert - aber wie können wir verstehen, was genau diese Änderung zu zusätzlichen Verkäufen geführt hat? Was ist, wenn die Verkäufe zurückgestellt werden - der Nutzer hat die Anzeige gesehen, den Kauf jedoch erst einen Monat später getätigt?
Die nächste Frage ist, wie solche komplexen Fragen zu beantworten sind, da Benutzer in Europa und anderen Ländern immer weniger bereit sind, ihre Daten zu teilen - Cookies und andere? Für Unternehmen wird es immer schwieriger, Benutzer zu verfolgen. Das Verfolgen von Benutzern außerhalb Ihrer Website auf individueller Ebene ist in den meisten Fällen nicht möglich. Sie können nicht wissen, was der Nutzer auf der Plattform getan hat, auf der sich Ihre Anzeige befand - Facebook oder Instagram. Unternehmen stellen diese Fragen und stellen Ökonomen für diese Fragen ein.
Am Ende unseres Gesprächs über Wirtschaftswissenschaftler möchte ich Ihnen ein italienisches Gleichnis erzählen. Der Besitzer der Pizzeria hatte zwei Söhne und schickte sie aus, um Gutscheine für kostenlosen Kaffee zu verteilen - nur um mehr Kunden für seine Pizzeria zu gewinnen. Und er veranstaltete einen Wettbewerb zwischen den Söhnen. Er sagte: Ich gebe Ihnen blaue und rote Gutscheine, um zu unterscheiden, von wem der Käufer mit dem Gutschein gekommen ist, und ich werde einen Fußball für den mit mehr Gutscheinen an der Kasse kaufen. Ein Sohn ging nach draußen, um Gutscheine zu verteilen, um Besucher anzulocken. Und der andere Sohn blieb in der Pizzeria und begann, während sein Vater in der Küche Pizza machte, Gutscheine an Leute in der Schlange zu verteilen, die im Begriff waren, Pizza zu kaufen. Frage: Welcher dieser Söhne hat gewonnen?
Tatsächlich funktioniert dieses Gleichnis auch im Werbegeschäft. Gibt das Unternehmen Geld für Leute aus, die das Produkt kaufen würden, das Sie sowieso verkaufen? Oder gibt er Geld für diejenigen Menschen aus, die er durch Werbung wirklich anzieht und die in einer parallelen Realität, in der es keine Werbung gibt, Ihr Produkt nicht kaufen würden? Wenn wir also über diese parallelen Realitäten sprechen, wenn wir über sie nachdenken und sie konstruieren müssen, brauchen wir hier Ökonomen. Daher rekrutiert das Unternehmen sie.
Ich werde Ihnen sagen, was zu tun ist, wenn Sie mehr über Wirtschaft wissen möchten. Ich kann Bücher und Podcasts empfehlen. Ein ausgezeichnetes Buch ist das Buch des ehemaligen NES-Rektors Sergei Guriev, Myths of Economics. Von dort habe ich heute ein Beispiel über die Kosten des menschlichen Lebens genommen. Sie können in diesem Buch über die Mythen lesen, die darüber existieren, was Ökonomen tun und wie die Wirtschaft funktioniert, und darüber, wie diese Mythen entlarvt werden. Sie können lesen, warum einige Länder reich sind und andere nicht, wie die Ökonomen sich einig sind und wie viel Arbeit sie in der Geschichte der Länder geleistet haben. Lesen Sie dazu das Buch "Warum Nationen scheitern". Über Aufgaben auf Mikroebene, wenn wir nicht die Länder, sondern das Verhalten von Einzelpersonen betrachten und darüber, wie sich Ökonomen von normalen Datenwissenschaftlern unterscheiden, die mit Vorhersage- oder Klassifizierungsaufgaben befasst sind,Sie können im Buch "Meist harmlose Ökonometrie" lesen - hier geht es um ökonometrische Methoden, spezielle statistische Methoden zur Untersuchung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Das Buch des Warum konzentriert sich auch auf die Kausalität, wo ich das Konzept einer dreistufigen Leiter von Ursache und Wirkung übernahm; Es erklärt hervorragend, warum Unternehmen immer mehr Ökonomen brauchen.
Ich wollte auch Podcasts und Vorträge teilen. Es gibt „Economics by Ear“ auf Russisch - ein ausgezeichneter Podcast von VTimes. Außerdem ist der Podcast "Wirtschaft und Leben" auf dem YouTube-Kanal von NES zu sehen. Im Allgemeinen finden Sie viele interessante Vorträge dazu.
Wenn Sie auf Englisch lesen oder hören möchten, kann ich zuerst Freakonomics empfehlen - dies ist der beliebteste Podcast über Wirtschaft, sehr interessant. Daraus können Sie verstehen, wie verrückt Fragen Ökonomen zu stellen bereit sind - und sie mit guten mathematischen und ökonometrischen Methoden beantworten. Die Podcast-Autoren haben auch einen Blog auf ihrer Website und einige gute Bücher, die ich auch empfehle.
F: In Russland liegt die Gehaltsobergrenze für Ökonomen jetzt bei 1000 US-Dollar pro Monat. Was braucht es, um einen Job bei Google zu bekommen?
Um einen Job bei Google als Wirtschaftswissenschaftler zu bekommen, benötigen Sie einen Doktortitel in Wirtschaftswissenschaften. Google kann es sich nur leisten, aus einem Doktortitel in Wirtschaftswissenschaften zu wählen. Das bedeutet nicht, dass Sie bei Google überhaupt keine Wirtschaft betreiben können: Sie können sie als Datenwissenschaftler betreiben und mit Wirtschaftswissenschaftlern zusammenarbeiten. Das weiß ich von meinen Kollegen, die bei Google arbeiten. Es wird nicht so einfach sein, aber ich denke es ist möglich.
Wenn Sie Fragen zu dem haben, was ich erzählt habe, werde ich die interessantesten noch später beantworten. Vielen Dank an alle, die interessante Fragen gestellt haben und sich für diesen Vortrag interessiert haben.
