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24.09.2020 14:16

U(e)berteuert? TUD-Forscher erklären künstliche Preissteigerungen bei der Taxi-App Uber

Konrad Kästner Pressestelle
Technische Universität Dresden

    Wie genau funktioniert die Strategie der künstlichen Preissteigerungen und wann wird sie genutzt? Das haben Dr. Malte Schröder und Professor Marc Timme vom Chair for Network Dynamics am Center for Advancing Electronics Dresden (cfaed) und dem Institut für Theoretische Physik der TU Dresden zusammen mit den Doktoranden David-Maximilian Storch und Philip Marszal untersucht. In einer in der Fachzeitschrift Nature Communications erschienenen Studie zeigen sie: Die verwendeten dynamischen Preismechanismen liefern generell Anreize, das Angebot künstlich zu verknappen und so den Preis zu steigern.

    App-basierte Angebote wie die Taxi-App Uber sind in vielen Großstädten ein wichtiger Teil der Mobilität. Andere in ihrem Privatwagen von A nach B zu fahren, ist für viele zum Job geworden. Doch viele Fahrer beklagen, dass ihr Einkommen zu gering ist. Der US-Fernsehsender ABC berichtete im Mai 2019, wie Uber-Fahrer am Washingtoner Flughafen den Preis für eine Fahrt künstlich in die Höhe trieben, indem sie alle gleichzeitig offline gingen. Binnen weniger Minuten stieg der Preis für eine Fahrt so um 13 Dollar und hat sich damit fast verdoppelt.

    Wie genau funktioniert diese Strategie und wann wird sie genutzt? Das haben Dr. Malte Schröder und Professor Marc Timme vom Chair for Network Dynamics am Center for Advancing Electronics Dresden (cfaed) und dem Institut für Theoretische Physik der TU Dresden zusammen mit den Doktoranden David-Maximilian Storch und Philip Marszal untersucht. In einer in der Fachzeitschrift Nature Communications erschienenen Studie zeigen sie: Die verwendeten dynamischen Preismechanismen liefern generell Anreize, das Angebot künstlich zu verknappen und so den Preis zu steigern.

    Mit der dynamischen Preisanpassung wollen die Anbieter den Markt eigentlich ins Gleichgewicht bringen: Übersteigt die Nachfrage das Angebot, erhöhen sich die Fahrtkosten. Dadurch sollen mehr Fahrer angelockt werden, um die hohe Nachfrage zu bedienen. Gleichzeitig bekommen die Kunden einen Anreiz, zu warten. Doch die Fahrer können die Preiserhöhung selbst aktivieren: „Wenn viele Fahrer gleichzeitig offline gehen, ‚denkt‘ der Algorithmus, dass es einen Fahrermangel gibt“, erklärt Schröder. „Er versucht, mehr Fahrer anzulocken, indem er den Preis erhöht: Zu dem Basis-Preis für eine Fahrt kommt ein flexibler Aufschlag hinzu, wodurch sich die Kosten für eine Fahrt verdoppeln oder gar verdreifachen können.“

    Mithilfe von Analysemethoden aus der Spieltheorie zeigen Schröder und seine Kollegen, wann sich die Strategie lohnt. Zunächst muss die Nachfrage ausreichend hoch sein. Sonst riskieren die Fahrer, nach ihrer Offline-Phase keine Kunden mehr zu finden. Außerdem sollten die Menschen bereit sein, den hohen Preis zu zahlen, statt zu warten oder den Bus zu nehmen. „Für die Fahrer sind das Erfahrungswerte“, vermutet Storch. „Sie haben mit der Zeit gelernt, wann die Flieger mit gestressten Geschäftsleuten ankommen, denen ohnehin der Arbeitgeber die Fahrt bezahlt.“ Für alle Fahrer optimal ist die Taktik zudem nur, wenn jeder von ihnen das Spiel mitspielt. Sonst liefe jeder Gefahr, als einziger offline zu gehen und dadurch Kunden zu verpassen. Die Fahrer müssen sich also vertrauen oder absprechen – wie in Washington. „Die Fahrer am Flughafen kennen sich und stehen alle auf einem gemeinsamen Parkplatz“, sagt Marszal. „Da ist die Kommunikation natürlich viel einfacher, als wenn sie in der ganzen Stadt verteilt sind.“

    Die Forscher haben ein Modell entwickelt, mit dem sich die Offline-Taktik auf Basis der Preisentwicklung identifizieren lässt, ohne den genauen Verlauf von Angebot und Nachfrage zu kennen. Damit haben sie in 59 Städten auf der ganzen Welt Preisdaten von Uber-Fahrten analysiert. An über 15 Orten in Amerika, Asien und Europa glichen die Preisentwicklungen für Fahrten von Flughäfen, Bahnhöfen oder Messezentren denen in Washington. Dort hat Uber den Preisaufschlag auf zehn Dollar beschränkt. „Das ist eigentlich die ineffizienteste Methode, die Preissteigerungen zu verhindern“, sagt Schröder. „Die Fahrt wird dann zwar maximal zehn Dollar teurer, aber an den generellen Anreizen und am Verhalten der Fahrer ändert das nichts.“ Insgesamt habe die Forschung gerade erst begonnen: „Die kollektive Dynamik dieser App-basierten Anwendungen ist schwer zu verstehen und gerade im sich schnell ändernden Mobilitätsbereich sind noch viele Fragen offen.“ Ein Ansatz sei es auf jeden Fall, den Kunden Alternativen wie einen guten Nahverkehr zu bieten und die Fahrer ausreichend zu bezahlen. Bis dahin heißt es für Fahrgäste: Lieber kurz einen Kaffee trinken, wenn die Fahrt gerade zu teuer ist. Denn außerhalb von Stoßzeiten fallen die Preise in der Regel schnell wieder auf ihr normales Niveau.

    Informationen für Journalisten:
    Matthias Hahndorf
    Head of Communications cfaed
    Tel.: +49 351 463-42847
    Mail: matthias.hahndorf@tu-dresden.de


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Dr. Malte Schröder
    TU Dresden, Center for Advancing Electronics Dresden
    Chair for Network Dynamics
    Tel.: +49 351 463-43976
    Mail: malte.schroeder@tu-dresden.de


    Originalpublikation:

    Schröder, Malte; Storch, David-Maximilian Storch; Marszal, Philip; Timme, Marc: Anomalous supply shortages from dynamic pricing in on-demand mobility. Nature Communications. Doi: http://dx.doi.org/10.1038/s41467-020-18576-5


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    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wissenschaftler
    Informationstechnik, Physik / Astronomie, Verkehr / Transport, Wirtschaft
    überregional
    Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
    Deutsch


     

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