Вдохновляющий пример
Лекцию памяти Нэнси Шварц читала в этом году Сюзан Эти (Susan Athey), всего лишь вторая женщина за сорок лет мемориальных лекций. Нэнси Шварц была настолько выдающимся человеком, что трудно поверить, что она существовала: она была прекрасным учёным и первой женщиной именным профессором в бизнес-школе, но, главное, пока они возглавляла MEDS, они наняли Джона Робертса, Пола Милгрома, Роджера Майерсона, Марка Сатеруайта, Теда Гроувза, Нэнси Стокей, Ехуда Калаи, Роберта Вебера, Бенгта Холмстрома... Те, кто учат экономическую теорию - аукционы, дизайн механизмов, репутационные игры - сейчас и не поверят, что все её основатели работали несколько лет в одном месте.
В существование Сюзан Эти поверить ещё труднее. Она - автор фантастического количества статей на все темы, связанные с технологиями и отраслевыми рынками, причём статьи у неё - от чисто теоретических ("монотонная сравнительная статика") до самых прикладных - это она и её соавторы (тоже выдающиеся) разработали основные статистические методы для анализа игр в отраслевой экономике и Microsoft, Uber, Expedia во всю применяют эти методы. Сюзан в одних известных компаниях - то главный экономист, то главный консультант, в других она входит в советы директоров (Uber и Expedia, кажется) - как раз потому, что является главным специалистом по анализу рынков, на которых работают эти компании. Она же им объясняет как устроено машинное обучение... Вдохновляющий пример для студентов, разбирающих доказательство теоремы Майерсона-Сатеруайта о невозможности эффективных процедур торга или модель репутации Робертса-Милгрома! Будете хорошо разбираться, будете руководителями самых модных фирм нашего времени.
Во время своей лекции Сюзан разбирала три работы. Правда ли, что UberX дешевле такси, но менее надёжен? Нет, не правда - более надежён при более низкой цене. Там ещё интересно, как сказываются наши оценки на будущем поведении водителя (положительно, но слабо). И, главное, как должен быть оптимально устроен внутренний дизайн оценивания водителей, чтобы создавать им правильные стимулы.
Второй вопрос был - что-такое агрегатор (например, Google News)? Он является посредником или конкурентом для тех медиа, которые информацию ищут и создают? Ответ - и тем, и тем, а в статье оценены конкретные последствия закрытия Google News в некоторых странах (в Испании в 2015 году). Коротко - основные бенефициары Google News - относительно маленькие медиа, но на общем потоке интересе исчезновение Google News не сказывалось.
Третья работа, которую Сюзан кратко пересказала в почётной лекции, была про "fake news" - зрители и читатели каких медиа их больше всего потребляют (коротко - Фейсбука), но это я не решусь пересказывать без текста статьи, а что-то я его пока не вижу. Выйдет, перескажу для RatiOeconomica, а то давно туда не писал.
В существование Сюзан Эти поверить ещё труднее. Она - автор фантастического количества статей на все темы, связанные с технологиями и отраслевыми рынками, причём статьи у неё - от чисто теоретических ("монотонная сравнительная статика") до самых прикладных - это она и её соавторы (тоже выдающиеся) разработали основные статистические методы для анализа игр в отраслевой экономике и Microsoft, Uber, Expedia во всю применяют эти методы. Сюзан в одних известных компаниях - то главный экономист, то главный консультант, в других она входит в советы директоров (Uber и Expedia, кажется) - как раз потому, что является главным специалистом по анализу рынков, на которых работают эти компании. Она же им объясняет как устроено машинное обучение... Вдохновляющий пример для студентов, разбирающих доказательство теоремы Майерсона-Сатеруайта о невозможности эффективных процедур торга или модель репутации Робертса-Милгрома! Будете хорошо разбираться, будете руководителями самых модных фирм нашего времени.
Во время своей лекции Сюзан разбирала три работы. Правда ли, что UberX дешевле такси, но менее надёжен? Нет, не правда - более надежён при более низкой цене. Там ещё интересно, как сказываются наши оценки на будущем поведении водителя (положительно, но слабо). И, главное, как должен быть оптимально устроен внутренний дизайн оценивания водителей, чтобы создавать им правильные стимулы.
Второй вопрос был - что-такое агрегатор (например, Google News)? Он является посредником или конкурентом для тех медиа, которые информацию ищут и создают? Ответ - и тем, и тем, а в статье оценены конкретные последствия закрытия Google News в некоторых странах (в Испании в 2015 году). Коротко - основные бенефициары Google News - относительно маленькие медиа, но на общем потоке интересе исчезновение Google News не сказывалось.
Третья работа, которую Сюзан кратко пересказала в почётной лекции, была про "fake news" - зрители и читатели каких медиа их больше всего потребляют (коротко - Фейсбука), но это я не решусь пересказывать без текста статьи, а что-то я его пока не вижу. Выйдет, перескажу для RatiOeconomica, а то давно туда не писал.