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http://dx.doi.org/10.25673/34371
Titel: | The effect of communication on economic behavior : experimental evidence and methodological reflections |
Autor(en): | Bershadskyy, Dmitri![]() |
Gutachter: | Schreck, Philipp![]() Weimann, Joachim ![]() |
Körperschaft: | Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg |
Erscheinungsdatum: | 2020 |
Umfang: | 1 Online-Ressource (174 Seiten) |
Typ: | Hochschulschrift![]() |
Art: | Dissertation |
Tag der Verteidigung: | 2020-07-14 |
Sprache: | Englisch |
URN: | urn:nbn:de:gbv:3:4-1981185920-345672 |
Zusammenfassung: | In dieser Dissertation werden zwei Hauptprobleme der Kommunikation in der experimentellen Ökonomie anhand einer detaillierten Analyse von einem Piratenspiel und einem Öffentliche-Güter-Spiel Experiment diskutiert: Vergleichbarkeit und Messung von Kommunikation. Um eindeutige Ergebnisse aus verschiedenen Kommunikationsexperimenten ziehen zu können, muss Kommunikation zunächst gründlicher klassifiziert werden. Die Dissertation schlägt Dimensionen vor, die für eine solche Klassifizierung auf theoretischer Basis verwendet werden können. Zweitens wird empirisch gezeigt, wie maschinelles Lernen die Verhaltensökonomie voranbringen kann, indem es Informationen aus Kommunikationsdaten extrahiert und Folgeverhalten vorhersagt. Mögliche Implikationen dieser Technologie für Politik, Wirtschaft und Gesellschaft im Allgemeinen werden skizziert. Da diese Implikationen derzeit noch weitgehend unerforscht sind, empfiehlt die Dissertation letztlich, dass die Verhaltensökonomie an dieser Entwicklung partizipiert und nicht einfach darauf wartet, dass sie eintritt. This dissertation discusses two major issues about communication in experimental economics through a detailed analysis of a pirate-game and a public goods game experiment: comparability and measurement of communication. First, in order to draw definite results from different experiments with communication, communication needs to be classified more thoroughly. The dissertation proposes dimensions that can be used for such a classification on a theoretical basis. Second, it is shown empirically how machine learning can advance behavioral economics by extracting information from communication data and predicting subsequent behavior. Possible implications of this technology for politics, economy, and society in general are outlined. Since currently these implications are mostly unexplored, the thesis ultimately calls for behavioral economics to take part in this development rather than to simply wait for it to happen. |
URI: | https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/34567 http://dx.doi.org/10.25673/34371 |
Open-Access: | ![]() |
Nutzungslizenz: | ![]() |
Enthalten in den Sammlungen: | Interne-Einreichungen |
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