Статья опубликована в журнале «Креативная экономика»12 / 2014

Поведение экономических агентов в условиях информационных каскадов

Стрелец Ирина Александровна, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры прикладной экономики, Московский государственный институт международных отношений, Россия

Behavior of economic agents in the setting of information cascades - View in English

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 88

Аннотация:
Информационные технологии, углубляя процессы взаимного общения индивидов посредством сетевых ресурсов, приводят к формированию информационных каскадов, которые, в свою очередь, существенно влияют на поведение потребителей и фирм. Микроэкономический субъект оказывается перед необходимостью инкорпорации данных изменений в свои последующие действия.

JEL-классификация:

Цитировать публикацию:
Стрелец И.А. Поведение экономических агентов в условиях информационных каскадов // Креативная экономика. – 2014. – Том 8. – № 12. – С. 71-80.

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241


Информационные технологии вошли в нашу жизнь не просто как технологический феномен – они заметным образом меняют облик современного общества, влияя на него, модифицируя, ломая стереотипы поведения, создавая принципиально новые поведенческие модели. Технологии ускоряют информационные потоки, содействуют появлению виртуальных социальных сетей, что не только меняет способ передачи информации, но и значительно расширяет рамки традиционных коммуникаций.

Интересно понять, как эти реалии современной жизни влияют на процесс принятия решений потребителями. Как ориентируются потребители в меняющемся мире? Что в наибольшей степени влияет на их решения? Каким образом изменения в реакциях потребителей создают новые возможности и провоцируют новые проблемы в деятельности компаний?

Рост количества социальных сетей и усиление их влияния на коммуникационный процесс

Информационные технологии (например, интернет) дают возможность создавать огромное количество социальных сетей, а сети, в свою очередь, обеспечивают непрекращающийся и весьма интенсивный обмен информацией. Если раньше субъект мог взаимодействовать с одним или несколькими субъектами (коллегами по работе, друзьями и т.д.), теперь он имеет возможность общаться с большим количеством лиц, причем число таких взаимодействий ограничено только числом потенциальных участников сети. Социальные сети могут широко использоваться и в коммерческом отношении.

«Сарафанное радио» всегда играло важную роль в принятии потребителем решения относительно осуществления той или иной покупки. Оно является одним из наиболее влиятельных информационных ресурсов с тех пор, как существует общество. Однако его эффективность ограничена рамками социальных контактов и имеет тенденцию снижаться с течением времени и ростом удаленности субъектов друг от друга. Информационные технологии и развитие онлайновых социальных сетей заметно изменили способ передачи информации и нивелировали традиционные ограничения «сарафанного радио». Информация становится доступной целому сетевому сообществу, причем весьма быстро. И онлайновое «сарафанное радио» играет все более важную роль в процессе принятия потребителями своих решений.

Многие авторы (см., например, работы Д. Венджинга, Д. Гу, А. Уинстона) в своих исследованиях обнаруживают положительную обратную связь между активностью «сарафанного радио» и розничными продажами [8]. Хотя Д. Венджинг, Д. Гу и А. Уинстон строят свои рассуждения на данных, полученных в области киноиндустрии, по их предположению, аналогичные результаты могут быть получены и во многих других отраслях [8].

К подобным выводам приходят и многие другие авторы [7]. Обмен информацией приводит к росту продаж, а рост продаж способствует более интенсивному обмену информацией. Эти процессы усиливают друг друга. Таким образом, сетевые экстерналии имеют социальный, экономический и коммерческий эффект.

Интенсивный рост социальных сетей и мультимедийных сайтов значительно повлиял на поведение потребителей. Если на начальной стадии социальные сети привлекали внимание молодежи и «продвинутых» пользователей, сегодня они становятся все более значимыми для массового потребителя. Социальные сети превращаются в глобальное явление, перешагивающее национальные и региональные границы.

Эксперты компании Cisco IBSG (Internet Business Solution Group) после  изучения сайтов электронной коммерции опубликовали следующие цифры:

- 17% таких сайтов позволяют создавать группы интересов;

- 52% обеспечивают клиентов сведениями относительно продуктов;

- 50% используют современные видео-услуги;

- 50% используют мультимедийные функции;

- 50% предлагают другие каналы обеспечения клиентов [9].

Если современная компания хочет быть конкурентоспособной, ей следует принимать во внимание новые тенденции, а именно: активно использовать возможности социальных сетей, стремиться к развитию сайтов, чатов и т.п. ресурсов, а в своей маркетинговой деятельности несколько изменить направленность, ориентируясь на участников социальных сетей и принимая во внимание специфику взаимодействия в этих сетях.

Надежность информации и проблема информационных каскадов

Как выбирать наиболее достоверную информацию? Как следует ориентироваться потребителю в потоке информации? Как следует фирме ориентировать потребителя? 

Все, кто когда-либо занимался проблемой так называемого «стадного поведения», хорошо знакомы с высказыванием философа Эрика Хоффера: «Если людям предоставить возможность делать то, что им нравится, они, как правило, начинают имитировать действия друг друга» [5]. Общество, предоставляющее неограниченную свободу индивиду, может превратиться в сообщество одинаковых, имитирующих действия друг друга субъектов.

Почему существует стадное поведение? Есть, по меньшей мере, два объяснения: во-первых, у людей довольно часто возникают схожие проблемы; во-вторых, людям свойственно объединять усилия, направленные на решение этих проблем. Стадное поведение означает, что решение индивида или фирмы в значительной степени находится под влиянием решений других лиц, причем это касается вопросов финансового инвестирования, моды, просмотра телепередач, стратегических решений фирм, политического голосования и т.п.

Информационные технологии способны усиливать стадное поведение, т.к. они усиливают информационные потоки, которые его порождают. Одним из наиболее интересных примеров стадного поведения являются информационные каскады.

Теория информационных каскадов была создана С. Бикхчандани, Д. Хиршляйфером и И. Велчем, а сам термин предложен в 1992 г.: «Оптимальным поведением индивида после изучения действий своих предшественников является копирование поведения предшественников без учета информации, имеющейся в собственном распоряжении» [2].

В какой-то степени теория информационных каскадов пересекается с теорией эволюционной экономики: в работах некоторых эволюционистов можно встретить рассмотрение имитации и обучения через другие когнитивные процессы, такие как неосознанное «заразное» поведение [4].

Информационные каскады возникают в ситуациях, когда лица, принимающие решения, не обладают полной информацией о действительной ценности продукта и пытаются ее определить, наблюдая действия других лиц. Влияние, которое при этом оказывают на них решения других лиц, столь существенно, что оно превышает влияние той информации, которая имеется в распоряжении этих лиц. Информационные каскады объясняют феномен стадного поведения.

Предположим, что потребитель выбирает между товарами А и В. Оба продукта продаются по одной цене, но один из продуктов более высокого качества. Теперь представим себе, что до момента осуществления покупки потребитель получает сигнал (информацию) о том, что продукт А более высокого качества, причем вероятность того, что данный сигнал корректен, более 0,5. Первый потребитель принимает во внимание только свой собственный сигнал при осуществлении выбора. Второй потребитель также получает свой собственный сигнал о более высоком качестве продукта А и сигнал со стороны первого потребителя, т.к. пронаблюдал его действия. Если оба сигнала показывают на один и тот же продукт, решение выбрать именно его усиливается. Если сигналы противоречат друг другу (первый потребитель выбрал В, а второй получил сигнал о высоком качестве А), причем сила сигналов одинаковая, второй потребитель осуществляет случайный выбор. Решение третьего потребителя зависит от действий двух предыдущих. Если первый и второй потребители выбрали продукт А, третий потребитель начинает думать, что первый потребитель получил сигнал в пользу А, и, скорее всего, второй потребитель получил сигнал в пользу А, тогда третий потребитель также выберет А, несмотря на то, что сигнал, полученный им самим, мог быть в пользу В. Так формируется информационный каскад. Следующие потребители получают сигналы, наблюдая действия тех, кто осуществил выбор перед ними, и эти действия влияют на их решения сильнее, чем информация, которой они обладали.

Стадное поведение может быть рациональным и иррациональным. Стадное поведение, являющееся следствием информационных каскадов, рационально, когда лица, принимающие решения, грамотно учитывают действия своих предшественников в процессе принятия собственных решений. Иррациональное поведение встречается в тех случаях, когда лица, принимающие решение, попросту игнорируют доступную информацию.

Естественно, влияние информационных каскадов на принятие решения потребителем усиливается по мере нарастания неопределенности. Есть мнение, что интенсивность и качество информационных каскадов зависит от того, кто их формирует: например, информационные каскады, порожденные действиями профессионалов на финансовом рынке, как правило, носят в большей степени рациональный характер [1].

Помимо информационных каскадов, имеются другие примеры стадного поведения: сетевые эффекты, санкции за девиантное поведение, предпочтение конформизма и т.д.

Информационные каскады и положительные сетевые эффекты могут дополнять друг друга. Если продукт создает положительные экстерналии, стадное поведение, формирующееся как следствие информационного каскада, будет усиливаться сетевыми эффектами, что приведет к росту потребителей данного продукта. Таким образом, для продуктов, способных создавать положительные экстерналии, важно проникать на рынок на ранних стадиях, чтобы иметь также преимущества, связанные с влиянием информационных каскадов. Существует сильная комплементарная связь между информационными каскадами и сетевыми эффектами в плане их воздействия на принятие продукта потребителями.

Как правило, теория информационных каскадов используется при анализе поведения инвесторов на фондовых рынках, и в этом смысле она представляет собой альтернативу гипотезе эффективного рынка. Но теория информационных каскадов также применима и во многих других сферах.

Cпор с классической теорией

Теория информационных каскадов вступает в спор с классической теорией рационального поведения в области анализа процесса выбора компанией своей бизнес-стратегии.

Классическая теория утверждает, что компании следует разнообразить производственные процессы, чтобы быть более конкурентоспособной и наращивать прибыли. Теория информационных каскадов утверждает, что различные компании имитируют решения друг друга.

Р. Кеннеди в 1997 г. исследовал процесс принятия решений крупнейшими американскими телекоммуникационными корпорациями, создававшими новые телевизионные шоу в 1960-1989 гг. [6]. С точки зрения классической теории, появление новой мыльной оперы на определенный сюжет на одном канале должно снизить прибыли от аналогичных мыльных опер на других каналах, а в итоге это приведет к поиску новых тем и телевизионных решений. Однако может быть и другая логика рассуждений, а именно: если работники второго канала уверены, что работники первого канала хорошо информированы относительно предпочтений потребителей, они могут просто имитировать действия первого канала. Исследование показало, что в действительности все компании предпринимали те же самые действия, что и их конкуренты.

Другое интересное исследование провели Р. Гилберт и Н. Либерман в 1987 г. [3]. Они изучили новые продукты нефтеперерабатывающей отрасли в США. Исследование охватывает 24 продукта за 20 лет. В результате было обнаружено следующее: крупные компании инвестировали в новые продукты до того, как их конкуренты появились на рынке, но небольшие компании начали инвестировать только после того, как это сделали крупные. Таким образом, небольшие компании имитировали действия крупных. Крупная компания создавала информационный каскад.

Финансовые компании также демонстрируют имитационное поведение. При анализе географического распределения региональных отделений крупных банков было обнаружено, что решение об открытии нового регионального отделения не зависело от индикаторов потенциальной прибыльности, но почти полностью зависело от количества других региональных отделений, уже существующих в регионе.

Очень часто теория информационных каскадов ассоциируется с теорией мимикрического изоморфизма, которая рассматривает институты как имитирующие друг друга в процессе принятия технологических решений единицы.

Информационные каскады особенно ярко проявляются в интернете по двум причинам.

Во-первых, огромный поток информации создает информационную лавину, обрушивающуюся на пользователей. Многие продукты настолько насыщены знанием, что понимание их реальной ценности требует специальных сведений. Количество конкурирующих продуктов на рынке экспотенциально растет. Онлайновые клиенты зачастую не имеют знаний и времени для осуществления оптимального решения относительно той или иной покупки. В итоге стратегия следования за другими может оказаться наиболее эффективным и рациональным выбором.

Во-вторых, цифровые каналы дают гораздо больше информации относительно того, какой выбор был осуществлен другими онлайновыми потребителями, и таким образом информационные каскады становятся более вероятными. Многие коммерческие сайты предоставляют информацию о популярности продуктов, ранжируя их в зависимости от прошлых продаж.

Бизнес и информация

Бизнесу необходимо учитывать наличие информационных каскадов при выработке своей стратегии, а также влиять на формирование новых информационных каскадов. Если клиент обладает исчерпывающей информацией о продуктах, он в меньшей степени зависит от решений других лиц. Поэтому фирме следует увеличить поток персонально адресованной информации. Также важно анализировать характеристики продукта, чтобы развивать и демонстрировать те характеристики, в которых наиболее заинтересован клиент.

Информационные каскады не продолжаются вечно. Появление новой информации или более информированных лиц, принимающих решение, способны остановить информационные каскады.

В условиях огромного потока информации и наличия информационных каскадов существует сильная потребность в легких и доступных технических решениях информирования потенциальных клиентов.

Осуществление электронной коммерции предполагает две группы требований.

1. Фундаментальные требования – четкий и понятный интерфейс, удобный процесс поиска и осуществления покупки.

2. Новые требования – социальные сети, многоканальная интеграция и т.п.

На сегодняшний день лучшие торговые сайты: Amazon.com, Best Buy, Sears, Circuit City, Quelle, Otto, Macy's, FNAC, Bol.com, Argos Home Retail Group [9].

Количество владельцев мобильных телефонов и смартфонов в три раза превышает количество интернет-пользователей, поэтому прогрессивные компании стараются инкорпорировать мобильные телефоны и смартфоны в многоканальную систему услуг, они используют sms-сообщения в рекламных и информационных целях, адресуя их потенциальным клиентам.

По информации специалистов компании Cisco IBSG:

- 42% розничных торговцев направляют информацию о продуктах на экраны мобильных телефонов и смартфонов через обычные веб-страницы, переформатированные для демонстрации на маленьких экранах мобильных телефонов или экранах смартфонов, которые побольше, или через специальные веб-страницы, разработанные для мобильных телефонов и смартфонов;

- 15% допускают осуществление трансакций (покупки, запросы и т.п.) через мобильные телефоны;

- 10% направляют информацию и отвечают на вопросы клиентов, используя sms-сообщения;

- 6% имеют специальные веб-страницы и URL, адресованные пользователям мобильных телефонов [9].

Бизнес должен обеспечивать наиболее удобные технические решения для клиентов, в частности использовать те преимущества, которые дают новые средства связи.

Выводы

Итак, современные технологии заметно модифицируют стандартные поведенческие модели. Очевидно, данные тенденции будут наблюдаться в ближайшей перспективе, и компаниям необходимо внимательно следить за происходящими изменениями, оперативно и грамотно реагируя на них в процессе организации своей деятельности.


Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Alevy J. E., Haigh M S. & List J. A., 2007. «Information Cascades: Evidence from a Field Experiment with Financial Market Professionals», Journal of Finance, American Finance Association, vol. 62(1), pages 151–180, 02.
2. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Informational Cascades. Journal of Political Economy. 1992. (100;5), pp. 992–1026.
3. Gilbert R., Lieberman М. (1987) Investment and Coordination in Oligopolistic Industries. Rand Journal of Economics, Vol. 18, pp. 17–33.
4. Heyes С.М., Bennett G. Galef,Jr.. 1996. Social learning in animals : the roots of culture. Publisher: San Diego: Academic Press.
5. Hoffer E. The Passionate State of Mind, New York: Harper. 1955.
6. Kennedy R. (1997) Strategy Fads and Strategic Positioning: An Empirical Test for Herd Behavior in Prime-Time Television Programming. Harvard Business School, Division of Research, Working paper.
7. Senecal S., Nantel J. The Influence of Online Product Recommendations on Consumers' Online Choices. Journal of Retailing 80 (2, 2004) 159–206.
8. Wenjing D., Gu D., Whinston A. The dynamics of Online Word-of-Mouth and Product sales – An Empirical Investigation of the Movie Industry. Journal of Retailing 84 (2, 2008) 233–242.
9. CISCO [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://cisco.com/web/RU/news/releases/txt/1879/html .