Externe Monographien
Jonas Hannane
Berlin: TU Berlin, 2024, XIII, 121 S.
Die digitale Transformation verändert wirtschaftliche Abläufe auf tiefgreifende Art und Weise. Online-Plattformen bieten eine beispiellose Vielfalt an Produkten und Dienstleistungen an, während technologische Innovationen wie künstliche Intelligenz rasch entwickelt und in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt werden. Gleichzeitig birgt der rasante Aufstieg digitaler Technologien zahlreiche Herausforderungen für unterschiedliche Akteure. Diese Dissertation befasst sich in drei separaten Kapiteln mit zentralen Fragestellungen im Bereich der digitalen Ökonomie, welche auf das Design von Online-Plattformen, die Auswirkungen neuer Technologien auf Arbeitsmärkte sowie die Bedeutung von Daten für den Erfolg von Unternehmen in digitalen Märkten abzielen. Im ersten Kapitel untersuche ich die Rolle von Werbung in Online-Arbeitsmärkten. Dabei gehe ich der Frage nach, ob Werbung als Signal für die Qualität von Freelancern dient, indem ich Einstellungsentscheidungen schätze und die folgende Karriereentwicklung von Freelancern auswerte. Im zweiten Kapitel bemessen wir die Auswirkungen von generativen KI-Technologien auf die Nachfrage nach Freelance-Arbeit auf Online-Marktplätzen. Wir identifizieren hierfür, welche Arten von Jobs stärker von generativer KI betroffen sind, und quantifizieren die heterogenen Auswirkungen auf die Arbeitsnachfrage. Im dritten Kapitel analysieren wir Tracker-spezifische Web-Browsing-Daten, um zu messen, wie sich die Genauigkeit von Konsument*innenprofil-Vorhersagen mit der Größe und dem Umfang der Daten ändert. Hierfür führen wir eine Vielzahl von Vorhersagen mithilfe Methoden des maschinellen Lernens durch. Dabei messen wir abnehmende Skalenerträge von Daten, stellen allerdings auch fest, dass eine erhebliche Verbesserung der Vorhersagequalität möglich ist, wenn heterogene Datenquellen miteinander verknüpft werden
The digital transformation is reshaping the economy at large. Online platforms offer an unparalleled variety of product and service choices, while technological innovations, such as artificial intelligence, are swiftly developed and adopted in many fields of application. At the same time, the rapid ascent of digital technologies brings numerous challenges for various stakeholders. In three separate chapters, this dissertation addresses questions in the field of economics of digitization, relating to the design of online platforms, the impact of new technologies on labor markets, and the importance of data in the success of firms in digital markets. First, I focus on the role of advertising in online labor markets. I investigate whether advertising serves as a signal of freelancer quality by estimating hiring decisions and measuring ex-post outcomes of freelancers. Second, we assess the impact of generative AI technologies on the demand for online freelance work. We identify the types of jobs that are more affected by Generative AI and quantify the magnitude of the heterogeneous impact. In the third chapter, we analyze tracker-specific web browsing data to demonstrate how the accuracy of consumer profile predictions changes with the size and scope of the data. Running several series of machine learning predictions, we document decreasing returns to data but find that substantial gains in prediction quality are possible when combining heterogeneous sources of data.
Keywords: digital economy, online labor markets, web tracking, advertising, generative AI, digitale Ökonomie, Online-Arbeitsmärkte, Webtracking, Werbung, generative KI
DOI:
https://doi.org/10.14279/depositonce-21968