Un algoritmo voluntario de precios de AirBnb redujo sustancialmente una brecha de ingresos preexistente entre los hosts blancos y negros, un nuevo estudio ha encontrado, pero solo cuando los anfitriones negros lo adoptaron.

La herramienta Smart Pricing, introducido por la plataforma de economía colaborativa en 2015, utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para ayudar a los hosts de AirBnb a optimizar los precios de sus propiedades de acuerdo con las fluctuaciones en la demanda de los huéspedes. Los anfitriones pueden elegir si usar la herramienta gratuita encendiéndola y haciendo que ajuste automáticamente sus tarifas nocturnas dentro de los parámetros de precio que establezcan.

Un grupo de investigadores descubrió que los anfitriones que adoptaron Smart Pricing vieron una caída posterior en sus tarifas nocturnas promedio, pero también un aumento en sus estadísticas de ocupación mensual y un aumento de casi un 9% en los ingresos generales.

Los anfitriones negros fueron los que más se beneficiaron. Esto se debe a que comenzaron con una demanda un 20% menor de propiedades equivalentes en comparación con los hosts blancos. lo que representa una brecha de $ 12.16 en los ingresos diarios promedio. Después de adoptar Smart Pricing, Los anfitriones negros ganaron $ 13,92 adicionales por noche en comparación con los $ 5,22 de los anfitriones blancos.

Eso cerró la brecha de ingresos en un 71%, pero no lo eliminó. Y dado que los hosts negros tenían un 41% menos de probabilidades de adoptar Smart Pricing que los hosts blancos, terminaron aún más desfavorecidos que antes de la introducción de Smart Pricing, en general.

"El algoritmo hace un buen trabajo al reducir la brecha de ingresos, pero no es infalible, "dijo Nitin Mehta, profesor de marketing en la Rotman School of Management de la Universidad de Toronto. Fue coautor del estudio con su ex alumno de posgrado, Shunyuan Zhang, ahora en Harvard Business School, y Param Vir Singh y Kannan Srinivasan de la Universidad Carnegie Mellon.

Es ilegal en los EE. UU. Que los algoritmos de aprendizaje automático hagan distinciones raciales en su diseño. Los investigadores argumentan que esta ceguera racial, destinado a limitar la discriminación racial, en la práctica, puede dejar más atrás a las razas marginadas al no tener en cuenta las circunstancias únicas que las inician en el extremo inferior de un campo de juego desigual.

"Debido a que el algoritmo es ciego a la raza, produce precios que están más cerca del precio óptimo de los anfitriones blancos que del precio óptimo de los anfitriones negros. Es ciego pero no es justo ", dice el profesor Mehta, quien, sin embargo, advierte que los resultados del estudio implican a los huéspedes de AirBnb por discriminación racial contra las propiedades alojadas en Black en lugar de AirBnb o su algoritmo.

Los desarrolladores de algoritmos podrían sortear los límites de la ley incorporando información socioeconómica que está correlacionada con la raza, sugieren los investigadores. Y AirBnb podría tomar medidas para alentar a los anfitriones negros a utilizar Smart Pricing.

Así como, "la ley debe modificarse en algunos casos especiales en los que se pueda demostrar que eso ayudará, "añade el profesor Mehta.

Los investigadores trabajaron con datos disponibles a través de AirBnb y AirDNA, una plataforma de análisis de terceros. Se centraron en poco más de 9000 propiedades de Airbnb en unos 400 vecindarios en siete grandes ciudades de EE. UU. La identificación de la raza de un anfitrión se realizó mediante un modelo de aprendizaje profundo aplicado a las fotos de perfil en la página de propiedades en línea de cada anfitrión.

El estudio aparece en Ciencias del marketing.