降低在线市场定价实验中的干扰偏差

在线市场设计者经常运行 A/B 测试以衡量所提议产品变更的影响。然而，鉴于市场 inherently 相互关联，通过伯努利随机化实验获得的总平均处理效应估计常因稳定单元处理值假设的违背而产生偏差。这对于影响卖家战略选择、影响买家在其考虑集中对物品的偏好或彻底改变买家考虑集的实验尤为成问题。本工作中，我们利用观测数据创建相似商品簇，并据此开展簇随机化现场实验，从而度量并降低在线市场实验中由干扰引起的偏差。我们通过开展一个对两种实验设计（一种伯努利随机化，一种簇随机化）进行随机化的元实验，给出了干扰偏差大小的下界。在两个元实验组中，处理组卖家相较于对照组卖家适用不同的平台费用政策，导致买家面临不同价格。通过对两个元实验组的联合分析，我们发现两种设计所得总平均处理效应估计间存在巨大且统计显著的差异，并估计伯努利随机化处理效应估计中有 32.60% 源于干扰偏差。我们还发现微弱证据表明干扰偏差的大小和/或方向取决于市场受供给还是需求约束的程度，并分析了第二个元实验以凸显当处理干预需要意向性治疗分析时检测干扰偏差的困难。