Raccolta e condivisione di Big Data: quali effetti sulla collusione?

Stefano Colombo, Aldo Pignataro

Risultato della ricerca: Contributo in rivistaArticolo in rivista

Abstract

[Ita:]La costante evoluzione tecnologica e digitale ha permesso alle imprese di dotarsi di strumenti sempre più avanzati per raccogliere e analizzare i cosiddetti big data – un vasto insieme di informazioni dettagliate relative al comportamento dei consumatori. A fronte di evidenti vantaggi per le imprese, in grado di perfezionare i propri strumenti di previsione della domanda finale, e i consumatori, che possono ora beneficiare di beni e servizi che meglio rispondono alle loro esigenze, si riscontrano alcuni fattori di rischio. In particolare, una informazione più dettagliata e diffusa riguardo alle preferenze dei consumatori può permettere alle imprese di mettere in atto una discriminazione di prezzo a proprio vantaggio. Dal punto di vista economico, si tratta di una pratica che assume effetti anticompetitivi quando facilita la creazione e la sostenibilità di un accordo collusivo. Sebbene non sia possibile definire a priori l’impatto di una maggiore informazione pubblica o privata sulla sostenibilità di un accordo collusivo, ma sia necessaria una valutazione caso per caso – cosiddetta rule of reason – si possono trarre alcune conclusioni relativamente allo scambio di informazioni tra imprese rivali. In questo articolo si spiega, per mezzo della teoria economica, lo stretto legame tra big data e collusione, dimostrando come lo scambio di informazioni private possa rendere, quando valgono certe condizioni, più difficile la creazione di una intesa tra imprese concorrenti, contrariamente a quanto frequentemente ritenuto.
Titolo tradotto del contributo[Autom. eng. transl.] Big Data Collection and Sharing: What Effects on Collusion?
Lingua originaleItalian
pagine (da-a)315-336
Numero di pagine22
RivistaMERCATO CONCORRENZA REGOLE
Stato di pubblicazionePubblicato - 2019

Keywords

  • big data

Fingerprint

Entra nei temi di ricerca di 'Raccolta e condivisione di Big Data: quali effetti sulla collusione?'. Insieme formano una fingerprint unica.

Cita questo