Tijdschrift voor Toezicht

Case

De algoritmische waakhond

Datagedreven mededingingstoezicht

Trefwoorden algoritme, detectie, mededinging, datagedreven, toezicht
Auteurs Jan Sviták en Erik Brouwer
Auteursinformatie

333206 Jan Sviták
Dhr. J. Sviták is econometrist bij het Economisch Bureau van de Autoriteit Consument en Markt en extern PhD student aan Tilburg University.

333209 Erik Brouwer
Prof. Dr. E. Brouwer is clusterhoofd big data bij SEO Economisch Onderzoek en bijzondere hoogleraar mededinging en innovatie aan Tilburg University.
  • Samenvatting

      In dit artikel gaan wij in op de vraag hoe een mededingingsautoriteit datagedreven technieken kan inzetten om effectiever te worden. Machine learning is in de laatste jaren enorm populair geworden, levert vaak snel goede resultaten op en vormt de basis voor succes van vele e-commerce-bedrijven die (bijna) dagelijks machine learning-algoritmes toepassen om de optimale prijzen te bepalen van al hun producten, gegeven historische transacties die concurrenten aanbieden en gelet op de omvang van de eigen voorraad. Machine learning is echter alleen geschikt voor specifieke vraagstukken. Het verschil tussen causaliteit en voorspelkracht speelt daarbij een belangrijke rol. Vaak past een ‘ouderwetse’ statistische analyse beter bij de onderzoeksvraag over oorzaak en gevolg. Voorbeelden van nuttige toepassingen van machine learning-technieken zijn voorspellingsmodellen en verkennende data-analyse, die op nieuwe inzichten kan wijzen of bepaalde gebeurtenissen kan signaleren. Wij bespreken een simpel algoritme toegepast op detectie van veranderingen in prijsdata en laten zien hoe dit tijdrovende handmatige analyses kan vervangen. Een mededingingsautoriteit kan soortgelijke algoritmes als een belangrijke en noodzakelijke aanvulling gebruiken op de ‘ouderwetse’ maar eveneens nuttige statistische analyses voor o.a. opsporing van kartels. De methode is flexibel qua inzet in verschillende markten en toepassingen van diverse aannames over het gedrag van ondernemingen.

Om de rest van dit artikel te lezen moet u inloggen



Heeft u een registratiecode ontvangen maar nog geen toegang? Activeer dan hier uw code.

Weet u uw wachtwoord niet meer? Nieuw wachtwoord aanvragen.

Toegang tot dit losse artikel kopen

Voor een vast bedrag van € 17,50 (excl. btw) koopt u 24 uur online toegang tot dit artikel. Met deze 24 uur toegang kunt u een artikel online raadplegen en in PDF downloaden en printen.
Per mail ontvangt u een activatiecode waarmee u 24 uur toegang tot het artikel kunt activeren.

24 uur toegang € 17,50 (excl. btw)

Uw aankoop activeren

Heeft u een activatiecode, dan kun u uw product hier activeren.