Bir araştırmacı New York'ta taksi sürücüleri karar verme incelemek için taksi metre büyük veriler kullanıldı. Bu veriler de bu araştırma için uygun.
Doğru olanı sayma basit gücünün bir örneği Henry Farber gelen (2015) New York taksi sürücüleri davranış çalışma. Bu grup doğal ilginç görünmemekle birlikte emek ekonomisi iki rakip teoriler test etmek için bir stratejik araştırma sitesidir. Farber araştırma amaçları için, taksi sürücüleri çalışma ortamı ile ilgili iki önemli özellikleri vardır: 1) kendi saatlik ücret gün-gün, hava durumu gibi faktörlere kısmen dayalı dalgalanmalar ve çalıştıkları saat 2) sayısı sürücü kararlarına dayanarak her gün değişiklik gösterebilir. Bu özellikler çalıştı saatlik ücretler ve saatleri arasındaki ilişki ilginç bir soruya yol açar. ekonomi Neoklasik modeller daha yüksek saatlik ücret var burada taksi sürücüleri günlerde daha fazla çalışmak olacağını tahmin. Alternatif olarak, davranışsal iktisat gelen modeller tam tersi tahmin. sürücüleri, belirli bir gelir ayarlarsanız 100 $ hedef-say gün-ve çalışma hedef karşılanana kadar, sürücülerin daha kazanç olduğu günlerde az çalışma saatleri sona ereceğini. Bir hedef kazanan olsaydı Örneğin, iyi bir gün (saat başına 25 $) ve kötü bir gün (saat başına $ 20) üzerinde 5 saat 4 saat çalışma sonunda olabilir. (Davranışsal ekonomik modellerin tahmin gibi) Yani, sürücüler düşük saatlik ücret olan günlerde (neoklasik modelleri tarafından tahmin edildiği gibi) daha yüksek saatlik ücret ya da daha fazla saat gün daha fazla saat çalışır?
2013 şimdi verileri - Bu soruyu cevaplamak için Farber 2009 New York taksileri tarafından alınan her taksi gezisinde veriler elde kamuya açık . ucu ile ödendi ise yerini, bitiş saati, bitiş konumu, ücret ve ucu (başlangıç, başlangıç zamanı: Bu veri-kent taksi gerektirir elektronik sayaçlar tarafından toplanan her bir gezi için bilgi birkaç parça kullanın-içerir kredi kartı). Toplamda, Farber veri (bir değişim kabaca bir sürücü için bir günlük iştir) yaklaşık 40 milyon vardiya sırasında alınan yaklaşık 900 milyon gezileri hakkında bilgi içeriyordu. Aslında, Farber sadece kendi analiz için bunun bir rasgele örneklem kullanıldığı o kadar fazla veri yoktu. Bu taksi metre verilerini kullanarak, Farber ücretler neoklasik teori ile tutarlı, yüksek olduğunda çoğu sürücülerin günlerde fazla çalışmak bulundu. Bu ana bulguya ek olarak, Farber heterojenlik ve dinamiklerinin daha iyi anlaşılması için verinin boyutunu kaldıraç başardı. Farber zamanla yeni sürücüleri yavaş yavaş yüksek ücret günlerde daha fazla saat çalışmayı öğrenmek bulundu (örneğin, onlar neoklasik modeller tahmin gibi davranmasına öğren). Ve, daha hedef gelirliler gibi davranan yeni sürücüler bir taksi şoförü olmak çıkmak için daha olasıdır. Geçerli sürücülerin gözlenen davranışı açıklamaya yardımcı olan bu daha ince bulgular, her ikisi de, çünkü veri kümesi boyutu mümkün idi. Onlar kısa bir süre (örneğin, üzerinde taksi sürücüleri az sayıda kağıt gezi sayfaları kullanılan daha önceki çalışmalarda tespit etmek imkansız olurdu Camerer et al. (1997) ).
Farber çalışması büyük verilerini kullanarak bir çalışma için bir best-durum yakın oldu. Şehir dijital metre kullanmak için sürücülerin gerekli çünkü Birincisi, veri temsili olmayan değildi. Şehre göre toplanan veriler o seçim olsaydı Farber toplanan olurdu verilerine oldukça yakın olduğu için ve veriler eksik değildi (tek fark Farber toplam ücret-ücretleri artı İpuçları-aranıyor veri olduğunu ifade etti ancak şehir verileri yalnızca) kredi kartı ile ödeme ipuçları içeriyordu. Farber araştırma anahtar iyi verilerle iyi bir soruyu birleştirerek oldu. yalnız verileri yeterli değildir.