"Big data" gives markets access to previously unmeasured characteristics of individual agents. Policymakers must decide whether and how to regulate the use of this data. We study how new data affects incentives for agents to exert effort in settings such as the labor market, where an agent's quality is initially unknown but is forecast from an observable outcome. We show that measurement of a new covariate has a systematic effect on the average effort exerted by agents, with the direction of the effect determined by whether the covariate is informative about long-run quality or about a shock to short-run outcomes. For a class of covariates satisfying a statistical property we call strong homoskedasticity, this effect is uniform across agents. More generally, new measurements can impact agents unequally, and we show that these distributional effects have a first-order impact on social welfare.


翻译:“ 大数据” 使市场进入了先前未测算的个体代理商特征。 决策者必须决定是否以及如何管理这些数据的使用。 我们研究新数据如何影响代理商在劳动力市场等环境中努力的激励机制。 在劳动力市场上,一个代理商的质量最初并不为人所知,但根据可观测结果预测。 我们显示,新共变式的测量对代理商的平均努力具有系统性影响,其影响方向取决于共变式是否了解长期质量,还是对短期结果的冲击。 对于一类满足我们称之为强烈同心合意的统计属性的共变式,这种影响在代理商之间是统一的。 更一般而言,新的测量方法可能会对代理商产生不平等的影响,我们表明,这些分配效应对社会福利具有一等影响。

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