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The two researchers published a study in the journal Nature Communications: The applied dynamic price mechanisms generally provide incentives to artificially reduce offers and consequently increase the price. With the dynamic price adjustment, the providers want to bring the market into balance: If demand exceeds the availability, travel costs increase. The idea is to attract more drivers to meet the high demand. At the same time, customers will have an incentive to wait. Nevertheless, the drivers can activate the price increase themselves: "If many drivers go offline at the same time, the algorithm 'thinks' there is a shortage of drivers," explains Schröder. "It tries to attract more drivers by increasing the price: A flexible surcharge is added to the basic price for the service, which can double or even triple its cost".

By using analytical methods from game theory, Schröder and his colleagues demonstrate when the strategy is profitable. First, the demand must be sufficiently high. Otherwise, the drivers risk not finding customers after their offline phase. Moreover, people should be willing to pay the high price instead of waiting for a taxi or taking the bus. "For the drivers, these are empirical values," Storch assumes. "They have learned over time when the planes arrive with stressed business people whose journey is paid for by their employers anyway." Moreover, the tactics are only optimal for all drivers if each of them participates in the game. Otherwise, any one of them could run the risk of being the only one to go offline and miss potential customers. Therefore, drivers have to trust each other or make arrangements – like in Washington. "The drivers at the airport know each other and all wait in the same car park," says Marszal. "Of course, communication is much easier this way than if they are spread all over the city."

The researchers have developed a model that enables the identification of offline tactics based on price trends without knowing the exact ratio of availability to demand. They analysed price data of the service in 59 cities around the world. At over 15 locations in America, Asia and Europe, the price developments for services from airports, train stations or exhibition centres were similar to those in Washington. In these cases, Uber limited the surcharge to ten dollars. "This is the most inefficient way to prevent increases in prices," says Schröder. "The trip will cost a maximum of ten dollars more, but this does not change the general incentives or the behaviour of the drivers. In principle, research has only just begun: "The collective dynamics of these kinds of apps are difficult to understand, and many questions are still open, especially in the rapidly changing mobility sector". In any case, an approach would be to offer customers alternatives, such as good local transport, and to pay drivers sufficiently. Until then, travellers should think about having a quick coffee when the journey is too expensive. Outside rush hours, prices usually fall quickly back to their normal level.

Original publication:

Schröder, Malte; Storch, David-Maximilian Storch; Marszal, Philip; Timme, Marc: Anomalous supply shortages from dynamic pricing in on-demand mobility. Nature Communications.
DOI: 10.1038/s41467-020-18370-3

Media enquiries:

Dr. Malte Schröder
TU Dresden, Center for Advancing Electronics Dresden (cfaed)
Chair for Network Dynamics
Telephone +49 351 463 43976
Email: malte.schroeder@tu-dresden.de

Matthias Hahndorf
Science communications cfaed
Telephone: +49 351 463 42847
Email: matthias.hahndorf@tu-dresden.de

[Deutsche Version]

U(e)berteuert? TUD-Forscher erklären künstliche Preissteigerungen bei der Taxi-App Uber

App-basierte Angebote wie die Taxi-App Uber sind in vielen Großstädten ein wichtiger Teil der Mobilität. Andere in ihrem Privatwagen von A nach B zu fahren, ist für viele zum Job geworden. Doch viele Fahrer beklagen, dass ihr Einkommen zu gering ist. Der US-Fernsehsender ABC berichtete im Mai 2019, wie Uber-Fahrer am Washingtoner Flughafen den Preis für eine Fahrt künstlich in die Höhe trieben, indem sie alle gleichzeitig offline gingen. Binnen weniger Minuten stieg der Preis für eine Fahrt so um 13 Dollar und hat sich damit fast verdoppelt. Wie genau funktioniert diese Strategie und wann wird sie genutzt? Das haben Dr. Malte Schröder und Professor Marc Timme vom Chair for Network Dynamics am Center for Advancing Electronics Dresden (cfaed) und dem Institut für Theoretische Physik der TU Dresden zusammen mit den Doktoranden David-Maximilian Storch und Philip Marszal untersucht.

In einer in der Fachzeitschrift Nature Communications erschienenen Studie zeigen sie: Die verwendeten dynamischen Preismechanismen liefern generell Anreize, das Angebot künstlich zu verknappen und so den Preis zu steigern.  
Mit der dynamischen Preisanpassung wollen die Anbieter den Markt eigentlich ins Gleichgewicht bringen: Übersteigt die Nachfrage das Angebot, erhöhen sich die Fahrtkosten. Dadurch sollen mehr Fahrer angelockt werden, um die hohe Nachfrage zu bedienen. Gleichzeitig bekommen die Kunden einen Anreiz, zu warten. Doch die Fahrer können die Preiserhöhung selbst aktivieren: „Wenn viele Fahrer gleichzeitig offline gehen, ‚denkt‘ der Algorithmus, dass es einen Fahrermangel gibt“, erklärt Schröder. „Er versucht, mehr Fahrer anzulocken, indem er den Preis erhöht: Zu dem Basis-Preis für eine Fahrt kommt ein flexibler Aufschlag hinzu, wodurch sich die Kosten für eine Fahrt verdoppeln oder gar verdreifachen können.“

Mithilfe von Analysemethoden aus der Spieltheorie zeigen Schröder und seine Kollegen, wann sich die Strategie lohnt. Zunächst muss die Nachfrage ausreichend hoch sein. Sonst riskieren die Fahrer, nach ihrer Offline-Phase keine Kunden mehr zu finden. Außerdem sollten die Menschen bereit sein, den hohen Preis zu zahlen, statt zu warten oder den Bus zu nehmen. „Für die Fahrer sind das Erfahrungswerte“, vermutet Storch. „Sie haben mit der Zeit gelernt, wann die Flieger mit gestressten Geschäftsleuten ankommen, denen ohnehin der Arbeitgeber die Fahrt bezahlt.“ Für alle Fahrer optimal ist die Taktik zudem nur, wenn jeder von ihnen das Spiel mitspielt. Sonst liefe jeder Gefahr, als einziger offline zu gehen und dadurch Kunden zu verpassen. Die Fahrer müssen sich also vertrauen oder absprechen – wie in Washington. „Die Fahrer am Flughafen kennen sich und stehen alle auf einem gemeinsamen Parkplatz“, sagt Marzal. „Da ist die Kommunikation natürlich viel einfacher, als wenn sie in der ganzen Stadt verteilt sind.“

Die Forscher haben ein Modell entwickelt, mit dem sich die Offline-Taktik auf Basis der Preisentwicklung identifizieren lässt, ohne den genauen Verlauf von Angebot und Nachfrage zu kennen. Damit haben sie in 59 Städten auf der ganzen Welt Preisdaten von Uber-Fahrten analysiert. An über 15 Orten in Amerika, Asien und Europa glichen die Preisentwicklungen für Fahrten von Flughäfen, Bahnhöfen oder Messezentren denen in Washington. Dort hat Uber den Preisaufschlag auf zehn Dollar beschränkt. „Das ist eigentlich die ineffizienteste Methode, die Preissteigerungen zu verhindern“, sagt Schröder. „Die Fahrt wird dann zwar maximal zehn Dollar teurer, aber an den generellen Anreizen und am Verhalten der Fahrer ändert das nichts.“ Insgesamt habe die Forschung gerade erst begonnen: „Die kollektive Dynamik dieser App-basierten Anwendungen ist schwer zu verstehen und gerade im sich schnell ändernden Mobilitätsbereich sind noch viele Fragen offen.“ Ein Ansatz sei es auf jeden Fall, den Kunden Alternativen wie einen guten Nahverkehr zu bieten und die Fahrer ausreichend zu bezahlen. Bis dahin heißt es für Fahrgäste: Lieber kurz einen Kaffee trinken, wenn die Fahrt gerade zu teuer ist. Denn außerhalb von Stoßzeiten fallen die Preise in der Regel schnell wieder auf ihr normales Niveau.

Originalveröffentlichung:

Schröder, Malte; Storch, David-Maximilian Storch; Marszal, Philip; Timme, Marc: Anomalous supply shortages from dynamic pricing in on-demand mobility. Nature Communications.
DOI: 10.1038/s41467-020-18370-3

Ansprechpartner für Journalisten:

Dr. Malte Schröder
TU Dresden, Center for Advancing Electronics Dresden (cfaed)
Chair for Network Dynamics
Tel. +49 351 463 43976
Mail: malte.schroeder@tu-dresden.de

Matthias Hahndorf
Wissenschaftskommunikation cfaed
Tel.: +49 351 463 42847
Mail: matthias.hahndorf@tu-dresden.de