【《紐約時報》:科技公司和學者合作的研究,可信度有多高?】
康奈爾大學一份研究指出,去年秋天,西雅圖的 Uber 和 Lyft 司機的平均凈收入能達到 23 美元/小時,顯著高於此前其它類似研究。

批評者對這份研究提出質疑,原因在於這項調查是 Uber 和 Lyft 先向研究團隊發起,並負責提供數據。兩位著名且無利益相關的經濟學家對《紐約時報》表示,這份研究在執行上標準已經非常嚴謹,但對部分研究人員的結論有所質疑。

兩位經濟學家認為,研究結果很多時候都會受到研究人員的預設影響,而依賴於科技公司提供數據的研究人員很可能會受制於此。譬如,研究人員在計算時薪時,就將「工作時間」定義為「接單后的工作時間」;但在一般人意識中,「工作時間」會默認為「打開應用接單時間」。這樣一來,時均收入就會偏高了。

在兩位經濟學家看來,這些研究最大的牽制就是依賴公司提供數據,這裏指的不僅是 Uber 和 Lyft,亞馬遜、Facebook 等科技巨頭等對自家數據的嚴格保密都可能會帶來同樣的問題。

而且,基於對自身利益的保護,科技公司很有可能會在數據對自身無益的時候拒絕提供數據。因此,有數據支持的研究報告本質上可能就是對這些公司利好的,因為無數據的領域學者根本無從研究。

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