[論文レビュー] Cumulative Prospect Theory Based Dynamic Pricing for Shared Mobility on Demand Services

Yue Guan, Anuradha M. Annaswamy+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 3, 2019

Economic and Environmental Valuation参考文献 20被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、不確実性下での乗客行動をモデル化するため、累積展望理論（CPT）を用いた共有モビリティ・オンデマンドサービス（SMoDS）の動的価格戦略を提案する。リスク志向性、損失回避、確率歪みを組み込むことで、収益と乗客数のバランスを最適化する価格設定が可能となり、行動的現実性とシステム性能の両面で、従来の効用ベースのモデルを凌駕する。

ABSTRACT

Cumulative Prospect Theory (CPT) is a modeling tool widely used in behavioral economics and cognitive psychology that captures subjective decision making of individuals under risk or uncertainty. In this paper, we propose a dynamic pricing strategy for Shared Mobility on Demand Services (SMoDSs) using a passenger behavioral model based on CPT. This dynamic pricing strategy together with dynamic routing via a constrained optimization algorithm that we have developed earlier, provide a complete solution customized for SMoDS of multi-passenger transportation. The basic principles of CPT and the derivation of the passenger behavioral model in the SMoDS context are described in detail. The implications of CPT on dynamic pricing of the SMoDS are delineated using computational experiments involving passenger preferences. These implications include interpretation of the classic fourfold pattern of risk attitudes, strong risk aversion over mixed prospects, and behavioral preferences of self reference. Overall, it is argued that the use of the CPT framework corresponds to a crucial building block in designing socio-technical systems by allowing quantification of subjective decision making under risk or uncertainty that is perceived to be otherwise qualitative.

研究の動機と目的

• 動的ライドシェアリングシステムにおける不確実性下での乗客意思決定をモデル化する際の、従来の期待効用理論の限界を解決すること。
• 累積展望理論（CPT）を活用して行動経済学を動的価格設定に統合し、主観的リスク志向性を捉えること。
• CPTに基づく動的価格設定と制約付き動的ルーティングを統合した包括的な社会技術的システムを構築し、乗客の効用とプラットフォームのパフォーマンスの両方を最適化すること。
• フレーミング効果、損失回避、確率重み付けといったCPTの主な特徴が、価格戦略および受諾率に与える影響を分析すること。
• 主観的意思決定における不確実性下の定量的評価を可能にする、計算的に検証されたフレームワークを提供することにより、データ駆動型の動的運賃設定を実現すること。

提案手法

• CPTに基づく乗客行動モデルを構築し、効用が移動時間と動的運賃に依存するものとし、価値関数と確率重み関数によってリスク志向性を捉える。
• 確率の累積的重み付けを適用して、確率的優位性の違反を回避し、不確実性下での一貫性ある意思決定を保証する。
• 事前に開発された交互最小化（AltMin）アルゴリズムをCPTベースの効用モデルと統合し、ルートと運賃の共同最適化を可能にする。
• 確率的受諾モデルを用い、乗客の運賃オファー受諾はCPTベースの主観的効用によって決定され、ロジット型選択関数でモデル化する。
• 受諾確率関数の解析的性質を導出し、運賃および時間に対する単調性を証明することで、予測可能なシステム行動を保証する。
• 計算実験を実施し、リスク志向性の影響（例：四重パターン、強いリスク回避）が価格設定およびシステム成果に与える影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 累積展望理論は、動的かつ不確実性の高いライドシェアリング環境における乗客意思決定をどのようにモデル化できるか？
• RQ2 損失回避、確率重み付け、フレーミングといったCPTの特徴が、動的価格設定および乗客の受諾率に与える影響は何か？
• RQ3 提案されたCPTベースの価格戦略は、従来の効用ベースのモデルと比較して、収益と乗客数のバランスをどのように改善するか？
• RQ4 四重パターンのリスク志向性が、SMoDSプラットフォームにおける動的価格設定に与えるインパクトは何か？
• RQ5 動的価格設定は、行動的制約を考慮した上で、どのように動的ルーティングと統合され、システム全体の最適化を達成できるか？

主な発見

• CPTベースのモデルは四重パターンのリスク志向性を捉えており、高確率の利得や低確率の損失においてリスク回避が強くなる傾向を示しており、実証的な行動パターンと整合する。
• 乗客は混合確率的状況（混合の見通し）において強くリスク回避的であることが判明し、特に損失の可能性がある場合に、動的運賃の受諾に顕著な影響を与える。
• モデルは、損失回避と確率歪みが、期待効用が正であっても、高運賃に対する受諾率を低下させることを示している。
• 提案された動的価格戦略により、乗客の受諾確率は運賃の増加に伴い単調に減少することが保証され、予測可能なシステム制御が可能になる。
• 計算実験の結果、CPTベースの価格設定は、実世界の行動的好みをよりよく再現し、プラットフォームの収益と乗客数のバランスを改善する点で、標準的な効用モデルを上回ることが確認された。
• フレームワークにより、行動フィードバックに基づいて動的に運賃を調整することで、プラットフォームは所望の平均待機時間を達成可能であり、解析的およびシミュレーション結果によって検証された。