[논문 리뷰] Cumulative Prospect Theory Based Dynamic Pricing for Shared Mobility on Demand Services

Yue Guan, Anuradha M. Annaswamy외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 03.

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한 줄 요약

이 논문은 불확실성 하에서 승객 행동을 모델링하기 위해 누적선택이론(Cumulative Prospect Theory, CPT)을 사용하는 공유 이동 서비스(Shared Mobility on Demand Services, SMoDS)를 위한 동적 가격 설정 전략을 제안한다. 위험 태도, 손실 회피 성향, 확률 왜곡을 통합함으로써 수익과 승객 수요의 균형을 이룰 수 있는 최적의 가격 설정이 가능해지며, 행동적 현실성과 시스템 성능 면에서 전통적인 유틸리티 기반 모델을 능가한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 동적 라이드셰어링 시스템에서 불확실성 하에서의 승객 결정 행동을 모델링하는 데 있어 전통적인 기대유틸리티 이론의 한계를 해결한다.
• 누적선택이론(Cumulative Prospect Theory, CPT)을 활용해 행동경제학을 동적 가격 설정에 통합함으로써 주관적인 위험 태도를 포착한다.
• CPT 기반 동적 가격 설정과 제약 조건이 있는 동적 라우팅을 결합한 종합적인 사회기술적 시스템을 개발하여 승객 유틸리티와 플랫폼 성능를 동시에 최적화한다.
• 프레임 효과, 손실 회피, 확률 가중치와 같은 핵심 CPT 특성이 가격 전략과 수락률에 미치는 영향을 분석한다.
• 주관적 결정 행동을 정량화하는 계산 가능 프레임워크를 제공하여 데이터 기반의 동적 요금 설정이 가능하도록 한다.

제안 방법

• CPT 기반의 승객 행동 모델을 수립하며, 유틸리티는 이동 시간과 동적 요금에 따라 달라지며, 가치 함수와 확률 가중치 함수가 위험 선호도를 반영한다.
• 스토크است릭 지배 위반을 방지하기 위해 CPT의 누적 확률 가중치를 적용하여 불확실성 하에서 일관된 의사결정을 보장한다.
• 이전에 개발된 교차 최소화(Alternating Minimization, AltMin) 알고리즘을 CPT 기반 유틸리티 모델과 통합하여 경로와 요금의 동시 최적화를 가능하게 한다.
• 확률적 수락 모델을 사용하며, 승객의 라이드 제안 수락 여부는 CPT 기반 주관적 유틸리티에 의해 결정되며, 로짓 유형의 선택 함수로 모델링된다.
• 수락 확률 함수의 분석적 성질을 유도하여, 요금과 시간에 대해 단조 증가성을 증명함으로써 예측 가능한 시스템 행동을 보장한다.
• 계산 실험을 수행하여 위험 태도의 영향(예: 사중 패턴, 강한 위험 회피)이 가격 설정과 시스템 결과에 미치는 영향을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 누적선택이론(Cumulative Prospect Theory)은 어떻게 동적이고 불확실한 라이드셰어링 환경에서 승객의 의사결정 행동을 모델링하는 데 적응될 수 있는가?
• RQ2 CPT의 특성들—예를 들어 손실 회피, 확률 가중치, 프레임 효과—는 동적 가격 설정과 승객 수락률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 제안된 CPT 기반 가격 전략은 수익과 승객 수요의 균형을 유지하는 데 있어 전통적인 유틸리티 기반 모델보다 어떻게 우월한가?
• RQ4 위험 태도의 사중 패턴은 SMoDS 플랫폼의 동적 가격 설정에 어떤 의미를 갖는가?
• RQ5 동적 가격 설정은 어떻게 동적 라우팅과 통합되어 행동 제약 조건 하에서 시스템 전체 최적화를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• CPT 기반 모델은 위험 태도의 사중 패턴을 잘 포착하며, 고확률 수익과 저확률 손실 상황에서 위험 회피 성향이 증가하는 경향을 보이며, 이는 실증적인 행동 패턴과 일치한다.
• 승객은 혼합된 전망(혼합 위험) 상황에서 특히 잠재적 손실을 대비할 때 강한 위험 회피 성향을 보이며, 이는 동적 요금 수락에 상당한 영향을 미친다.
• 모델은 손실 회피와 확률 왜곡이 조건이 양호한 경우에도 고요금에 대해 수락률을 낮추는 경향이 있음을 보여준다.
• 제안된 동적 가격 전략은 요금이 증가할수록 승객 수락 확률이 단조 감소함을 보장하여 예측 가능한 시스템 제어를 가능하게 한다.
• 계산 실험 결과 CPT 기반 가격 설정은 실생활 행동 선호도를 더 잘 반영하며 플랫폼 수익과 승객 수요의 균형을 향상시키는 데 표준 유틸리티 모델을 능가함을 확인하였다.
• 프레임워크는 행동 피드백에 기반해 동적으로 요금을 조정함으로써 플랫폼이 원하는 평균 대기 시간을 달성할 수 있도록 하였으며, 분석적 및 시뮬레이션 결과를 통해 검증되었다.