IT企業はエコノミストに何を支払い、人命はどれくらいの費用がかかりますか？

今週、ペンシルベニア大学の経済学博士であるザランドのエコノミスト、エフゲニー・カナシェフスキーが私たちのソーシャルネットワークについて話しました。



職場では、Zhenyaは、実験的および準実験的な方法と機械学習モデルを使用して、オンライン広告の因果関係を確立することに取り組んでいます。



放送のトランスクリプトをあなたと共有します。

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私の名前はエフゲニー・カナシェフスキーです。今日は、IT企業がエコノミストに支払う金額、エコノミストが通常のデータサイエンティストとどのように異なるかについて話し、エコノミストが行う「人間の生活はいくらですか」などの興味深い質問に答えます。



まず、自己紹介をします。私は現在、ザランドという大企業でエコノミスト/データサイエンティストとして働いています。ヨーロッパ16カ国で衣料品、靴、化粧品を販売するオンラインストアであり、新しい市場への拡大を計画しています。 2020年にザランドに入社する前は、ペンシルバニア州立大学で経済学の博士号を取得していました。それよりずっと前に、MIPTで学び、その後ロシア経済学部で学び、経済学に興味を持ち始めました。



経済学の博士号を取得する前は、モスクワのコンテンツターゲット広告代理店で2年間働いていました。経済とは何か、そしてそれがどのように機能するかについてもっと知りたいと思っていました。喉の渇きを癒すために、私は博士号を取得することになりました。今、私はあなたとこの知識を共有したいと思っています。興味を持っていただき、ビジネスにエコノミストが必要な理由を理解していただければ幸いです。



最初に、私の経験に基づいて、ロシアに存在する経済学者についての確立されたアイデアのいくつかを暴くことを試みましょう。あなたの多くはおそらく大学で経済学のコースを受講したことがあり、市場の均衡、需要と供給の曲線を通過したことを覚えています。おそらく、あなた方の何人かは、異なる種類のマクロ経済バランスを経験しました-GDPは何で構成されているか、それを計算する方法、州が多額のお金を費やした場合にGDPはどうなるか、人口からどのような税金が徴収されるか。あなたは大学の経済学コースでそのような質問に答えたかもしれません、そして私たちのほとんどはさらに進歩していません。



エコノミストについての一般的な意見は、彼らは学術機関（NES、HSE）または国際機関（IMF、世界銀行、経済支援開発機構）で働いており、そこで彼らは国が貧困の罠から抜け出し、経済を実行するのを助けているというものです。改革。彼らは、中央銀行、自国の経済開発省などの州の組織で働くことができます。彼らが非常に野心的であるならば、彼らは合衆国大統領の経済顧問になろうとすることができます。業界におけるエコノミストのステレオタイプ的な見方は、業界では銀行と金融で働いているというものです。



私はしばしば、経済学者のこのデフォルトの見方に出くわします-彼らはこれらのことだけをするということです。実際、経済学ははるかに広いです。彼女はあらゆる種類の興味深い人々関連の問題を扱っており、それが企業がそれらを採用している理由です。

エコノミストがどのような質問をしているのか見てみましょう。これらの質問に対する回答が与えられ、学士号で経済学のコースで講義が行われます。



エコノミストが答えを求めている基本的な質問の1つは、次のとおりです。これは「前に何が起こったのか-卵か鶏か」のような質問です。以前に起こったこと：経済成長または民主主義制度？アングロサクソン人の世界の国々は、民主的な制度（権力分立、独立した立法府、独立した司法機関、行政機関とは別）を確立しているため、非常に豊かです-そしてそれが、後に非常に豊かになり、経済的に成長することができた理由です？それとも逆ですか。これらの国々は経済的に成長し、その後、豊かになり、民主的な制度を自ら設立することを決定しましたか？これは重要な質問であり、答えるのは非常に困難です。この質問は多くの国にとって不可欠です。たとえば、中国は経済が非常に急速に成長している国です。それは同じペースでさらに成長することができますか、そして中国はこれらの非常に民主的な制度を必要としますか、それとも中国はかなり非民主的な環境で成長し続けることができますか？



この質問は以前に関連していました。 20世紀の前半、ソ連は非常に急速に発展し、おそらく西側諸国よりも速く発展しました。経済学者たちは、ソ連がこのように成長し続けることができるかどうか疑問に思いました。これは冷戦中に戦略的に非常に重要な問題でした。さらなる歴史は、ソ連がその経済発展を続けることができなかったことを示しました、そして、経済学者の間のコンセンサスは、民主的な制度と経済の市場メカニズムの欠如のためにこれが不可能であったということです。



これらは経済学者が尋ねる質問です。世界にはそれほど多くの国がないため、これらの質問は複雑です。ソ連が経済と民主主義制度の市場メカニズムを使用して発展したであろうパラレルユニバースを調べることは不可能です。エコノミストは、地球規模での質問に加えて、実用的な価値のある日常的な質問を増やします。たとえば、米国のいくつかの州で無線周波数を収益性の高い方法で販売する方法。想像してみてください：あなたは特定の無線周波数範囲を所有しています（あなたは州を代表しています）。あなたはそれらを最も収益性の高い方法で販売したいと思っています-可能な限り予算にお金をもたらすために。疑問が生じます：これを行うメカニズムをどのように調整するのですか？エコノミストは、オークションを使用して周波数を販売することを提案しています。覚えていれば論理的に思えますたとえば、芸術作品の販売方法。しかし、次の質問が発生します。予算にできるだけ多くのお金を入れるために、可能な限り最善の方法でオークションを手配する方法は？



これは抽象的に聞こえますが、たとえば、共謀などについて考えてみてください。オークションのバイヤーはあなたの後ろで合意に達し、こう言うことができます：私にこれらの周波数を買わせてください、そしてあなた-これら、そしてあなたはいくつかのバンドに低い入札をします、そして私-他のバンドに。そして、彼らは可能な限り少ない支払いをします。経済学者の仕事は、そのような共謀を防ぎ、市民の利益のために使われるであろう予算で可能な限り多くのお金を州に提供することです。



エコノミストが尋ねている興味深い質問の別の例は、「できるだけ多くの人々を救うために、どのように腎臓移植市場を設立するのですか？」です。あなたが経済学者でない限り、「市場」という言葉はここでは道徳的にあまり良く聞こえません。おそらく、ここでのこの言葉は、犯罪である腎臓の販売を伴う違法な市場に関連しています。しかし、今私が「市場」について話すとき、私は腎臓の需要があることを意味します：腎臓を必要とする人々があり、腎臓を提供することをいとわない人々がいます-人は1つの腎臓で正常に生きることができるからです。



架空の状況を想像してみてください。あなたの妻（夫、ガールフレンド、ボーイフレンド、親）は腎臓を必要としており、あなたはそれを寄付する準備ができています。しかし、要点は、互換性が必要だということです。あなたの愛する人はあなた自身の腎臓に単に適していないかもしれません。あなたができること：あなたはお互いに相容れない同じペアの人々（多分別の都市、地域または国から）を見つけることができますが、同時にあなたの腎臓は別のペアからの貧しい人に合うかもしれません-逆もまた同様です。したがって、以前は腎臓を得る機会がなかった、または腎臓のために非常に長い列を待たなければならなかった（そしてこれには数ヶ月または数年かかる可能性があります）2人の人々は、このチャンスは私たちが見つけたという事実のために現れますこの腎臓の「市場」で、腎臓を交換する準備ができている2つのカップル。私たちは人々を助けました。



もちろん、状況ははるかに複雑になる可能性があります。たぶん、あなたは非常に多くの動きの連鎖を変える必要があります-彼らがすべて一緒にいるとき、これらのペアから必要としているすべての人々が腎臓を受け取るようにそのような交換を見つけることができる多くのペアの人々を引き付けるために。 2つのペアのみがオプションです。 3つのペアの例を想像できます。1つのペアの健康な人の腎臓が次のペアの貧しい人と一致する、というように続きます。実際、このようなサイクルは最大70ペアになる可能性があります。これは、エコノミストが「市場」を組織し、腎臓移植で人々を助けるためのアルゴリズムを考案した事例の例です。このため、彼女はスタンフォード大学のアル・ロス教授から2012年にノーベル経済学賞を受賞しました。



道徳的な観点から完全に明らかではないもう一つの興味深い質問は、「人間の生活はいくらですか」です。道徳的な観点から、それをどのように評価できるかは明確ではありません-結局のところ、人間の生活は貴重です。しかし、私たちは経済学者のように考えることができます-実用的かつ実際的に、人間の生活を評価する必要があるかもしれません。



ロシアの道路を改善するためにお金を使いたいと想像してみてください。毎年およそ15000人が道路で亡くなっています。州の観点から、道路の改善にどれだけ投資しても構わないと思っています。それを考える良い方法は、このような道路の改善によってどれだけの命が救われるかということです。道路建設の費用と道路建設から得られる利益を適切に見積もるには、人命の費用だけが必要です。



これらの見積もりは行われました。非常に異なるレベルでそこに良いデータがあるので、それらは米国のために作られました。これらの見積もりは、人命のコストが400万ドルから900万ドルの範囲であることを示唆しています。もちろん、そのような評価はロシアに投影する必要があります-私たちは、人々がより少ない収入とより少ない価値をもたらす国で、人間の生命の価格がどのように異なるかを測定しなければなりません。これは非常に大まかな見積もりですが、再計算にはルールがあります。そして、失礼に聞こえるかもしれませんが、ロシアの経済の生産性が低いという理由だけで、ロシアの人命のコストはアメリカよりも低くなっています。しかし、それにもかかわらず、あなたはいくつかの見積もりを得ることができ、これの助けを借りて実際的な問題を解決します-たとえば、より少ない人を失うために交通安全の改善にどれだけ費やしても構わないと思っています。



ですから、大まかに明らかになったと思います。経済学者はさまざまな問題に取り組んでいますが、これらの問題に共通することは、私たちがどこでも物質界の対象（たとえば物理学など）ではなく、生きている人々を研究しているということです。エコノミストは、人々のインセンティブ、つまり人々がどのように働き、どのような決定を下すかを研究します。



国際機関、科学機関、政府機関、銀行に加えて、エコノミストはどこで働いていますか？エコノミストは、主にさまざまなコンサルティング会社で業界コンサルティングに従事しています。大小のIT企業でますます多くの仕事があります。最大の企業の例を挙げれば、Google、Amazon、Uber、Facebookです。私が働いている会社（Zalando）は、人間の行動の問題を解決するための独自のエコノミストチームを持つeコマース会社です。 Netflixは、非常に興味深い問題に取り組むためにエコノミストを雇う小さな会社の例です。



エコノミストを雇用する企業の市場は、これらの例に限定されません。しかし、原則として多くの人を雇う大企業は、ますます多くのエコノミストを雇っています。



次に、問題は、IT企業がエコノミストを採用する理由です。単音節の答えは、顧客に価値を提供することです。つまり、企業は顧客に価値を提供したいという前提から進めます。そのためには、顧客がどのように意思決定を行うか（要約すると、人々がどのように行うか）を理解する必要があります。これは、少なくとも過去100年間エコノミストが行ってきたことです。彼らは、人々がさまざまな状況でどのように決定を下すかを研究しています。あなたが持っていた経済学の入門コースからあなたが考えるかもしれない古典的な市場だけでなく、多種多様な市場と多種多様な状況で。



「なぜIT企業がエコノミストを採用しているのか」という問いにさらに詳しく答えるために、3つのポイントを分析します。第一に、経済学者がさまざまな状況で人々がどのように意思決定を行うかを研究しているのはなぜですか？彼らはどのようにそれを行い、奇妙な質問をしますか（「人間の生命の価値は何ですか？」、「腎臓移植の市場をどのように整えるか」 ？ "）。次に、企業がエコノミストを必要とする4種類のタスクを分析します。最後に、企業が通常のデータサイエンティストではなくエコノミストを必要とする理由について説明します。両者の違いは何ですか。



ポイント1：経済学者が人間の行動に関する質問に答えるのはなぜですか？少しの歴史がここでトリックを行います。経済学者は早くも18世紀に市場均衡の研究を始めました（少なくとも）。彼らは質問を始めました：市場がどのように調整されるか、需要がどのように形成されるか、供給がどのように調整されるか。彼らは古典的な市場について考えていました。たとえば、綿花や穀物の市場を想像してみましょう。これは、人間の生命の価値のような「クレイジー」な質問とは関係ありませんでした。しかし、これらの古典的な市場では、均衡（均衡価格、販売された商品の量）は、人々が下した決定と、商品を売買するときに人々がどのようなインセンティブに導かれたかに依存していました。経済学者が市場均衡を研究したとき、彼らは生じた質問によりよく答えるために十分に進んだ数学的方法を開発しなければなりませんでした。20世紀までに、経済学者と数学者は、市場均衡に関連する質問に答えるための数学的方法を開発していました。



映画「ビューティフルマインド」を見たことがあるかもしれませんが、これは素晴らしい例です。これは、ゲーム理論に関する記事でノーベル経済学賞を受賞した数学者のジョン・ナッシュに関する映画です。これはもともと数学の概念ですが、経済学者はナッシュや他の数学者の仕事、そして一般的には非常に高度な数学を市場の研究に非常に積極的に適用しています。これが、経済学者が複雑で奇妙な質問を解決できる理由の一部です。



20世紀の初めに、統計は因果関係の研究から抽象化されました。統計は、データの分布、条件付き分布、データの配置方法、1つの変数を知る方法、別の変数を予測する方法（つまり、別のイベントを観察しているときに1つのイベントが発生する確率を言う）のみを意図的に考慮し始めました。 ）。 「民主的制度の存在は、今後100年間の国の経済成長にどのように影響するか」などの質問から抽出された統計。または「ある国では、プランテーションのサイズが非常に大きいため、保税労働で働くことが有益な作物を栽培しています。この国の成長は、プランテーションが小さい他の作物（穀物など）を栽培する国の成長とどのように異なりますか。 、それがこれらの国に多くの農民がいる理由です、そして彼らの奴隷労働は、米やサトウキビのプランテーションほど有益ではありません。これらの事実は、これらの国々の将来の経済成長にどのように影響するでしょうか？」 （飲酒運転は因果関係を意味します）。



エコノミストは、相関や条件付き確率に関する単純な質問ではなく、原因と結果の質問に正確に答えるために、独自の方法（計量経済学的方法）を開発する必要がありました。これは20世紀の初めに起こりました。私たちは世紀の最後の四半世紀を巻き戻し、18世紀以来、経済学者が数学的方法、厳密な数学を開発してきたことを理解しています。少なくとも20世紀以来、経済学者は、原因と結果の質問により自信を持って答えるのに役立つ洗練された統計手法を開発してきました。そして、経済学は人間の行動に関する質問に答えるのに役立つ科学であり、原因を確立するための可能な限り最高の基準を使用して、可能な限り厳密にそれを行うことを理解しています。



人間の行動とその研究の何が特別なのですか？重要なのは、ここでは実験できないということです。たとえば、ある人のクローンを作成して、別の大学に入学し、質の低い教育を受けたのとまったく同じ人に何が起こったのかを確認することはできません。これは、彼の将来の収入にどのように影響しますか。したがって、経済学者は、人々の決定が彼らの将来にどのように影響し、彼らに何が起こるかを正確に理解するために、数学的および統計的方法を開発する必要がありました。



これは、IT企業がエコノミストを採用している理由を示しています。私は、エコノミストがIT企業で働く4つの大きな分野を特定しました。これは完全なリストではありません-エコノミストは他のことも行いますが、これらの領域はすでに形成されています。



最初の領域は、商品またはサービスの需要の評価です。ここでは多くのビジネスが考えられますが、最も印象的な例を挙げましょう。アマゾンは最大のオンラインストアの1つであり（アマゾンとアリババのどちらが最大かはわかりません）、巨大なスタッフを抱える巨大企業であり、需要を評価するために非常に重要です：販売される製品の数、価格の変化売上に影響します。 Uberは多くのデータを持っているため、エコノミストにとってパラダイスです。タクシーの需要を見積もることができ、「マンハッタンのミッドタウンでラッシュアワーにUberの価格を設定する方法、これらの価格が他の価格とどのように異なるか」などの質問に答えることができます。この同じ場所での時間。 Uberに収入を得る方法、そして同時に人々はタクシーを注文することができ、タクシーが彼らのところに来るでしょう。」つまり、ここには多くの人々がいて、彼らにはさまざまなインセンティブがあることがわかります。クライアントには、できるだけ早くそして安くタクシーに乗るインセンティブがあります。Uberとタクシー運転手はお金を稼ぎたいと思っています。



問題の2番目の例はオークションです。ここで最も印象的な例は、オンライン広告市場であるGoogleとYandexです。検索に何かを入力するたびに、小さなオークションがあり、誰かがあなたに広告を表示するためにお金を払っています。 Googleの親会社であるAlphabetの収益の70〜90％はこれらのオークションからのものです。つまり、Googleは広告で生活しています（Yandexも）。エコノミストは、企業が広告に余分なお金をかけず、ユーザーが関連する広告を取得できるように、これらのオークションを設計する方法に取り組んでいます。これらのインセンティブはすべて、エコノミストによるオークションの設計に組み込まれています。

タスクの第3層は、実験と準実験（A / Bテスト）です。 A / Bテストは、大企業で定期的かつ継続的に実施されます。ここのエコノミストは、A / Bテスト用のシステムを設計しています。実際、それを行うのは簡単で、うまく行うのは難しいです。 A / Bテストを正しく行い、結果を測定し、最小限のリソースを費やして最大の利益を得る方法-これはすべて、Google、Facebook、Zalandoなどの企業のエコノミストによって行われます。 Netflixは、その実験とA / Bテストプラットフォームでよく知られています。



第4層は、下流の影響を測定することです。たとえば、製品が1人の顧客から得られる生涯価値にどのように影響するかを測定します。 Amazonプライムのようなサブスクリプションサービスにかかる費用を見積もりたいと想像してみてください。サブスクリプションを最大化して人々がサブスクリプションを解除しないように、サブスクライバーに請求する金額はどれくらいですか。これを行うには、Amazon Primeが顧客にもたらす価値を1日または1か月ではなく、何年にもわたって見積もる必要があります。そして、そのようなタスクは、長期的な計画と予測、長期的な評価がある場合、ビジネスのエコノミストによって解決されます。



私たちはこれらのタスクを見て、すべてがうまくいくように見えますが、疑問が生じます。エコノミストは、同様の問題も解決するため、通常のデータサイエンティストとどのように違うのでしょうか。なぜ経済学者は特別なのですか、彼らの比較優位は何ですか？ 「因果関係のはしご」の例で説明しましょう。彼女には3つのレベルがあります。オフラインストアのコンテキストでの3つの質問の例を使用して、企業がエコノミストを必要とする理由を説明しようと思います。



あなたが典型的な角の店のオーナーであり、ビールとチップスの需要を予測したいとします。来週の販売用商品の在庫を補充したい-これには需要予測が必要です。最初のケースを想像してみてください。次の週は前の週と大きく異ならない。次に、以前の購入の履歴に基づいて、来週のチップとビールの需要を予測するモデルを構築できます。あなたが尋ねている質問は、「私たちの店や他の同様の店で、人々は現在の価格でどれくらいのビールとチップスを買うでしょうか？」です。ここでは「現在の価格で」というフレーズが非常に重要です。つまり、現状を見ています。



これをレベル1の質問と呼びます。先週の商品の需要が同じだった理由は関係ありません。私たちが構築する優れた予測モデルは、人々がビールやチップをたくさん購入した理由を説明する必要はありません。過去のデータに基づいて、合理的な精度で未来を予測する必要があります。このようなモデルの例：視覚的画像の認識（写真で猫と犬を区別するため）、電子メールでのスパムメッセージの検出、潜在的なクライアントの信用格付けの決定。予測モデルでは、因果関係は重要ではありません。すでに持っているデータに基づいて、新しいオブジェクト（画像、メッセージ、クライアント）の予測を行います。これは、機械学習技術がうまく機能する場所です。私たちは高度な技術を教え、非常に良い予測をすることができます。



2番目の質問とはしごの2番目のレベルに移りましょう。来週のビールの価格を変更したいとしましょう。私たちが尋ねている質問は、「価格が上がると、来週のビールの売り上げはどうなるのか？そして、ビールの販売に関係している可能性のあるチップの販売はどうなるのだろうか？」過去にビールの価格が変わった過去の事例だけを使用できないのはなぜですか？おそらく過去に、他の理由で価格が変更されたからです。今、私たちは自分たちで価格を上げたいと思っています。過去には、物品税の変更により、すべての店舗が同時に自動的に引き上げた可能性があります。または、他の理由で発生した可能性があります。しかし、予測モデルはこれらの理由を知ることができず、ここでは、機械学習を使用してビールの価格を微調整し、何らかの方法で値上げして予測することはできません。ビールとチップスの販売はどうなりますか。機械学習モデルは、原因と結果の観点からは機能しません。彼らは、過去のデータにあった相関関係を確認し、条件付き確率を確認します。たとえば、すでにビールを購入している場合にチップを購入する確率などです。



この場合はどうすればよいですか？実験ができます。チェーン内の別の店舗（チェーン店があるとします）でのみビールの価格を上げて、来週この店舗でビールとチップスの販売がどうなるかを確認できます。他の店舗でも同様です。ここでは、基本的なA / Bテストを行っています。それを正しく実行する方法-これらはエコノミストが企業に設定したタスクです。これは、原因に関する質問の2番目のレベルです。ここでは、最初のレベルとは対照的に、変更を加えた場合に何が起こるかを知りたいと思います。つまり、原因と結果、行っている変更、および最終結果（ビールとチップスの販売）を感じることができます。



3番目のレベルはさらに困難です。ビールの価格を上げて、チップスの売り上げが落ちたとしましょう。なぜチップの売り上げが落ちたのですか？ビールが高価になったからなのか、それともチップよりもコーンスティックが安く売られているからなのか。それで、私たちはそれを取り、考えず、スティックの価格を変更しました。または、すべてを制御することはできません。イカ、ピスタチオ、コーンスティックがあり、それらの価格も変化します。第2レベルからの実験と同様の実験を行うことは困難です。多くの商品の価格が変化し、一部は交換され、一部はチップ（ビールなど）で補完されます。そして、「ビールの価格を変えなかったら、今週のチップの売り上げはどうなるだろうか」という質問に直面します。ここでは、ビールの価格の変更を除いて、他のすべての変更が行われた場合に何が起こるかを理解したいと思います。あなたはそれがそうであった平行現実について考え、そしてどういうわけかそれを構築する必要があります。



これは第3レベルの質問です：もしどうなるか。私たちの予測モデルはそれに応答することができず、並列現実を構築することができません。この質問は、実験の助けを借りて答えることができないことがよくあります。ここでエコノミストが必要になります。過去半世紀にわたって、彼らは人間の行動を研究し、まさにそのような質問をしていました-「これが起こらなかったら何が起こったでしょう」。



そのような質問の例：スペインの地域であるバスク地方の20世紀の70年代には、強力な分離主義運動があり、多くのテロ攻撃がありました。エコノミストは、これらの攻撃が起こらなかった場合、バスク地方に何が起こったのか、つまり経済的にどのように発展したのかを評価したいと考えていました。経済学者はどのようにそれをしますか？彼らは、架空の平和なバスク地方を構築するという平行した現実を構築し、それがどのように発展し、どのような経済成長を遂げているかを観察します。この結果は、バスク地方でのテロ活動が経済成長を10％低下させたことを示唆しています。ここで、これらはエコノミストが長い間求めてきた質問であり、そのような質問に答えるための多くの方法を開発してきたことが理解できます。これが、それらがビジネスにとって価値がある理由です。



そこで、エコノミストがビジネスにとって価値がある理由と、通常のデータサイエンティストとの違いについて説明しようとしました。ウェビナーの最後の質問は、「なぜ企業はより多くのエコノミストを雇うのか」です。オンライン広告の例でお答えします。



企業は、オンラインとオフラインの広告に莫大な金額を費やしています。一言で言えば、広告がどのように機能するかを正確に知っている人は誰もいません。マーケターの間の現状は、広告が機能するということです。多くのエコノミストは異なる意見を持っており、90％の場合は機能しないと信じていますが、現状では「何らかの形で」機能します（正確に言うことはできません）。「広告はどのように正確に機能するか」という質問は、因果関係のはしごの2〜3レベルの質問であり、予測モデルの助けを借りてうまく答えることは不可能です。



企業が尋ねている質問のより具体的な例：「来月の広告に2倍の費用をかけると、売上はどうなるでしょうか？」もちろん、私たちは実験を行うことができます-広告に2倍以上を費やします。しかし、広告が新しい売上をもたらしたことをどのように理解するのでしょうか？これは、同じ月の季節限定の販売、またはその他の販促活動が原因である可能性があります。企業は多くの広告チャネル、特にZalandoのような大きなチャネルを持つことができ、予算はそれらの多くで異なる可能性があります。そのうちの1つで予算を増やして、売上で何が起こっているのかを理解したいとしますが、この変更が追加の売上につながった正確な理由をどのように理解できますか？販売が延期された場合はどうなりますか？ユーザーは広告を見ましたが、1か月後に購入しましたか？

次の質問は、ヨーロッパやその他の国のユーザーが自分のデータ（Cookieなど）を共有する意欲がますます少なくなっていることを考えると、このような複雑な質問にどのように答えるかです。企業がユーザーを追跡することはますます困難になっています。ほとんどの場合、サイト外のユーザーを個人レベルで追跡することはできません。広告があったプラットフォーム（FacebookまたはInstagram）でユーザーが何をしていたかを知ることはできません。企業はこれらの質問をし、これらの質問にはエコノミストを雇います。



ビジネスにおける経済学者についての会話の最後に、イタリアのたとえ話をお話ししたいと思います。ピッツェリアの所有者には2人の息子がいて、彼は2人の息子を送り、無料のコーヒーのクーポンを配りました。これは、ピッツェリアにより多くの顧客を引き付けるためです。そして彼は息子たちの間の競争を手配しました。彼は言った：私はあなたに青と赤のクーポンを与えて、バイヤーがクーポンを持ってきた人と区別します、そして私はチェックアウトでより多くのクーポンを持っているものにサッカーボールを買います。一人の息子が外に出て、訪問者を引き付けるためにクーポンを配りました。そしてもう一人の息子はピザ屋にとどまり、父親が台所でピザを作っている間、ピザを買おうとしている列に並んでいる人々にクーポンを配布し始めました。質問：これらの息子のどれが勝ちましたか？



実際、このたとえ話は広告ビジネスでも機能します。とにかくあなたが販売している製品を購入する人々にビジネスはお金を使いますか？それとも、彼は広告を通じて本当に惹きつけられる人々、そして広告がない並行現実であなたの製品を買わない人々にお金を費やしているのでしょうか？したがって、これらの並列現実について話すとき、それらについて考えて構築する必要があるとき、これは私たちがエコノミストを必要とする場所です。したがって、企業はそれらを募集しています。



経済学についてもっと知りたい場合はどうしたらいいか教えてあげます。本やポッドキャストをお勧めします。最初に優れた本は、元NESの学者セルゲイグリエフ、経済学の神話による本です。そこから、私は今日、人命のコストについて例を挙げました。この本では、経済学者が何をし、経済がどのように機能するかについて存在する神話と、これらの神話を暴くことについて読むことができます。なぜある国が豊かで他の国がそうでないのか、経済学者の間のコンセンサスは何か、そして彼らが国の歴史を研究するためにどれだけの仕事をしたかについて、あなたは本「なぜ国は失敗するのか」で読むことができます。国ではなく個人の行動を見るとき、よりミクロレベルのタスクについて、そして経済学者が予測または分類タスクに従事する通常のデータサイエンティストとどのように異なるかについて、あなたは本「ほとんど無害な計量経済学」で読むことができます-これは計量経済学の方法、原因と結果の関係を研究するための特別な統計的方法についてです。 Book of Whyは因果関係にも焦点を当てています。これは、私が原因と結果の3レベルのはしごの概念を採用した場所です。それは、企業がますます多くのエコノミストを必要とする理由を説明する素晴らしい仕事をします。



また、ポッドキャストや講義を共有したいと思いました。ロシア語で「Economicsbyear」があります。これはVTimesの優れたポッドキャストです。また、ポッドキャスト「EconomicsandLife」はNESYouTubeチャンネルにあります。一般的に、あなたはそれについて多くの興味深い講義を見つけることができます。



英語で読んだり聞いたりしたい場合は、まずFreakonomicsをお勧めします。これは経済学で最も人気のあるポッドキャストで、非常に興味深いものです。このことから、エコノミストがどのようにクレイジーな質問をする準備ができているかを理解し、優れた数学的および計量経済学的方法を使用してそれらに答えることができます。ポッドキャストライターはまた、彼らのウェブサイトにブログと私がお勧めするいくつかの良い本を持っています。



Q：現在ロシアでは、エコノミストの給与の上限は月額$ 1000です。Googleに就職するには何が必要ですか？



実際、Googleでエコノミストとして就職するには、経済学の博士号が必要です。Googleは、経済学の博士号から選択する余裕しかありません。これは、Googleで経済学をまったく行うことができないという意味ではありません。データサイエンティストとして経済学者として経済学者と協力することができます。私はGoogleで働いている私の同僚からこれを知っています。簡単なことではありませんが、可能だと思います。



私が言ったことについて質問があれば、後で最も興味深いものに答えます。興味深い質問をしてくださり、この講演に興味を持ってくださった皆様、ありがとうございました。