Essays in digital economics

• Auteur / Autrice : Sarah Lemaire
• Direction : Wilfried Sand-Zantman
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences Economiques
• Date : Soutenance le 08/07/2022
• Etablissement(s) : Toulouse 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Toulouse Sciences Économiques
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : TSE-R (Toulouse)
• DOI : 10.70675/daf263b7zb8a0z4eaez90d5z528259e330ee

Mots clés

Mots clés contrôlés

Économie numérique

Protection de l'information (informatique)

Publicité sur Internet

Mots clés libres

Économie numérique

Concurrence

Données personnelles

Publicité

Digital economics

Competition

Privacy

Advertising

Résumé

Cette thèse se compose de quatre chapitres indépendants. Chacun de ces chapitres répond à des questions liées à la règlementation de l'économie numérique, aux plateformes bifaces, à l'économie des données et/ou à la préservation de la vie privée. Le premier chapitre, co-écrit avec Grazia Cecere s'intéresse à l'effet de la protection des données sur l'efficacité et le prix des publicités ciblées. L'analyse est fondée sur une expérience naturelle : l'introduction par Apple au printemps 2021 de sa politique d'App Tracking Transparency dont l'objectif est de donner aux utilisateurs de l'iPhone un plus grand contrôle sur la collecte et l'utilisation de leur données. Les résultats suggèrent que l'introduction de la nouvelle politique de protection des données a eu un impact négatif sur le prix et l'efficacité des publicités destinées aux utilisateurs d'iOS, relativement à celles destinées aux utilisateurs d'Android. Le second chapitre, co-écrit avec Grazia Cecere et Wilfried Sand-Zantman interroge la façon pour un réseau publicitaire en monopole d'extraire les informations dont il a besoin pour établir le prix d'une campagne publicitaire. Le modèle prend pour hypothèse que la régie publicitaire est plus apte à identifier la cible, à condition de connaître les caractéristiques hétérogènes des annonceurs. L'article montre comment le réseau publicitaire traite cette hétérogénéité en altérant l'efficacité de ciblage et le prix des publicités. En particulier, nous montrons comment une cible plus précise peut être vendue à moindre prix afin de pousser les annonceurs à dévoiler leur valorisation réelle pour les différents types de consommateurs. Le troisième chapitre exploite les résultats d'un modèle dans lequel deux plateformes bifaces sont substituables d'un côté du marché, mais peuvent vendre des services allant de parfaits substituts à parfaits compléments de l'autre côté du marché. L'objectif de ce chapitre est de comprendre les incitations de ces deux plateformes à coopérer pour mettre sur le marché un produit commun, et d'interroger la désirabilité sociale de cette coopération, selon le degré de différenciation entre les services proposés initialement. Ce chapitre montre que, quand les services des plateformes sont bien différenciés voire complémentaires, les incitations des firmes à coopérer sont parfaitement alignées avec les préférences des consommateurs. Quand, au contraire, les services des plateformes sont assez substituables, les incitations des firmes sont contraires à l'intérêt des consommateurs. Le quatrième chapitre s'intéresse à un mécanisme de marché qui pourrait pousser des sites web, dont le business model dépend des données, à prendre part à des initiatives d'auto-régulation. L'article se fonde sur l'analyse d'un modèle théorique, dans lequel les utilisateurs ne peuvent pas différencier l'activité de collecte de données de chacun des sites. Ils choisissent donc d'accepter ou de refuser cette collecte en fonction de la quantité totale de données demandées. Les sites web choisissent de s'auto-réguler en optimisant conjointement la quantité totale de données. Leur coordination a pour impact un comportement plus respectueux de la vie privée des utilisateurs. Ils augmentent de ce fait et leurs profits et la satisfaction des consommateurs.

This thesis is composed of four independent chapters. Each of these chapters uses empirical or theoretical methods to answer questions related to digital economics, regulation, two-sided platforms, data economics, and privacy. The first chapter, co-authored with Grazia Cecere, looks into the effect of privacy protection rules on targeting efficiency and ad prices. We use a change in Apple's privacy policy the App Tracking Transparency option, as a natural experiment. Introduced in Spring 2021, this new feature of the iOS 14 aims at providing smartphone users with more control over their data. It requires app developers to request explicit permission to track users beyond the app in use. However, this privacy policy is expected to reduce ad effectiveness on mobile devices. To assess the effect of the policy, we use an original database of estimated Facebook ad performances in the US market. We compare the outcomes of ad campaigns targeting iOS users versus Android users. The results suggest a reduction in targeting efficiency and ad prices for ads aimed at iOS users compared to Android users. The second chapter, co-authored with Grazia Cecere and Wilfried Sand-Zantman, investigates how a monopoly ad network should extract information to price its advertising campaigns for commercial firms. This information, provided by firms and consumers, is key in display advertising markets to provide ads to the right target. We assume that the network is better able to identify the right target audiences but this requires knowing the firm's heterogeneous characteristics, both in audience and value. We show how the ad network copes with this heterogeneity by altering the efficiency of the ad targeting process and the prices charged to different types of firms. In particular, we show that a narrower audience may be associated with lower prices to induce truthful information disclosure by firms. In the third chapter, I develop a model in which two platforms are substitutable on one side but can be all the range from perfect complements to perfect substitutes on the other side. I analyze the optimal strategies and cooperation incentives of the platforms and assess whether cooperation is socially desirable, depending on the degree of differentiation between platforms on this second side. This chapter shows that when platforms are rather differentiated or complementary on this second side, they are able to choose a price that optimizes their demand-margin trade-off, leaving some surplus to consumers. Moreover, the cooperation incentives of platforms are aligned with the best interest of consumers. However, when platforms are close substitutes on this second side, they are constrained in their choice of price and choose to extract all the consumer surplus. In this case, even though firms have an incentive to cooperate, this is detrimental to consumers. The fourth chapter investigates a rationale for websites with business models based on data collection to engage in self-regulation. I develop a theoretical model in which users do not independently consider the collecting behavior of websites. Instead, they opt-out of data collection based on the total amount of data collected on them. Websites self-regulate by optimizing jointly data collection. They end up collecting less data than when they do not coordinate, improving not only their outcome but also total welfare.