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PMP 2 février 2016
Marketing public : un détour par les
Les nudges et l'économie politique
des plateformes
Christophe Benavent
Université Paris Ouest
Http://benavent.fr
Marketing public
● D'abord la question de la légitimation,
justification, rendre acceptables les politiques.
● L'arbitrage entre des populations aux intérêts
divergents et l'intérêt général (communs?).
● Un usage large de la restriction, un usage
raffiné de la sanction, la connaissance
statistiques (insee+big open data)
Marketing
● Préférence : modèles de part de choix
● Satisfaction : la confirmation des attentes
● Relation : la confiance et l'engagement
● Expérience : le rôle de l'interaction
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● Les conduites et la population ?
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Gouvernementalité
● Ses moyens :
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– Systèmes motivationnels : gamification, nudges...
– Algorithmes : recherche, recommandation, notation.
● L'individu et la population : ressource
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Gouvernementalité
● « Par « gouvernementalité », j’entends l’ensemble constitué par
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bien spécifique, quoique très complexe, de pouvoir, qui a pour
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– Caméralisme par exemple
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– Bonheur de la population → bonheur de l'état
Economie des plateformes
● Externalité de réseau et de standard
● Marchés à multiple versants
● Matching markets
● Longue traîne
● Marché de réputation
● Crowdsoursing
Le problème du dating
● Deux versants :
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directe
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● Le problème de l'établissement des prix
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● Un résultats : le nombre d'avis négativement
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La bonne conduite :
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Du nudge, des données et des
objets
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● Un rappel (Thaler, 20205 NYT)
■ All nudging should be transparent and never misleading.
■ It should be as easy as possible to opt out of the nudge, preferably with as
little as one mouse click.
■ There should be good reason to believe that the behavior being
encouraged will improve the welfare of those being nudged.
● Une philosophie
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situation)
– Une définition de la liberté : pas d'interférence
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L'anti-nudge
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● Les effets secondaires
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– Performativité (Uber et la notation)
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– Hallucinations algorithmiques et effets adverses.
● Redevabilité algorithmique
– Ingéniérie inverse
– Open source et Open data.
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– Fair algorithm.

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Pmp nudge 020216

  • 1. PMP 2 février 2016 Marketing public : un détour par les Les nudges et l'économie politique des plateformes Christophe Benavent Université Paris Ouest Http://benavent.fr
  • 2. Marketing public ● D'abord la question de la légitimation, justification, rendre acceptables les politiques. ● L'arbitrage entre des populations aux intérêts divergents et l'intérêt général (communs?). ● Un usage large de la restriction, un usage raffiné de la sanction, la connaissance statistiques (insee+big open data)
  • 3. Marketing ● Préférence : modèles de part de choix ● Satisfaction : la confirmation des attentes ● Relation : la confiance et l'engagement ● Expérience : le rôle de l'interaction – Toujours d'individu parfois le groupe ● Les conduites et la population ? – Faire un détour par les plateformes et leur gouvernementalité
  • 4. Gouvernementalité ● Ses moyens : – Augmentations et restriction (design) – Policies : production normative et « enforcement ». – Systèmes motivationnels : gamification, nudges... – Algorithmes : recherche, recommandation, notation. ● L'individu et la population : ressource – La gouverne des conduites : le changement de comportement – Le produit des population : la sécurité
  • 5. Gouvernementalité ● « Par « gouvernementalité », j’entends l’ensemble constitué par les institutions, les procédures, analyses et réflexions, les calculs et les tactiques qui permettent d’exercer cette forme bien spécifique, quoique très complexe, de pouvoir, qui a pour cible principale la population, pour forme majeure de savoir l’économie politique, pour instrument technique essentiel les dispositifs de sécurité. » – Caméralisme par exemple – « pouvoir pastoral» – Bonheur de la population → bonheur de l'état
  • 6. Economie des plateformes ● Externalité de réseau et de standard ● Marchés à multiple versants ● Matching markets ● Longue traîne ● Marché de réputation ● Crowdsoursing
  • 7. Le problème du dating ● Deux versants : – Les hommes : multiplier les contacts avec une approche directe – Les femmes : sélectionner les meilleurs signaux. ● => un coût élevé pour les deux parties ● Stratégies : – Une barrière à l'entrée des hommes (tarif élevé) – Inciter les hommes au dévoilement de soi
  • 8. Blablacar ● Le problème de l'établissement des prix ● 7c le Km, 1/3 suivent le prix recommandé (essence+péage/3) ● Le rôle des signes de qualité (avis, notes, photo...) sur la réservation et le prix ● Un résultats : le nombre d'avis négativement associé au prix
  • 10. La bonne conduite : Pay How You Drive  2 loops
  • 11. Du nudge, des données et des objets
  • 12. Les conditions du nudge ● Un rappel (Thaler, 20205 NYT) ■ All nudging should be transparent and never misleading. ■ It should be as easy as possible to opt out of the nudge, preferably with as little as one mouse click. ■ There should be good reason to believe that the behavior being encouraged will improve the welfare of those being nudged. ● Une philosophie – Paternalisme ou maternalisme (la règle et la situation) – Une définition de la liberté : pas d'interférence arbitraire – néo républicanisme
  • 13. L'anti-nudge Facebook contreversial experiment : – Publiée avec correction – Manipulation de l'humeur du feed par soustraction de posts – Effet sur le volume -2%
  • 14. La question du sens et des affordances : le bouton facebook, un «  default » bien ambigu
  • 15. Une dimension politique ● Les effets secondaires – Biais de sélection ( Facebook et effet de favorabilité) – Performativité (Uber et la notation) – Effets de ségrégation ( AirBnB) – Hallucinations algorithmiques et effets adverses. ● Redevabilité algorithmique – Ingéniérie inverse – Open source et Open data. – Etude d'impacts sociaux – Fair algorithm.