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Big Data Collection and Sharing: What Are the Effects on Collusion?

Stefano Colombo () and Aldo Pignataro

Mercato Concorrenza Regole, 2019, issue 2, 315-336

Abstract: La costante evoluzione tecnologica e digitale ha permesso alle imprese di dotarsi di strumenti sempre più avanzati per raccogliere e analizzare i cosiddetti big data – un vasto insieme di informazioni dettagliate relative al comportamento dei consumatori. A fronte di evidenti vantaggi per le imprese, in grado di perfezionare i propri strumenti di previsione della domanda finale, e i consumatori, che possono ora beneficiare di beni e servizi che meglio rispondono alle loro esigenze, si riscontrano alcuni fattori di rischio. In particolare, una informazione più dettagliata e diffusa riguardo alle preferenze dei consumatori può permettere alle imprese di mettere in atto una discriminazione di prezzo a proprio vantaggio. Dal punto di vista economico, si tratta di una pratica che assume effetti anti-competitivi quando facilita la creazione e la sostenibilità di un accordo collusivo. Sebbene non sia possibile definire a priori l’impatto di una maggiore informazione pubblica o privata sulla sostenibilità di un accordo collusivo, ma sia necessaria una valutazione caso per caso – cosiddetta rule of reason – si possono trarre alcune conclusioni relativamente allo scambio di informazioni tra imprese rivali. In questo articolo si spiega, per mezzo della teoria economica, lo stretto legame tra big data e collusione, dimostrando come lo scambio di informazioni private possa rendere, quando valgono certe condizioni, più difficile la creazione di una intesa tra imprese concorrenti, contrariamente a quanto frequentemente ritenuto.

Keywords: Big Data; Information Sharing; Price Discrimination; Collusion. (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019
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