Llegó el momento de la semana para pedir una pizza y mirar el siguiente capítulo de la serie que nos tiene atrapados. Abrimos el buscador y tecleamos pizza. Si realmente queremos algo diferente, hay que pasar de largo las primeras tres opciones o terminaremos ordenando en las dos pizzerías que concentran el 86 % del resultados del buscador. Lo ideal es revisar en torno a la posición ocho para elegir entre varias alternativas del mercado. Los resultados de una nueva investigación académica apoyan este consejo.
El jueves 11 de marzo se publicó una investigación que desarrollé durante los primeros meses de la pandemia. Al igual que muchos, empecé a pedir con mayor frecuencia comida a domicilio.1 Un día estaba a punto de pedir una pizza, pero no me agradaba ninguna de las opciones que obtenía en el buscador de UberEats.
Intenté con varias palabras clave y cambié el nombre de los ingredientes, pero seguía obteniendo las mismas dos o tres pizzerías en las primeras posiciones.
Esta coincidencia extraña me llevó a tomar prestado un celular y obtuve resultados parecidos. ¿Qué estaba pasando? Aún más intrigado, diseñé una investigación para ahondar en mi primera intuición y ver qué tan profundo era el agujero del conejo de los buscadores de entregas de comida durante la pandemia.
Ilustración: Oldemar González
Un mercado concentrado y simultáneamente en competencia
Para estudiar los resultados que UberEats muestra a diferentes personas cuando se busca una pizza, levanté una muestra aleatoria simple los días 13 y 14 de mayo de 2020. La recolección fue realizada en línea para respetar las medidas de distanciamiento social. Cada uno de los 30 participantes envió el listado de los diez primeros resultados que obtuvo de UberEats, por lo que fueron recolectados datos de 300 pizzerías en diferentes partes de la Ciudad de México.
La investigación publicada en Latin American Law Review2 halló que 90% de los participantes que buscaron una pizzería obtuvieron como resultado las mismas dos pizzerías en la primera y segunda posición. El tercer lugar del buscador mantuvo la concentración de pizzerías con 77 % de los resultados (gráfico 1). Esta concentración significa que a los participantes les aparece la misma pizzería con diferentes sucursales en los primeros tres resultados. En estos casos, la única elección posible es elegir entre diferentes ubicaciones de la misma cadena comercial.
Gráfico 1. Frecuencia de pizzerías en el buscador de UberEats en CDMX
Fuente: García-Tejeda, CE (2021).
“Sesgos cognitivos en la contratación de servicios digitales”, Latin American Law Review, 6(8), 145-164
A pesar de que las sucursales de dos pizzerías concentran la mayor parte de los resultados, a partir del cuarto lugar comienza la verdadera competencia y se presentan varias alternativas en las ofertas de contratación. Alrededor de la octava posición del buscador de UberEats, los participantes obtienen una mayor variedad en los resultados: pizzerías locales, a la leña, gourmet y de otras cadenas comerciales surgen con mayor frecuencia en ese lugar del buscador.
La anomalía no consiste en que pocas pizzerías concentren las primeras posiciones. El precio, las preferencias, la cercanía o el número de sucursales puede explicar su predominio. Lo inusitado es que a partir de la cuarta posición, y hasta el décimo lugar, los resultados se comporten como un mercado en competencia.
¿Cómo puede un mercado estar concentrado y simultáneamente en competencia?
Si los resultados del buscador de UberEats reflejaran una concentración que existe fuera del mundo digital —por ejemplo, que existan más sucursales de las tiendas en las áreas de búsqueda—, esta situación se reflejaría en todas las posiciones del buscador. Habría un cambio paulatino: aparecerían más alternativas de pizzerías al recorrer las posiciones, pero no existiría el vuelco abrupto hallado en los datos.
La anomalía del mercado digital de pizzas
Para analizar este cambio brusco, fue posible cuantificar el grado de concentración de las pizzerías en cada posición del buscador de UberEats mediante su frecuencia de aparición. Si la mitad de los participantes obtiene la misma pizzería en la primera posición, se considera que esta tienda concentra el 50 % de las ofertas del mercado. En cambio, si esta pizzería aparece únicamente a tres de los 30 participantes en la posición analizada, tendrá una participación de 10 % del mercado.
Esta es la lógica que utiliza el Índice Herfindahl-Hirschman (IHH) para medir si un mercado es competitivo o es un monopolio. El IHH mide la participación de los oferentes: su porcentaje se eleva al cuadrado y se suma para obtener un puntaje. Por ejemplo, si sólo hay un participante con el 100 % de la oferta, el IHH resultante es de 10 000 puntos. En el caso de una multitud de oferentes en un mercado donde ninguno de ellos domina al resto, un IHH igual o menor a 1 800 unidades es considerado competitivo.
Este índice se ha utilizado en México para calcular la concentración del mercado de refrescos, donde Coca-Cola y Pepsi tienen el 68 % y 16 % de participación respectiva. La suma de los cuadrados es de 4 880 puntos y, junto con la participación de otras seis empresas de menor tamaño, el valor de IHH para 2016 es de 4 923. Por lo tanto, el mercado de refrescos está concentrado. Este resultado contrasta con el IHH del mercado de la leche en México, el cual es de 1 762 puntos. Aunque existen dos grandes oferentes, un número atomizado de pequeños productores atienden el 32 % del mercado, por lo que es considerado un mercado competitivo.3
Esta metodología fue utilizada en la investigación para estimar la concentración de ofertas en el buscador de UberEats. Los resultados del IHH de las pizzerías en cada posición están representados en el Gráfico 2. El eje X muestra los lugares del buscador de UberEats del primero al décimo lugar y el eje Y presenta el valor del IHH.
Gráfico 2. Puntaje del IHH para cada posición del buscador de UberEats
Fuente: García-Tejeda, CE (2021).
“Sesgos cognitivos en la contratación de servicios digitales”, Latin American Law Review, 6(8), 145-164
Las tres barras del lado izquierdo del Gráfico 2 representan el IHH de las tres primeras posiciones con un puntaje promedio de 4 303 unidades. En este caso, el mercado está concentrado, ya que pocas empresas aparecen el mayor número de veces a los participantes. No obstante, a partir del cuarto lugar, el puntaje de IHH desciende abruptamente por debajo de 1 800 puntos. Esto significa que, con la excepción de la sexta posición, que está por encima del estándar competitivo, el número de ofertas es tan variado que el mercado está en competencia perfecta. La anomalía es clara. A diferencia de las tres primeras posiciones, los resultados en las posiciones cuatro a diez del buscador reflejaron una gran variedad de pizzerías: los puntajes están por debajo o cerca de la marca de 1 800 de IHH.
En una situación ajena al mundo digital, lo esperado en un mercado es que la concentración de las tres primeras opciones también se reflejara en las posiciones restantes y el descenso en el puntaje debería ser paulatino después de la cuarta posición. No obstante, la caída abrupta muestra una anomalía que va más allá de una variación aleatoria de la muestra.
La psicología económica de nuestras decisiones
La forma en que tomamos decisiones y los nuevos aportes de la psicología y la economía puede explicarnos estos resultados contraintuitivos de un mercado concentrado y simultáneamente en competencia. Kahneman y Tversky investigaron una serie de sesgos del comportamiento que influye en nuestras decisiones. Uno de ellos es el sesgo del statu quo: la inercia sistemática que tenemos las personas a mantener el estado actual frente a una alternativa. Generalmente no modificamos las opciones preestablecidas, por lo que tendemos a quedarnos con el estado actual.
¿Cuándo fue la última vez que modificamos las opciones por defecto de nuestro celular? Una gran parte de los usuarios de teléfonos no modifica su configuración inicial; este comportamiento es frecuente, la mayoría de nosotros aceptamos las opciones predeterminadas y seguimos con nuestra vida.
Esta conducta difiere del modelo clásico de la economía, el cual considera que los individuos tenemos un proceso reflexivo y racional para tomar decisiones (llamado sistema dos). En cambio, la psicología estudia el comportamiento sesgado que surge cuando existe una capacidad limitada de procesamiento y las personas tomamos atajos heurísticos para decidir (llamado sistema uno). Es el caso del sesgo del statu quo, donde los individuos simplemente no alteramos las opciones predeterminadas, ya que hacerlo implicaría una mayor capacidad de procesamiento que puede no estar disponible. La integración y estudio de ambos sistemas de decisión ha originado la economía del comportamiento (behavioral economics).
El sesgo del statu quo y otros atajos heurísticos están presentes cuando buscamos nuestra pizza en UberEats o en otras plataformas: elegimos las primeras opciones sin importar las alternativas que aparecen y de forma independiente a nuestras preferencias. Puede ser que estemos eligiendo una película o entretenidos buscando las bebidas, por lo que utilizamos estos atajos mentales para escoger el primer resultado sin prestar mayor atención.
Después de varios ciclos de elecciones sesgadas, las opciones se van hiperconcentrando y tenemos los resultados del Gráfico 2, donde dos empresas concentran el 86 % de las ofertas de pizzas en UberEats. El algoritmo y nuestros sesgos cognitivos arruinan la competencia en el mercado. Este fenómeno se ha detectado desde las primeras pruebas en buscadores como Google, donde el primer resultado recibe los mayores clicks independientemente de su relevancia para nuestra búsqueda.
El problema de la falta de competencia, ¿qué podemos hacer?
Desafortunadamente, estos resultados afectan la competencia en el mercado. Aunque nuevas pizzerías surjan y ofrezcan mejoras en calidad y precio, sus ofertas se diluyen en los resultados más bajos del buscador. Probablemente nos estamos perdiendo pizzas más acordes a nuestras preferencias, ¿qué otros gustos quedan sepultados bajo el algoritmo de UberEats?
Si estos resultados son válidos para otros productos y plataformas, los tomadores de decisiones en México y Latinoamérica pueden tener en este artículo buenas referencias para pensar cómo regular los servicios de entrega de comidas de Didi Food, Rappi y el propio UberEats para preservar la eficiencia en el mercado e ir más allá del cobro de impuestos a las aplicaciones.
Todos los demás podemos eludir el sesgo del statu quo avanzando posiciones en los resultados del buscador cuando pidamos nuestra pizza. Y tal vez —sólo tal vez— encontremos nuestra pizza favorita. En aquella ocasión, irónicamente, encontré la que ahora es mi pizza preferida en la octava posición del buscador.
Enrique García Tejeda
Catedrático de la Universidad Panamericana, Campus Mixcoac. Es doctor en Políticas Públicas por el CIDE y fue investigador visitante en San Diego State University en 2018. Su agenda de investigación actual incluye el tráfico y el crimen en la Ciudad de México.
Este texto es una colaboración entre nexos y Punto Decimal.
Para revisar la investigación: García-Tejeda, E. (2021) “¿Alguien quiere una rebanada de pizza? Los sesgos cognitivos en la contratación de servicios digitales: el punto ciego de la regulación en México”, Latin American Law Review, 6(8), 145-164. DOI:10.29263/LAR06.2021.08
1 La demanda del mercado de entregas de comida creció mensualmente 20 % durante marzo a junio 2020 durante el primer confinamiento de la pandemia en México de acuerdo con Rappi.
2 García-Tejeda, E. (2021). “Los sesgos cognitivos en la contratación de servicios digitales: el punto ciego de la regulación en México”, Latin American Law Review, 6(8), 145-164.
3 La prueba exacta de Fisher confirmó al 99 % de nivel de confianza, la significancia estadística de los resultados del gráfico 2.
Interesante artículo. Creo que si se usara herramientas GIS para generar una muestra (buffer a un punto) o revisar la cobertura de las cadenas vs otras pizzerías podría ganarse elementos para descartar parte de las limitantes (más sucursales y por ello mas conveniencia de las cadenas vs otras pizzerías)