?
Влияние эффекта масштаба рекомендательных систем на конкуренцию в секторах цифровых платформ
За последние четверть века цифровые платформы получили широкое распространение и
стали самыми дорогими компаниями мира. Традиционно рост цифровых платформ объясняется
кроссплатформенными сетевыми эффектами, которые, в свою очередь, поддерживаются реко-
мендательными системами – набором алгоритмов, предлагающих пользователю одного типа
наиболее подходящего пользователя другого типа. Зависимость точности предсказаний алго-
ритма от числа единиц наблюдений и от числа и типа наблюдений для каждой единицы – отдача
от масштаба влияет на сравнительную конкурентоспособность крупных и мелких платформ, на
структуру рынков, а следовательно – и на выбор инструментов государственной политики по
отношению к платформам. Цель статьи – систематизировать данные относительно отдачи
от масштаба рекомендательных систем цифровых платформ. Результаты эмпирических иссле-
дований и анализ показателей охвата и конвергенции некоторых российских платформ ставят
под сомнение значительную положительную отдачу точности рекомендательных систем от
числа пользователей: она во многом зависит от дизайна набора алгоритмов. Совершенствование
алгоритмов рекомендательных систем позволит не самым крупным российским платформам со-
хранить конкурентоспособность при ограниченном числе пользователей.