No, el algoritmo de Precios Inteligentes de Airbnb no discrimina a los anfitriones negros. Pero …

El 13 de mayo de 2021, el Financial Times publicó un artículo titulado “El algoritmo de precios de Airbnb generó un aumento en las disparidades raciales, según un estudio“. La versión inicial, que luego fue corregida, llevó a pensar que la herramienta gratuita de precios dinámicos de Airbnb, llamada Precios Inteligentes, estaba provocando que los anfitriones negros ganaran menos dinero que los anfitriones blancos. Buscamos y leímos el estudio original. Para los administradores y propietarios de alquileres vacacionales, los hallazgos son reveladores y van más allá de Airbnb. En primer lugar, el estudio muestra que Precios Inteligentes aumentó los ingresos de los anfitriones, bajando las tarifas y aumentando la ocupación. En segundo lugar, demuestra que el algoritmo creó beneficios para los anfitriones negros que lo utilizaban. Sin embargo, dado que pocos anfitriones negros adoptaron la función de Precios Inteligentes, los precios de las propiedades de anfitriones blancos se optimizaron mejor. Por último, los autores señalan que la curva de demanda para las propiedades de anfitriones blancos y negros es diferente, por lo que un algoritmo de precios universal no es eficiente: es subóptimo para todos.

Vamos a ir más allá de la conclusión del estudio para analizar qué significa esto para los miembros de la industria de alquileres vacacionales. Si usas una herramienta de precios dinámicos para tus propiedades, ahora quizás te preguntes si el mismo algoritmo puede adaptarse a diferentes curvas de demanda según barrios, tipos de propiedad y niveles de lujo.

Airbnb y la discriminación contra anfitriones y huéspedes negros

No es la primera vez que se considera que la plataforma de Airbnb facilita la discriminación. Como Airbnb es un mercado de dos partes donde anfitriones y huéspedes muestran su foto en el perfil de usuario, es más sencillo para los investigadores estudiarlo en comparación con otras plataformas.

Por ejemplo, un estudio de Harvard de 2017 titulado “Discriminación racial en la economía colaborativa: Evidencia de un experimento de campo” descubrió que las solicitudes de reserva en Airbnb de huéspedes con nombres claramente afroamericanos tenían un 16% menos de probabilidades de ser aceptadas frente a huéspedes idénticos con nombres típicamente blancos.

En respuesta, Airbnb ha tomado medidas, como permitir que los usuarios decidan no mostrar su foto de perfil antes de reservar, si así lo desean. También ha creado Project Lighthouse, una iniciativa para identificar, medir y combatir la discriminación a la hora de reservar o ser anfitrión en Airbnb.

Cómo la baja adopción de Precios Inteligentes y las curvas de demanda divergentes para propiedades de anfitriones negros y blancos generan diferencias de ingresos

En marzo de 2021, cuatro investigadores, Shunyuan Zhang (Harvard University), Nitin Mehta (University of Toronto), Param Vir Singh (Carnegie Mellon University) y Kannan Srinivasan (Carnegie Mellon University) publicaron un estudio titulado “¿Puede un algoritmo de inteligencia artificial mitigar la desigualdad económica racial? Un análisis en el contexto de Airbnb.”

Aquí está nuestro resumen de sus conclusiones:

La herramienta de Precios Inteligentes de Airbnb se basa en un algoritmo que ajusta los precios por noche según la demanda.

Un estudio sobre aprendizaje automático muestra que Precios Inteligentes ayuda a los anfitriones de Airbnb a ganar más dinero. Aunque la herramienta hace que la tarifa diaria promedio (ADR) disminuya un 5,7%, el ingreso diario promedio aumenta un 8,6%. La ocupación y los ingresos aumentan gracias a precios más alineados con la forma de la curva de demanda.

Antes de que Airbnb introdujera el algoritmo, anfitriones negros y blancos cobraban precios similares por propiedades equivalentes (en cuanto a características observadas de anfitrión, propiedad y vecindario), pero los anfitriones blancos ganaban $12,16 más de ingreso diario que los anfitriones negros.

La diferencia de ingresos se debía a una diferencia en la tasa de ocupación (demanda de alquiler): 20% menos para las propiedades de los anfitriones negros en comparación con las propiedades equivalentes de los anfitriones blancos. El algoritmo benefició más a los anfitriones negros que adoptaron la herramienta que a los anfitriones blancos, disminuyendo la brecha de ingresos en un 71,3%.

Sin embargo, la llegada de la herramienta Precios Inteligentes aumentó la brecha de ingresos total entre anfitriones negros y blancos. ¿Por qué? Porque los anfitriones negros tenían un 41% menos de probabilidades de adoptar el algoritmo que los anfitriones blancos. En otras palabras: como muchos anfitriones negros no activaron Precios Inteligentes, la brecha de ingresos de los anfitriones negros, como conjunto, aumentó respecto a la de los anfitriones blancos.

Pero los resultados del estudio no se quedan ahí. No es solo un problema de adopción. Los investigadores demostraron que el algoritmo de precios es subóptimo precisamente porque es “daltónico”. Es decir, la curva de demanda para las propiedades de anfitriones blancos es diferente a la de anfitriones negros, según los datos analizados. Han descubierto que las propiedades de anfitriones negros son mucho más sensibles al precio. Como resultado, el algoritmo de precios daltónico no hace que sus precios cambien lo suficientemente rápido, mientras que puede ser demasiado sensible y ajustar los precios de las propiedades de anfitriones blancos de manera óptima.

El estudio abre el debate: ¿Qué se puede hacer además de ayudar a todos a adoptar herramientas y algoritmos que supuestamente les beneficiarían? Si el efecto de un algoritmo daltónico es realmente aumentar la brecha entre algunos grupos raciales porque no se incluyen los parámetros raciales, ¿qué hacer? ¿Se debería incluir la raza? ¿O parámetros socioeconómicos que puedan servir como indicador para grupos raciales?

Reflexiones para la industria de alquileres vacacionales

¿El problema sigue existiendo? Cabe señalar que el conjunto de datos analizados son del periodo 2015-2017. Hoy en día, cuando un usuario publica una propiedad en Airbnb, Precios Inteligentes está activado por defecto. De hecho, resulta bastante difícil desactivarlo, ya que Airbnb muestra una serie de advertencias sobre posibles impactos negativos si intentas hacerlo. Por lo tanto, suponemos que la adopción del algoritmo de Precios Inteligentes es mucho más generalizada.

Muchos de nosotros en la industria de alquileres vacacionales usamos herramientas de precios dinámicos, que también se basan en algoritmos propios. Este estudio menciona el tema de las curvas de demanda divergentes entre propiedades de anfitriones negros y blancos. Como la herramienta Precios Inteligentes no distingue entre ellas, su algoritmo universal optimiza los precios de una forma que no es la más adecuada. Ni para negros, ni para blancos.

Si eres gestor de propiedades con anuncios tanto en barrios predominantemente blancos como negros, ¿la herramienta de precios dinámicos que usas es buena ajustando tarifas para ambos tipos de zonas a la vez? ¿Y si tienes una mezcla de propiedades de bajo y alto nivel? Este es un caso donde es vital que los algoritmos utilicen datos específicos de la propiedad que intentan optimizar, para que puedan adaptarse a sus patrones de reserva. Puede ser una buena pregunta para hacer a los proveedores de software de precios dinámicos. Comparte con ellos este artículo, pregúntales qué opinan de estos hallazgos y solicita que te expliquen cómo su herramienta se adapta a distintas curvas de demanda en tu portafolio de propiedades.

Si quieres leer más sobre la respuesta de Airbnb a la discriminación hacia anfitriones negros, Crain’s tiene un excelente artículo sobre el tema.