Idag, många e-handel webbplatser anpassa sitt innehåll, inklusive Netflix (film rekommendationer), Amazon (produktförslag), och Yelp (business reviews). I många fall, personalisering ger fördelar för användare: till exempel, när en användare söker efter en tvetydig fråga som "router," Amazon kan kunna föreslå träbearbetningsverktyget i stället för nätverksenheten. Personalisering på webbplatser för e-handel kan dock också användas till användarens nackdel genom att manipulera de produkter som visas (prisstyrning) eller genom att anpassa priserna på produkter (prisdiskriminering). Tyvärr saknar vi idag de verktyg och tekniker som krävs för att kunna upptäcka ett sådant beteende. I detta dokument bidrar vi med tre bidrag för att ta itu med detta problem. För det första utvecklar vi en metod för att exakt mäta när prisstyrning och diskriminering sker och implementera den för en mängd olika e-handelswebbplatser. Även om det kan tyckas begreppsmässigt enkelt att upptäcka skillnader mellan användarnas resultat, kräver en korrekt fördelning av dessa skillnader till prisdiskriminering och styrning att man på ett korrekt sätt tar itu med ett antal bullerkällor. För det andra använder vi konton och cookies för över 300 verkliga användare för att upptäcka prisstyrning och diskriminering på 16 populära e-handelswebbplatser. Vi hittar bevis för någon form av personalisering på nio av dessa e-handelssajter. För det tredje undersöker vi effekten av användarbeteenden på personaliseringen. Vi skapar falska konton för att simulera olika användarfunktioner inklusive webbläsare/OS val, äga ett konto, och historia av köpta eller visade produkter. På det hela taget finner vi många exempel på prisstyrning och diskriminering på en mängd olika toppsajter för e-handel.
Hannak m.fl. såg prisdiskriminering och prisstyrning (omordning av objekt för att belysa specifika produkter) på e-handelswebbplatser baserat på funktioner inklusive inloggning, OS, webbläsare och kontohistorik REF.
Measuring Price Discrimination and Steering on E-commerce Web Sites
{'venue': "IMC '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}