Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Suy nghĩ, cảm nhận, đấu thầu: tác động của điều kiện môi trường đối với vai trò của các quá trình nhận thức và cảm xúc của người đấu giá trong việc đấu thầu
Tóm tắt
Các điều kiện môi trường và sự tương tác giữa các quá trình nhận thức và cảm xúc đều ảnh hưởng đến hành vi đấu giá. Bài báo này kết hợp các yếu tố trên, xem xét cách mà môi trường đấu giá (bên ngoài) xác định tác động của các quá trình nhận thức và cảm xúc (bên trong) đến hành vi đấu giá, được đánh giá so với mức giá đấu thầu tối ưu. Hai khía cạnh của môi trường đấu giá được xem xét, đó là động lực đấu giá (thấp: đấu giá kín theo giá đầu tiên, cao: đấu giá Hà Lan) và sự không chắc chắn về giá trị (thấp, cao). Trong một thí nghiệm trong phòng thí nghiệm, chúng tôi đánh giá khối lượng công việc nhận thức và sự kích thích cảm xúc của các nhà đấu giá thông qua các phép đo sinh lý. Chúng tôi nhận thấy rằng động lực đấu giá cao làm tăng tác động của sự kích thích cảm xúc đối với sự sai lệch giá thầu, nhưng không làm tăng tác động của khối lượng công việc nhận thức. Ngược lại, sự không chắc chắn về giá trị cao làm tăng tác động của khối lượng công việc nhận thức đối với sự sai lệch giá thầu, nhưng không làm tăng tác động của sự kích thích cảm xúc. Tổng hợp lại, môi trường đấu giá là một yếu tố quan trọng trong việc hiểu bản chất của quá trình ra quyết định bên dưới và tác động của nó đến các giá thầu.
Từ khóa
#đấu thầu #môi trường đấu giá #quá trình nhận thức #quá trình cảm xúc #sai lệch giá thầuTài liệu tham khảo
Adam, M. T. P., Gamer, M., Krämer, J., & Weinhardt, C. (2011a). Measuring emotions in electronic markets, Proceedings of the International Conference on Information Systems (ICIS). China: Shanghai.
Adam, M. T. P., Krämer, J., Jähnig, C., Seifert, S., & Weinhardt, C. (2011b). Understanding auction fever: A framework for emotional bidding. Electronic Markets, 21(3), 197–207. doi:10.1007/s12525-011-0068-9.
Adam, M. T. P., Krämer, J., & Weinhardt, C. (2012). Excitement up! Price down! Measuring emotions in Dutch auctions. International Journal of Electronic Commerce, 17(2), 7–39. doi:10.2753/JEC1086-4415170201.
Adam, M. T. P., Krämer, J., & Müller, M. B. (2015). Auction fever! How time pressure and social competition Affect bidders’ arousal and bids in retail auctions. Journal of Retailing, 91(3), 468–485.
Agarwal, J., & Malhotra, N. K. (2005). An integrated model of attitude and affect. Journal of Business Research, 58(4), 483–493.
Airy, G., Mullen, T., & Yen, J. (2009). Market based adaptive resource allocation for distributed rescue teams, In Proceedings of the 6th Conference on Information Systems for Crisis Response and Management (ISCRAM). Sweden: Gothenburg.
Ariely, D., & Simonson, I. (2003). Buying, bidding, playing, or competing? Value assessment and decision dynamics in online auctions. Journal of Consumer Psychology, 13(1), 113–123.
Ariely, D., Ockenfels, A., & Roth, A. E. (2005). An experimental analysis of ending rules in Internet auctions. The Rand Journal of Economics, 36(4), 890–907.
Astor, P. J., Adam, M. T. P., Jähnig, C. C., & Seifert, S. (2011). Measuring regret: Emotional aspects of auction design. ECIS 2011 Proceedings, Paper 88.
Astor, P. J., Adam, M. T. P., Jerčić, P., Schaaff, K., & Weinhardt, C. (2014). Integrating biosignals into Information Systems: A NeuroIS tool for improving emotion regulation. Journal of Management Information Systems, 30(3), 247–278.
Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173.
Binmore, K., & Klemperer, P. (2002). The biggest auction ever: the sale of the British 3G telecom licences. The Economic Journal, 112(478), C74–C96.
Bioplux (2007). Wireless Biosignals, PLUX - Systems Available at: http://www.plux.info/
Cacioppo, J. T., & Petty, R. E. (1982). The need for cognition. Journal of Personality and Social Psychology, 42(1), 116–131.
Camerer, C. F., Ho, T. H., & Chong, J. K. (2004). A cognitive hierarchy model of games. The Quarterly Journal of Economics, 119(3), 861–898. doi:10.1162/0033553041502225.
Casari, M., Ham, J. C., & Kagel, J. H. (2007). Selection Bias, Demographic Effects, and Ability Effects in Common Value Auction Experiments. American Economic Review, 97(4), 1278–1304.
Charland, P., Allaire-Duquette, G., & Léger, P. M. (2014). Collecting neurophysiological data to investigate users’ cognitive states during game play. Journal on Computing, 2(3), 20–24.
Clemons, E. K., & Weber, B. W. (1996). Alternative securities trading systems: tests and regulatory implications of the adoption of technology. Information Systems Research, 7(2), 163–188.
Cowley, E. (2013). Forgetting the anxiety: Gamblers’ reactions to outcome uncertainty. Journal of Business Research, 66(9), 1591–1597. doi:10.1016/j.jbusres.2012.12.002.
De Visser, ,. E., & Parasuraman, R. (2011). Adaptive aiding of human-robot teaming: Effects of imperfect automation on performance, trust, and workload. Journal of Cognitive Engineering and Decision Making, 5(2), 209–231.
Engelbrecht-Wiggans, R., & Katok, E. (2008). Regret and feedback information in first-price sealed-bid auctions. Management Science, 54(4), 808–819. doi:10.1287/mnsc.1070.0806.
Eriksson, K., & Sharma, D. (2003). Modeling uncertainty in buyer–seller cooperation. Journal of Business Research, 56(12), 961–970. doi:10.1016/S0148-2963(01)00331-9.
Feigh, K. M., Dorneich, M. C., & Hayes, C. C. (2012). Toward a characterization of adaptive systems: A framework for researchers and system designers. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 54(6), 1008–1024. doi:10.1177/0018720812443983.
Fernández, J. M., Augusto, J. C., Trombino, G., Seepold, R., & Madrid, N. M. (2013). Self-aware trader: A new approach to safer trading. Journal of Universal Computer Science, 19(15), 2292–2319.
Goeree, J. K., & Offerman, T. (2002). Efficiency in auctions with private and common values: An experimental study. American Economic Review, 92(3), 625–643.
Gross, J. J., & John, O. P. (2003). Individual differences in two emotion regulation processes: implications for affect, relationships, and well-being. Journal of Personality and Social Psychology, 85(2), 348–362.
Ham, J. C., & Kagel, J. H. (2006). Gender effects in private value auctions. Economics Letters, 92(3), 375–382.
Hariharan, A., & Adam, M. T. P. (2015). Blended emotion detection for decision support. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 45(4), 510–517. doi:10.1109/THMS.2015.2418231.
Hariharan, A., Adam, M. T. P., Dorner, V., Lux, E., Müller, M. B., Pfeiffer, J., & Weinhardt, C. (2015). Brownie: A platform for conducting NeuroIS experiments. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2639047
Hart, S. G., & Staveland, L. E. (1988). Development of NASA-TLX (Task Load Index): Results of empirical and theoretical research. In P. A. Hancock & N. Meshkati (Eds.), Human Mental Workload. Amsterdam: North Holland Press.
Holt, C. A., & Laury, S. K. (2002). Risk aversion and incentive effects. American Economic Review, 92(5), 1644–1655. doi:10.1257/000282802762024700.
Kagel, J. H., & Dyer, D. (1988). Learning in common value auctions. In R. Tietz, W. Albert, & R. Selten (Eds.), Bounded Rational Behavior in Experimental Games and Markets (pp. 184–197). Heidelberg: Springer.
Kagel, J. H., & Levin, D. (1986). The winner’s curse and public information in common value auctions. American Economic Review, 76(5), 894–920.
Kagel, J. H., & Levin, D. (2002). Common Value Auctions and the Winner’s Curse. Princeton N.J: Princeton University Press. ISBN: 9781400830138
Kagel, J. H., Levin, D., Battalio, R. C., & Meyer, D. J. (1989). First-price common value auctions: Bidder behavior and the “winner’s curse”. Economic Inquiry, 27(2), 241–258.
Kambil, A., & van Heck, E. (2004). Introduction to ‘Innovative Auction Markets’ Special Issue. Electronic Markets, 14(3), 166–169. doi:10.1080/101967804200045083.
Katok, E., & Kwasnica, A. M. (2008). Time is money: The effect of clock speed on seller’s revenue in Dutch auctions. Experimental Economics, 11(4), 344–357. doi:10.1007/s10683-007-9169-x.
Kroemer, C., Bichler, M., & Goetzendorff, A. (2016). (Un)expected bidder behavior in spectrum auctions. Group Decision and Negotiation, 25(1), 31–63. doi:10.1007/s10726-015-9431-0.
Ku, G., Malhotra, D., & Murnighan, J. K. (2005). Towards a competitive arousal model of decision-making: A study of auction fever in live and Internet auctions. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 96(2), 89–103. doi:10.1016/j.obhdp.2004.10.001.
Lieberman, M. D. (2007). Social cognitive neuroscience: A review of core processes. Annual Review of Psychology, 58(1), 259–289. doi:10.1146/annurev.psych.58.110405.085654.
Loewenstein, G. (2000). Emotions in economic theory and economic behavior. The American Economic Review, 90(2), 426–432. doi:10.1257/aer.90.2.426.
Mann, L., & Tan, C. (1993). The hassled decision maker: The effects of perceived time pressure on information processing in decision making. Australian Journal of Management, 18(2), 197–209.
McAfee, R. P., & McMillan, J. (1987). Auctions and bidding. Journal of Economic Literature, 25(2), 699–738.
Möllenberg, A. (2004). Internet auctions in marketing: The consumer perspective. Electronic Markets, 14(4), 360–371. doi:10.1080/10196780412331311793.
Mousavi, S., & Gigerenzer, G. (2014). Risk, uncertainty, and heuristics. Journal of Business Research, 67(8), 1671–1678. doi:10.1016/j.jbusres.2014.02.013.
Muthitachareon, A., Barut, M., & Saeed, K. A. (2014). The role of uncertainty stemming from product monetary value in online auctions: The case of search goods. International Journal of Electronic Commerce, 19(1), 65–98.
Ortiz de Guinea, A., Titah, R., & Léger, P.-M. (2013). Measure for measure: A two study multi-trait multi-method investigation of construct validity in IS research. Computers in Human Behavior, 29(3), 833–844.
Pappas, I. O., Kourouthanassis, P. E., Giannakos, M. N., & Chrissikopoulos, V. (2014). Shiny happy people buying: the role of emotions on personalized e-shopping. Electronic Markets, 24(3), 193–206.
Pope, A. T., Bogart, E. H., & Bartolome, D. S. (1995). Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task. Biological Psychology, 40(1), 187–195. doi:10.1016/0301-0511(95)05116-3.
Punj, G., & Moore, R. (2009). Information search and consideration set formation in a web-based store environment. Journal of Business Research, 62(6), 644–650. doi:10.1016/j.jbusres.2007.04.013.
Riedl, R., Davis, F. D., & Hevner, A. R. (2014). Towards a NeuroIS research methodology: Intensifying the discussion on methods, tools, and measurement. Journal of the AIS, 15(1), i–xxxv.
Rothkopf, M. H., & Harstad, R. M. (1994). Modeling competitive bidding: A critical essay. Management Science, 40(3), 364–384.
Shivappa, S. T., Trivedi, M. M., & Rao, B. D. (2010). Audiovisual information fusion in human–computer interfaces and intelligent environments: A survey. Proceedings of the IEEE, 98(10), 1692–1715.
Slovic, P., Finucane, M. L., Peters, E., & MacGregor, D. G. (2007). The affect heuristic. European Journal of Operational Research, 177(3), 1333–1352. doi:10.1016/j.ejor.2005.04.006.
Smith, V. L. (1976). Experimental economics: Induced value theory. American Economic Review, 66(2), 274–279.
Smits, M., & Janssen, R. (2008). Impact of electronic auctions on health care markets. Electronic Markets, 18(1), 19–29. doi:10.1080/10196780701797607.
Teubner, T., Adam, M. T. P., & Riordan, R. (2015). The impact of computerized agents on immediate emotions, overall arousal and bidding behavior in electronic auctions. Journal of the AIS, 16(10), 838–879.
Turel, O., Serenko, A., & Giles, P. (2011). Integrating technology addiction and use: An empirical investigation of online auction users. MIS Quarterly, 35(4), 1043–1051.
Van den Bos, W., Li, J., Lau, T., Maskin, E., Cohen, J. D., Montague, P. R., et al. (2008). The value of victory: Social origins of the winner’s curse in common value auctions. Judgment and Decision Making, 3(7), 483–492.
Van den Bos, W., Talwar, A., & McClure, S. M. (2013). Neural correlates of reinforcement learning and social preferences in competitive bidding. Journal of Neuroscience, 33(5), 2137–2146.
Yin, P.-L. (2006). Information dispersion and auction prices. Social Science Research Network (SSRN) Working Paper Series. doi:10.2139/ssrn.690201.