[en] Digital economics is the framework where agents engage in economic activities in a digital environment with improved technical abilities but limited or no social interaction. Although it is not necessary to develop an entirely new economic theory to understand the digital economics, it calls for subtle modifications to represent the novel conditions introduced by technological innovation. Asymmetry of information is a highly relevant phenomenon for digital economic activity due to the lack of social interaction on the internet. For instance, the participants of the digital platforms often have very little prior information on each other, generating uncertainty about the quality of the goods or services provided. The most adopted solution by platforms is to provide a user review system to help consumers acquire information about sellers from past customers and discipline the sellers by publishing their customers' satisfaction. In the first chapter "Seller Reputation with an Imperfect Review System," I investigate the platform participants' behavior and reputation incentive provided to the seller when customer satisfaction is revealed with some probability. I build a formal theoretical model with adverse selection and moral hazard and allow transactions with satisfied and unsatisfied customers to receive reviews with possibly distinct probabilities. These probabilities affect the type of Perfect Bayesian Equilibrium and the reputation incentive provided to the seller. I show that both sellers and customers are better off when the probability of receiving a review from a satisfied consumer increases. The sellers have an increased return for their effort, and buyers enjoy a higher utility from transactions. Thus, improving the reputation mechanism benefits everyone. On the contrary, an increase in the likelihood of receiving a review from an unsatisfied customer may decrease the profit. In this case, censoring negative reviews enables a higher profit with a lower effort. Therefore, the platform and the sellers may have an incentive to deteriorate the reputation mechanism, hurting the platform's customers. Consumer data collection and analysis is another example of information exchange that became available with digital platforms. In this case, information flows from customers to firms. Consumer data enables firms to reveal consumer preferences and target them accordingly. In the second chapter "Product Market Outcomes with Targeted and Random Advertising," I explore the economic value of consumer data by modeling targeted and random advertising and how the market sides share it. I show that targeted advertising benefits everyone by enabling small markets, while random advertising does not provide enough income for the firm(s) to promote its products and creates entry barriers. In larger markets, consumers face a higher price with targeting than random advertising due to the passing on of advertising cost and partial market segmentation. Despite higher prices, targeting improves welfare thanks to eliminating unnecessary advertisements. Consumers now have the option of an online market in addition to their local shops. Therefore, the local shops must consider the online competition in addition to the local one. In the third chapter "Local Market Equilibrium with Online Diffusion," I focus on the consequences of the online market on the price and profit of brick-and-mortar firms. I consider a model with heterogeneous products and agents who differ in their location and online search cost. I show that the offline price and profit decrease with online competition, whereas both the online and offline consumers are better off. In contrast to the original Hotelling result, the local firm's profit may decrease with the transportation cost if the online market penetration is strong. On the other hand, the online competition may lead to an increase in the offline price if it affects the local market structure change by driving away local competition.

[es] La economía digital es el marco en el que los agentes se involucran en actividades económicas en un entorno digital con habilidades técnicas mejoradas pero interacción social limitada o nula. Aunque no es necesario desarrollar una teoría económica completamente nueva para comprender la economía digital, requiere modificaciones sutiles para representar las nuevas condiciones introducidas por la innovación tecnológica. Por ejemplo, los participantes de las plataformas digitales suelen tener muy poca información previa entre sí, lo que genera incertidumbre sobre la calidad de los bienes o servicios que se brindan. La solución más adoptada por las plataformas es proporcionar un sistema de revisión de usuarios para ayudar a los consumidores a adquirir información sobre vendedores de clientes anteriores y disciplinar a los vendedores publicando la satisfacción de sus clientes. En el primer capítulo, "Reputación del vendedor con un sistema de revisión imperfecto", investigo el comportamiento de los participantes de la plataforma y el incentivo de reputación proporcionado al vendedor cuando la satisfacción del cliente se revela con cierta probabilidad. Construyo un modelo teórico formal con selección adversa y riesgo moral y permito que las transacciones con clientes satisfechos e insatisfechos reciban revisiones con probabilidades posiblemente distintas. Muestro que tanto los vendedores como los clientes están mejor cuando aumenta la probabilidad de recibir una reseña de un consumidor satisfecho. Los vendedores tienen un mayor rendimiento por su esfuerzo y los compradores disfrutan de una mayor utilidad de las transacciones. Por lo tanto, mejorar el mecanismo de reputación beneficia a todos. Por el contrario, un aumento en la probabilidad de recibir una reseña de un cliente insatisfecho puede disminuir las ganancias. En este caso, censurar las reseñas negativas permite obtener mayores ganancias con un menor esfuerzo. Por lo tanto, la plataforma y los vendedores pueden tener un incentivo para deteriorar el mecanismo de reputación, perjudicando a los clientes de la plataforma. La recopilación y el análisis de datos de los consumidores permiten a las empresas revelar las preferencias de los consumidores y dirigirse a ellos en consecuencia. En el segundo capítulo, "Resultados del mercado de productos con publicidad dirigida y aleatoria", exploro el valor económico de los datos del consumidor modelando la publicidad dirigida y aleatoria y cómo los lados del mercado la comparten. Demuestro que la publicidad dirigida beneficia a todos al permitir mercados pequeños, mientras que la publicidad aleatoria no proporciona ingresos suficientes para que la(s) empresa(s) promocionen sus productos y crea barreras de entrada. En los mercados más grandes, los consumidores se enfrentan a un precio más alto con la orientación que con la publicidad aleatoria debido a la transferencia del costo publicitario y la segmentación parcial del mercado. A pesar de los precios más altos, la focalización mejora el bienestar gracias a la eliminación de anuncios innecesarios. Los consumidores ahora tienen la opción de un mercado en línea además de sus tiendas locales. Por tanto, los comercios de proximidad deben considerar la competencia online además de la local. En el tercer capítulo, "Equilibrio del mercado local con difusión en línea", me centro en las consecuencias del mercado en línea sobre el precio y las ganancias de las empresas locales. Considero un modelo con productos heterogéneos y agentes que difieren en su ubicación y costo de búsqueda en línea. Muestro que el precio y la ganancia fuera de línea disminuyen con la competencia en línea, mientras que tanto los consumidores en línea como fuera de línea están mejor. En contraste con el resultado original de Hotelling, la utilidad de la empresa local puede disminuir con el costo del transporte si la penetración del mercado en línea es fuerte.