論文の概要: Risk-based regulation for all: The need and a method for a wide adoption solution for data-driven inspection targeting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03583v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 16:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 15:58:30.393755
• Title: Risk-based regulation for all: The need and a method for a wide adoption solution for data-driven inspection targeting
• Title（参考訳）: リスクに基づくすべての規制:データ駆動型検査ターゲティングのための幅広い採用ソリューションの必要性と方法
• Authors: Celso H. H. Ribas (1,2) and Jos\'e C. M. Bermudez (1) ((1) Digital Signal Processing Research Laboratory, Federal University of Santa Catarina, Santa Catarina, Brazil, (2) Superintendence of Inspection, National Telecommunications Agency, Amazonas, Brazil)
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動型の市場監視と検査ターゲティングのためのソリューション開発の必要性と課題について論じる。 規制計画に対処するための効果的な方法を示し、規制当局にとって最も重要かつ一般的な課題である消費者について説明する。 それは、客観的で、公平で、透明で、説明可能な、実装が簡単で、計算コストの低いデータ処理方法の必要性への、規制コミュニティの認識の向上に貢献したいと考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Access to data and data processing, including the use of machine learning techniques, has become significantly easier and cheaper in recent years. Nevertheless, solutions that can be widely adopted by regulators for market monitoring and inspection targeting in a data-driven way have not been frequently discussed by the scientific community. This article discusses the need and the difficulties for the development of such solutions, presents an effective method to address regulation planning, and illustrates its use to account for the most important and common subject for the majority of regulators: the consumer. This article hopes to contribute to increase the awareness of the regulatory community to the need for data processing methods that are objective, impartial, transparent, explainable, simple to implement and with low computational cost, aiming to the implementation of risk-based regulation in the world.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術の利用を含むデータやデータ処理へのアクセスは、近年、大幅に簡単で安価になってきている。 それでも、市場監視およびデータ駆動型ターゲティングの規制当局が広く採用できるソリューションは、科学コミュニティによってはあまり議論されていない。 本稿では,このようなソリューション開発の必要性と難しさについて論じ,規制計画に取り組むための効果的な方法を提案し,規制当局の大多数にとって最も重要かつ一般的な主題である消費者について説明する。 本稿は, 客観的かつ公平, 透明, 説明可能で, 実装が容易で, 計算コストが低く, 世界におけるリスクベースの規制の実施を目指す, データ処理手法の必要性に対して, 規制コミュニティの意識を高めることを目的とする。

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