論文の概要: Equilibrium and Learning in Fixed-Price Data Markets with Externality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08012v2
- Date: Mon, 22 May 2023 16:07:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 04:10:43.677149
- Title: Equilibrium and Learning in Fixed-Price Data Markets with Externality
- Title（参考訳）: 外部性のある固定価格データ市場における均衡と学習
- Authors: Yiling Chen, Safwan Hossain
- Abstract要約: 我々は、売り手が固定価格を投稿し、買い手は売り手から自由に購入できる現実世界のデータ市場をモデル化することを提案する。
このモデルの主要な構成要素は、競争上の優位性を持つデータを購入するために、負の外部性バイヤーが互いに誘導することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.396868017518903
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose modeling real-world data markets, where sellers post fixed prices
and buyers are free to purchase from any set of sellers, as a simultaneous-move
game between the buyers. A key component of this model is the negative
externality buyers induce on one another due to purchasing data with a
competitive advantage, a phenomenon exacerbated by data's easy replicability.
We consider two settings. In the simpler complete-information setting, where
all buyers know their valuations, we characterize both the existence and
welfare properties of the pure-strategy Nash equilibrium in the presence of
buyer externality. While this picture is bleak without any market intervention,
reinforcing the limitations of current data markets, we prove that for a
standard class of externality functions, market intervention in the form of a
transaction cost can lead to a pure-strategy equilibrium with strong welfare
guarantees. We next consider a more general setting where buyers start with
unknown valuations and learn them over time through repeated data purchases.
Our intervention is feasible in this regime as well, and we provide a learning
algorithm for buyers in this online scenario that under some natural
assumptions, achieves low regret with respect to both individual and cumulative
utility metrics. Lastly, we analyze the promise and shortfalls of this
intervention under a much richer model of externality. Our work paves the way
for investigating simple interventions for existing data markets to address
their shortcoming and the unique challenges put forth by data products.
- Abstract（参考訳）: 我々は,販売者が固定価格を投稿し,購入者が任意の販売者から自由に購入できる実世界のデータ市場を,購入者間の同時移動ゲームとして提案する。
このモデルの鍵となる要素は、競争上の有利な購入データによって互いに負の外部性が誘導され、データの再現性が悪化する現象である。
2つの設定を考えます。
すべてのバイヤーがバリュエーションを知っている単純な完全情報設定では、バイヤーの外部性の存在下での純粋なストラテジーナッシュ均衡の存在と福祉性の両方を特徴付ける。
この図は、市場介入を伴わず、現在のデータ市場の限界を補強する一方で、取引コストの形での市場介入は、標準的な外部機能のクラスにおいて、強力な福祉保証を備えた純粋戦略均衡につながることを証明している。
次に、購入者が未知のバリュエーションから始めて、繰り返しデータ購入を通じて学習する、より一般的な設定を考えます。
我々の介入は、この体制でも実現可能であり、我々は、オンラインシナリオの購入者に対して、いくつかの自然な仮定の下で、個人的および累積的ユーティリティメトリクスの両方に関して、低い後悔を達成するための学習アルゴリズムを提供する。
最後に、この介入の約束と欠点を、よりリッチな外部性モデルの下で分析する。
我々の研究は、既存のデータ市場への簡単な介入を調査し、その欠点とデータ製品が抱える固有の課題に対処する方法を開拓する。
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