論文の概要: Strategic Data Sharing between Competitors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16052v3
- Date: Mon, 30 Oct 2023 09:16:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 02:31:22.653687
- Title: Strategic Data Sharing between Competitors
- Title(参考訳): 競合間の戦略的データ共有
- Authors: Nikita Tsoy and Nikola Konstantinov
- Abstract要約: このデータ共有トレードオフを分析するための一般的なフレームワークを紹介します。
経済理論から従来の市場モデルに基づくフレームワークのインスタンス化について検討する。
以上の結果から,市場環境がデータ共有インセンティブに大きく影響していることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.8951183832371
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Collaborative learning techniques have significantly advanced in recent
years, enabling private model training across multiple organizations. Despite
this opportunity, firms face a dilemma when considering data sharing with
competitors -- while collaboration can improve a company's machine learning
model, it may also benefit competitors and hence reduce profits. In this work,
we introduce a general framework for analyzing this data-sharing trade-off. The
framework consists of three components, representing the firms' production
decisions, the effect of additional data on model quality, and the data-sharing
negotiation process, respectively. We then study an instantiation of the
framework, based on a conventional market model from economic theory, to
identify key factors that affect collaboration incentives. Our findings
indicate a profound impact of market conditions on the data-sharing incentives.
In particular, we find that reduced competition, in terms of the similarities
between the firms' products, and harder learning tasks foster collaboration.
- Abstract(参考訳): 協調学習技術は近年大きく進歩し、複数の組織にまたがってプライベートモデルトレーニングを可能にしている。
この機会にもかかわらず、競合他社とのデータ共有を考えると、企業はジレンマに直面する。コラボレーションは企業の機械学習モデルを改善することができるが、競合他社に利益をもたらし、利益を減少させる可能性がある。
本稿では,このデータ共有トレードオフを分析するための汎用フレームワークを提案する。
フレームワークは3つのコンポーネントで構成されており、それぞれ、企業の生産決定、モデル品質に対する追加データの影響、データ共有交渉プロセスである。
次に,従来の経済理論に基づく市場モデルに基づく枠組みのインスタンス化を行い,協調的インセンティブに影響を与える重要な要因を明らかにする。
その結果,市場条件がデータ共有インセンティブに与える影響が示唆された。
特に、企業の製品間の類似性や、難しい学習タスクがコラボレーションを促進するという点で、競争が減少していることが分かりました。
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