論文の概要: Antitrust, Amazon, and Algorithmic Auditing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18623v2
- Date: Thu, 25 Apr 2024 09:30:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 20:48:34.163460
- Title: Antitrust, Amazon, and Algorithmic Auditing
- Title（参考訳）: 反トラスト、Amazon、アルゴリズム監査
- Authors: Abhisek Dash, Abhijnan Chakraborty, Saptarshi Ghosh, Animesh Mukherjee, Jens Frankenreiter, Stefan Bechtold, Krishna P. Gummadi,
- Abstract要約: デジタル市場において、反トラスト法と特別規制は、今日のデジタルプラットフォームがすべての人の生活で果たす支配的な役割にもかかわらず、市場が競争力を維持することを目的としている。
我々は、Amazonが一般的に自己紹介と表現されるプラクティスにどの程度従事しているかについて、一連の実証的な調査を提示する。
本稿では,アルゴリズム監査をベースとし,大規模デジタル市場を規制する規制環境において,この論文で使用されるコンピュータサイエンスツールをどのように利用できるかについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.581660452031477
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In digital markets, antitrust law and special regulations aim to ensure that markets remain competitive despite the dominating role that digital platforms play today in everyone's life. Unlike traditional markets, market participant behavior is easily observable in these markets. We present a series of empirical investigations into the extent to which Amazon engages in practices that are typically described as self-preferencing. We discuss how the computer science tools used in this paper can be used in a regulatory environment that is based on algorithmic auditing and requires regulating digital markets at scale.
- Abstract（参考訳）: デジタル市場において、反トラスト法と特別規制は、今日のデジタルプラットフォームがすべての人の生活で果たす支配的な役割にもかかわらず、市場が競争力を維持することを目的としている。
伝統的な市場とは異なり、市場参加者の行動はこれらの市場で容易に観察できる。
我々は、Amazonが一般的に自己紹介と表現されるプラクティスにどの程度従事しているかについて、一連の実証的な調査を提示する。
本稿では,アルゴリズム監査をベースとし,大規模デジタル市場を規制する規制環境において,この論文で使用されるコンピュータサイエンスツールをどのように利用できるかについて議論する。
関連論文リスト
- Market Concentration Implications of Foundation Models [0.2913760942403036]
我々は、ChatGPTを駆動するような基礎的AIモデルのための市場構造を分析する。
我々は、最も有能なモデルは自然の独占に傾向があり、潜在的に巨大な市場を持つ可能性があることを観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T19:00:42Z) - You Can Tell a Cybercriminal by the Company they Keep: A Framework to
Infer the Relevance of Underground Communities to the Threat Landscape [8.08640000394814]
犯罪現場にはフォーラムのマーケットプレースがあり、サイバー犯罪者は知識やスキル、サイバー犯罪製品を共有している。
取引を効果的に支援し、詐欺現場への退化を避けるため、地下市場は基本的な経済問題に対処しなければならない。
このフレームワークを用いて、成功しているマーケットプレースにどのメカニズムがあるのか、そして、失敗しているマーケットプレースで採用されているものと異なるのかを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-09T13:48:56Z) - Parity in Markets -- Methods, Costs, and Consequences [109.5267969644294]
我々は、市場デザイナーがフィッシャー市場の税や補助金を使って、市場均衡の結果が一定の制約内に収まることを確実にする方法を示します。
我々は、既存の文献で提案されている様々な公正性制約を市場ケースに適用し、その制約から誰が利益を得るか、誰を失うかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-05T22:27:44Z) - Competition, Alignment, and Equilibria in Digital Marketplaces [97.03797129675951]
プラットフォームアクションがバンディットアルゴリズムであり,両プラットフォームがユーザ参加を競うデュオポリー市場について検討する。
私たちの主な発見は、この市場における競争は、市場の結果をユーザーユーティリティと完全に一致させるものではないということです。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-30T17:43:58Z) - Having your Privacy Cake and Eating it Too: Platform-supported Auditing
of Social Media Algorithms for Public Interest [70.02478301291264]
ソーシャルメディアプラットフォームは、情報や機会へのアクセスをキュレートするので、公衆の言論を形成する上で重要な役割を果たす。
これまでの研究では、これらのアルゴリズムが偏見や差別的な結果をもたらすことを示すためにブラックボックス法が用いられてきた。
本稿では,提案法の目標を満たすプラットフォーム支援型監査手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T17:32:35Z) - CTMSTOU driven markets: simulated environment for regime-awareness in
trading policies [0.0]
本稿では,市場参加者が認識する基本的な価値をモデル化する新たなプロセスを紹介する。
我々は、取引業者に対する体制意識の概念を定義し、注文実行問題の文脈における異なる注文配置戦略の研究を通して、その重要性を説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-02T10:27:12Z) - Macroscopic properties of buyer-seller networks in online marketplaces [55.41644538483948]
2010年から2021年の間にオンラインマーケットプレースで発生した2億2500万トランザクションを含む2つのデータセットを分析した。
オンラインマーケットプレースにおける取引は、言語、生涯、製品、規制、技術に大きな違いがあるにもかかわらず、非常に類似したパターンを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-16T18:00:47Z) - Deep Q-Learning Market Makers in a Multi-Agent Simulated Stock Market [58.720142291102135]
本稿では,エージェント・ベースの観点から,これらのマーケット・メーカーの戦略に関する研究に焦点をあてる。
模擬株式市場における知的市場マーカー作成のための強化学習(Reinforcement Learning, RL)の適用を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:55:21Z) - Protecting Retail Investors from Order Book Spoofing using a GRU-based
Detection Model [0.0]
本稿では,不正行為を検知し,詐欺未遂を投資家に知らせる手法を提案する。
我々のフレームワークは、高度に拡張可能なGRU(Gated Recurrent Unit)モデルに基づいています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-08T14:23:41Z) - Taking Over the Stock Market: Adversarial Perturbations Against
Algorithmic Traders [47.32228513808444]
本稿では,敵対的学習手法を用いて,攻撃者がアルゴリズム取引システムに影響を与える現実的なシナリオを提案する。
入力ストリームに追加されると、我々の摂動は将来目に見えないデータポイントのトレーディングアルゴリズムを騙すことができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T06:28:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。