論文の概要: Data marketplaces can increase the willingness to share social media data at low prices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16618v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 21:31:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.264448
• Title: Data marketplaces can increase the willingness to share social media data at low prices
• Title（参考訳）: データ市場は、ソーシャルメディアデータを低価格で共有する意欲を高める
• Authors: Meysam Alizadeh, Fabrizio Gilardi,
• Abstract要約: 本稿では、データマーケットプレイスが個人に対してTwitterデータパッケージの販売意欲を高めることができるかどうかを検討する。 また、プライバシー保護とデータ購入者のタイプが、これらの決定にどのように影響するかについても検討している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.901073744693315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Living in the Post API age, researchers face unprecedented challenges in obtaining social media data, while users are concerned about how big tech companies use their data. Data donation offers a promising alternative, however, its scalability is limited by low participation and high dropout rates. Research suggests that data marketplaces could be a solution, but its realization remains challenging due to theoretical gaps in treating data as an asset. This paper examines whether data marketplaces can increase individuals willingness to sell their X (Twitter) data package and the minimum price they would accept. It also explores how privacy protections and the type of data buyer may affect these decisions. Results from two preregistered online survey experiments show that a data marketplace increases participants' willingness to sell their X data by 12 to 25 percentage points compared to data donation (depending on treatments), and by 6.8 points compared to onetime purchase offers. Although difference in minimum acceptable prices are not statistically significant, over 64 percentage of participants set their price within the marketplace's suggested range (0.25 to 2), substantially lower than the amounts offered in prior onetime purchase studies. Finally, in the marketplace setting, neither the type of buyer nor the inclusion of a privacy safeguard significantly influenced participants willingness to sell.
• Abstract（参考訳）: Post API時代の研究者は、ソーシャルメディアデータを取得する上で、前例のない課題に直面している。 データ提供は有望な代替手段だが、そのスケーラビリティは低い参加率と高いドロップアウト率によって制限されている。 研究によると、データ市場は解決策になり得るが、データを扱う理論的ギャップのために、その実現は依然として困難である。 本稿では、データマーケットプレースによって、個人が自分のX(Twitter)データパッケージを売ろうとする意欲を増すことができるかどうかと、彼らが受け入れる最小価格について検討する。 また、プライバシー保護とデータ購入者のタイプが、これらの決定にどのように影響するかについても検討している。 事前登録された2つのオンライン調査実験の結果、データマーケットプレースでは、データ提供者によるXデータの販売意欲が、データ提供者による(治療による)データ提供者に比べて12～25ポイント、一方の購入提案者による6.8ポイント向上していることが示された。 最低許容価格の差は統計的に有意ではないが、参加者の64パーセント以上が市場が提案する範囲(0.25～2)内に価格を設定しており、これは前回の1回の購入調査で提示された金額よりもかなり低い。 最後に、市場設定では、買い手の種類やプライバシー保護を含まないことが、参加者の売り込み意欲に大きく影響した。

関連論文リスト

• A Survey on Data Markets [73.07800441775814]
  より大きな福祉のためのトレーディングデータの増加は、データ市場の台頭につながっている。 データ市場とは、データセットやデータデリバティブを含むデータプロダクトの交換が行われるメカニズムである。 これは、価格やデータの分散など、いくつかの機能が相互作用するコーディネートメカニズムとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-09T15:09:24Z)
• Private, Augmentation-Robust and Task-Agnostic Data Valuation Approach for Data Marketplace [56.78396861508909]
  PriArTaは、買い手の既存のデータセットと売り手のデータセットの分布の間の距離を計算するアプローチである。 PriArTaは通信効率が良く、買い手は各売り手からデータセット全体にアクセスすることなくデータセットを評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T17:13:14Z)
• Data Distribution Valuation [56.71023681599737]
  既存のデータバリュエーションメソッドは、離散データセットの値を定義します。 多くのユースケースでは、ユーザはデータセットの値だけでなく、データセットがサンプリングされた分布の値にも興味を持っています。 本稿では,理論的原理と実行可能なポリシを実現するための,MMDに基づく評価手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T07:56:53Z)
• Insights from an experiment crowdsourcing data from thousands of US Amazon users: The importance of transparency, money, and data use [6.794366017852433]
  本稿は、米国5000人以上のユーザーから5年間にわたる、アクセス不能なAmazon購入履歴をクラウドソーシングする革新的なアプローチを共有する。 我々は参加者の同意を優先し、実験的な研究デザインを含むデータ収集ツールを開発した。 実験結果(N=6325)は、金銭的インセンティブと透明性の両方がデータ共有を大幅に増加させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T20:45:19Z)
• A Survey of Data Pricing for Data Marketplaces [77.3189288320768]
  本稿では,既存のデータ価格研究の現状を概観する。 我々の重要な貢献は、データ価格を決定する異なる属性を統一するデータ価格研究の新しい分類である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T04:35:56Z)
• Data Sharing Markets [95.13209326119153]
  我々は、各エージェントがデータの買い手および売り手の両方になり得る設定について検討する。 両データ交換(データ付きトレーディングデータ)と一方データ交換(お金付きトレーディングデータ)の2つの事例を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-19T06:00:34Z)
• Measuring Lay Reactions to Personal Data Markets [0.0]
  本研究は,一般的なオンラインシナリオにおける市場取引が,素人による評価で受け入れられるかどうかを考察する。 その結果,調査参加者の大多数がデータ価格設定演習への参加を拒否していることがわかった。 また、個人データの使用に関する文化的・法的期待の相違も指摘されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T20:56:19Z)
• OSOUM Framework for Trading Data Research [79.0383470835073]
  私たちは、私たちの知る限り、最初のオープンソースのシミュレーションプラットフォームであるOpen SOUrce Market Simulator(OSOUM)を提供して、トレーディング市場、特にデータ市場を分析します。 我々は、購入に利用可能なさまざまなデータセットを所有する売り手と、購入に有効な適切なデータセットを検索する買い手という2つのタイプのエージェントからなる、特定のデータ市場モデルを記述し、実装する。 データ市場を扱うための商用フレームワークはすでに存在していますが、購入者および販売者の両方が(データ)市場に参加することの可能な振る舞いをシミュレートするための、自由で広範なエンドツーエンドの研究ツールを提供しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T09:20:26Z)

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。