論文の概要: Consumer Autonomy or Illusion? Rethinking Consumer Agency in the Age of Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13440v1
- Date: Tue, 19 Aug 2025 01:48:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.764012
- Title: Consumer Autonomy or Illusion? Rethinking Consumer Agency in the Age of Algorithms
- Title(参考訳): 消費者自律性とイリュージョン : アルゴリズム時代における消費者庁の再考
- Authors: Pegah Nokhiz, Aravinda Kanchana Ruwanpathirana,
- Abstract要約: デジタル時代の金融決定は、義務消費、アルゴリズムによる説得、不安定な作業スケジュールといった外部からの圧力によって形成される。
本研究では, 消費の割引を前提とした形式モデルについて, その制約を考慮し検討する。
我々は、合理的でユーティリティを最大化するエージェントでさえ、代理店が限られている場合に、早期の財政破綻を経験できることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.6218162133579703
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Consumer agency in the digital age is increasingly constrained by systemic barriers and algorithmic manipulation, raising concerns about the authenticity of consumption choices. Nowadays, financial decisions are shaped by external pressures like obligatory consumption, algorithmic persuasion, and unstable work schedules that erode financial autonomy. Obligatory consumption (like hidden fees) is intensified by digital ecosystems. Algorithmic tactics like personalized recommendations lead to impulsive purchases. Unstable work schedules also undermine financial planning. Thus, it is important to study how these factors impact consumption agency. To do so, we examine formal models grounded in discounted consumption with constraints that bound agency. We construct analytical scenarios in which consumers face obligatory payments, algorithm-influenced impulsive expenses, or unpredictable income due to temporal instability. Using this framework, we demonstrate that even rational, utility-maximizing agents can experience early financial ruin when agency is limited across structural, behavioral, or temporal dimensions and how diminished autonomy impacts long-term financial well-being. Our central argument is that consumer agency must be treated as a value (not a given) requiring active cultivation, especially in digital ecosystems. The connection between our formal modeling and this argument allows us to indicate that limitations on agency (whether structural, behavioral, or temporal) can be rigorously linked to measurable risks like financial instability. This connection is also a basis for normative claims about consumption as a value, by anchoring them in a formally grounded analysis of consumer behavior. As solutions, we study systemic interventions and consumer education to support value deliberation and informed choices. We formally demonstrate how these measures strengthen agency.
- Abstract(参考訳): デジタル時代の消費者エージェンシーは、システム的障壁とアルゴリズム操作によってますます制約され、消費選択の信頼性に対する懸念が高まっている。
今日では、財政的な決定は、義務的消費、アルゴリズムによる説得、不安定な労働スケジュールといった外部からの圧力によって形作られており、金融の自律性は損なわれている。
排他的消費(隠し手数料など)はデジタルエコシステムによって強化される。
パーソナライズされたレコメンデーションのようなアルゴリズムの戦術は、衝動的購入につながる。
不安定な作業スケジュールも財政計画を損なう。
したがって,これらの要因が消費庁に与える影響について検討することが重要である。
そこで本稿では, ディスカウント消費を前提とした形式モデルについて, 制約付きで検討する。
我々は、消費者が義務的な支払い、アルゴリズムによる影響のある衝動的費用、あるいは時間的不安定による予測不可能な収入に直面する分析シナリオを構築した。
この枠組みを用いることで、合理的で実用性を最大化するエージェントであっても、構造的、行動的、時間的次元に制限されたエージェントが早期の金融破綻を経験し、自律性の低下が長期的金融健全性に与える影響を実証することができる。
私たちの中心的な議論は、消費者機関は、特にデジタルエコシステムにおいて、アクティブな栽培を必要とする価値(与えられたものではない)として扱われなければならないということです。
フォーマルなモデリングとこの議論の関連性は、エージェンシー上の制限(構造的、行動的、あるいは時間的)が、金融不安定のような測定可能なリスクと厳密に結びついていることを示します。
この接続はまた、消費者の行動に関する公式な根拠のある分析にそれらを固定することで、消費を価値として規範的に主張する基盤でもある。
解決策として、価値検討と情報選択を支援するために、システム的介入と消費者教育について検討する。
これらの措置がエージェンシーをいかに強化するかを正式に実証する。
関連論文リスト
- Uncovering Utility Functions from Observed Outcomes [0.0]
本稿では,消費者の嗜好や実用性を決定する新しいアルゴリズムを提案する。
PEARLは、観測された消費者選択データを最も合理化するユーティリティ関数の表現を発見できる唯一のアルゴリズムである。
その結果、PEARLはノイズのない合成データとノイズの多い合成データの両方でベンチマークを上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-17T17:56:59Z) - Promoting User Data Autonomy During the Dissolution of a Monopolistic Firm [5.864623711097197]
本稿では,Conscious Data Contributionのフレームワークが,解散中におけるユーザの自律性を実現する方法を示す。
我々は、微調整と「破滅的な忘れ」の現象が、機械の非学習の一種として実際にどのように有用であるかを探求する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T18:55:51Z) - Language Models Can Reduce Asymmetry in Information Markets [100.38786498942702]
我々は、言語モデルを利用した知的エージェントが外部参加者に代わって情報を売買する、オープンソースのシミュレートされたデジタルマーケットプレースを紹介した。
このマーケットプレースを実現する中心的なメカニズムはエージェントの二重機能であり、特権情報の品質を評価する能力を持つと同時に、忘れる能力も備えている。
適切に行動するためには、エージェントは合理的な判断をし、生成されたサブクエリを通じて市場を戦略的に探索し、購入した情報から回答を合成する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T14:48:37Z) - Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a Computational Approach [61.04606493712002]
誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。
既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存している。
本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T07:22:56Z) - Online Decision Mediation [72.80902932543474]
意思決定支援アシスタントを学習し、(好奇心)専門家の行動と(不完全)人間の行動の仲介役として機能することを検討する。
臨床診断では、完全に自律的な機械行動は倫理的余裕を超えることが多い。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-28T05:59:43Z) - Improved Churn Causal Analysis Through Restrained High-Dimensional
Feature Space Effects in Financial Institutions [9.84528076130809]
顧客チャーン(Customer Churn)は、ビジネスとの関係を終了するか、特定の期間における顧客エンゲージメントを減少させる。
顧客の獲得コストは、顧客の保持の5倍から6倍になり得るので、リスクの厳しい顧客への投資は賢明です。
本研究では、独立変数と相関し、チャーンに影響を及ぼす従属変数と因果関係にある相反する特徴を発見するための概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-23T00:45:35Z) - Causal Inference out of Control: Estimating the Steerability of
Consumption [22.365635918217674]
我々は、消費のステアビリティ(steerability of consumption)と呼ぶ一般的な因果推論問題を導入する。
このアプローチの目新しいところは、時間の経過とともに消費のダイナミクスを明示的にモデル化することです。
結果は、制御理論と因果推論の実りある相互作用を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T00:27:48Z) - Application of Causal Inference to Analytical Customer Relationship
Management in Banking and Insurance [6.228766191647919]
統計学において、因果関係は長年研究され、応用されてきたが、人工知能(AI)についてはあまり詳細には研究されていない。
本研究では、分析的顧客関係管理問題を解決するための説明可能性を提供するために、因果推論の原則を適用した。
ローンのデフォルト、保険詐欺検出、クレジットカード詐欺検出データセットの良質な対策が作成された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T05:57:58Z) - Causal Fairness Analysis [68.12191782657437]
意思決定設定における公平性の問題を理解し、モデル化し、潜在的に解決するためのフレームワークを導入します。
我々のアプローチの主な洞察は、観測データに存在する格差の定量化と、基礎となる、しばしば観測されていない、因果的なメカニズムの収集を結びつけることである。
本研究は,文献中の異なる基準間の関係を整理し,説明するための最初の体系的試みであるフェアネスマップにおいて,本研究の成果を左右するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-23T01:06:34Z) - Face to Purchase: Predicting Consumer Choices with Structured Facial and
Behavioral Traits Embedding [53.02059906193556]
消費者の顔の特徴と履歴に基づいて消費者の購入を予測することを提案する。
階層型埋め込みネットワークに基づく半教師付きモデルを設計し、消費者の高レベルな特徴を抽出する。
実世界のデータセットを用いた実験結果から,消費者の購買行動を予測するために,顔情報の導入による肯定的な効果が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T06:06:41Z)
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。