論文の概要: Designing Reputation Systems for Manufacturing Data Trading Markets: A Multi-Agent Evaluation with Q-Learning and IRL-Estimated Utilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19930v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 05:15:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.281312
• Title: Designing Reputation Systems for Manufacturing Data Trading Markets: A Multi-Agent Evaluation with Q-Learning and IRL-Estimated Utilities
• Title（参考訳）: データ取引市場向けレコメンデーションシステムの設計:Q-LearningとIRL推定ユーティリティを用いたマルチエージェント評価
• Authors: Kenta Yamamoto, Teruaki Hayashi,
• Abstract要約: データマーケットプレースは、データ駆動イノベーションの重要な基盤として現れています。 購入者は、データを購入する前にコンテンツや品質を検証することができず、信頼性と品質保証が中心的な課題となっている。 本研究では,参加者行動のモデル化と信頼形成機構の評価を行うマルチエージェントデータマーケットシミュレータを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.847412392749335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in machine learning and big data analytics have intensified the demand for high-quality cross-domain datasets and accelerated the growth of data trading across organizations. As data become increasingly recognized as an economic asset, data marketplaces have emerged as a key infrastructure for data-driven innovation. However, unlike mature product or service markets, data-trading environments remain nascent and suffer from pronounced information asymmetry. Buyers cannot verify the content or quality before purchasing data, making trust and quality assurance central challenges. To address these issues, this study develops a multi-agent data-market simulator that models participant behavior and evaluates the institutional mechanisms for trust formation. Focusing on the manufacturing sector, where initiatives such as GAIA-X and Catena-X are advancing, the simulator integrates reinforcement learning (RL) for adaptive agent behavior and inverse reinforcement learning (IRL) to estimate utility functions from empirical behavioral data. Using the simulator, we examine the market-level effects of five representative reputation systems-Time-decay, Bayesian-beta, PageRank, PowerTrust, and PeerTrust-and found that PeerTrust achieved the strongest alignment between data price and quality, while preventing monopolistic dominance. Building on these results, we develop a hybrid reputation mechanism that integrates the strengths of existing systems to achieve improved price-quality consistency and overall market stability. This study extends simulation-based data-market analysis by incorporating trust and reputation as endogenous mechanisms and offering methodological and institutional insights into the design of reliable and efficient data ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とビッグデータ分析の最近の進歩は、高品質なクロスドメインデータセットの需要を増大させ、組織間のデータトレーディングの成長を加速させている。 データが経済資産として認識されるようになるにつれ、データ駆動イノベーションの重要な基盤としてデータ市場が出現している。 しかし、成熟した製品やサービス市場とは異なり、データトレーディング環境は未熟であり、情報非対称性の顕著さに悩まされている。 購入者は、データを購入する前にコンテンツや品質を検証することができず、信頼性と品質保証が中心的な課題となっている。 これらの課題に対処するために、参加者の行動をモデル化し、信頼形成の制度的メカニズムを評価するマルチエージェントデータマーケットシミュレータを開発した。 GAIA-X や Catena-X などのイニシアチブが進展している製造分野に焦点をあて, 適応エージェント行動のための強化学習 (RL) と逆強化学習 (IRL) を統合し, 経験的行動データから実用機能を推定する。 このシミュレータを用いて,ベイジアン・ベタ,ペイジランド,パワートラスト,ピアトラストの5つの代表的な評価システムによる市場レベルの効果を検討した。 これらの結果に基づいて、価格品質の整合性と市場全体の安定性を向上させるために、既存システムの強みを統合するハイブリッド評価機構を開発する。 本研究では、信頼と評価を内在的なメカニズムとして取り入れ、信頼性と効率的なデータエコシステムの設計に関する方法論的・制度的な洞察を提供することにより、シミュレーションに基づくデータ市場分析を拡張した。

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