論文の概要: Institutionalizing Trust in Data Exchange: Trust-Anchor Model of the Data Credit Guarantee Organization and Its Simulation-Based Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.18400v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 13:46:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-16 21:32:57.173734
• Title: Institutionalizing Trust in Data Exchange: Trust-Anchor Model of the Data Credit Guarantee Organization and Its Simulation-Based Comparison
• Title（参考訳）: データ交換における制度的信頼:データ信用保証機関の信託アンカーモデルとそのシミュレーションに基づく比較
• Abstract要約: データ信用保証機構(Data Credit Guarantee Organization、DCGO)は、第三者の認証と認証を通じて信頼を制度化する提案である。 データの信頼性、データの信頼性と完全性、使用の権利と条件、履歴と監査可能性の4つのレイヤに分割する。 次に,Law Merchantモデルを拡張し,不完全なポスト検出,安易な偽名,非リバウンドの3つのデータ特化特性をエージェントベースシミュレーションで比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2744523252873352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data trading markets that span industries and regions are expanding, but the implicit trust that supports data use within an organization does not carry over to cross-domain exchange. This paper examines the Data Credit Guarantee Organization (DCGO), a proposal to institutionalize trust through third-party verification and certification, and asks what it means to trust data, what such certification can support, and under what conditions DCGO outperforms existing trading models. We decompose trust in data into four layers: authenticity of entity, authenticity and integrity of data, rights and conditions of use, and history and auditability. A third party can certify authenticity but not the correctness of content, and DCGO is positioned as a trust anchor spanning existing marketplaces and data spaces. We then extend the Law Merchant model with three data-specific properties, namely imperfect ex-post detection, cheap pseudonyms, and non-rivalry of harm, and compare bilateral trading with DCGO by agent-based simulation. DCGO keeps the buyer's payoff near its theoretical upper bound regardless of the market environment, whereas bilateral trading loses even when fraud is always detected. Identity verification proves to be a prerequisite for record sharing, and pre-verification is the only function that limits the spread of harm. On the seller side, honest sellers join voluntarily whenever the price premium exceeds the fee. Lock-in and a critical mass for diffusion, however, call for fee governance and support for entry.
• Abstract（参考訳）: 産業や地域をまたがるデータトレーディング市場は拡大しているが、組織内のデータ使用をサポートする暗黙の信頼は、ドメイン間の交換に受け継がれていない。 本稿では,データ信用保証機構(Data Credit Guarantee Organization,DCGO)について,第三者の検証と認証を通じて信頼を制度化する提案について検討し,データに対する信頼の意味,その認証がサポートできるもの,DCGOが既存の取引モデルを上回っている状況について尋ねる。 データの信頼性、データの信頼性と完全性、使用の権利と条件、履歴と監査可能性の4つのレイヤに分割する。 サードパーティは、信頼性を証明できるが、コンテンツの正しさは証明できない。DCGOは、既存のマーケットプレースやデータ空間にまたがる信頼のアンカーとして位置づけられている。 次に,Law Merchantモデルを拡張し,不完全なポスト検出,安易な偽名,非リバウンドの3つのデータ特化特性をエージェントベースシミュレーションで比較した。 DCGOは、市場環境に関わらず、買い手の支払いを理論的上限付近に保ち、一方、不正が常に検出された場合でも、二国間取引は負ける。 同一性検証は記録共有の前提条件であることが証明され、事前検証は害の拡散を制限する唯一の機能である。 売り手側では、価格プレミアムが手数料を超えると、正直な売り手も自発的に参加する。 しかし、ロックインと拡散のための臨界質量は、手数料管理と参入支援を要求する。

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