Vi visar nya positiva och negativa resultat när det gäller förekomsten av sanningsenliga och individuellt rationella mekanismer för att köpa privata data från individer med obegränsad och känslig integritet preferenser. Vi stärker omöjligheten resultat av Ghosh och Roth (EC 2011) genom att utvidga det till en mycket bredare klass av integritet värderingar. Dessa omfattar i synnerhet integritetsskyddsvärderingar som baseras på (ε, δ)differentierade privata mekanismer för icke-noll δ, sådana där kostnaderna för integritetsskydd mäts på ett sätt per databas (i stället för att ta det värsta fallet) och sådana som inte är beroende av de betalningar som görs till spelare (som kanske inte kan observeras för en motståndare). För att kringgå detta omöjlighetsresultat studerar vi en naturlig speciell miljö där individer har monotona integritetsvärderingar, som fångar upp vanliga sammanhang där vissa värden för privata data förväntas leda till högre värderingar för integritet (t.ex. har en viss sjukdom). Vi ger nya mekanismer som är individuellt rationella för alla spelare med monotona integritetsvärderingar, sanningsenliga för alla spelare vars integritetsvärderingar inte är för stora, och korrekta om det inte finns för många spelare med alltför stora integritetsvärderingar. Vi visar också att vi matchar lägre gränser som visar att vår mekanism i vissa avseenden inte kan förbättras avsevärt.
I REF är vissa mekanismer för datainsamlaren, som är individuellt rationella för dataleverantörer med monotona integritetsvärderingar, sanningsenliga för dem vars integritetsvärderingar inte är för stora, och korrekta om det inte finns alltför många dataleverantörer med för stora integritetsvärderingar.
Redrawing the boundaries on purchasing data from privacy-sensitive individuals
{'venue': "ITCS '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science', 'Mathematics']}