Abstract-participatorisk analys har nyligen framträtt som en lovande metod för storskalig datainsamling. Utan incitament för användarna att regelbundet bidra med data av god kvalitet är det dock osannolikt att denna metod kommer att vara genomförbar på lång sikt. I detta dokument kopplar vi incitament till användarnas efterfrågan på att konsumera övertygande tjänster, som ett tillvägagångssätt som kompletterar konventionella kredit- eller ryktesbaserade metoder. Med denna efterfrågebaserade princip utformar vi två incitamentsprogram, Incitament med Demand Fairness (IDF) och Iterative Tank Filling (ITF), för att maximera rättvisa respektive social välfärd. Vår studie visar att IDF-systemet är max-min-mässa och kan få nästan 1 poäng på Jains rättviseindex, medan ITF-systemet maximerar social välfärd och uppnår en unik Nash-jämvikt som också är Pareto och globalt optimal. Vi valde en spelteoretisk strategi för att härleda optimala servicekrav. Dessutom, för att ta itu med praktiska överväganden, använder vi en stokastisk programmeringsteknik för att hantera osäkerhet som ofta uppstår i verkliga situationer.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF kopplar incitamentet till personlig efterfrågan på att konsumera övertygande tjänster.
Fairness and Social Welfare in Incentivizing Participatory Sensing
{'venue': 'Proc. IEEE SECON, June 2012, pp. 425-433', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}