Abstract-Den mängd personuppgifter som enskilda har bidragit till digitala arkiv såsom sociala nätverk webbplatser har ökat avsevärt. Förekomsten av dessa data erbjuder aldrig tidigare skådade möjligheter för dataanalysforskning inom olika samhällsviktiga områden, inklusive medicin och offentlig politik. Resultaten av dessa analyser kan betraktas som ett allmänt nyttomål som gynnar både uppgiftslämnare och individer som inte gör sina uppgifter tillgängliga. Samtidigt medför utlämnandet av personlig information upplevda och faktiska integritetsrisker för bidragsgivarna. Vår forskning behandlar detta problemområde. I vårt arbete studerar vi en spelteoretisk modell där individer tar kontroll över deltagandet i dataanalysprojekt på två sätt: 1) individer kan bidra med data på en självvald nivå av precision, och 2) individer kan bestämma om de vill bidra alls (eller inte). Ur analytikerns perspektiv undersöker vi i vilken grad forskningsanalytikern har flexibilitet att ställa krav på dataprecision, så att individer fortfarande är villiga att bidra till projektet, och kvaliteten på uppskattningen förbättras. Vi studerar detta kompromissscenario för populationer av homogena och heterogena individer, och bestämmer Nash equilibria som återspeglar den optimala graden av deltagande och precision av bidrag. Vi bevisar vidare att analytikern avsevärt kan öka analysens noggrannhet genom att införa en lägre gräns för precisionen hos de data som användarna kan avslöja.
Detta behandlades i Ref, där författarna tog upp frågan om konsumenternas deltagande i dataanalysprojekt med hjälp av en spelteoretisk modell.
A Game-Theoretic Study on Non-monetary Incentives in Data Analytics Projects with Privacy Implications
{'venue': '2015 IEEE 28th Computer Security Foundations Symposium', 'journal': '2015 IEEE 28th Computer Security Foundations Symposium', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}