I detta dokument överväger vi problemet med att uppskatta en potentiellt känslig (individuellt stigmatiserande) statistik om en befolkning. I vår modell är individer oroade över sin integritet, och upplever en viss kostnad som en funktion av deras integritet förlust. De skulle dock vara villiga att delta i undersökningen om de kompenserades för sina kostnader för privatlivet. Dessa kostnadsfunktioner är dock inte allmänt kända, och vi gör inte heller Bayesianska antaganden om deras form eller fördelning. Individer är rationella och kommer att felrapportera sina kostnader för privatlivet om detta är i deras bästa intresse. Ghosh och Roth visade nyligen i denna inställning, när kostnader för integritetsförlust kan korreleras med privata typer, om individer värderar differential integritet, ingen individuellt rationell direkt avslöjande mekanism kan beräkna någon icke-trivial uppskattning av befolkningsstatistiken. I detta dokument kringgår vi denna omöjlighet genom att föreslå en ändrad uppfattning om hur individer upplever kostnader som en funktion av deras integritetsförlust, och genom att ge en mekanism som inte fungerar genom direkt avslöjande. Istället har vår mekanism förmågan att slumpmässigt närma sig individer från en befolkning och erbjuda dem ett take-it-or-leave-it-erbjudande. Detta är avsett att modellera förmågan hos en lantmätare som kan stå i ett gathörn och närma förbipasserande.
Detta bekräftas av REF som också att konsumenterna är oroade över sin integritet, och upplever vissa kostnader som en funktion av deras integritet förlust.
Take it or Leave it: Running a Survey when Privacy Comes at a Cost
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}