Gemenskapsanalys, som sammanställer information från populationer av privatägda sensorer, är ett utmärkt tillfälle att skapa effektiva och kostnadseffektiva analystillämpningar. Men rimliga sekretessproblem begränsar ofta tillgången till sådana dataströmmar. Hur bör systemen värdera och förhandla om tillgång till privat information, till exempel i utbyte mot ekonomiska incitament? Hur ska de optimalt välja deltagarna från en stor population av strategiska användare med integritetsproblem, och kompensera dem för information som delas? I detta dokument tar vi upp dessa frågor och presenterar en ny mekanism, SEQTGREEDY, för budgeterad rekrytering av deltagare i samhällsanalys. Vi visar först att integritetsbyten i samhällsanalys kan göras som ett adaptivt submodulärt optimeringsproblem. Vi utformar sedan en budget genomförbar, incitamentskompatibel (sann) mekanism för adaptiv submodulär maximering, som uppnår nära-optimal nytta för en stor klass av avkänningsapplikationer. Denna mekanism är allmän och av oberoende intresse. Vi demonstrerar effektiviteten i vår strategi i en fallstudie av luftkvalitetsövervakning med hjälp av data som samlats in från Mekanisk Turk-plattformen. Jämfört med den senaste tekniken uppnår vår strategi upp till 30 procent lägre kostnader för att uppnå en önskad nyttanivå.
REF utformar budgetgenomförbara mekanismer för adaptiva submodulära funktioner med tillämpningar inom samhällsanalys.
Incentives for Privacy Tradeoff in Community Sensing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Economics']}