Löftet om datavetenskap är att om data från ett system kan registreras och förstås kan denna förståelse potentiellt användas för att förbättra systemet. Beteendemässiga och ekonomiska data skiljer sig dock från vetenskapliga data genom att de är subjektiva för systemet. Beteende förändras när systemet ändras, och för att förutsäga beteende för varje given systemförändring eller för att optimera över systemförändringar, måste beteendemodellen som genererar data härledas från data. Den lätthet med vilken denna slutsats kan göras beror i allmänhet också på systemet. Trivialt nog, ett system som ignorerar beteende erkänner inte någon slutsats av en beteendegenererande modell som kan användas för att förutsäga beteende i ett system som är lyhörd för beteende. För att förverkliga löftet om datavetenskap i ekonomiska system, en teori för utformningen av sådana system måste också införliva de önskade inferens egenskaper. Betrakta som ett exempel den intäktsmaximerande auktionsförrättaren. Om auktionsförrättaren har kunskap om fördelningen av budgivarens värden kan hon genomföra auktionen till första pris med ett reservpris som är anpassat till utdelningen. Enligt vissa milda fördelningsantaganden är förstaprisauktionen, med lämpligt reservpris, intäkter som är optimala [Myerson 1981]. Observera att de historiska anbudsuppgifterna för auktionen för första pris med ett reservpris i de flesta fall inte kommer att innehålla anbud för anbudsgivare vars värden ligger under reserven. Därför finns det ingen dataanalys som auktionsförrättaren kan utföra som gör det möjligt att härleda egenskaper hos fördelningen av budgivarens värden under reservpriset. Det kan dock vara så att befolkningen av potentiella anbudsgivare med tiden utvecklas och det optimala reservpriset sjunker. Denna förändring kan gå helt obemärkt i auktionsförrättarens data. De två viktigaste verktygen för att optimera intäkterna i en auktion är reservpriser (som ovan) och strykning. Båda dessa verktyg orsakar pooling beteende (dvs., budgivare med tydliga värden vidta samma åtgärd) och ekonomisk slutsats kan därefter inte skilja dessa poolade budgivare. För att upprätthålla den distributionskunskap som krävs för att kunna driva en bra auktion på lång sikt måste auktionsförrättaren offra de kortsiktiga intäkterna genom att driva en icke-intäkter-optimal auktion. Vi överväger följande auktions- och budmodell. Auktionen design utrymme ges av en position auktion miljö och antingen första pris eller all-pay semantik. Det finns n agenter och n positioner och varje position har en motsvarande service sannolikhet. Vi begränsar uppmärksamheten till en klass av rankbaserade auktioner där auktionsförrättaren En fullständig version av detta abstract finns på http://arxiv.org/abs/1404.5971.
Liksom i vårt arbete är det vanligt att anta att de data som används för utbildning inte beror på indata från samma anbudsgivare som kommer att använda en mekanism som utbildas som ett resultat av data; se Chawla et al. REF för arbete som uttryckligen tar hänsyn till kopplingen mellan inferentiell makt och intäkter.