隐私悖论与数据采集中的最优偏差-方差权衡
社会与信息网络
2021-06-01 v1 计算机科学与博弈论
摘要
尽管用户声称关注隐私，但他们在线行为中往往很少采取保护隐私的措施。对于这一“隐私悖论”，一个突出的解释是：当个体分享其数据时，受损的不仅是她自身的隐私，具有相关数据的其他个体的隐私也会遭到泄露。这种信息泄露助长了数据的过度共享，并显著影响了在线平台中个体的激励。本文研究在存在信息泄露与可验证数据的情形下数据采集机制的设计。我们设计了一个激励相容机制，在预算约束下优化估计的偏差与方差之间的最坏情况权衡，其中最坏情况取遍成本与数据之间未知的相关性。此外，我们以闭式刻画了最优机制的结构，并研究了市场的单调与非单调性质。
引用
@article{arxiv.2105.14262,
title = {The Privacy Paradox and Optimal Bias-Variance Trade-offs in Data Acquisition},
author = {Guocheng Liao and Yu Su and Juba Ziani and Adam Wierman and Jianwei Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.14262},
year = {2021}
}