Equilibrium and Learning in Fixed-Price Data Markets with Externality

要約

私たちは、売り手が固定価格を提示し、買い手が任意の売り手から自由に購入できる現実世界のデータ市場を、買い手間の同時移動ゲームとしてモデル化することを提案します。
このモデルの重要な要素は、競争上の優位性を持ってデータを購入することによって購入者が互いに誘発する負の外部性であり、この現象はデータの簡単な複製によって悪化します。
2 つの設定を考えます。
すべての買い手が自分の評価を知っている、より単純な完全情報設定では、買い手の外部性が存在する場合の純粋戦略ナッシュ均衡の存在と厚生特性の両方を特徴付けます。
市場介入がなければこの状況は暗いものであり、現在のデータ市場の限界を強化していますが、標準クラスの外部性関数については、取引コストの形での市場介入が強力な福利厚生を保証した純粋な戦略的均衡につながる可能性があることを証明しています。
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次に、購入者が未知の評価から開始し、データ購入を繰り返すことで時間の経過とともに評価を学習する、より一般的な設定を検討します。
私たちの介入はこの体制でも実行可能であり、このオンラインシナリオでは、いくつかの自然な仮定の下で、個別および累積的な効用指標の両方に関して後悔が少ない学習アルゴリズムを購入者に提供します。
最後に、より充実した外部性モデルに基づいて、この介入の期待と欠点を分析します。
私たちの取り組みは、既存のデータ市場の欠点やデータ製品によってもたらされる特有の課題に対処するための簡単な介入を調査する道を切り開きます。

要約(オリジナル)

We propose modeling real-world data markets, where sellers post fixed prices and buyers are free to purchase from any set of sellers, as a simultaneous-move game between the buyers. A key component of this model is the negative externality buyers induce on one another due to purchasing data with a competitive advantage, a phenomenon exacerbated by data’s easy replicability. We consider two settings. In the simpler complete-information setting, where all buyers know their valuations, we characterize both the existence and welfare properties of the pure-strategy Nash equilibrium in the presence of buyer externality. While this picture is bleak without any market intervention, reinforcing the limitations of current data markets, we prove that for a standard class of externality functions, market intervention in the form of a transaction cost can lead to a pure-strategy equilibrium with strong welfare guarantees. We next consider a more general setting where buyers start with unknown valuations and learn them over time through repeated data purchases. Our intervention is feasible in this regime as well, and we provide a learning algorithm for buyers in this online scenario that under some natural assumptions, achieves low regret with respect to both individual and cumulative utility metrics. Lastly, we analyze the promise and shortfalls of this intervention under a much richer model of externality. Our work paves the way for investigating simple interventions for existing data markets to address their shortcoming and the unique challenges put forth by data products.

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