Vorhersagen Teilen: Eine Studie über Datenverträge

Zwei Unternehmen versuchen, bestimmte Ergebnisse vorherzusagen, zum Beispiel, ob ein Kreditnehmer einen Kredit nicht zurückzahlen wird. Jedes Unternehmen hat zwei Arten von Daten: historische Daten mit Labels und neue Daten ohne Labels. Die Unternehmen wollen ihre Vorhersagemodelle mit den historischen Daten erstellen und dann ihre Modelle auf neuen, nicht gekennzeichneten Daten anwenden. Dieser Artikel untersucht, wie diese Unternehmen Informationen über ihre Vorhersagen und Modelle teilen können.

#Überblick über Datenfreigabeoptionen

Die Hauptidee hier ist, verschiedene Verträge für die Datenfreigabe zu betrachten. Es gibt drei Arten von Verträgen, auf die wir uns konzentrieren:

1. Modellteilung: Nur die Vorhersagemodelle werden geteilt.
2. Vorhersagefreigabe: Nur die Vorhersagen, die auf neuen Daten gemacht werden, werden geteilt.
3. Beides Teilen: Sowohl Modelle als auch Vorhersagen werden geteilt.

Es ist wichtig zu verstehen, wie diese Verträge die Ergebnisse für jedes Unternehmen beeinflussen.

#Rahmenbedingungen für die Analyse

Um die Vorhersagefreigabe zu analysieren, stellen wir einen Rahmen auf, der berücksichtigt, wie Unternehmen Daten erwerben und verwenden. Wir beginnen mit der Definition von zwei Hauptsituationen:

1. Die Genauigkeit des Vorhersagemodells jedes Unternehmens ist bekannt, aber wie die beiden Modelle miteinander verbunden sind, ist nicht bekannt.
2. Es gibt zwei Haupttheorien darüber, welches das beste Modell ist, und ein Unternehmen hat bessere Chancen, es herauszufinden.

Innerhalb dieser Situationen suchen wir nach den besten Verträgen, auf die sich die Unternehmen einigen können. Wir wollen Verträge finden, die fair und vorteilhaft für beide Seiten sind.

#Die Bedeutung der Vorhersagefreigabe

In einer Welt, in der Daten über verschiedene Unternehmen verteilt sind, kann intelligentes Teilen von Daten einen grossen Unterschied machen. Viele Unternehmen haben ähnliche Interessen, wollen aber auch ihren Wettbewerbsvorteil bewahren. Durch das Teilen von Vorhersagen können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung verbessern. Ein gutes Beispiel wären zwei Banken, die Kreditausfälle vorhersagen wollen. Wenn sie wissen, was die andere Bank vorhersagt, können sie jeweils ihre eigenen Vorhersagen verbessern.

Es gibt jedoch Fragen, die beantwortet werden müssen: Warum sollten Unternehmen ihre Vorhersagen teilen wollen? Und wann würde es Sinn machen, dies zu tun? Unsere Forschung unterteilt dies in zwei Hauptphasen: die Trainingsphase und die Inferenzphase.

#Trainings- und Inferenzphasen

• Trainingsphase: Hier bauen Unternehmen ihre Modelle mithilfe von gekennzeichneten historischen Daten auf. Die Herausforderung besteht darin, herauszufinden, warum Unternehmen ihre Trainingsdaten teilen möchten.

• Inferenzphase: Hier verwenden Unternehmen ihre Modelle, um Ergebnisse auf der Grundlage neuer Daten vorherzusagen. Hier untersuchen wir, warum ein Unternehmen seine Vorhersagen über neue Daten teilen möchte.

#Entwicklung eines Analyserahmens

Um diese Fragen zu beantworten, haben wir ein Modell entwickelt, das beide Phasen erfasst. Jedes Unternehmen erhält ein Trainingssignal basierend auf seinen historischen Daten. Sie generieren auch Vorhersagen aus ihren trainierten Modellen auf neuen Daten. Wir betrachten auch verschiedene Ergebnisse, je nachdem, wie die Unternehmen entscheiden, Informationen zu teilen.

#Anwendung des Modells

Der nächste Schritt besteht darin, zwei spezifische Situationen mit unserem Modell zu erkunden:

1. Gemeinsames Wissen über Modellgenauigkeit: In diesem Szenario wissen beide Unternehmen, wie genau ihre Modelle sind, aber sie wissen nicht, wie ihre Modelle miteinander verbunden sind. Dieses Setting ermöglicht es uns zu verstehen, wie Verträge die Vorteile für jede Seite maximieren können.

2. Ein Unternehmen hat einen Vorteil: In diesem Fall kann ein Unternehmen besser herausfinden, welches das beste Modell ist. Dieses Wissen kann beeinflussen, wie Verträge gestaltet werden.

#Ergebnisse unterschiedlicher Verträge

Die Ergebnisse unserer Analyse zeigen, dass es verschiedene Szenarien gibt, in denen jeder Vertragstyp optimal sein kann:

1. Kein Teilen: Dies ist am besten, wenn die Kosten für eine falsche Vorhersage gleich hoch sind wie die Belohnung für eine richtige.

2. Vollständiges Teilen: Dies ist ideal, wenn beide Unternehmen die gleiche Genauigkeit haben und gegenseitig von den Modellen des anderen profitieren können.

3. Trainingsfreigabe: Dies funktioniert am besten, wenn die Unternehmen unabhängig agieren können, insbesondere wenn ihre Modelle nicht stark korreliert sind.

4. Inference Sharing: Diese Struktur ist besonders nützlich, wenn ein Unternehmen Ergebnisse effektiv vorhersagen kann, auch ohne die Trainingsdaten des anderen zu kennen.

#Praktische Anwendung der Konzepte

Wir illustrieren unsere Ideen mit einer Simulation basierend auf echten Kreditdaten. Jedes Unternehmen trainiert ein Modell basierend auf den verfügbaren Merkmalen. Dann sagen sie Ergebnisse mit ihren Modellen auf neuen Daten voraus.

Unsere Ergebnisse legen nahe, dass die Leistung je nach gewähltem Teilungsvertrag variiert. Unternehmen könnten entscheiden, basierend auf den verfügbaren Signalen ihrer Modelle zu handeln, was zu unterschiedlichen Ergebnissen je nach der Struktur des Vertrags führen kann.

#Die Rolle der individuellen Rationalität und Pareto-Optimalität

In unserer Arbeit definieren wir zwei wichtige Konzepte:

1. Individuelle Rationalität: Ein Vertrag ist nur akzeptabel, wenn jedes Unternehmen unter dem neuen Vertrag mindestens genauso gut abschneidet wie ohne Teilen.

2. Pareto-Optimalität: Ein Vertrag ist Pareto-optimal, wenn es keinen anderen Vertrag gibt, der ein Unternehmen besser stellt, ohne das andere schlechter zu machen.

#Überwindung von Barrieren zur Datenfreigabe

Damit Unternehmen erfolgreich Daten teilen können, müssen sie häufige Bedenken ansprechen, wie z.B. wie sie ihre Wettbewerbsinteressen und die Privatsphäre ihrer Nutzer schützen können. Es wurden verschiedene Methoden vorgeschlagen, um diese Probleme anzugehen, einschliesslich spezialisierter Unternehmen, die helfen, Nutzer über verschiedene Plattformen hinweg zu identifizieren.

#Fazit

Unsere Studie betont den Wert der Vorhersagefreigabe zwischen konkurrierenden Firmen. Indem wir zwischen Trainings- und Inferenzfreigabe unterscheiden, bieten wir ein klareres Verständnis der Bedingungen, unter denen Teilen vorteilhaft sein kann. Die Erkenntnisse aus diesem Rahmen können Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen über die Datenfreigabe in einem wettbewerbsorientierten Umfeld zu treffen.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Diese Forschung eröffnet mehrere Wege für zukünftige Untersuchungen:

1. Was passiert, wenn Unternehmen unterschiedliche Überzeugungen über die Genauigkeit ihrer Modelle haben?
2. Wie könnten monetäre Anreize eine Rolle bei Datenfreigabeverträgen spielen?
3. Wie können Unternehmen Verträge entwerfen, die mit ihren strategischen Zielen übereinstimmen und gleichzeitig die Zusammenarbeit fördern?

Indem wir diese Fragen erforschen, können wir tiefere Einblicke in die Ökonomie der Datenfreigabe im heutigen Markt gewinnen.

#Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse

1. Verschiedene Verträge zur Vorhersagefreigabe können unterschiedliche Ergebnisse für wettbewerbsfähige Unternehmen liefern.
2. Es ist entscheidend, zwischen Trainings- und Inferenzfreigabe zu unterscheiden, um die vollen Auswirkungen der Datenfreigabe zu verstehen.
3. Durch die Implementierung von Vorhersagemodellen und das bedachte Teilen von Daten können Unternehmen ihre Entscheidungsfindungsfähigkeiten verbessern und die Gesamtleistung steigern.

#Implikationen für die Praxis

Unternehmen, die mit Daten arbeiten, sollten in Betracht ziehen, Verträge zu entwickeln, die sowohl Trainings- als auch Inferenzfreigabe umfassen, wo dies anwendbar ist. Die Fähigkeit, die eigenen sowie die Vorhersagen des anderen genau zu bewerten, kann zu erheblichen Vorteilen in wettbewerbsorientierten Umfeldern führen.