Condivisione di previsioni: uno studio sui contratti di dati

Due aziende stanno cercando di prevedere certi risultati, tipo se un mutuatario andrà in default su un prestito. Ogni azienda ha due tipi di dati: dati storici con etichette e nuovi dati senza etichette. Le aziende vogliono costruire i loro modelli di previsione usando i dati storici e poi usare i loro modelli su nuovi dati non etichettati. Questo articolo studia come queste aziende possono condividere informazioni sulle loro previsioni e modelli.

#Panoramica delle Opzioni di Condivisione dei Dati

L'idea principale è guardare a diversi contratti per la condivisione dei dati. Ci sono tre tipi di contratti su cui ci concentriamo:

1. Condivisione del Modello: Si condividono solo i modelli di previsione.
2. Condivisione delle Previsioni: Si condividono solo le previsioni fatte sui dati nuovi.
3. Condivisione di Entrambi: Si condividono sia i modelli che le previsioni.

Capire come questi contratti influenzano i risultati per ogni azienda è fondamentale.

#Preparare il Terreno per l'Analisi

Per analizzare la condivisione delle previsioni, abbiamo impostato un framework che tiene conto di come le aziende acquisiscono e usano i dati. Iniziamo definendo due situazioni principali:

1. L'accuratezza di ogni modello di previsione è nota, ma come i due modelli siano correlati no.
2. Ci sono due teorie principali su quale sia il miglior modello, e una delle aziende ha più possibilità di capirlo.

In queste situazioni, cercheremo i migliori contratti che le aziende possono concordare. Vogliamo trovare contratti che siano equi e vantaggiosi per entrambe le parti.

#L'Importanza di Condividere Previsioni

In un mondo dove i dati sono distribuiti tra varie aziende, una condivisione intelligente dei dati può fare una grande differenza. Molte aziende hanno interessi simili ma vogliono anche mantenere il loro vantaggio competitivo. Condividendo le previsioni, le aziende possono migliorare il loro processo decisionale. Un buon esempio sarebbero due banche che vogliono prevedere i default sui prestiti. Sapendo cosa prevede l'altra banca, possono ognuna migliorare le proprie previsioni.

Tuttavia, ci sono domande a cui bisogna rispondere: Perché le aziende dovrebbero voler condividere le loro previsioni? E quando avrebbe senso farlo? La nostra ricerca suddivide questo in due fasi principali: la fase di training e la fase di inference.

#Fasi di Training e Inference

• Fase di Training: Qui le aziende costruiscono i loro modelli usando dati storici etichettati. La sfida è scoprire perché le aziende vorrebbero condividere i loro dati di training.

• Fase di Inference: Qui le aziende usano i loro modelli per prevedere risultati basati su nuovi dati. Qui indaghiamo perché un'azienda vorrebbe condividere le proprie previsioni sui nuovi dati.

#Sviluppare un Framework per l'Analisi

Per rispondere a queste domande, abbiamo creato un modello che cattura entrambe le fasi. Ogni azienda riceve un segnale di training basato sui suoi dati storici. Generano anche previsioni dai loro modelli addestrati sui nuovi dati. Guardiamo anche a diversi risultati a seconda di come le aziende decidono di condividere informazioni.

#Applicare il Modello

Il passo successivo è esplorare due situazioni specifiche usando il nostro modello:

1. Conoscenza Comune dell'Accuratezza del Modello: In questo scenario, entrambe le aziende sanno quanto sono accurati i loro modelli, ma non sanno come sono correlati. Questa impostazione ci permette di capire come i contratti possano massimizzare i benefici per ciascuna parte.

2. Un'Azienda Ha un Vantaggio: In questo caso, una delle aziende è in grado di capire meglio quale sia il miglior modello. Sapere questo può influenzare come vengono formati i contratti.

#Risultati di Diversi Contratti

I risultati della nostra analisi mostrano che ci sono scenari diversi in cui ciascun tipo di contratto di condivisione può essere ottimale:

1. Nessuna Condivisione: Questo è meglio quando il costo di avere una previsione sbagliata è uguale al premio di averla giusta.

2. Condivisione Completa: Questo è ideale quando entrambe le aziende hanno la stessa accuratezza e possono beneficare reciprocamente dai modelli dell'altra.

3. Condivisione di Training: Funziona meglio quando le aziende possono agire indipendentemente, specialmente quando i loro modelli non sono molto correlati.

4. Condivisione di Inference: Questa struttura è particolarmente utile quando un'azienda può prevedere efficacemente risultati anche senza conoscere i dati di training dell'altra.

#Applicazione Pratica dei Concetti

Illustriamo le nostre idee usando una simulazione basata su dati reali sui prestiti. Ogni azienda addestra un modello basato sulle caratteristiche a cui ha accesso. Poi prevedono risultati usando i loro modelli sui nuovi dati.

I nostri risultati suggeriscono che le prestazioni variano a seconda di quale contratto di condivisione è in atto. Le aziende possono scegliere di agire in base ai segnali disponibili dai loro modelli, il che può portare a risultati diversi a seconda della struttura del contratto.

#Il Ruolo della Razionalità Individuale e dell'Ottimalità Pareto

Nel nostro lavoro, definiamo due concetti importanti:

1. Razionalità Individuale: Un contratto è accettabile solo se ciascuna azienda farebbe almeno altrettanto bene sotto il nuovo contratto rispetto a non condividere affatto.

2. Ottimalità Pareto: Un contratto è Pareto ottimale se non esiste un altro contratto che possa rendere un'azienda migliore senza rendere l'altra peggiore.

#Superare le Barriere alla Condivisione dei Dati

Per le aziende condividere con successo i dati, devono affrontare preoccupazioni comuni, come come proteggere i loro interessi competitivi e la privacy dei loro utenti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare queste problematiche, inclusi aziende specializzate che aiutano a identificare gli utenti su diverse piattaforme.

#Conclusione

Il nostro studio enfatizza il valore della condivisione delle previsioni tra aziende concorrenti. Distinguendo tra condivisione di training e condivisione di inference, forniamo una comprensione più chiara delle condizioni in cui la condivisione può essere vantaggiosa. Le intuizioni ricavate da questo framework possono aiutare le aziende a prendere decisioni informate sulla condivisione dei dati in un ambiente competitivo.

#Direzioni di Ricerca Future

Questa ricerca apre diverse strade per future indagini:

1. Cosa succede se le aziende hanno credenze diverse sull'accuratezza dei loro modelli?
2. Come potrebbero gli incentivi monetari giocare un ruolo nei contratti di condivisione dei dati?
3. Come possono le aziende progettare contratti che si allineano con i loro obiettivi strategici pur promuovendo la cooperazione?

Esplorando queste domande, possiamo ottenere intuizioni più profonde sull'economia della condivisione dei dati nel mercato odierno.

#Riepilogo dei Risultati Chiave

1. Diversi contratti per la condivisione delle previsioni possono dare risultati differenti per le aziende concorrenti.
2. È cruciale distinguere tra condivisione di training e condivisione di inference per capire le implicazioni complete della condivisione dei dati.
3. Implementando modelli predittivi e condividendo i dati con saggezza, le aziende possono migliorare le loro capacità decisionali e migliorare le prestazioni complessive.

#Implicazioni per la Pratica

Le aziende che trattano dati dovrebbero considerare di sviluppare contratti che comprendano sia la condivisione di training che quella di inference dove applicabile. La capacità di valutare accuratamente le proprie e le reciproche previsioni può portare a vantaggi significativi in ambienti competitivi.