Израильские математики показали, что платформы, используя наши данные, приносят общественную пользу

Исследователи из Тель-Авивского университета с помощью математических инструментов теории игр, показали, что, давая разрешение платформам на сбор данных, пользователи могут повысить общее благосостояние.

Работа опубликована в журнале Journal of Economics & Management Strategy.

Профессор Ярон Йехезкель говорит: "Когда мы ищем информацию в Google или слушаем Spotify, платформа может собирать данные о нашей действиях. Платформы могут продавать данные рекламодателям, которые используют их для показа целевой рекламы, основанной на нашей активности. Кто при этом выигрывает, а кто проигрывает?".

Существует два разных подхода к проблеме использования данных. Американская модель, которая в основном применяется и в Израиле, предоставляет платформам полную свободу действий в отношении сбора и использования данных. Европейская модель, напротив, утверждает, что пользователи, а не платформы, сохраняют контроль над своими данными.

"Мы изучали, какой подход лучше: дать пользователям контроль над их данными или оставить контроль за платформой", – говорит профессор Йехезкель. – "Мы использовали теорию игр для моделирования поведения пользователей и платформ с помощью математических функций полезности, отражающих общественную выгоду и прибыль компании".

Математики впервые привели доказательства того, что платформы, которые используют данные по своему усмотрению, могут предоставлять более качественные услуги.

Например, навигационная платформа Waze https://en.wikipedia.org/wiki/Waze может продавать данные о пользователях рекламодателям, но она использует эти же данные, чтобы помогать всем водителям двигаться по менее загруженным маршрутам. Spotify может рекомендовать музыку, основываясь на привычках слушателей, возрасте и других предпочтениях. Таким образом, данные получают социальную ценность, принося пользу всему обществу.

По мнению исследователей, ключевой вопрос заключается в определении сценариев, в которых данные приносят социальную пользу, в отличие от случаев, когда их ценность является чисто экономической. "У данных есть негативная сторона, если они продаются третьим лицам, нарушающим нашу конфиденциальность, но есть и позитивная сторона, когда они используются для улучшения платформ на благо всех", – говорит профессор Йехезкель.

Ученый приводит такой пример: "Допустим, я использую Waze для поиска быстрейшего маршрута до Тель-Авивского университета, но запрещаю приложению собирать информацию о моей поездке. В этом случае общая эффективность платформы снизится, вырастут пробки и пострадают все. Наша модель показывает, что в случаях высокой социальной ценности, особенно при использовании менее персонально чувствительных данных, американский подход дает значительные преимущества".