监管AI：我们需要新工具吗？

2022-6-14 14:26:31

<<监管AI：我们需要新工具吗？>>Otello Ardovino（*），Autoritáper le Garanzie nelle ComunicazioniJacopo Arpetti，罗马大学Tor VergataMarco Delmastro（*），Autoritáper le Garanzie nelle Comunicazionia摘要人工智能范式（以下简称“AI”）建立在数据分析的基础上，能够捕捉个人行为和偏好的图片。这些数据代表着数字生态系统中最有价值的货币，它们的价值来自于它们作为基础资产，用于训练机器以开发AI应用程序。在这种环境下，在线提供商通过向用户免费提供服务，并通过使用这些服务获得Exchange数据来吸引用户。鉴于这种互换可能带来的不平衡以及市场失灵，这种互换具有隐含的性质，构成了本文件的重点。我们使用移动应用程序和相关许可系统作为一个理想的环境，通过计量经济学工具来探索这些问题。结果来自一个超过一百万次观察的数据集，表明买方和卖方都知道，获得数字服务隐含着数据交换，尽管这对下载水平（需求）和价格水平（供应）都没有很大影响。换言之，这种交易的隐含性质不允许市场指标有效运作。我们得出结论，当前的政策（例如。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:26:35

透明规则（transparencyrules）可能存在固有的偏见，我们提出了新方法的建议。关键词：数字市场·不对称信息·隐性交易·数据监管·零定价appsJEL分类：D4；D82；D52；E71；L5；L14；L51、联系人：！Otello Ardovino，经济与统计系通讯作者(http://orcid.org/0000-0001-9226-6348)Autoritáper le Garanzie nelle Comunicazioni-Centro Direzionale，Isola B5-80143，那不勒斯，意大利邮箱：o。ardovino@agcom.itJacopo通讯作者阿佩蒂(http://orcid.org/0000-0002-3448-1055)罗马大学企业工程系Tor VergataVia del Politecnico，1-00133，罗马，意大利电子邮件：jacopo。arpetti@uniroma2.itMarcoDelmastro，经济与统计系通讯作者(http://orcid.org/0000-0002-8527-3117）Autoritáper le Garanzie nelle Comunicazioni-Via Isonzo，21/b-00198，罗马，意大利电子邮件：m。delmastro@agcom.it（*）作者感谢Andrea Vitaletti的有益评论。通常的免责声明适用。Otello Ardovino和Marco Delmastro在此发表的观点是作者的唯一责任，不能解释为反映了le Garanzie nelle Comunicazioni的观点。1、简介整个人工智能范式建立在对主要由个人生成的数据进行分析的基础上，然后用于训练机器（有监督、半监督和无监督机器学习）。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:26:47

因此，源于个人行为和偏好的数据（无论是否属于个人性质）在很大程度上代表了AIapplications所特有的数据饥渴的数字生态系统中最有价值的“货币”之一。这类数据的收集出现了一个问题，它围绕着交易的隐含性质，一方面涉及平台提供的服务，另一方面涉及个人提供的数据。目前的贡献侧重于从经济和社会（静态和动态）效率方面影响市场结果的这种关系。新兴的数字经济以“数据驱动”商业模式为特征（Delmastro&Nicita，2019），旨在通过数据聚合和分析创造价值，反过来，个人可以选择放弃自己的数据（或允许收集），以换取平台提供的服务（见下文定义）。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

nandehutu2022

2022-6-14 14:26:56

因此，整个模型依赖于服务的隐性swapof数据，这除了对消费者的一系列（正面和负面）外部性和锁定效应外，还可能导致进一步的市场失灵。关于上述数据相关交易，值得注意的是，一些文献确实将隐私权视为经济动态的“领域”，而不是个人的绝对权利；从这个意义上讲，隐私可以被视为一种商品，意味着相关的贸易抵消，因此包括个人的成本效益评估（关于隐私作为商品的概念，请参见Bennett；Davies（Bennett，1995；Davies，1997））。尽管从相关动态和个人评估的角度来看，任何数据传输理论上都可以等同于货物交换，但将此类交易放在同一水平上并不准确，因为个人在实践中很难确定其提供的数据的实际经济价值。上述将隐私视为商品的做法引发了关于个人有限理性概念的激烈辩论[见（Cohen，2000）]。事实上，当个人同意转让其数据时，他们会根据成本效益进行评估，类似于针对每个购买决策进行的评估。然而，在决定是否向在线主题提供自己的数据时，因此，当定义他们的数字行为时（即，相对于在线玩家应用的特定隐私政策，是否消费数字服务），个人的推理旨在了解提供个人信息是否方便，以换取其他性质的利益（经济或非经济）。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:27:04

在这样的背景下，在线数字服务的用户无法利用所有必要的信息来衡量他们实际承担的成本（不确定的和潜在的），因为他们所处的环境使得很难彻底进行评估。在这种情况下，数字用户无法明确看到的交易（即“隐性交易”）更为突出，个人在定义非货币性服务的边际价值方面的能力有限，会影响对其他性质服务的数据交换评估，增量收益<<与焦点产品或其价格相关>>（Acquisti&Grossklags，2005，2008b）。这些约束因不完全信息、信息不对称和有限理性而加剧（Akerlof，1970；Arrow，1958；Simon，1955），迫使个人在以不确定性和高度复杂性为特征的背景下，对数据传输的结果进行评估，以换取非货币性和通常是无形资产（主要是服务）。这会影响个人对相关后果的评估，从而影响其发生的可能性<<因为自然状态可能未知，也可能事先未知>>（Acquisti&Grossklags，2008a）。数字环境的特点确实是外源性和内源性因素，这使得评估变得困难，首先是不确定性，这是影响个人选择的第一个因素。加上个人对数据传输本身的偏好，个人确实需要应对在线交易所隐含的权衡的不确定性。此外，由于技术进步和越来越普遍的数据收集实践，不对称信息进一步增加。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

点击查看更多内容…

2022-6-14 14:27:07

事实上，数据经济范式的出现使得数据收集对于用户来说几乎是不可察觉的，如果不是不可见的，那么用户对收集的关于他/她的数据量、他/她为了访问某些服务而实际让渡给平台的数据种类知之甚少，获取的数据将如何使用以及产生什么后果。这让人想起了Acquisti的“空白支票”比喻（Acquisti，2010，第15、16页）。论文的其余部分组织如下。在第2节中，我们提供了一个概念框架，它构成了分析的背景。在第3节中，我们说明了实证分析的研究设计，旨在研究消费者和在线运营商之间的（隐性）交易。在第4节中，我们根据mobileapps上的数百万数据，展示了经济计量模型的详细阐述结果。最后，第5节提供了我们的结论以及潜在的政策影响。2、概念框架暂时撇开所涉关系的非恰当交易性质不谈，个人采用自己的数据相关决策来交换在线服务的背景是由信息不对称和有限理性塑造的。长期以来，用经济学术语描述理性的传统标志性特征被认为是消费者最大化其预期效用的目标。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:27:10

随着“有限理性”概念的引入，Kahneman和Tversky显示了个人偏好与理性公理之间的逻辑不一致，显示了偏好如何受到框架的影响，从而受到备选方案公式的影响（Kahneman和Tversky，1986），然后通过参考依赖和前景理论（Kahneman，2011；Kahneman&Tversky，1979；Tversky&Kahneman，1991）。关于参考依赖性，卡尼曼和特维斯基展示了个人如何以一个点作为参考点（参考点）来评估结果，以便对收益和损失进行分类（特维斯基和卡尼曼，1991）。从这一假设出发，Adjerid、Acquisti、Brandimarte和Loewenstein（2013）为个人提供了有关其在数字环境中获取的数据的后续使用信息，表明他们对数据传输的偏好可能会发生变化，以至于相同的隐私声明并不总是导致相同程度的数据披露。置身于一个由他们无法赋值的元素构成的世界中，个人似乎无法理解某一特定事件发生的可能性，也无法理解其行为的后果。从80年代开始，许多理论表明——在不同的背景下——偏离了当时统一的理性经济概念【例如（Benartzi&Thaler，1995年）】。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:27:14

在我们的论文中，我们参考了个人为了交换其他性质的服务而放弃的数据的数字动态，以精确定位到目前为止个人经济选择中细微差别的理性概念，并相应地展示个人在数据社会背景下如何做出“非理性”选择。在数字环境中，个人对数据传输的选择确实受到不完整和对称信息的影响（Akerlof，1970），因为在线数字用户通常不知道在线玩家真正收集的数据量，也不知道这些数据将如何使用，也不知道这些数据可以卖给谁。个人无法预见其短期用途，也无法预见其放弃的数据可能会受到的前瞻性处理。由于当前信息社会固有的复杂性，以及上述个人的有限理性，数据主体被迫使用简化模型解密数字现实，虽然启发式的存在也会在完全信息的超理性条件下挑战理性决策逻辑（根据认知异常）。此外，由于数据传输的潜在非事务性，数字用户对其数据的内在价值和数据割让相关风险的新认识仍然薄弱。由于在线环境中数字交易的隐性性质，个人无法为即将让渡的数据分配经济价值，让Alonet将其与作为回报获得的服务进行比较，或者权衡与其选择相关的风险，为其后果分配发生概率。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

mingdashike22

2022-6-14 14:27:17

因此，这种“交换”所涉及的要素的性质不同，个人无法为其数据附加适当的价值，因为他们无法感知所经历情况的交易性质。由于没有其他选择或有效的参考点来打破这一“循环”，个人会冲动地放弃自己的数据，几乎接受平台强加给他们的任何条件，这已经构成了市场失灵。如果与不完整信息和信息不对称相关的不确定性可能导致低风险感知（再次考虑到有限理性和认知异常如何在以完整信息为特征的环境中影响选择），那么可以肯定，考虑到他们在交换数据时所采取的冲动性选择，忽略了一些起作用的变量，个人与受“赌徒谬论”影响的受试者有一些共同的偏见，跳转到仓促的结论，并在他们的数据上下注，认为交易总是会转向他们的优势。本文旨在分析具有受限个人理性特征的所有要素，以及对最终用户在线数字选择的交易性质的误解，如何导致其数据使用效率低下的市场结果。我们在一个实证环境中研究这种关系，即移动应用程序和相关许可系统，这为我们提供了一个理想的测试平台。事实上，应用程序许可系统是目前数字生态系统中最透明和标准化的数据交换形式。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:27:21

事实上，权限一方面告知消费者在线运营商将收集的个人数据的性质（见下文），另一方面，它们代表双方之间交易的最终完成（数据和金钱交换在线服务）。当然，该系统并没有提供消费者做出决策所需的所有信息。然而，它构成了测试我们的框架的理想基准。事实上，所有其他系统的信息量都比较少，所以这个“自然实验”的结果本质上偏向于更有效的结果。换言之，我们将自己置于最坏的情况下，研究消费者和在线运营商之间的数据交换关系，以验证市场失灵的存在。在下一段中，我们将详细说明经验设置。3、实证分析3.1研究设计如前所述，我们的研究目的是分析消费者和数字运营商之间的数据交易。为此，我们重点关注应用程序权限系统。事实上，permissionsystem是一个正式的环境，它提供了一个框架，在这个框架内，个人在Exchange中为数字服务（即。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:27:24

移动应用程序）。本文提出的所有关于应用程序权限的调查结果都基于一个数据集，其中包含通过爬行技术收集的约1135700个应用程序（在Android Google Play Store上提供）的数据（另见AGCOM，2018）。权限可以根据收集的客户信息的数量和性质进行集群。从这个意义上讲，我们可以区分在更广泛的数据收集方面具有影响的权限（它们将收集来自用户行为的任何数据），以及需要访问和使用用户数字数据以确保应用程序正常运行的权限。鉴于这种差异，本文参考了部分文献中的权限分类。在这方面，皮尤研究中心（2014）将应用程序许可分为两类：访问设备硬件的许可和访问各种类型用户信息的许可。特别是，后者允许收集更多的个人数据，这些数据通常与应用程序的正常运行无关。另一个有趣的分类是oneCrawler体系结构，它指的是通过链接复制web内容（数据）的过程，以到达许多页面，通过这些页面可以收集Android Google Play Store上存在的应用程序的信息。数据和信息的收集由罗马拉萨皮恩萨大学计算机、控制和管理工程系负责。我们感谢A.Vitaletti和A.De Carolis（另见Agcom，2018）。皮尤研究中心（2015），《谷歌游戏商店中的应用程序权限》，www.pewinternet。Org由Kummer和Schulte（2016）提出，世卫组织-基于Arma等人之前提出的分类。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:27:32

（2012）-确定有限数量的应用程序权限对于敏感数据至关重要。最后，我们使用了谷歌自己采用的更技术性的分类。根据Pew Research以及Kummar和Schulte的分类，表1列出了10种最广泛的应用程序权限，总结了这些权限在用户在虚拟环境中留下的数字足迹方面是否被视为敏感，以及根据谷歌分类，这些权限是否应被视为危险或正常。表1：应用程序权限分类，以查看单个数据权限类型和名称权限…Pew CenterKummer&SchulteGooglefull network access“INTERNET”允许应用程序创建网络套接字并使用自定义网络协议。YesNoNormalview网络连接“ACCESS\\u network\\u STATE”允许应用程序访问有关网络连接的信息，例如存在和连接的网络。NoNoNormalRead外部存储“READ\\u EXTERNAL\\u storage”“WRITE\\u EXTERNAL\\u storage”允许应用程序从外部存储访问读取。是危险写入外部存储器允许应用程序访问外部存储器进行写入。任何声明“写入外部存储”权限的应用程序都会被隐式授予读取权限。YesNonDangerousRead phone status and identity权限组：“phone”，其中包括：o“READ\\u phone\\u STATE”；o“读取电话号码”；o“CALL\\u PHONE”；o“接听电话”；o“添加语音邮件”；o“使用SIP”。组允许访问设备标识符。“Read\\u phone\\u state”，例如，允许访问电话状态，包括设备的电话号码、当前蜂窝网络信息、任何正在进行的呼叫的状态以及任何电话帐户的列表。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:27:35

在设备上注册YesSyesDangerousPrevent device from Sleep“WAKE\\u LOCK”允许使用PowerManager WakeLocks防止处理器睡眠或屏幕变暗。NoNoNormalview WI-FI连接“ACCESS\\u WIFI\\u STATE”允许应用程序访问有关WI-FI网络的信息。YesNonormalPrecision location GPS和基于网络的“ACCESS\\u FINE\\u location”允许应用程序访问精确位置从LocationYesSyesDangerous访问精确位置有关详细信息，请参阅：https://developer.android.com/guide/topics/permissions/overviewsources例如GPS、手机发射塔和Wi-Fi。控制振动“振动”允许接触振动装置。非onormalapproximate location基于网络的“ACCESS\\u rough\\u location”允许应用程序访问来自网络位置源（如蜂窝塔和Wi-Fi）的大致位置。是的，危险构成数据集的1135700个应用程序总共包含266个“唯一”权限。还应该强调的是，如上所述，相当多的权限是指影响应用程序正常运行的技术方面。例如，如果开发人员想要设计mappingapp，则有必要为其提供正确的权限，从而确保其能够访问将安装该应用的设备上的GPSsensors相关数据。图1显示了应用程序之间的权限分布：266个权限中只有10个被超过20%的受调查应用程序使用。因此，fewapplications使用了大量权限；其中20个权限仅由20个应用程序使用。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

mingdashike22

2022-6-14 14:27:38

“长尾”理论也可以应用于权限的分配（Anderson，2006）。图1:Permission distributionAndroid的开发平台是为Google Play Store开发应用程序的平台，它允许开发人员设想新类型的权限或替换其中的一些权限。在这种情况下，可能会出现与行业演变相关的新方面（新兴技术、新类型的应用程序），这可能会促使人们需要新类型的权限。最不需要的所需金额0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%266264262582562542242225024824624424224023823623223022822622220218216214212210208206204201200119619419219018818418218017817617217016816616416015815415214814614141413134132130128124122120118114112108104102100989490888682807876727068666462605865454844444038323028230282302821616110810410410410210098949280787472706866626058654546444036323028282828282828246262608484454545454545454444444038383230624222018161412108642%delle1.135.700应用程序最需要的十个权限1）完整网络访问82.1%2）查看网络连接71.5%3）读取USB存储的内容55.2%4）修改或删除USB存储的内容54.7%5）读取电话状态和标识32.8%6）防止设备睡眠28.5%7）查看WI-FI连接25.8%8）精确位置（GPS和基于网络的）23.2%9）控制振动21.8%10）近似位置21.0%266单一许可3.2定性发现描述性统计数据提供了有关危险现象的有用初步信息。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:27:42

至于价格变量（表2），市场上应用程序的分布极为不对称：86%的应用程序可以免费下载，而只有0.5%——确切地说是5.171个应用程序——的价格高于10欧元。表2：按价格范围划分的应用分布免费应用数量%97724486.05价格>015845613.950-0.99欧元65.6765.81-1.99欧元46.8824.12-4.99欧元33.4152.95-9.99欧元7.3120.6≥10欧元5.1710.5Total1135700可以免费下载应用程序的事实并不妨碍用户在下一阶段决定利用应用程序内购买服务，允许他/她在支付给定金额后获得额外服务（所谓的应用程序内购买）。比较免费和付费应用程序之间的平均权限数（即表3），可以发现免费应用程序需要的权限数（平均6.4）在统计上显著高于付费应用程序（平均3.8）。表3：平均权限数，付费和免费应用程序之间的比较，平均权限百分比免费应用程序97724486%6.4*付费应用程序15845614%3.8*总应用程序135700100%6.0*t检验，考虑到前面列出的三个类别（根据皮尤研究、库马尔·舒尔特和谷歌分类），显著性为1%，结果不变。无论是对于至少需要一个敏感权限的应用程序，还是在所有其他情况下，当这些应用程序可以免费下载时，请求的平均权限数都会显著增加。因此，提供免费应用程序意味着通过用户接受许可中概述的条件，放弃更多的数字数据，尤其是有关用户敏感信息的数据。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:27:47

反过来，用户和互联网平台之间出现了动漫交流，这影响了与购买和销售应用程序相关的主要商业关系，这意味着免费访问应用程序与用户同意更多权限有关，尤其是与个人数据泄露相关的权限。此外，下载量最大的应用程序是那些具有更多权限的应用程序；下载次数超过100000次的应用程序需要的权限平均比下载次数在10001到100000次之间的应用程序多2.5个，比下载次数在1001到100000次之间的应用程序多3个。考虑到应用程序的下载次数超过1亿次，它们的平均权限数上升到20个，略低于平均数量（6.0权限）的4倍。下载次数代表用户对应用程序需求的有效代理；下载量的分布，根据应用程序是否免费，显示出一些差异。由于很容易想象，免费应用程序显示了更高的下载量。超过80%的付费应用程序的下载次数为1到100次，而免费应用程序的下载次数约为45%。4、计量经济模型和结果利用计量经济工具，我们发现了一些关于用户（需求方）和开发者（供应方）对应用程序所需权限数量和类型的反应的见解。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:28:00

对于双方，我们提出了由三个模型组成的计量经济分析，根据上述权限分类进行估计；第一种考虑了皮尤研究的分类；第二个模型是Kummer和Schulte的模型，而最后一个模型采用Google实现的分类。关于应用程序需求的分析，已经估计了一个线性回归（OLS），将下载方面的应用程序需求建模为每个应用程序的一组控制变量所需权限的函数，如价格、类别、平均评级、评论数量和应用程序开发者。计量经济模型如下：Demand\'= α + βD\'+ θX\'+ ε\'其中因变量（需求）由通用应用程序i的下载总数的对数表示，xi包括控制变量，dii是与拟议分类中考虑的每个许可相关的虚拟变量，最后，ε\'表示经典错误项。参数β由于其与表示每个权限的虚拟变量向量的关联，因此最受关注；如果估计的参数如预期的那样显著且为负值，则意味着存在对单个数据敏感的权限会导致需求减少。下载趋势表明，长尾理论在多大程度上也适用于应用程序市场；事实上，撇开付费应用和非付费应用的区别不谈，大约50%的应用下载次数少于100次，大约98%的应用下载次数少于100000次。这表明，相当多的用户只安装了几个应用程序，即2%（长尾）。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

mingdashike22

2022-6-14 14:28:03

共有6个应用程序安装次数超过100000000次；Facebook、Google Gmail、YouTube、Google地图、Google搜索和Google Play服务，平均权限数为43.5。结果（表3）证实了权限的数量和类型对下载数量的负面和显著的直接影响。这种关系也可以在模型C中检测到，在模型C中，我们考虑了更详细和具体的权限分类，正如Kummerand Schulte所建议的那样。表4：需求模型（OLS模型）因变量：log。安装方式模式A：皮尤研究分类模式B：谷歌分类模式C：Kummer和SchulteUser信息权限-0.05***（0.00）Dangeorus权限-0.01***（0.00）完全互联网访问权限0.07***（0.00）查看网络状态权限-0.13***（0.00）手机状态权限（读取手机状态和ID）0.07***（0.00）位置权限（Gps）-0.05***（0.00）通信权限（读取短信、拦截传出呼叫、ecc）-0.10***（0.00）用户配置文件权限-0.02***（0.00）其他权限-0.06***（0.01）常量1.95***1.92***2.00***（0.02）（0.02）（0.03）ControlSyesYesCategoriesYesYesYesYesYesAdjusted R20.840.84#观测值113570011357001135700异方差稳健标准误差在括号内。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

nandehutu2022

2022-6-14 14:28:07

***，***，*分别在1%、5%和10%的水平上与0存在显著差异。关于供应方面的分析，我们关注应用程序价格；如上所述，descriptivestatistics显示付费应用和免费应用之间的平均权限数存在明显差异。通过计量经济学分析，我们提供了有力的证据支持这样一种假设，即开发人员采用的业务模型会受到用户在下载应用程序时必须接受的许可数量和类型的选择的系统性影响。为此，我们估计了一个概率模型，以便通过一个二分法变量考虑开发人员采用的业务模型，如果支付了应用程序，该变量等于1，如果不支付，则等于0。模型如下：Pr(Price\'= 1)= Λ[α + βD\'+ θX\'+ ε\']同样在这种情况下，最感兴趣的参数表示为β它与dummyvariable（D）结合起来，确定在个人数据传输方面是否可以认为权限相关；ε\'是经典误差项。存在对应用程序请求的个人数据敏感的权限（在收集个人数据的应用程序中）会降低应用程序价格高于0的可能性。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:28:15

表5显示了三个模型的估算结果，与对需求进行的分析类似。结果还表明，在供应方面，权限的数量和类型与应用商店中该应用程序不免费提供的可能性之间存在着显著的负相关关系。表5：供应模型（probit模型）因变量：应用程序价格模型A：皮尤研究分类模型B：谷歌分类模型C：Kummer和SchulteUser信息权限-0.26***（0.00）Dangeorus权限-0.67***（0.00）完全互联网访问权限-0.41***（0.01）查看网络状态权限-0.55***（0.00）手机状态权限（读取电话状态和ID）0.09***（0.00）位置权限（Gps）-0.30***（0.01）通信权限（读取短信、拦截传出呼叫、ecc）0.01（0.01）用户配置文件权限-0.00（0.01）其他权限-0.03（0.02）常量-0.33***0.08**0.29***（0.03）（0.03）（0.04）ControlSyesYesCategoriesYesYesYesAdjusted R20.140.160.21#观测11357001357001135700异方差稳健标准误差括号内。****，***，**，*在1%、5%和10%的水平上与0显著不同，从整体上对这些结果的解释中得出了一个更有趣的结果。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:28:22

事实上，除了估计的重要性之外，许可证的微弱幅度效应（或弹性）在需求和供给方面都存在。这些结果表明，即使消费者陷入了一种假设的“近乎完美的市场”配置中，在这种配置中，买家和卖家可以获得关于特定产品的完整信息，因此很容易比较价格以及不同应用程序的具体特征（特别注意所需许可的数量和类型），事情不会像他们应该的那样顺利。事实上，买方和卖方都知道，获得数字服务隐含着数据交换（系数的重要性；β), 虽然这对下载水平（需求）和价格水平（供应）都没有太大影响（因为它发生在经典商品市场）。换言之，这种交换的隐含性质不允许市场指示器有效工作。一方面，如前几节所述，个人的行为受到边界理性的影响。在这种情况下，如果消费者在金钱、时间、身体和精神承诺方面的努力相对较低，而价格——尤其是其低水平——似乎不是消费者选择的决定性因素，冲动行为往往会发生（Bayley&Nancarrow，1998；Rook&Fisher，1995；Rook&Hoch，1985；Stern，1962）。购买商品越容易，尤其是在价格承受能力方面，冲动性购买的可能性就越高，因为选择在逻辑上是复杂的，而且更感性而非理性。另一方面，在数字环境中，一些条件可能会缓解用户的“冲动”选择。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:28:25

用户的在线选择比“理性”假设所建议的更加多样化，这通常是因为在线购物与享乐体验相关，其中购买选择的时间范围缩短（Moe，2003）。这些上下文使得用户较少关注购买决策过程，因此后者似乎更受刺激而非目标驱动。这一方面也可以解释为什么从应用商店的角度来看，用于建议appsto用户的算法基于一组能够影响冲动购买的信息（达到的下载次数以及应用评级）。因此，如果面对正确类型的刺激，消费者冲动购买的可能性会更高。此外，虽然在理性范式下，购买计划是以最小的细节进行的，这通常需要时间，但在数字环境中，相关条件允许消费者立即进行购买。许多顾客意识到他们在做什么（冲动购买），但这代表了他们对影响在线冲浪体验的功利主义和享乐因素的认识（Akram et al.，2017）。然而，在本文中，我们提出了另一种更具结构性的机制，有利于冲动行为和低效率的市场结果，即这些交易的隐性性质。在我们看来，正是数字生态系统当前功能的本质，没有出现正式的数据交易（因此通常规范市场的经济指标，例如价格，是规则），阻止了社会效率结果的出现。5.

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:28:29

政策考虑在数据驱动的环境中，数据对于实现人工智能至关重要：来自在线服务的数据代表了最相关的催化剂之一，能够记录和分析个人周围环境的特征，以及这些环境在其中的移动方式以及他们之间在某个维度上的交互，最终将这些数据转换为基本资产，通过这些资产可以对系统进行培训。事实上，正如蒂罗尔所确认的那样，在数字环境中，数据越来越具有与金钱相当的价值：<<人们经常认为平台应该为我们提供给他们的数据付费。在实践中，许多网站确实需要付费。这种支付方式不是金融转账，而是免费提供的服务。我们提供个人数据以换取有用的服务（搜索引擎、社交网络、即时消息、在线视频、地图、电子邮件）或在商业交易过程中（如优步和Airbnb）。在线企业经常会辩称，他们花钱获取了我们的数据。[…]由于数据是价值创造的核心，因此定义管理其使用的规则是一项紧迫的任务。>>（Tirole，2017年，p。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:28:32

399).特别是，在本文中，我们通过对大数据的实证调查表明，市场失灵是数字交易本质的固有特征，因此传统政策不适用于数字环境。大数据被视为人工智能的重要资产。事实上，欧盟法律目前为B2C关系提供了消费者保护工具，B2C关系的特点是在向平台支付一定金额后提供商品或服务。关于消费者合同中不公平条款的第93/13号指令（欧洲理事会，1993年）确实提供了关键参考条款（目前正在审查中），涉及消费者和企业之间货币交易的条款和模式，包括平台，第98/6号指令/向消费者提供的产品价格指示中的经济消费者保护、关于内部市场中不公平的企业对消费者商业行为的第2005/29号指令（欧洲议会和欧洲理事会，2005年）和关于消费者权利的第2011/83号指令（欧洲议会和欧洲理事会，2011年）。然而，当消费者在数字环境中获得服务以交换其数据时——因此没有相应的货币价值支付——上述规定并不能针对在线平台为个人提供完全的保护。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:28:37

由于目前没有规则保护获取数字内容的个人不受非货币性质的计数器性能（如数据传输）的影响，企业可以将这一监管差距解释为行动的动机。该指令确实必须与2016年委员会提供的关于其实施的指导一起阅读，该指导认识到“数据驱动的业务结构正在网络世界中占据主导地位”。特别是，在线平台分析、处理和销售与消费者偏好和其他用户生成内容相关的数据。这与广告一起构成了他们的主要收入来源>>–COM（2016）320 final（欧盟委员会，2016）。其显著特点是提供数字商品或服务，而不存在任何相关货币交易的商业模式（欧洲议会和理事会，2015年，第。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:28:45

13).与这种新兴意识密切相关的是，可以提供一个例子，说明欧盟立法者如何从2015年数字单一市场战略开始，在与传统电子通信和视听媒体相邻的新市场背景下审视数据，试图通过量身定制的软接触立法干预来捕捉全新的数据相关动态，避免阻碍创新，同时保护欧盟法律秩序内的基本商品。在这方面，已经提出了一项“关于数字内容供应合同的某些方面”的指导性提案，该提案不仅涉及货币支付，而且还涉及消费者为交换服务而提供的个人或其他类型数据的支付，确定因数字内容不一致而终止合同意味着供应商应支付消费者支付的价格，或者，如果后者的反性能包括提供数据，同一供应商应避免使用消费者提供的此类数据和任何其他信息来交换数字内容（第13条）。这项建议可能是朝着正确方向迈出的第一步。然而，基于本文中的结果和考虑因素，有理由确认，政策应首先确定要检查的“黑匣子”是什么，即数据相关交易中任何预期监管干预的预期范围，然后委托受试者监控个人和平台之间的数据交易。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-6-14 14:28:48

这种观点似乎确实不准确，即交易扭曲可以简单地通过增强透明度义务来解决：只要简单的透明度规则不能消除强烈和结构性的不对称信息问题，个人具有有限理性的特征，那么这种扭曲仍将是交易的特征。由于此类数据价值及其潜在的主要和次要用途存在明显的信息不对称，个人在提供自己的数据时的冲动确实会保持，这导致个人不会权衡与数据交易相关的成本和收益，而忽视其后果。总的来说，这些机制导致了社会效率低下的结果，其中大量的个人数据被用于商业业务。为了加强欧盟的跨境贸易，上述提案与2017年修订的关于货物销售合同某些方面的指令提案相结合，修订欧洲议会和理事会第2006/2004号法规（EC）、欧洲议会和理事会第2009/22/EC号指令以及欧洲议会和理事会第1999/44/EC号指令。在去年1月就整个立法方案达成政治协议的背景下，这两项提案应该很快得到正式通过。第16条“还规定，供应商不得使用消费者提供的数据和任何其他信息来交换数字内容”（欧洲议会和理事会，2015年，第13节；16）。书目雅奎斯蒂，A.（2010）。个人数据经济学和隐私经济学。ECD隐私指南发布30年后。布鲁塞尔：经合组织。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

nandehutu2022

2022-6-14 14:28:52

恢复fromhttp://www.oecd.org/internet/ieconomy/theeconomicsofpersonaldataandprivacy30yearsaftertheoecdprivacyguidelines.htmAcquisti，A.，&Grossklags，J.（2005）。个人决策中的隐私和理性。IEEE安全与隐私杂志，3（1），26–33。http://doi.org/10.1109/MSP.2005.22Acquisti，A.，&Grossklags，J.（2008a）。数字隐私 : 理论、技术和实践。奥尔巴赫出版社。Acquisti，A.，&Grossklags，J.（2008b）。关于隐私，行为经济学能教给我们什么。《数字隐私：理论、技术和实践》（第363-377页）。奥尔巴赫出版公司，泰勒和弗朗西斯集团。Akerlof，G.A.（1970年）。“柠檬”市场的质量不确定性和市场机制。《经济学季刊》，84（3），488。http://doi.org/10.2307/1879431Akram，U.、Hui，P.、Khan，M.K.、Hashim，M.、Qiu，Y.、Zhang，Y.（2017）。“双十一”购物节上的在线冲动购买：功利主义和享乐主义动机的实证研究。管理科学与工程管理国际会议（第680-692页）。http://doi.org/10.1007/978-3-319-59280-0_56Anderson，C.（2006年）。长尾：为什么企业的未来是少卖多卖。哈切特书籍。Arrow，K.J.（1958年）。效用、态度、选择：回顾笔记。计量经济学：计量经济学学会杂志，1-23。http://doi.org/10.2307/1907381Bayley，G.，&Nancarrow，C.（1998）。冲动购买：对这一现象的定性探索。定性市场研究：国际期刊，1（2），99–114。http://doi.org/10.1108/13522759810214271Benartzi，S.，&Thaler，R.H.（1995）。短视的损失厌恶和股权溢价之谜。《经济学季刊》，110（1），73–92。http://doi.org/10.2307/2118511Bennett，C.J.（1995年）。隐私的政治经济学：文献回顾。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝