[發(fā)明專利]一種平衡共贏的數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)機(jī)制

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910814765.1
• 申請(qǐng)日: 2019-08-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110706018A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-01-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭兵;沈艷;秦超霞;劉勝杰;蘇紅;張珍;周馳岷;逯峻雨;張登平;夏鑫林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02
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• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種平衡共贏的數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)機(jī)制，其特征在于如下：

A數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)格評(píng)估Data asset price assessment

古典經(jīng)濟(jì)學(xué)以及馬克思主義經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為價(jià)格是價(jià)值的外在體現(xiàn)；現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為價(jià)格是由市場(chǎng)調(diào)節(jié)決定的；事實(shí)上，這兩種說(shuō)法辯證地存在，即價(jià)值和市場(chǎng)調(diào)節(jié)共同在影響價(jià)格的制定；本章重點(diǎn)介紹價(jià)值如何影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)格，而把關(guān)于市場(chǎng)調(diào)節(jié)的內(nèi)容放到第三部分；為了可靠的計(jì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)格，我們先介紹一些關(guān)于價(jià)格評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定；

1)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定standard setting

標(biāo)準(zhǔn)是衡量事物優(yōu)劣的基準(zhǔn)，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中被賦予了不同的涵義；所有的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定方法,盡管其很詳盡、系統(tǒng)化,仍不能脫離人的主觀判斷；從這個(gè)意義上看，標(biāo)準(zhǔn)并不能完全客觀的設(shè)定，只能一定程度反應(yīng)客觀事實(shí)；在本文，我們討論了價(jià)值量、隱私損失等級(jí)和權(quán)限開(kāi)放等級(jí)三類標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定；隱私損失等級(jí)越大代表隱私損失越大；權(quán)限開(kāi)放等級(jí)越大則表示權(quán)限損失越大；

隱私損失容忍度指的是數(shù)據(jù)所有者能接受的最大隱私損失量；注意，隱私損失容忍度不同于隱私損失；比如，John的隱私損失容忍度為0.3；數(shù)據(jù)需求方對(duì)數(shù)據(jù)的隱私損失要求為0.2(或者任意小于等于0.3的值)；那么，系統(tǒng)在提供數(shù)據(jù)時(shí)將納入John的數(shù)據(jù)，并按0.2對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加噪；當(dāng)然，隱私損失補(bǔ)償也會(huì)按照0.2來(lái)計(jì)算，因?yàn)閷?shí)際的隱私損失是0.2；反之，如果數(shù)據(jù)需求方對(duì)數(shù)據(jù)的隱私損失要求為0.4(或者任意大于0.3的值)；那么，系統(tǒng)在提供數(shù)據(jù)時(shí)將不納入John的數(shù)據(jù)，因?yàn)镴ohn不能接受比0.3大的隱私損失并且系統(tǒng)必須滿足John的隱私保護(hù)需求；

2)屬性選擇Attribute selection

影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)格的因素有許多，比如成本、質(zhì)量、時(shí)效、可信度、數(shù)量等；所以幾乎不可能設(shè)計(jì)出一個(gè)覆蓋所有價(jià)格相關(guān)因素的定價(jià)機(jī)制；為了通用地、合理地定價(jià)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，我們研究了多種典型數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價(jià)策略；這包括數(shù)字媒體(圖像、音頻、視頻)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)和軟件即服務(wù)產(chǎn)品的定價(jià)策略；在此基礎(chǔ)上，我們選出了成本、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)權(quán)威度、隱私損失和權(quán)限等級(jí)五個(gè)主要屬性用于評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)格；

·成本cost

成本是指賣(mài)方生產(chǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的各種成本，由固定成本和邊際成本構(gòu)成；固定成本指一個(gè)組織或企業(yè)收集、整合和加工數(shù)據(jù)，然后形成第一個(gè)中間數(shù)據(jù)產(chǎn)品或最終數(shù)據(jù)產(chǎn)品的成本；邊際成本指每新增一個(gè)單位的數(shù)據(jù)產(chǎn)品所增加的成本；由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有數(shù)量大的特性，其固定成本相對(duì)很??；因此在估計(jì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本時(shí)，常常指邊際成本；

·數(shù)據(jù)質(zhì)量Data Quality

數(shù)據(jù)質(zhì)量是保障數(shù)據(jù)分析結(jié)論有效和準(zhǔn)確的基礎(chǔ)；狹義的數(shù)據(jù)質(zhì)量包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、及時(shí)性、完整性和一致性；數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性指數(shù)據(jù)是否有錯(cuò)誤；及時(shí)性指數(shù)據(jù)的最新程度；完整性指數(shù)據(jù)內(nèi)容的完整程度；一致性指數(shù)據(jù)是否以相同的格式呈現(xiàn)；廣義的數(shù)據(jù)質(zhì)量還包括數(shù)據(jù)整體的有效性，例如，數(shù)據(jù)整體是否是可信的、數(shù)據(jù)的取樣是否合理等；狹義的數(shù)據(jù)質(zhì)量針對(duì)的是數(shù)據(jù)原生屬性值的質(zhì)量，而廣義的數(shù)據(jù)質(zhì)量更傾向于數(shù)據(jù)的信息質(zhì)量；數(shù)據(jù)質(zhì)量越好意味著數(shù)據(jù)可用性越高，因此數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)格和數(shù)據(jù)質(zhì)量成正相關(guān)關(guān)系；

·數(shù)據(jù)權(quán)威度data authority

在《新現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典》中，對(duì)于權(quán)威的解釋是：(1)使人信從的力量和威望；(2)是在某種范圍里最有地位的人或事物；權(quán)威強(qiáng)調(diào)的是某個(gè)人、某種組織或某種思想體系被社會(huì)所認(rèn)可、信任并自愿支持；數(shù)據(jù)權(quán)威度來(lái)源于微博用戶權(quán)威度，指數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)市場(chǎng)中的影響力和社會(huì)對(duì)其信服的程度；

數(shù)據(jù)權(quán)威度由數(shù)據(jù)影響力和數(shù)據(jù)可信度兩部分組成；數(shù)據(jù)影響力指數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)市場(chǎng)的作用程度及數(shù)據(jù)被傳播的程度；關(guān)于數(shù)據(jù)影響力的定量評(píng)價(jià)方法有很多，如影響因子，H指數(shù)和自引率等；數(shù)據(jù)可信度指數(shù)據(jù)被公眾信任和支持的程度；數(shù)據(jù)可信度與數(shù)據(jù)監(jiān)管平臺(tái)的可靠性、數(shù)據(jù)提供者的素質(zhì)有關(guān)，比如權(quán)威機(jī)構(gòu)或信用良好的用戶提供的數(shù)據(jù)可信度一般較高；

數(shù)據(jù)權(quán)威度反映的是公眾對(duì)于數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)和認(rèn)可程度，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)格具有正向影響作用；

·隱私損失privacy loss

CHAO Li&Rachana Nget等人指出分析數(shù)據(jù)信息會(huì)損害數(shù)據(jù)所有者的隱私，數(shù)據(jù)買(mǎi)方必須為此付費(fèi)并且數(shù)據(jù)所有者應(yīng)該因失去數(shù)據(jù)隱私而獲得補(bǔ)償；在本文中，數(shù)據(jù)所有者需要設(shè)置自己的隱私損失容忍度；買(mǎi)方選擇需要的隱私損失，并根據(jù)系統(tǒng)檢測(cè)的實(shí)際隱私損失支付相應(yīng)的補(bǔ)償價(jià)格；賣(mài)方和買(mǎi)方通過(guò)選擇隱私損失等級(jí)可以控制自己的收益和支出；

數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易中可能存在隱私的套利；比如，一個(gè)精明商家想獲取“John是否有糖尿病”的數(shù)據(jù)信息(標(biāo)記為info 1)；假設(shè)他已經(jīng)知道John是第100號(hào)糖藥病檢查者，那么他就可以通過(guò)同時(shí)購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)信息“醫(yī)院前99名糖藥病檢查者的患病人數(shù)”(標(biāo)記為info 2)和數(shù)據(jù)信息“前100名糖藥病檢查者的患病人數(shù)”(標(biāo)記為info 3)來(lái)得知答案；這個(gè)例子中，info2和info 3的隱私含量極低，相應(yīng)的價(jià)格也極低(價(jià)格分別為1美元和2美元)；但info 1的隱私含量卻極高，相應(yīng)的該數(shù)據(jù)信息價(jià)格也極高(價(jià)格為100美元)；這樣一來(lái)，這個(gè)精明商家應(yīng)該花100美元才能搞定的事情現(xiàn)在用3美元就完成了；套利交易會(huì)侵犯數(shù)據(jù)所有者的隱私，損害賣(mài)方潛在收益；因此，合理的隱私補(bǔ)償機(jī)制一定是無(wú)套利的；

我們從推測(cè)糖尿病患者的例子中發(fā)現(xiàn)，正是數(shù)據(jù)中的細(xì)小差異導(dǎo)致了潛在的隱私泄露和提供了隱私套利的條件；差分隱私(Differential Privacy)是一種安全計(jì)算方法，不僅可以保證對(duì)手無(wú)法從部分?jǐn)?shù)據(jù)信息中了解到關(guān)于整個(gè)數(shù)據(jù)的有用信息，還可以確保對(duì)手對(duì)具體數(shù)據(jù)所有者一無(wú)所知；

Definition 1:(ε-DifferentialPrivacy)A randomized algorithm M:D→Rsatisfies ε-DifferentialPrivacy(orε-DP)if for every pair of neighboringdatasets x,y∈D where x and y differs by only one record,and for any set ORange(M),

Pr(M(x)＝O)≤e^ε×Pr (M(y)＝O) (1)

ε-DP要求對(duì)于輸入不同數(shù)據(jù)集x和y，得到相同輸出結(jié)果O的概率差(用e^ε表示)不大；概率差描述受差分隱私保護(hù)的輸出數(shù)據(jù)信息與真實(shí)數(shù)據(jù)信息的接近度；概率差越小說(shuō)明差分隱私保護(hù)力度越高，此時(shí)根據(jù)輸出信息推斷真實(shí)信息的難度越大；隱私預(yù)算參數(shù)ε表示隱私保護(hù)程度，ε∈[0,1]；本文用ε量化隱私損失等級(jí)；ε越小，隱私損失越??；

差分隱私意味著所有所有者或數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有相同的隱私保護(hù)/損失等級(jí)ε；個(gè)性化差分隱私(Personalized Differential Privacy)指在差分隱私中每個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)或每個(gè)數(shù)據(jù)所有者都有自己的隱私損失容忍值ε′，ε′∈[0,1]；ε′-PDP保護(hù)有兩種實(shí)現(xiàn)機(jī)制：(1)拉普拉斯機(jī)制(laplace mechanism)，用于數(shù)值型結(jié)果的保護(hù)；(2)指數(shù)機(jī)制(exponentialmechanism)，用于離散型結(jié)果的保護(hù)；本文在差分隱私的基礎(chǔ)上引入個(gè)性化差分隱私既能避免由隱私泄露導(dǎo)致的隱私套利，又滿足用戶不同隱私級(jí)別的保護(hù)需求；

Definition 2:(Personalized Differential Privacy)Regarding the tolerableprivacy loss ε′ of each user,a randomized mechanism M:D→R satisfies ε′-Personalized Differential Privacy(or ε′-PDP)if,for every pair of neighboringdatasets x,y∈D where x and y differs by only one record,and for any set ORange(M),

其中ε_x’表示數(shù)據(jù)集x的隱私損失容忍值，ε_y’表示數(shù)據(jù)集y的隱私損失容忍值，而min(ε_x’,ε_y’)表示數(shù)據(jù)集x和y較小的那個(gè)隱私損失容忍值；概率差越大，根據(jù)輸出信息推斷真實(shí)信息的難度越??；此時(shí)受差分隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)信息與真實(shí)數(shù)據(jù)信息的接近度越高，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值較高；我們假設(shè)，對(duì)于一對(duì)相鄰數(shù)據(jù)集，這種接近度用T(ε)表示，且對(duì)于多對(duì)相鄰數(shù)據(jù)集，這種接近度用T(ε)表示，且n≥1；很容易理解數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值∈(0,數(shù)據(jù)資產(chǎn)原始價(jià)值]；如果我們用數(shù)據(jù)資產(chǎn)原始價(jià)值×T(ε)表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，那么T(ε)∈(0,1]；到目前為止，我們歸納出函數(shù)T(ε)有兩個(gè)充分條件：(1)(2)T(ε)∈(0,1]；根據(jù)這兩個(gè)充分條件，我們可以設(shè)計(jì)函數(shù)T(ε)為ε_i表示數(shù)據(jù)所有者的實(shí)際隱私損失；當(dāng)min{ε_i}＝0時(shí)，T(ε)取最小值當(dāng)min{ε_i}＝1時(shí)，T(ε)取最大值1；注意當(dāng)min{ε_i}＝0時(shí)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值≠0；這很容易理解，數(shù)據(jù)隱私信息只是數(shù)據(jù)價(jià)值的一部分，因此完全脫敏的數(shù)據(jù)仍然有使用價(jià)值；當(dāng)min{ε_i}＝1時(shí)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值＝數(shù)據(jù)資產(chǎn)原始價(jià)值，此時(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的隱私不受保護(hù)；

總之，我們用ε_i量化數(shù)據(jù)所有者的個(gè)性化隱私損失，ε_i∈[0,1]；并且引入個(gè)性化差分隱私保護(hù)數(shù)據(jù)所有者的潛在隱私損失和避免隱私套利；

·權(quán)限等級(jí)permission level

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的供給方式根據(jù)權(quán)限開(kāi)放程度的不同大致可以分為以下三種：

免費(fèi)開(kāi)放(Open and free)：這是一種免費(fèi)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供給方式；供應(yīng)方把數(shù)據(jù)資產(chǎn)按照一定數(shù)據(jù)格式(主要是word、PDF、圖片、Excel等數(shù)據(jù)格式)免費(fèi)提供給需求方，比如網(wǎng)頁(yè)資源的免費(fèi)瀏覽、下載和轉(zhuǎn)載；這種供給方式一般不限定買(mǎi)方對(duì)象、需求量和用途(法律規(guī)定除外)，一般保留數(shù)據(jù)資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)和管理權(quán)，類似開(kāi)源軟件方式(Open SourceSoftware)、開(kāi)源數(shù)據(jù)社區(qū)(Open Data Community)；

有償交易(Paid transaction)：這是一種付費(fèi)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供給方式；供應(yīng)方把數(shù)據(jù)資產(chǎn)按照一定方式有償提供給需求方，以此獲得收益或者等價(jià)交換，可以參考實(shí)物商品的交易機(jī)制；數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為一種無(wú)形商品，具有易復(fù)制、易傳播、易加工等多種特性；這些特性使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易附帶產(chǎn)權(quán)界定、產(chǎn)權(quán)定價(jià)等多種復(fù)雜問(wèn)題；

有償服務(wù)(Paid Service)：這是一種付費(fèi)的供給方式；供應(yīng)方為需求方提供有償?shù)臄?shù)據(jù)服務(wù)，以此獲得收益，類似實(shí)物商品的租賃機(jī)制；Paid Service與paid transaction相似卻不相同，體現(xiàn)在它盡量避免產(chǎn)權(quán)、管理權(quán)等問(wèn)題，僅涉及使用權(quán)和安全訪問(wèn)控制等問(wèn)題；這種供應(yīng)方式可以大大降低成本，并且一定程度上避免了產(chǎn)權(quán)糾紛；文獻(xiàn)引用、軟件使用權(quán)購(gòu)買(mǎi)是典型的案例；

本文引入了多級(jí)權(quán)限的數(shù)據(jù)供給方式，讓每個(gè)數(shù)據(jù)所有者都可以根據(jù)個(gè)人需求設(shè)置數(shù)據(jù)資產(chǎn)的權(quán)限開(kāi)放等級(jí)o，o∈[0,1]；o越小，權(quán)限保護(hù)水平越高；

B理論模型Theoretical model

數(shù)據(jù)集：數(shù)據(jù)集是源數(shù)據(jù)的整合與封裝，通常以表格的形式出現(xiàn)，比如報(bào)表、專有數(shù)據(jù)集；每一列代表一個(gè)特定屬性；每一行是一個(gè)數(shù)據(jù)元組，對(duì)應(yīng)于某一成員的數(shù)據(jù)信息；對(duì)應(yīng)于行數(shù)，該數(shù)據(jù)集可能包括一個(gè)或多個(gè)成員；

數(shù)據(jù)產(chǎn)品：數(shù)據(jù)產(chǎn)品是指以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)、可以發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值去輔助用戶更優(yōu)的做決策甚至行動(dòng)的一種產(chǎn)品形式；它在用戶的決策和行動(dòng)過(guò)程中，充當(dāng)信息分析的展示者和價(jià)值的使能者；數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括智力成果(即方案設(shè)計(jì)、智庫(kù)策略等)、數(shù)字作品(即數(shù)字媒體及音像制品等)等數(shù)據(jù)資源；

數(shù)據(jù)所有者(也是數(shù)據(jù)供給方)：數(shù)據(jù)所有者指的是擁有數(shù)據(jù)的個(gè)體、機(jī)構(gòu)或企業(yè)，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈提供原始的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)所有者既是數(shù)據(jù)應(yīng)用的消費(fèi)者，也是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者；

數(shù)據(jù)加工方：數(shù)據(jù)加工方一般是政府、機(jī)構(gòu)或企業(yè)，也可以是個(gè)體；他們通過(guò)采集、存儲(chǔ)和整合源數(shù)據(jù)信息輸出高質(zhì)量的、高可用的數(shù)據(jù)集；

應(yīng)用供給方：應(yīng)用供給方一般是公司、企業(yè)或機(jī)構(gòu)，也可以是個(gè)體；他們依賴于對(duì)數(shù)據(jù)集的分析和運(yùn)用來(lái)解鎖數(shù)據(jù)價(jià)值，從而指導(dǎo)數(shù)據(jù)產(chǎn)品/應(yīng)用的生產(chǎn)；

1)數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈Data Asset Supply Chain

在介紹數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈之前，我們先簡(jiǎn)單介紹供應(yīng)鏈的概念和流程框架；

供應(yīng)鏈(SC，Supply Chain)的概念最早出現(xiàn)在20世紀(jì)80年代，描述的是一種集成過(guò)程：通過(guò)許多不同的商業(yè)實(shí)體(即供應(yīng)商、制造商、分銷(xiāo)商和零售商)共同努力，將原材料轉(zhuǎn)換成產(chǎn)品，然后交付給客戶；圖1描述了傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的流程框架；供應(yīng)鏈上的活動(dòng)包括采購(gòu)原材料，制成中間產(chǎn)品以及最終產(chǎn)品，最后由銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)把產(chǎn)品送到消費(fèi)者手中；

基于傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的流程設(shè)計(jì)和管理，我們分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和資金的流動(dòng)特征；

數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)將不同商業(yè)實(shí)體連成一個(gè)整體的功能鏈結(jié)構(gòu)；圍繞數(shù)據(jù)供給方，數(shù)據(jù)加工方，應(yīng)用供給方和最終用戶四個(gè)核心商業(yè)實(shí)體，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的生命周期可分為源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)階段；圖2描述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈的流程框架：(1)數(shù)據(jù)供給方將源數(shù)據(jù)以一個(gè)五元組(數(shù)據(jù)元組ID、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)權(quán)威度、隱私損失、權(quán)限開(kāi)放等級(jí))為基本計(jì)量計(jì)價(jià)單位有償提供給數(shù)據(jù)加工方；(2)數(shù)據(jù)加工方將源數(shù)據(jù)整合并封裝形成高可用性的數(shù)據(jù)集，并售賣(mài)給應(yīng)用供給方；(3)應(yīng)用供給方通過(guò)數(shù)據(jù)加工、分析與使用將數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換成最終數(shù)據(jù)產(chǎn)品，并由銷(xiāo)售網(wǎng)把數(shù)據(jù)產(chǎn)品銷(xiāo)售到終端用戶手中；(4)終端用戶在使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品的過(guò)程中產(chǎn)生大量源數(shù)據(jù)，應(yīng)用平臺(tái)(數(shù)據(jù)加工方)沉淀這些源數(shù)據(jù)信息并以五元組為計(jì)量計(jì)價(jià)單位給予相應(yīng)的數(shù)據(jù)價(jià)值補(bǔ)償；

按照數(shù)據(jù)資產(chǎn)的流動(dòng)方向，我們將數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈的商業(yè)實(shí)體分為上游、下游和終端；數(shù)據(jù)加工方為上游，應(yīng)用供給方為下游，而終端用戶為終端；見(jiàn)圖2，上游負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的采集和整合，為下游輸入數(shù)據(jù)以此獲得合理的利潤(rùn)；下游的生產(chǎn)依賴于上游的數(shù)據(jù)供給；終端用戶在使用數(shù)據(jù)應(yīng)用的同時(shí)產(chǎn)生新的源數(shù)據(jù)；應(yīng)用平臺(tái)(上游)沉淀用戶源數(shù)據(jù)并給出相應(yīng)的補(bǔ)償；通過(guò)如此循環(huán)往復(fù)，該數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)流動(dòng)的閉環(huán)，用戶是數(shù)據(jù)源源不斷產(chǎn)生的根本；

2)模型設(shè)置和假設(shè)Meodel Setup and Assumptions

為了明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)不同生命周期的價(jià)格制定原理，我們建立了一個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易和共享架構(gòu)，見(jiàn)圖3；

數(shù)據(jù)所有者也是終端用戶，為數(shù)據(jù)加工方貢獻(xiàn)價(jià)值為v_i的源數(shù)據(jù)，并獲得金額為y_i(v_i)的補(bǔ)償；y_i(v_i)是關(guān)于價(jià)值v_i的價(jià)值補(bǔ)償函數(shù)；需要注意的是，數(shù)據(jù)加工方接收到的總價(jià)值V應(yīng)當(dāng)?shù)扔谒袛?shù)據(jù)所有者貢獻(xiàn)的價(jià)值總和即V＝∑v_i；并且，數(shù)據(jù)加工方支付給所有者的總價(jià)值補(bǔ)償y(V)應(yīng)當(dāng)?shù)扔谒兴姓叩膬r(jià)值補(bǔ)償總和，即y(V)＝∑y_i(v_i)；

數(shù)據(jù)加工方通過(guò)采集和整合數(shù)據(jù)所有者的源數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈輸入高質(zhì)量、大規(guī)模和可使用的數(shù)據(jù)集；單位數(shù)據(jù)集的價(jià)值量用小寫(xiě)字母v表示；

在數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易和共享架構(gòu)中，應(yīng)用供給方也是數(shù)據(jù)集買(mǎi)方；應(yīng)用供給方作為數(shù)據(jù)集買(mǎi)方提出數(shù)據(jù)查詢請(qǐng)求b_j(Q,c_max,n)，Q表示查詢語(yǔ)句，c_max表示最大預(yù)算，n表示預(yù)計(jì)購(gòu)買(mǎi)量；數(shù)據(jù)加工方返回買(mǎi)方一個(gè)價(jià)格菜單供買(mǎi)方參考選擇，如圖9所示；圖9中查詢數(shù)據(jù)集的average deviation(e)可以用各種距離函數(shù)和相似度函數(shù)計(jì)算得到；比如數(shù)據(jù)類型的結(jié)果可以用歐幾里得距離(Euclidean Distance)函數(shù)，而文本類型的則可以用余弦相似度(Cosine Similarity)函數(shù)；sample size(n)表示查詢數(shù)據(jù)集樣本的容量大小，比如對(duì)于文本型的數(shù)據(jù)集，n表示文本數(shù)目；對(duì)于記錄型數(shù)據(jù)集，n表示記錄數(shù)目；買(mǎi)方根據(jù)個(gè)人偏好選擇價(jià)格套餐menu(e,n)并按單位數(shù)據(jù)集的價(jià)格ρs付費(fèi)，其中e表示數(shù)據(jù)集平均偏差，n表示購(gòu)買(mǎi)量；然后數(shù)據(jù)加工方返回業(yè)務(wù)處理結(jié)果{A(Q),c_t,|RS|,e}，其中A(Q)表示購(gòu)買(mǎi)的數(shù)據(jù)集，c_t表示買(mǎi)方余額，｜RS|表示該數(shù)據(jù)集的size，e表示該數(shù)據(jù)集的平均偏差；

應(yīng)用供給方為終端用戶提供價(jià)值量為r′v的數(shù)據(jù)應(yīng)用并按單位應(yīng)用價(jià)格s收費(fèi)；r′是數(shù)據(jù)價(jià)值的轉(zhuǎn)換率，表示數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)變成產(chǎn)品時(shí)價(jià)值的不確定性；為了建立一個(gè)簡(jiǎn)單和容易處理的模型,我們假設(shè)r′在r和1之間均勻分布；r表示數(shù)據(jù)價(jià)值的最低轉(zhuǎn)換率；

終端用戶既是數(shù)據(jù)應(yīng)用的消費(fèi)者，又是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者；我們將終端用戶的人數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化為單位1；圖3中u(θ,s)的θ表示用戶支付數(shù)據(jù)應(yīng)用單位價(jià)值的意愿，反應(yīng)用戶對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用單位價(jià)值的滿意程度；s表示單位數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)格；

3)定價(jià)機(jī)制研究Research on pricing mechanism

首先，我們需要明確源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)應(yīng)用的計(jì)量計(jì)價(jià)方式；根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易和共享框架，數(shù)據(jù)所有者以五元組為計(jì)量計(jì)價(jià)的基本單位為數(shù)據(jù)加工方提供源數(shù)據(jù)和得到價(jià)值補(bǔ)償；數(shù)據(jù)加工方整合源數(shù)據(jù)為一個(gè)數(shù)據(jù)集，并以一個(gè)集合為計(jì)量計(jì)價(jià)單位；最后應(yīng)用供給方購(gòu)買(mǎi)和應(yīng)用該數(shù)據(jù)集信息生產(chǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用，這里單份數(shù)據(jù)應(yīng)用為一個(gè)計(jì)量計(jì)價(jià)單位；從中我們發(fā)現(xiàn)源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)應(yīng)用的計(jì)量計(jì)價(jià)單位存在對(duì)應(yīng)關(guān)系，見(jiàn)圖4；源數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集的對(duì)應(yīng)關(guān)系是n:1，因?yàn)橐粋€(gè)數(shù)據(jù)集里包含了多條源數(shù)據(jù)信息；數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)應(yīng)用的對(duì)應(yīng)關(guān)系是1:1；雖然一個(gè)數(shù)據(jù)集可以用于多個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的生產(chǎn)，但在收益分成的計(jì)價(jià)方式中，數(shù)據(jù)應(yīng)用的邊際收益也是數(shù)據(jù)集的邊際收益；因此，數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)于計(jì)量計(jì)價(jià)單位的對(duì)應(yīng)關(guān)系是1:1；

其次，我們需要介紹源數(shù)據(jù)定價(jià)機(jī)制的特殊性；數(shù)據(jù)加工方(一般是企業(yè)、組織或機(jī)構(gòu))通常通過(guò)平臺(tái)沉淀數(shù)據(jù)的方式采集和整合源數(shù)據(jù)；這種數(shù)據(jù)獲取方式綁定了源數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和出售；并且，這種數(shù)據(jù)獲取方式不需要數(shù)據(jù)所有者花銷(xiāo)額外的成本；因此，源數(shù)據(jù)的價(jià)格制定適合采用價(jià)值補(bǔ)償?shù)姆绞?，即源?shù)據(jù)的價(jià)格等價(jià)于源數(shù)據(jù)的價(jià)值；

我們用D表示應(yīng)用的需求量；根據(jù)圖4，D也表示數(shù)據(jù)集需求量；根據(jù)理論總利潤(rùn)＝單位利潤(rùn)×需求量，傳統(tǒng)分散定價(jià)機(jī)制(Decentralized pricing mechanism)的π₁、π₂和π可以表示為：

π₁^D＝(k-τ-v)D (3)

π₂^D＝(s-k-φ)D (4)

π^D＝π₁^D+π₂^D＝(s-τ-v-φ)D (5)

我們的定價(jià)機(jī)制基于Nash議價(jià)機(jī)制，這種機(jī)制按比例分配收入；具體點(diǎn)來(lái)說(shuō)，基于數(shù)據(jù)加工方輸出的數(shù)據(jù)集，應(yīng)用供給方為終端用戶提供應(yīng)用，按單價(jià)s收費(fèi)，其中ρs支付給數(shù)據(jù)加工方，ρ∈[0,1]；此時(shí)的數(shù)據(jù)加工方、應(yīng)用供給方和數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈的利潤(rùn)函數(shù)如下：

π₁^N＝(ρp-τ-v)D (6)

π₂^N＝((1-ρ)p-φ)D (7)

π^N＝π₁^N+π₂^N＝(p-τ-v-φ)D (8)

這種按比例分配收入的定價(jià)機(jī)制將數(shù)據(jù)加工方和應(yīng)用供給方的利益綁定在一起；因此，只要將應(yīng)用單價(jià)s和收入分配比例ρ設(shè)置為一個(gè)平衡值，那么就可以實(shí)現(xiàn)這二者利潤(rùn)的均衡；此外，數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈的整體利潤(rùn)同時(shí)受應(yīng)用單價(jià)s和用戶需求量D的制約；Nash議價(jià)機(jī)制相比傳統(tǒng)分散定價(jià)機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)由后面的章節(jié)具體分析；

我們假設(shè)數(shù)據(jù)加工方輸出價(jià)值為v的數(shù)據(jù)集；應(yīng)用供給方為終端用戶提供價(jià)值為r′v的應(yīng)用并按應(yīng)用的單價(jià)s收費(fèi)；顯然單位支付意愿為θ的用戶購(gòu)買(mǎi)應(yīng)用的期望效用為當(dāng)U≥0即時(shí)用戶才會(huì)購(gòu)買(mǎi)應(yīng)用；是用戶的最低單位支付意愿；為了建立一個(gè)簡(jiǎn)潔和容易處理的模型,我們假設(shè)單位支付意愿為θ的用戶人數(shù)在0和θ_max之間均勻分布；如果存在最大單位支付意愿θ_max，那么用戶的應(yīng)用需求量為

基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)不同生命周期階段的價(jià)格制定原理，我們分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈的利潤(rùn)績(jī)效：數(shù)據(jù)加工方利潤(rùn)、應(yīng)用供給方利潤(rùn)、供應(yīng)鏈整體利潤(rùn)和消費(fèi)者盈余；

·分散定價(jià)機(jī)制Decentralized pricing mechanism

在傳統(tǒng)的分散定價(jià)機(jī)制中，供應(yīng)鏈的各個(gè)參與者都只考慮自己的利潤(rùn)而忽視整體的利潤(rùn)；我們將代入式子(3-5)，并分別求解數(shù)據(jù)加工方和應(yīng)用供給方的最大利潤(rùn)：

求解這個(gè)式子的優(yōu)化問(wèn)題，我們得到一個(gè)局部最優(yōu)價(jià)格則這里進(jìn)一步可得到我們計(jì)算可得到數(shù)據(jù)加工方、應(yīng)用供給方和供應(yīng)鏈的利潤(rùn)分別為消費(fèi)者盈余是其中

·Nash議價(jià)機(jī)制Nash bargaining mechanism

在Nash議價(jià)機(jī)制中，供應(yīng)鏈的各個(gè)參與者通過(guò)討價(jià)還價(jià)尋求一個(gè)讓大家都滿意的價(jià)格，這種定價(jià)機(jī)制重視的是整體利潤(rùn)和利潤(rùn)分配的均衡性；我們將代入式子(6-8)，并求解數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈的最大利潤(rùn)和能使各個(gè)參與者公平共享最大整體利潤(rùn)的收入分配比例ρ：

求解這個(gè)式子的優(yōu)化問(wèn)題，我們得到一個(gè)平衡價(jià)格其中進(jìn)一步可得到根據(jù)s^N和ρ^N可計(jì)算得到數(shù)據(jù)加工方、應(yīng)用供給方和供應(yīng)鏈的利潤(rùn)分別為消費(fèi)者盈余是其中我們將它轉(zhuǎn)換得到所以

比較兩種機(jī)制下的利潤(rùn)績(jī)效，我們發(fā)現(xiàn)π₁^D＝π₁^N，π₂^D<π₂^N，π^D<π^N，并且CS^D<CS^N；這意味著Nash議價(jià)機(jī)制比傳統(tǒng)分散定價(jià)機(jī)制具有更大的供應(yīng)鏈利潤(rùn)和消費(fèi)者盈余；此外我們發(fā)現(xiàn)，π^N＝π_max且π₁^N＝π₂^N，這意味著各個(gè)參與者等比例共享供應(yīng)鏈的最優(yōu)利潤(rùn)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易和共享過(guò)程中的雙贏；

基于價(jià)值定價(jià)源數(shù)據(jù)Pricing source data based on value

影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的因素有許多，所以幾乎不可能設(shè)計(jì)出一個(gè)覆蓋所有價(jià)值相關(guān)因素的定價(jià)機(jī)制；基于對(duì)多種典型數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價(jià)策略的分析，我們選出了數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)權(quán)威度、隱私損失和權(quán)限等級(jí)四個(gè)主要價(jià)值屬性用于評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值；源數(shù)據(jù)的采集方式一般是平臺(tái)沉淀而不需要數(shù)據(jù)所有者花銷(xiāo)額外的成本；因此，源數(shù)據(jù)的價(jià)格制定僅依據(jù)價(jià)值評(píng)估而不考慮成本；

我們用q表示數(shù)據(jù)質(zhì)量貢獻(xiàn)的價(jià)格，用w表示數(shù)據(jù)權(quán)威度貢獻(xiàn)的價(jià)格，ε_i表示個(gè)性化隱私損失，o_i表示個(gè)性化權(quán)限開(kāi)放等級(jí)；設(shè)α為數(shù)據(jù)質(zhì)量權(quán)重，β為數(shù)據(jù)權(quán)威度權(quán)重，讓它們滿足以下約束:

α+β＝1 (11)

則源數(shù)據(jù)價(jià)格y可以表示為y(q,w,ε_i,o_i)＝(q×α+w×β)×T(ε_i)×o_i；這里，表示隱私損失為ε_i時(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值與其原始價(jià)值的接近度；

基于Nash均衡定價(jià)數(shù)據(jù)集pricing data set based on Nash equilibrium

根據(jù)Nash議價(jià)機(jī)制，應(yīng)用供給方向終端用戶按應(yīng)用單價(jià)s收費(fèi)，其中的ρs是單位數(shù)據(jù)集的價(jià)格，ρ∈[0,1]；則數(shù)據(jù)集單價(jià)為

基于Nash均衡定價(jià)數(shù)據(jù)產(chǎn)品/應(yīng)用Pricing Data products/applications based onNash equilibrium

根據(jù)Nash議價(jià)機(jī)制，我們得到一個(gè)能使數(shù)據(jù)資產(chǎn)供應(yīng)鏈的利潤(rùn)最大的數(shù)據(jù)應(yīng)用單價(jià)，即