Skip to main content

Mechanismen zur Beschaffung korrekter Daten

Zusammenfassung

,,Smart Cities“ brauchen als Grundlage für Entscheidungen grosse Mengen von Daten, die häufig nicht direkt, sondern über andere Agenten erhoben werden. Es ist daher wichtig, die Qualität durch geeignete Anreize oder Kontrolle sicherzustellen. Bei Ausnutzung der Spieltheorie ist dies erstaunlicherweise selbst dann möglich, wenn die Korrektheit der Daten gar nicht kontrolliert werden kann.

Wir zeigen neuartige Mechanismen zur Qualitätssicherung für zwei Arten von Agenten. Für rational handelnde Agenten berechnen wir die Belohnung für die Daten so, dass nur korrekte Daten einen positiven Betrag erwarten können. Für fehlerhafte oder absichlich falsche Daten zeigen wir einen neuen Mechanismus, der den negativen Einfluss auf das erzeugte Modell begrenzt.

This is a preview of subscription content, access via your institution.

References

  1. Colvile RN, Woodfield NK, Carruthers DJ, Fisher BEA, Rickard A, Neville S, Hughes A (2002) Uncertainty in dispersion modelling and urban air quality mapping. Environ Sci Pol 5(3):207–220

  2. Cyrys J et al (2012) Variation of NO2 and NOx concentrations between and within 36 European study areas: Results from the ESCAPE study. Atmos Environ 62:374–390

  3. Eeftens M et al (2012) Spatial variation of PM2.5, PM10, PM2.5 absorbance and PMcoarse concentrations between and within 20 European study areas and the relationship with NO2 Results of the ESCAPE project. Atmos Environ 62:303–317

  4. Faltings B, Li JJ, Jurca R (2014) Incentive mechanisms for community sensing. IEEE T Comput 63(1):115–128

  5. http://www.waze.com/, letzter Zugriff: 5.5.2016

  6. Jøsang A, Ismail R (2002) The beta reputation system. In: Proceedings of the 15th Bled Conference on Electronic Commerce, Quebec, Bled, 17.–19. Juni 2002

  7. Jutzeler A, Li JJ, Faltings B (2014) A region-based model for estimating urban air pollution. In: Proceedings of the 28th conference of the AAAI, Quebec, 27.–31. July 2014, S 424–430

  8. Kickstarter: ,,#AirQualityEgg by #SenseMakers“. kickstarter.com, letzter Zugriff: 23.8.2014

  9. Miller N, Resnick P, Zeckhauser R (2005) Eliciting informative feedback: the peer-prediction method. Manage Sci 51:1359–1373

  10. Müller M (2015) Pekings Propagandisten sehen rot. Neue Zürcher Zeitung, 14.12.2015

  11. Müller MD, Hasenfratz D, Saukh O, Fierz M, Hueglin C (2016) Statistical modelling of particle number concentration in Zürich at high spatiotemporal resolution utilizing data from a mobile sensor network. Atmos Environ 126:171–181

  12. Origins Technology: Laser Egg. Retrieved 2016-05-05

  13. Papakonstantinou A, Rogers A, Gerding EH, Jennings NR (2011) Mechanism design for the truthful elicitation of costly probabilistic estimates in distributed information systems. Artif Intell 175(2):648–672

  14. Prelec D (2004) A bayesian truth serum for subjective data. Science 306(5695):462–466

  15. Radanovic G, Faltings B (2013) A robust bayesian truth serum for non-binary signals. In: Proceedings of the 27th AAAI Conference on Artificial Intelligence, Bellevue, 14.–18. Juli 2013, S 833–839

  16. Radanovic G, Faltings B (2014) Incentives for truthful information elicitation of continuous signals. In: Proceedings of the 28th AAAI Conference on Artificial Intelligence, Quebec, 27.–31. Juli 2014, S 770–776

  17. Radanovic G, Faltings B (2016) Limiting the influence of low quality information in community sensing. In: Proceedings of the 15th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS’16), Singapur, 9.–13. Mai 2016

  18. Radanovic G, Faltings B, Jurca R (2016) Incentives for effort in crowdsourcing using the peer truth serum. ACM T Intell Syst Tech 7(48):1–28

  19. Ravetti C, Jin Y, Quan M, Shiqiu Z, Swanson T (2015) A dragon eating its own tail: public information about pollution in China, Paper 27. Graduate Institue (IHEID), Geneva

  20. Witkowski J, Parkes DC (2012) A robust bayesian truth serum for small populations. In: Proceedings of the 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence, Toronto, 22.–26. Juli 2012, S 1492–1498

  21. Savage LJ (1971) Elicitation of personal probabilities and expectations. J Am Stat Assoc 66(336):783–801

  22. Vaughan A (2016) Pigeon patrol takes flight to tackle London’s air pollution crisis. The Guardian, 14.3.2016

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Boi Faltings.

Rights and permissions

Reprints and Permissions

About this article

Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Faltings, B., Radanovic, G. Mechanismen zur Beschaffung korrekter Daten. Informatik Spektrum 40, 64–74 (2017). https://doi.org/10.1007/s00287-016-1010-5

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s00287-016-1010-5