[发明专利]一种平衡共赢的数据资产定价机制

说明书

本发明提出了一种平衡共赢的数据资产定价机制，定价是数据资产交易与共享的基础。公平合理的数据资产价格不仅取决于数据资产价值，还取决于数据资产交易和共享的参与双方的博弈结果。本文根据已有的平衡定价机制和Nash议价机制，从数据资产供应链的视角提出了一个平衡共赢定价机制。首先围绕数据资产的个性化隐私和多级权限等特点,我们在元组粒度级别上分析影响数据资产价格的因素。然后我们根据这些价格相关因素研究数据资产的价格。最后我们通过Nash议价机制获得各个阶段的数据资产价格。实验结果表明，B2WPM能够反映数据资产个性化隐私和多级权限等特点，具有较高的利润绩效，并且基于该定价机制共享的数据是高可用性的。

技术领域

本发明涉及数据资产交易与共享，尤其是从数据资产供应链的视角提出了一个平衡共赢定价机制等相关问题。

背景技术

“数据资产”的概念最早出现在20世纪70年代，指的是个体“持有的政府债券、公司债券和实物债券等资产”。经过几十年信息技术和大数据技术的发展，数据成为资产，已经是行业共识。目前的数据资产主要指由个人或企业拥有或者控制的，能够带来经济利益或者具有服务潜力的数据资源。数据资产以物理或电子的方式记录，包括由数据组成的任何实体和信息化资源，如系统或应用程序的输出文件、文档、Web页面、图片、电子数据等。

数据资产交易一般指数据资产所有权的转移，是传统的数据资产供给方式。数据资产共享一般保留数据资产的产权和管理权，一般包括有偿服务和免费开源两种数据资产供给方式。数据资产交易和共享都指的是数据资产在不同商业实体之间的流通和转换。定价是数据资产交易和共享的基础，因涉及利润分配和激励策略而严重影响数据资产交易市场的有序发展。此外，定价数据资产有利于提高人们对私有数据的保护意识和管理意识，这对网络数据安全的维护起到了很大的积极作用。

然而，数据资产作为一种虚拟资产，对其定价主要有以下五大难点：(1)数据质量。由于数据的类型多样、精度不一致以及人为干扰因素等问题，数据资产的数据质量难以保障。 (2)时效。数据资产具有流动性和时间性。有些数据资产的价值会随时间推移而减少，甚至完全失去价值。(3)无后期成本。虽然数据的采集和加工是有成本的，但后期的交易成本几乎是零，比如软件的使用等。(4)权限(permissions)。数据资产是一种虚拟资产，权限是它的一种固有属性。数据资产的交易和共享涉及复杂的权限关系，这给数据资产定价带来了难题。(5)套利。数据资产的套利交易指的是买方通过多次购买低价值量的数据集去挖掘出高价值量的数据信息，以此赚取价格差。套利交易会侵犯数据所有者的隐私，损害卖方潜在收益。因此，定价数据资产一定要考虑数据资产交易市场的套利行为。

在遵循基本定价理论(主要包括劳动价值论、效用理论、套利与均衡理论)的前提下，学术界和商业界广泛讨论了数据资产的定价问题。已有关于数据资产定价的研究主要分为三类方法：(1)根据服务性质确定数据的价格，如订阅定价机制、按使用付费定价机制和免费定价策略。这种定价方法未考虑数据资源的固有价值，因此很难反应数据价值的差异化。(2) 根据价值属性确定数据的价格。例如，细粒度的数据定价策略和基于噪音的查询应答的定价策略。细粒度的数据定价策略通过在粒度级别分析数据价值为数据价格设定提供指导性建议。基于噪音的查询应答的定价策略通过加噪的方式降低数据信息的隐私量，并根据数据的隐私损失确定数据的价格。根据价值属性确定数据价格的定价方法能体现数据的价值差异，并指明隐私损失、价值评估等数据价格影响因素与数据价格的关系。(3)根据盈亏平衡分析等数学模型确定数据的价格。例如，基于销售数据分析的定价策略和基于数据供应链利润绩效的定价机制。这种定价方法以数据收益为导向，缺乏细粒度的数据价值分析。