近期，信息学院（人工智能学院）青年教师王苏在数据交易市场方向取得研究进展，研究成果以“A Dynamic Data Trading Marketplace With Externalities”为题，在物联网领域顶级期刊《IEEE Internet of Things Journal》（中国科学院一区，IF=8.2）上发表。

依托物联网设备产生的大量数据，企业越来越多地应用数据驱动技术来实时改进其基于物联网的服务，因而数据成为一种新型的有价值的基础资源。为了促进所收集物联网数据的有效利用，设计一个使得数据能够像其他商品一样进行开放交易的市场变得至关重要。然而，由于数据的独特性，实现大规模、公开透明的数据交易极具挑战性，目前的数据交易平台在实际运行中面临着很强的局限性。

本文主要关注数据市场设计中两个重要的实际问题：1）购买数据的企业以任意顺序动态到达数据交易市场；2）购买同类数据的企业（即经营同类业务的商业竞争对手）之间存在外部性。这两个方面在现有研究中受到的关注度还极为有限。具体来说，本文为实时动态到达的数据买家设计了一个数据交易市场，早到的数据买家将对同一竞争中晚到的数据买家施加负外部性，或者说相同的数据集组合对于早到的数据买家来说在相应商业竞争中有更高的市场价值。构建的市场动态过程如下：数据买家到达时，根据市场运营商发布的价格和当前外部性提交出价；市场运营商收到出价后，宣布数据分配和支付款额的决策，并更新当前的价格。本文提出了详细的数据分配规则、支付款额规则和价格更新算法，并从理论上证明了这些市场机制可以保证激励相容性、个体合理性、收入最大化和计算效率这四个所需属性，保证市场能在大规模、实时环境中稳健运行。这些理论结论也通过数值实验得到了验证。

图1 数据交易市场和商业竞争市场的关系示意图

图2 数据交易市场动态示意图

上述论文第一署名单位为北京林业大学，第一作者为信息学院（人工智能学院）青年教师王苏。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10342656