When can data holders be motivated to share data truthfully?
This post identifies in which settings data collaboration networks can and should design mechanisms to incentivise each other to share true data instead of misreporting.
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collaboration
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Data integrity is one of the key challenges for data collaboration networks. How does the network ensure that all participating stakeholders reveal their true data? Within Game Theory and Mechanism Design, multiple scholars have studied this problem over the last decades (keywords include strategy-proofness, truthful or incentive-compatible strategies). The short and highly simplified answer: the stakeholder’s return for telling the truth (monetary or non-monetary, including moral considerations) needs to be higher than their gain from not telling the truth. This is called incentive alignment or compatibility. In this article, we give a short overview of what needs to be considered to ensure data integrity. In particular, we look at when an internal agreement between the collaborating parties can ensure sufficient data integrity (called incentive compatible mechanisms) in contrast to when external supervision and enforcement (e.g. via state regulation) are needed.  

Stylised Data Collaboration Network and external actors

We consider a data-collaboration network embedded within a larger ecosystem; for example, a group of firms exchange carbon emission information on their products. Actors outside the data collaboration network can be other firms or the society. Successful data collaboration can create value for the collaborators and/or the external network. Firms face a utility-privacy tradeoff: they need to disclose some information (decreasing their privacy e.g. in the form of business secrets) to receive some utility (e.g. in the form of efficiency gains). Let's look at different cases in turn.

Stylised case where truth telling is self-enforcing

In the simplest case, everyone benefits from truth telling within the network. For example, if logistic firms anonymously share data about free capacity to make their operations more efficient, they can reduce their costs as well as their emissions. Firms have an incentive to report the truth up to the point where their individual utility-privacy tradeoffs are optimized (i.e. where the value from sharing more data becomes equal to the cost of further reducing privacy). No internal or external validation is necessary.

Stylised cases where truth-telling needs to be externally enforced

The data collaborators can all suffer from telling the truth, for example, if emission data is used to levy taxes on firms. All firms have an incentive to underreport to reduce their tax liability. This is true also if the benefit to society largely outweighs the cost to firms. In this case, internal mechanisms are very difficult to design. Instead, external intervention is needed and can include state regulations or laws like the Corporate Social Responsibility Directive. The threat of fines can change incentives to move the overall system to the socially desired outcome.

Stylised cases where truth-telling can be incentivised by network

In other cases, everyone but one actor within the network can benefit from truth-telling. For example, if firms use emission data to identify the heavy polluter within their value chain. Everyone but the heavily polluting firm wants to report the truth, but the wrong data from one firm messes up the results for everyone. 

Mechanisms (e.g. the Montero mechanism) can be designed to realize at least some of the benefits of data collaboration. Additionally, data verification within the network combined with sanctions further improves the overall data quality. As the network overall benefits from the data collaboration, value (and therefore budget) for such incentive alignment should exist. 

Generally, there is no one-size fits all solution. In a first step, a data collaboration network should investigate if incentives are such that a truth-revealing mechanism can exist without the need of external regulation. If yes, the specific incentives of each actor need to be carefully considered to design a well-functioning and sustainable mechanism.

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July 2020
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