8、数字大数据时代的信息共享与数据信托

数字大数据时代的信息共享与数据信托

在当今数字化时代，信息共享已成为社会交往和经济活动的重要组成部分。然而，随着大数据技术的发展，信息共享背后隐藏的问题也逐渐浮出水面。本文将深入探讨数字大数据时代信息共享的相关问题，包括其理论基础、不同人群的信息共享偏好、社会结构以及带来的影响等。

1. 信息共享的理论基础

行为经济学中的双曲贴现理论指出，个体现在和未来的偏好存在时间不一致性。而超双曲贴现则强调，在信息共享偏好方面，这种不确定性会加剧。因为个体在社交媒体上分享信息时，往往会失去对自己数据的控制，大数据巨头可以从社交媒体消费者 - 工作者的信息共享中获取剩余价值，并通过长期积累的信息和与一般规范的关联，对无辜的信息分享者进行推断。

从社交媒体大数据资本主义的角度来看，每多一个人分享信息，信息收益呈指数级增长。因此，每多一个人提供信息所带来的边际效用呈指数级增加，而新增一个社交媒体用户的边际成本却在逐渐下降。

2. 数字大数据时代的预期效用和主观概率

在新古典效用理论中，决策者会根据环境的不确定因素权衡各种选择的后果。但在数字大数据时代，个体往往缺乏对信息共享后果的全面认识。对信息共享偏好的假设存在偏差，导致对综合信息和个人信息评估后果的低估。信息共享的效用是各种后果效用的加权和，但这个权重往往被低估。

预期效用方面，信息共享和隐私的总体预期效用方程为：
[u = \sum w * u_s + w * u_p]
其中，(w) 表示权重，(u_s) 是信息共享的效用，(u_p) 是隐私的效用。

加权预期效用方程为：
[u(P) = P(x_1)u_s(x_1) + P(x_