Transparency of information disclosure has always been considered an instrumental component of effective governance, accountability, and ethical behavior in any organization or system. However, a natural question follows: \emph{what is the cost or benefit of being transparent}, as one may suspect that transparency imposes additional constraints on the information structure, decreasing the maneuverability of the information provider. This work proposes and quantitatively investigates the \emph{price of transparency} (PoT) in strategic information disclosure by comparing the perfect Bayesian equilibrium payoffs under two representative information structures: overt persuasion and covert signaling models. PoT is defined as the ratio between the payoff outcomes in covert and overt interactions. As the main contribution, this work develops a bilevel-bilinear programming approach, called $Z$-programming, to solve for non-degenerate perfect Bayesian equilibria of dynamic incomplete information games with finite states and actions. Using $Z$-programming, we show that it is always in the information provider's interest to choose the transparent information structure, as $0\leq \textrm{PoT}\leq 1$. The upper bound is attainable for any strictly Bayesian-posterior competitive games, of which zero-sum games are a particular case. For continuous games, the PoT, still upper-bounded by $1$, can be arbitrarily close to $0$, indicating the tightness of the lower bound. This tight lower bound suggests that the lack of transparency can result in significant loss for the provider. We corroborate our findings using quadratic games and numerical examples.


翻译:信息透明度的披露一直被视为有效治理、问责和任何组织或系统中的道德行为的重要组成部分。然而,一个自然的问题随之而来:透明度的成本或好处是什么,因为人们可能怀疑透明度对信息结构施加了额外的约束,从而减少了信息提供者的操作空间。本文提出并量化了信息披露策略中透明度的代价(PoT),通过比较两种代表性信息结构——公开说服和隐蔽信号模型下的完美贝叶斯均衡支付水平。PoT被定义为隐蔽和公开互动的收益比率。作为主要贡献,本文开发了一种双层双线性规划方法,称为$Z$-programming,用于求解有限状态和行动下的动态不完全信息博弈的非退化完美贝叶斯均衡。使用$Z$-programming,我们展示了选择透明信息结构对信息提供者始终是符合其利益的,因为$0\leq\textrm{PoT}\leq 1$。对于任何严格的Bayesian后验竞争博弈,其上界是可达的,其中零和游戏是一个特例。对于连续游戏,PoT仍然上界为1,并且可能无限接近0,表明了下界的紧密性。这种紧密的下界表明缺乏透明度可能会导致重大损失。我们使用二次博弈和数值实例证明了我们的发现。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
26+阅读 · 2022年12月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
SIGIR2019 接收论文列表
专知
18+阅读 · 2019年4月20日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月23日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月18日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
VIP会员
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
SIGIR2019 接收论文列表
专知
18+阅读 · 2019年4月20日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员