[論文レビュー] Smart Data Pricing Models for Internet-of-Things (IoT): A Bundling Strategy Approach

Dusit Niyato, Dinh Thai Hoang+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 16, 2015

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 14被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、複数のIoTサービスプロバイダーが連携してサービスをバンドル販売することで収益を向上させるためのスマートデータプライシング（SDP）モデルを提案する。バンドル戦略を用いることで、センシングデータの購入価格とサービスのサブスクリプション料金を最適化し、個別販売と比較して合計利益を15.5%増加させることを実証した。最適なバンドル料金は0.491に達し、最大予約価格合計は0.601に達する。

ABSTRACT

Internet of things (IoT) has emerged as a new paradigm for the future Internet. In IoT, enormous devices are connected to the Internet and thereby being a huge data source for numerous applications. In this article, we focus on addressing data management in IoT through using a smart data pricing (SDP) approach. With SDP, data can be managed flexibly and efficiently through intelligent and adaptive incentive mechanisms. Moreover, it is a major source of revenue for providers and partners. We propose a new pricing scheme for IoT service providers to determine the sensing data buying price and IoT service subscription fee offered to sensor owners and service users, respectively. Additionally, we adopt the bundling strategy that allows multiple providers to form a coalition and bid their services as a bundle, attracting more users and achieving higher revenue. Finally, we outline some important open research issues for SDP and IoT.

研究の動機と目的

• 大規模かつ多様性に富んだIoTシステムにおける効率的なデータ管理と収益化の課題に対処すること。
• センサー所有者がデータを提供する動機付けと、ユーザーがIoTサービスに参加する動機付けを促すインcentive駆動型の価格設定メカニズムを設計すること。
• 複数のIoTサービスを1つのパッケージにバンドルすることで、プロバイダーの利益とユーザーの採用率を向上させるメカニズムを検討すること。
• 協力とサービス品質がIoTエコシステムにおける収益生成に与える影響を分析すること。
• 戦略的行動、共謀、データ品質最適化を含む、スマートデータプライシング分野における未解決の研究課題を同定すること。

提案手法

• センサーからのセンシングデータ購入価格とユーザーへのサービスサブスクリプション料金を別々に設定する二段階価格設定モデルを提案する。
• 複数のIoTプロバイダーが連携を結んでサービスを1つのバンドルパッケージとして提供するバンドル戦略を適用し、市場への魅力を高める。
• ユーザーのサブスクリプション意思決定の最適価格閾値を決定するために、ユーティリティベースの予約価格モデルを用いる。
• 連携するプロバイダー間での利益配分を公平に保証するため、シャープレー値を用いる。
• 数値シミュレーションを実施し、センシング品質やユーザーの予約価格の違いを変化させた状況下で、個別販売とバンドル販売の両方における利益の差を比較する。
• より高いデータ品質を促進するために、高価な購入価格を提供する仕組みを含む、価格とデータ品質の共同最適化フレームワークを導入する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IoTサービスプロバイダーは、ユーザー参加を確保しつつ収益を最大化するため、どのようにセンシングデータの購入価格とサービスサブスクリプション料金を最適化できるか？
• RQ2 複数のIoTサービスを1つのパッケージにバンドルすることで、個別販売と比較してプロバイダーの利益がどの程度向上するか？
• RQ3 プロバイダーがバンドルを通じて連携し、連合を結ぶ動機が生じる条件は何か。また、利益はどのように公平に配分すべきか？
• RQ4 センシング品質の変動が、最適価格戦略と全体のシステム収益性に与える影響は何か？
• RQ5 データ品質は価格決定にどのような役割を果たすか。プロバイダーは価格設定を通じて、より高品質なデータをセンサーから得るためのインcentiveをどのように提供できるか？

主な発見

• バンドル販売では、個別販売と比較して合計利益が15.5%増加し、バンドル利益は38.723、個別販売モデルでは33.524に達する。
• 最適なバンドルサービスサブスクリプション料金は0.491であり、これに伴い最大ユーザー予約価格合計は0.601に達し、より広範なユーザー採用が可能になる。
• バンドル状況下での最適センシングデータ購入価格は0.517であり、これによりデータ品質のインcentiveが高まり、システム効率が向上する。
• 非対称な状況下では、プロバイダー1は協力により1.79単位の利益を増加させるが、プロバイダー2は0.97にとどまる。これは利益の不均等性と統合コストへの感受性を示している。
• 統合コストが各プロバイダーの限界利益未満であれば、バンドルによる連携は非協力的で個別販売を行う場合と比較して、両者にとってより高い個別利益をもたらす。
• 本モデルは、より高いセンシング品質がユーザーの予約価格を上昇させ、最適価格閾値を引き上げることで収益可能性を高めることを示している。