Philipp Strack – Economista sanitario
Felicitaciones a Philipp Strack que ganó el 2024. Medalla John Bates Clark. La Medalla John Bates Clark se otorga anualmente cada mes de abril al economista estadounidense menor de cuarenta años que se considera que ha realizado la contribución más significativa al pensamiento y el conocimiento económicos. El Página web de la Asociación Económica Estadounidense tiene una buena reseña de su investigación. Un área clave de investigación es la economía de la información.
El enfoque de Strack para formalizar ideas queda bellamente ilustrado por su trabajo axiomático sobre funciones de costos de información. Arrow (1985) observó que “la información tiene costos, y formular funciones de costos razonables para las estructuras de información es una parte importante y poco explorada de la teoría de la decisión en general”. Strack (con Pomatto y Tamuz, Revisión económica estadounidense 2023) proporciona una axiomatización de las estructuras de costos que capturan la noción de un “costo marginal constante de la información”. Los axiomas subyacentes a tal escenario son naturales: que una información más precisa es más costosa y que el costo de recopilarla norte las muestras aleatorias son lineales en norte, como en Wald (1945) y Arrow, Blackwell y Girshick (1949). Con estas condiciones, el artículo proporciona una función de costos que es una alternativa al costo basado en la entropía utilizado en la literatura sobre falta de atención racional (Sims 2003). Relacionar los costos de la información con las propiedades económicas es esencial para estudiar la elección de información y para aquellos que desean comprender el floreciente mercado de datos.
Strack también aplicó la economía a cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos.
Su trabajo sobre privacidad es un segundo ejemplo de su enfoque para formalizar conceptos vagamente sostenidos. A menudo nos gustaría estar seguros de que ciertas políticas o decisiones comerciales “preservan la privacidad”, lo que podría significar que la recopilación de cierta información esté prohibida o que esas decisiones no discriminen entre individuos en función de características protegidas como raza, género o edad. , o incluso combinaciones potencialmente complejas de tales características. Actualmente se debate mucho sobre el potencial de los algoritmos y la IA para amplificar o reducir el «sesgo», sea lo que sea que eso pueda significar precisamente. Strack (con Yang, econometria R&R 2024) propone y caracteriza una noción de preservación de la privacidad para las estructuras de información, pidiendo que ciertos aspectos del estado del mundo deben mantenerse privados, o que las decisiones deben tomarse independientemente de ciertos aspectos de ese estado. La idea resulta capturada por el requisito de que sin actualización posterior debe ocurrir en los conjuntos protegidos. Strack caracteriza las estructuras de información que cumplen con este requisito y muestra cómo un tomador de decisiones puede preprocesar los datos para hacerlos independientes de las características protegidas, de modo que cualquier algoritmo aplicado a estos datos debe producir predicciones libres de sesgos raciales o de género.
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