People increasingly turn to the Internet when they have a medical condition. The data they create during this process is a valuable source for medical research and for future health services. However, utilizing these data could come at a cost to user privacy. Thus, it is important to balance the perceived value that users assign to these data with the value of the services derived from them. Here we describe experiments where methods from Mechanism Design were used to elicit a truthful valuation from users for their Internet data and for services to screen people for medical conditions. In these experiments, 880 people from around the world were asked to participate in an auction to provide their data for uses differing in their contribution to the participant, to society, and in the disease they addressed. Some users were offered monetary compensation for their participation, while others were asked to pay to participate. Our findings show that 99\% of people were willing to contribute their data in exchange for monetary compensation and an analysis of their data, while 53\% were willing to pay to have their data analyzed. The average perceived value users assigned to their data was estimated at US\$49. Their value to screen them for a specific cancer was US\$22 while the value of this service offered to the general public was US\$22. Participants requested higher compensation when notified that their data would be used to analyze a more severe condition. They were willing to pay more to have their data analyzed when the condition was more severe, when they had higher education or if they had recently experienced a serious medical condition.

中文翻译：

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隐私、利他主义和经验：估计互联网数据对医疗用途的感知价值

人们越来越多地在患有疾病时转向互联网。他们在此过程中创建的数据是医学研究和未来卫生服务的宝贵来源。但是，使用这些数据可能会损害用户隐私。因此，重要的是平衡用户分配给这些数据的感知价值与从它们衍生的服务的价值。在这里，我们描述了一些实验，其中使用 Mechanism Design 的方法从用户那里获得真实的估值，用于他们的互联网数据和服务来筛选人们的医疗状况。在这些实验中，来自世界各地的 880 人被要求参加拍卖，以提供他们对参与者、社会和他们解决的疾病的贡献不同的用途的数据。一些用户因参与而获得金钱补偿，而另一些用户则被要求付费参与。我们的调查结果表明，99\% 的人愿意贡献他们的数据以换取金钱补偿和对他们的数据的分析，而 53\% 的人愿意支付他们的数据分析。分配给其数据的用户平均感知价值估计为 49 美元。他们筛查特定癌症的价值为 22 美元，而向公众提供的这项服务的价值为 22 美元。当被告知他们的数据将用于分析更严重的情况时，参与者要求更高的补偿。当病情更严重、受过高等教育或最近经历过严重的医疗状况时，他们愿意支付更多费用来分析他们的数据。而其他人则被要求付费参与。我们的调查结果表明，99\% 的人愿意贡献他们的数据以换取金钱补偿和对他们的数据的分析，而 53\% 的人愿意支付他们的数据分析。分配给其数据的用户平均感知价值估计为 49 美元。他们筛查特定癌症的价值为 22 美元，而向公众提供的这项服务的价值为 22 美元。当被告知他们的数据将用于分析更严重的情况时，参与者要求更高的补偿。当病情更严重、受过高等教育或最近经历过严重的医疗状况时，他们愿意支付更多费用来分析他们的数据。而其他人则被要求付费参与。我们的调查结果表明，99\% 的人愿意贡献他们的数据以换取金钱补偿和对他们的数据的分析，而 53\% 的人愿意支付他们的数据分析。分配给其数据的用户平均感知价值估计为 49 美元。他们筛查特定癌症的价值为 22 美元，而向公众提供的这项服务的价值为 22 美元。当被告知他们的数据将用于分析更严重的情况时，参与者要求更高的补偿。当病情更严重、受过高等教育或最近经历过严重的医疗状况时，他们愿意支付更多费用来分析他们的数据。我们的调查结果表明，99\% 的人愿意贡献他们的数据以换取金钱补偿和对他们的数据的分析，而 53\% 的人愿意支付他们的数据分析。分配给其数据的用户平均感知价值估计为 49 美元。他们筛查特定癌症的价值为 22 美元，而向公众提供的这项服务的价值为 22 美元。当被告知他们的数据将用于分析更严重的情况时，参与者要求更高的补偿。当病情更严重、受过高等教育或最近经历过严重的医疗状况时，他们愿意支付更多费用来分析他们的数据。我们的调查结果表明，99\% 的人愿意贡献他们的数据以换取金钱补偿和对他们的数据的分析，而 53\% 的人愿意支付他们的数据分析。分配给其数据的用户平均感知价值估计为 49 美元。他们筛查特定癌症的价值为 22 美元，而向公众提供的这项服务的价值为 22 美元。当被告知他们的数据将用于分析更严重的情况时，参与者要求更高的补偿。当病情更严重、受过高等教育或最近经历过严重的医疗状况时，他们愿意支付更多费用来分析他们的数据。而 53\% 的人愿意付费来分析他们的数据。分配给其数据的用户平均感知价值估计为 49 美元。他们筛查特定癌症的价值为 22 美元，而向公众提供的这项服务的价值为 22 美元。当被告知他们的数据将用于分析更严重的情况时，参与者要求更高的补偿。当病情更严重、受过高等教育或最近经历过严重的医疗状况时，他们愿意支付更多费用来分析他们的数据。而 53\% 的人愿意付费来分析他们的数据。分配给其数据的用户平均感知价值估计为 49 美元。他们筛查特定癌症的价值为 22 美元，而向公众提供的这项服务的价值为 22 美元。当被告知他们的数据将用于分析更严重的情况时，参与者要求更高的补偿。当病情更严重、受过高等教育或最近经历过严重的医疗状况时，他们愿意支付更多费用来分析他们的数据。当被告知他们的数据将用于分析更严重的情况时，参与者要求更高的补偿。当病情更严重、受过高等教育或最近经历过严重的医疗状况时，他们愿意支付更多费用来分析他们的数据。当被告知他们的数据将用于分析更严重的情况时，参与者要求更高的补偿。当病情更严重、受过高等教育或最近经历过严重的医疗状况时，他们愿意支付更多费用来分析他们的数据。