Philip Strack – Economista sanitario

Felicitaciones a Philipp Strack por recibir la Medalla John Bates Clark 2024. La Medalla John Bates Clark se otorga anualmente en abril a un economista estadounidense menor de 40 años que se considera que ha realizado contribuciones significativas a la mayor parte del pensamiento y el conocimiento económicos. La página web de la Asociación Económica Estadounidense tiene buenas críticas sobre su investigación. Un área importante de investigación es la economía de la información. El enfoque de Strack para formalizar el concepto está bellamente ilustrado por su trabajo axiomático sobre las funciones de costos de la información. Arrow (1985) señala que “La información tiene un costo. y es una parte importante de la teoría general de la decisión que no se explora por completo. Para determinar una función de costos adecuada para una estructura de datos”, Strack (con Pomatto y Tamuz, American Economic Review 2023) presenta una realidad de estructura de costos que captura el concepto de «Costo marginal fijo de la información» El axioma subyacente de tal configuración es natural: la información más precisa es más cara. y el costo de recolectar n muestras aleatorias es lineal en n unidades, como en Wald (1945) y Arrow, Blackwell y Girshick (1949). Por lo tanto, este artículo proporciona una función de costos que es una alternativa al costo de entropía utilizado en la literatura sobre falta de atención racional (Sims 2003). Calificar los costos de la información de acuerdo con sus propiedades económicas es un aspecto importante de los estudios económicos. Seleccionar datos y para aquellos que quieran entender En el creciente mercado de datos, Strack también aplica la economía a las cuestiones de privacidad de datos. Su trabajo sobre privacidad es un segundo ejemplo de su enfoque para formalizar conceptos vagamente sostenidos. A menudo queremos asegurarnos de que se tomen determinadas decisiones políticas o comerciales. «Preservar la privacidad», lo que puede significar que se prohíba cierta recopilación de datos. o esas decisiones no discriminarán entre personas basándose en características protegidas como raza, género o edad, o incluso combinaciones complejas de dichas características. Actualmente existe mucho debate sobre el potencial de los algoritmos y la IA para amplificar o reducir el «sesgo», sea lo que sea que eso signifique exactamente. Strack (con Yang, Econometrica R&R 2024) propuso y caracterizó el concepto de Preservar la privacidad de las estructuras de datos. Pide que ciertos aspectos del estado del mundo se mantengan en privado. o la decisión debe tomarse independientemente de algún aspecto de ese estado. Esta idea parece satisfacer el requisito de que no se realicen actualizaciones posteriores al conjunto protegido. Strack define una característica de estructura de datos que se ajusta a esta especificación y mostrar cómo los tomadores de decisiones pueden preprocesar la información para liberarla de características protegidas. para que cualquier algoritmo que se aplique a estos datos debe producir predicciones que estén libres de prejuicios raciales o de género. Puedes leer el artículo completo de la AEA aquí. y una lista completa de sus publicaciones aquí.