·這本前沿著作中介紹了如何在數據科學中引入博弈論，以獲得高質量的數據並從中提取真實信息。·著者博伊·法爾廷斯是瑞士洛桑聯邦理工學院的教授的計算機科學繫繫主任，他在人工智能的多個領域都做出重大貢獻，並且是國際上研究真實信息提取機制的先驅者之一。

●Preface
Acknowledgements
1. Introduction
1.1 Motivation
1.2 Quality Control
……
2. Mechanisms for Verifiable Information
3. Parametric Mechanisms for Unverifiable Information
4. Nonparametric Mechanisms: ltiple Reports
5. Nonparametric Mechanisms: ltiple Tasks
6. Prediction Markets: Combining Elicitation and Aggregation
7. Agents Motivated by Influence
8. Decentralized Machine Learning
9. Conclusions
Bibliography
Authors' Biographies

智能繫統通常依賴於信息智能體提供的數據，例如傳感器數據或眾包計算。因為提供準確和切合的數據需要付出代價的不菲，所以智能體可能並不總是願意提供準確的數據。因此，不僅要驗證數據的正確性，還要提供激勵機制，以給提供高質量數據的智能體更多獎勵。這就是本書的主題——數據科學中的博弈論。本書研究了不同的激勵機制與各種環境設置，也考慮了聲譽機制，並通過在預測平臺、社區感知和同級評分中的應用實例來補充博弈論分析。此書是世界圖書出版公司“世界博弈論經典”繫列圖書中的一種。這個書繫的“計算與信息科學”子繫列的第一輯包括《數據科學的博弈論》《網絡博弈：理論、模型和動力學》《無線與通信網絡的博弈論：理論、模型和應用》《網絡安全：決策與博弈論方法》《動態頻譜分配的機制與博弈》。另外，已出版的“經濟與社會科學”子繫列的第一輯包括《博弈論》《博弈論教程》《博弈學習理論》《博弈論與社會契約（第1卷）：公平博弈》《博弈論與等