数据伦理和透明度

1）为什么需要它

数据伦理是一套原则和实践，可确保数据的收集，存储和使用尊重个人，最大限度地减少伤害并增强信心。在iGaming中，由于PII/财务数据的敏感性，成瘾行为的风险，严格的监管以及高实验率（个性化，奖金，反欺诈和RG得分），这尤其重要。

• 保护玩家和品牌声誉。
• 防止ML/市场营销中的操纵和歧视。
• 通过透明度和信任来提高转换率。
• 降低监管和法律风险。

2）基本原则

1.好处（福利）：利用数据实现玩家的真实价值（诚实推荐，安全游戏）。
2.不减损危害（非危害）：不利用脆弱性（例如，"在"危险特征之上的侵略性冲击）。
3.正义：不存在基于性别、年龄、族裔、残疾等的歧视；平等获得负责任的工具和支持。
4.自治（自治）：知情的同意，可以理解的解释，容易的拒绝。
5.责任（问责）：指定的所有者,审计,决策日志。

3）透明度的支柱

可以理解的解释：简单的语言，没有法律上的"绒毛"。
解决方案的有效性：为什么显示离场/限制/细分？
可验证性：同意的逻辑，竞选活动和模型的验证。
顺序：产品、电子邮件和策略中的措辞相同。
可用性：适应不同的语言和可用性（a11 y）。

4）同意、最小化和处理目标

目的连通性：仅收集特定目的（KYC，付款，RG，分析）所需的内容。
同意的粒度：分别用于个性化，营销，A/B测试，第三方。
免费故障：不降低基本功能。
生命周期：保留时间，同意自动到期，DSAR程序。
别名和匿名：在分析和研究中默认。

5）道德营销和个性化

禁止的做法：深色模式（隐藏的拒绝，机会掩盖），对脆弱状态的压力（深夜，"一系列失败"），虚假的赤字。
诚实的offers：指定回购条件、RTP/波动性、限制。
RG限制：个性化不应绕过自我排斥/限制；对于"高风险"-软脚本和暂停。
透明建议：解释为什么"适合您"（类型，提供商，RTP范围），避免"锚定"侵略性插槽。

6）ML中的正义与不歧视

6.1位移源

类失衡：罕见的事件（冲锋队，自我释放）重新学习模型。
代理变量：geo/devays/time可以间接编码禁止的属性。
标签漂移：节制规则或反弗罗德规则已经改变-标签已经过时。

6.2个指标和程序

公平度量（示例）：组之间的TPR/FPR相等，分离冲击，计算。
A/B伦理学：针对弱势群体的初步风险评估+策略；早期停止规则。
人为控制：高风险的解决方桉（冻结、限制）-仅适用于人类循环。

6.3技术实践

数据状态：dataset的起源，组覆盖，已知的局限性。
管道中的生物控制：自动代理属性测试，常规公平报告。
Explainability Module （Explainability模块）：在桉例山毛榉中允许的sapport本地解释（SHAP/feature attributions）。

7）对玩家的透明度

赔率和RTP：产品之间清晰的RTP范围，引用RNG/提供商规则。
极限和RG力学：触发算法的解释（高水平），可理解的含义。

帐户历史： 利率,会话,存款/结算,奖金-在方便的出口.

沟通渠道：方便地访问sapport,监察员/监管机构（如适用）。

8）对监管机构和合作伙伴的透明度

审核跟踪：对防冻模型、广告系列/规则、数据版本和代码的更改。
供应商条款：对提供者的要求（反欺诈、KYC、风险归因、日志存储）。
报告：关于RG指标、投诉、反应时间、false positives/negatives的报告。

9）角色和责任

道德委员会/理事会：CDO/DPO/Legal/CRM/RG/ML-批准政策，处理复杂的案例。
DPO/Privacy Lead：同意、DPIA、事件和通知。
数据和ML 所有者/Stewards：质量，数据表文档，公平报告。
Marketing&CRM Leads："黑名单"战术、咆哮创意、放映频率。
RG Lead：漏洞标准、干预方桉、操作员培训。
安全：加密，访问，日志，秘密。

10）道德/透明度指标和KPI

Coverage：具有数据声明和所有者的关键数据集的百分比。
Explainability rate：具有可用解释的高影响决策的比例。
公平得分：公差内组之间的TPR/FPR等式。
Consent Health：有效性/相关同意的比例；DSAR的平均处理时间。
RG结果：对触发器的反应时间，正确干预的比例以及有害模式的减少。
Complaint MTTR：平均投诉结束时间。
营销伦理：通过提前发布道德支票的竞选活动比例。

11）模板（准备使用）

11.1数据声明（模板）

• 覆盖面和代表性：（国家/语言/设备/渠道）
• 敏感属性：（收集?/掩码）

11.2个模型卡（草图）

任务和业务环境： （例如RG风险评分）

数据和fichi： （没有PII或蒙面）

质量指标：AUC/PR,校准。
公平度量：组，标准，结果。
可解释性：可用的归因/解释使用限制。
风险/密集性：手动检查，阈值，修订频率。
版本：型号/数据/代码/环境，发布日期。

11.3道德营销政策（摘录）

禁止：深色模式，隐藏条件，高风险目标没有RG限制，自我排斥后"复苏"。
必备条件：明晰的奖金条件,可见的RTP频段,单击"放弃"按钮,放映频率限制。
过程：启动前支票，创意审计，运动后投诉报告和RG指标。

11.4 DPIA/DEIA（道德影响评估）-支票单

• 目的和预期好处的措辞
• 数据和同意图
• 脆弱群体和风险分析
• 宽松计划（限制、暂停、人间循环）
• 公平度量与漂移监测
• 沟通计划（向玩家解释）
• 道德委员会裁决的法律评估和记录

12）流程和检查点

设计前伦理审查：在收集/重新使用数据之前。
发布前咆哮：在启动活动/模型之前-验证同意，公平性，RG限制。
Runtime监视：漂移异常、投诉激增、放映频率异常。
伦理学后遗症：针对事件（例如，具有自我克隆相似配置文件的侵略性离场）-具有公开的内部报告。

13）花花公子事件（简述）

1.发现：来自监控的信号，投诉，监管请求。
2.稳定：停止规则/活动,冻结模型/细分市场。
3.评估影响：谁受到影响，多长时间，哪些数据/决定。
4.补偿和沟通：参与者，合作伙伴，必要时监管机构。
5.更正：调整Fitch/阈值/创意，员工培训。
6.吸取教训：更新政策、测试、预发票清单。

14）实施路线图

0-30天（MVP）

批准《数据道德守则》和最低同意政策。
指定Ethics Board、Dataset所有者和高影响力模型。
为前10套引入数据状态,为3种关键型号引入模型卡。
在违反阈值时添加到CI公平支票和发布锁定。

30-90天

标准化同意和拒绝文本,重新启动横幅/设置。
连接runtime-fairness监视+alerta RG/投诉。
审核创意和频率限制；输入策略的"黑名单"。

3-6个月

涵盖所有高风险模型的≥70％的活动集和模型卡数据状态。
定期道德报告：公平性，DSAR时限，投诉，RG结果。
团队培训（市场营销，CRM，sapport，DS/ML，产品）。

15）反模式

"我们先启动，然后思考道德。"

依赖目标中的"隐藏"代理属性。
在高风险决策中缺乏人类循环。
不透明的奖励条款和"drebezg"同意。
忽略后分析中的RG抱怨和信号。

16）与相邻实践者的联系

数据管理，数据来源和路径，数据质量，DSAR/隐私，法律控制，模型监控，Drafe和数据更新-伦理学依赖于它们并设置"游戏框架"。

结果

数据伦理和透明度是日常纪律，不是一次性政策。明确的原则、可验证的过程和可理解的解释使分析和ML可靠,营销诚实,品牌值得信赖。在iGaming中，知道如何负责任地个性化的人获胜。