論文の概要: Representative Committees of Peers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07837v1
- Date: Sun, 14 Jun 2020 08:20:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 13:32:28.006527
- Title: Representative Committees of Peers
- Title（参考訳）: 貴族の代表委員会
- Authors: Reshef Meir, Fedor Sandomirskiy, and Moshe Tennenholtz
- Abstract要約: 投票者数に最適な社会的コストの1+O (1/k) の1+O (1/k) の範囲内で、k-sortitionが結果をもたらすことを示す。
大きな問題に対して、我々は、k-sortitionが委員会ベースの幅広いルールのファミリーの中で最悪のケース最適ルールであることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.26271260313741
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A population of voters must elect representatives among themselves to decide
on a sequence of possibly unforeseen binary issues. Voters care only about the
final decision, not the elected representatives. The disutility of a voter is
proportional to the fraction of issues, where his preferences disagree with the
decision.
While an issue-by-issue vote by all voters would maximize social welfare, we
are interested in how well the preferences of the population can be
approximated by a small committee.
We show that a k-sortition (a random committee of k voters with the majority
vote within the committee) leads to an outcome within the factor 1+O(1/k) of
the optimal social cost for any number of voters n, any number of issues $m$,
and any preference profile.
For a small number of issues m, the social cost can be made even closer to
optimal by delegation procedures that weigh committee members according to
their number of followers. However, for large m, we demonstrate that the
k-sortition is the worst-case optimal rule within a broad family of
committee-based rules that take into account metric information about the
preference profile of the whole population.
- Abstract（参考訳）: 有権者の人口は、予期せぬ二項問題の連続を決定するために、その中の代表を選ばなければならない。
投票者は最終決定だけを気にし、選出された代表者ではない。
投票者の無効性は、彼の選好が決定と一致しない問題の割合に比例する。
全ての有権者が発行する投票は社会福祉を最大化するが、我々は小委員会によって人口の選好がどの程度うまく近似できるかに興味を持っている。
我々は、k-sortition(委員会内で多数投票を行う k 人のランダムな委員会)が、任意の投票者 n の最適社会的コスト 1+O(1/k) の範囲内で、任意の問題 $m$ および任意の選好プロファイルに結果をもたらすことを示す。
少数の問題mについては、委員をフォロワー数に応じて重み付けする委任手続により、社会的コストをさらに最適なものにすることができる。
しかし,大きなmでは,k-ソートが,集団全体の選好プロファイルに関する計量情報を考慮した委員会に基づく幅広い規則群の中で,最悪の最適規則であることを示す。
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