論文の概要: Competing Bandits: The Perils of Exploration Under Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10144v8
• Date: Sat, 12 Oct 2024 14:24:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 17:54:08.339297
• Title: Competing Bandits: The Perils of Exploration Under Competition
• Title（参考訳）: 競合するバンド:競争中の探索の危険性
• Authors: Guy Aridor, Yishay Mansour, Aleksandrs Slivkins, Zhiwei Steven Wu,
• Abstract要約: オンラインプラットフォーム上での探索と競争の相互作用について検討する。 私たちは、スタークコンペティションが企業に対して、低福祉につながる「欲張り」バンディットアルゴリズムにコミットするよう促すことに気付きました。 競争を弱めるための2つのチャンネルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.68537519404727
• License:
• Abstract: Most online platforms strive to learn from interactions with users, and many engage in exploration: making potentially suboptimal choices for the sake of acquiring new information. We study the interplay between exploration and competition: how such platforms balance the exploration for learning and the competition for users. Here users play three distinct roles: they are customers that generate revenue, they are sources of data for learning, and they are self-interested agents which choose among the competing platforms. We consider a stylized duopoly model in which two firms face the same multi-armed bandit problem. Users arrive one by one and choose between the two firms, so that each firm makes progress on its bandit problem only if it is chosen. Through a mix of theoretical results and numerical simulations, we study whether and to what extent competition incentivizes the adoption of better bandit algorithms, and whether it leads to welfare increases for users. We find that stark competition induces firms to commit to a "greedy" bandit algorithm that leads to low welfare. However, weakening competition by providing firms with some "free" users incentivizes better exploration strategies and increases welfare. We investigate two channels for weakening the competition: relaxing the rationality of users and giving one firm a first-mover advantage. Our findings are closely related to the "competition vs. innovation" relationship, and elucidate the first-mover advantage in the digital economy.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのオンラインプラットフォームは,ユーザとのインタラクションから学ぶことを目指している。 このようなプラットフォームが,学習のための探索とユーザのための競争のバランスをとる方法について,探索と競争の相互作用について検討する。 ここでユーザーは3つの異なる役割を演じている。彼らは収益を生み出す顧客であり、学習のためのデータ源であり、競合するプラットフォームの中から選択される自己関心のエージェントである。 我々は、2つの企業が同じマルチアームバンディット問題に直面しているスタイル化されたデュポリーモデルを考える。 ユーザーは1人ずつ到着し、2つの会社を選択すれば、それぞれの企業が、選択された場合にのみ、その盗賊問題に進展する。 理論的結果と数値シミュレーションの混合により,コンペティションがより優れたバンディットアルゴリズムの採用を動機づけるかどうか,また,それがユーザの福祉向上につながるかどうかを検討する。 私たちは、スタークコンペティションが企業に対して、低福祉につながる「欲張り」バンディットアルゴリズムにコミットするよう促すことに気付きました。 しかし、一部の「無料」ユーザを企業に提供することで競争が弱まり、より良い探索戦略のインセンティブが与えられ、福祉が増大する。 競争を弱めるための2つのチャンネルについて検討する。 我々の発見は「競争対イノベーション」の関係と密接に関連しており、デジタル経済における第一の優位性を解明している。

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