論文の概要: Modeling Voters in Multi-Winner Approval Voting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02811v1
- Date: Fri, 4 Dec 2020 19:24:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-22 20:35:57.795787
- Title: Modeling Voters in Multi-Winner Approval Voting
- Title（参考訳）: 多票投票における有権者のモデリング
- Authors: Jaelle Scheuerman, Jason Harman, Nicholas Mattei, K. Brent Venable
- Abstract要約: 我々は,不確実性の度合いの異なる単入投票と多入投票の投票行動について検討した。
概して、人々はより良い結果を得るために投票を操作しているが、しばしば最適な操作を特定できない。
本稿では,勝利集合の大きさと人間の認知的制約を考慮に入れた新しいモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.002910959494923
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In many real world situations, collective decisions are made using voting
and, in scenarios such as committee or board elections, employing voting rules
that return multiple winners. In multi-winner approval voting (AV), an agent
submits a ballot consisting of approvals for as many candidates as they wish,
and winners are chosen by tallying up the votes and choosing the top-$k$
candidates receiving the most approvals. In many scenarios, an agent may
manipulate the ballot they submit in order to achieve a better outcome by
voting in a way that does not reflect their true preferences. In complex and
uncertain situations, agents may use heuristics instead of incurring the
additional effort required to compute the manipulation which most favors them.
In this paper, we examine voting behavior in single-winner and multi-winner
approval voting scenarios with varying degrees of uncertainty using behavioral
data obtained from Mechanical Turk. We find that people generally manipulate
their vote to obtain a better outcome, but often do not identify the optimal
manipulation. There are a number of predictive models of agent behavior in the
COMSOC and psychology literature that are based on cognitively plausible
heuristic strategies. We show that the existing approaches do not adequately
model real-world data. We propose a novel model that takes into account the
size of the winning set and human cognitive constraints, and demonstrate that
this model is more effective at capturing real-world behaviors in multi-winner
approval voting scenarios.
- Abstract（参考訳）: 多くの現実の状況では、投票と委員会や委員会選挙のようなシナリオを用いて、複数の勝者を返す投票規則を採用する。
マルチウィンターの承認投票(AV)では、エージェントが希望する多くの候補者に対する承認からなる投票を提出し、勝者は投票を集計し、最も多くの承認を得た候補者を選ぶことで選ばれる。
多くのシナリオでは、エージェントが提出した投票を操作して、真の好みを反映しない方法で投票することでより良い結果を達成することができる。
複雑で不確実な状況では、エージェントは操作を計算するのに必要な追加の労力を必要とせず、ヒューリスティックを使用することができる。
本稿では,メカニカル・トルクから得られた行動データを用いて,不確実性の度合いの異なる単入投票と多入投票の投票行動を検討する。
一般的に、人々はより良い結果を得るために投票を操るが、しばしば最適な操作を識別しない。
コンソックや心理学の文献には、認知的に説得力のあるヒューリスティックな戦略に基づくエージェント行動の予測モデルが多数存在する。
既存の手法では実世界のデータを適切にモデル化できないことを示す。
本稿では,入賞集合の大きさと人間の認知的制約を考慮した新しいモデルを提案し,このモデルが複数入賞承認投票シナリオにおける実世界行動の把握に有効であることを示す。
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