論文の概要: On Modeling Human Perceptions of Allocation Policies with Uncertain Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05827v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 02:22:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-08 13:50:53.105733
• Title: On Modeling Human Perceptions of Allocation Policies with Uncertain Outcomes
• Title（参考訳）: 不確かさを伴う割当方針の人間知覚のモデル化について
• Authors: Hoda Heidari, Solon Barocas, Jon Kleinberg, and Karen Levy
• Abstract要約: 確率重み付けは、害と利益の確率分布よりも好みを予測できることを示す。 確率重み付けの歪み効果を考慮して、知覚された総害を最小化し、知覚された総益を最大化する最適政策を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.729250803621849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many policies allocate harms or benefits that are uncertain in nature: they produce distributions over the population in which individuals have different probabilities of incurring harm or benefit. Comparing different policies thus involves a comparison of their corresponding probability distributions, and we observe that in many instances the policies selected in practice are hard to explain by preferences based only on the expected value of the total harm or benefit they produce. In cases where the expected value analysis is not a sufficient explanatory framework, what would be a reasonable model for societal preferences over these distributions? Here we investigate explanations based on the framework of probability weighting from the behavioral sciences, which over several decades has identified systematic biases in how people perceive probabilities. We show that probability weighting can be used to make predictions about preferences over probabilistic distributions of harm and benefit that function quite differently from expected-value analysis, and in a number of cases provide potential explanations for policy preferences that appear hard to motivate by other means. In particular, we identify optimal policies for minimizing perceived total harm and maximizing perceived total benefit that take the distorting effects of probability weighting into account, and we discuss a number of real-world policies that resemble such allocational strategies. Our analysis does not provide specific recommendations for policy choices, but is instead fundamentally interpretive in nature, seeking to describe observed phenomena in policy choices.
• Abstract（参考訳）: 多くの政策は、自然に不確実である利益や利益を割り当てている:それらは、個人が損害や利益を負う確率が異なる人口の分布を生み出す。 このように、異なるポリシーの比較には、対応する確率分布の比較が含まれており、多くの場合、選択されたポリシーは、それらが生み出す総害や利益の期待値のみに基づいて、好みによって説明することが難しい。 期待値分析が十分な説明の枠組みでない場合、これらの分布に対する社会的嗜好の合理的なモデルは何でしょうか。 本稿では,行動科学の確率重み付けの枠組みに基づき,数十年にわたって人々が確率をどう知覚するかという体系的偏見を特定してきた。 確率重み付けは,リスクの確率分布よりも選好の予測や,期待値分析とは全く異なる機能を持つ利益に利用できることを示すとともに,多くのケースにおいて,他の手段で動機付けが難しい政策選好の潜在的な説明を提供する。 特に, 確率重み付けの歪曲効果を考慮し, 知覚的全損を最小化し, 知覚的全利益を最大化するための最適方針を特定し, その割当戦略に類似した実世界政策を数多く検討した。 我々の分析では、政策選択に関する具体的な勧告は提供していないが、本質的には自然に解釈され、政策選択における観察された現象を記述しようとしている。

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