論文の概要: Online Selection of Diverse Committees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09295v1
• Date: Wed, 19 May 2021 17:55:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 14:29:29.599753
• Title: Online Selection of Diverse Committees
• Title（参考訳）: 多様な委員会のオンライン選択
• Authors: Virginie Do, Jamal Atif, J\'er\^ome Lang and Nicolas Usunier
• Abstract要約: 市民の集会は、一般人口の比率に応じてサブ人口を表す必要がある。 これらの大きな委員会は、しばしば、人々と接触し、ボランティアの人口動態の特徴を求め、それらを含めるかどうかを決めることで、オンライン的に構築される。 これにより、接触した人(および出費)の数と委員会の代表性との間のトレードオフが生じる。 理論的および実験的に、比例性に反しない限りボランティアを含む欲求的アルゴリズムと、その特徴にのみ依存する確率を持つボランティアを含む非適応的手法の3つの方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.072442058657632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Citizens' assemblies need to represent subpopulations according to their proportions in the general population. These large committees are often constructed in an online fashion by contacting people, asking for the demographic features of the volunteers, and deciding to include them or not. This raises a trade-off between the number of people contacted (and the incurring cost) and the representativeness of the committee. We study three methods, theoretically and experimentally: a greedy algorithm that includes volunteers as long as proportionality is not violated; a non-adaptive method that includes a volunteer with a probability depending only on their features, assuming that the joint feature distribution in the volunteer pool is known; and a reinforcement learning based approach when this distribution is not known a priori but learnt online.
• Abstract（参考訳）: 市民のアセンブリは、一般人口の比率に応じてサブ人口を表す必要がある。 これらの大きな委員会は、しばしば、人々と接触し、ボランティアの人口特性を求め、それらを含めるかどうかを決めることによって、オンラインで構築される。 これにより、接触した人(および出費)の数と委員会の代表性との間のトレードオフが生じる。 理論的,実験的に,比例性に反しない限りボランティアを含む欲求アルゴリズム,ボランティアプールにおける共同特徴分布が知られていると仮定して,その特徴にのみ依存する確率を持つボランティアを含む非適応的手法,この分布が先駆的ではなくオンラインで学習する場合の強化学習に基づくアプローチ,の3つの手法を検討した。

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