論文の概要: Dealing with Expert Bias in Collective Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13539v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 10:17:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 13:18:20.410408
• Title: Dealing with Expert Bias in Collective Decision-Making
• Title（参考訳）: 集団意思決定におけるエキスパートバイアスの対応
• Authors: Axel Abels, Tom Lenaerts, Vito Trianni, Ann Now\'e
• Abstract要約: 本稿では,コンテキスト型マルチアームバンディット問題(CMAB)に基づく新たなアルゴリズムアプローチを提案する。 CMABにインスパイアされた新しいアプローチは、従来の適応アルゴリズムよりも高速に収束しながら、より高い最終性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.588028371034406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quite some real-world problems can be formulated as decision-making problems wherein one must repeatedly make an appropriate choice from a set of alternatives. Expert judgements, whether human or artificial, can help in taking correct decisions, especially when exploration of alternative solutions is costly. As expert opinions might deviate, the problem of finding the right alternative can be approached as a collective decision making problem (CDM). Current state-of-the-art approaches to solve CDM are limited by the quality of the best expert in the group, and perform poorly if experts are not qualified or if they are overly biased, thus potentially derailing the decision-making process. In this paper, we propose a new algorithmic approach based on contextual multi-armed bandit problems (CMAB) to identify and counteract such biased expertises. We explore homogeneous, heterogeneous and polarised expert groups and show that this approach is able to effectively exploit the collective expertise, irrespective of whether the provided advice is directly conducive to good performance, outperforming state-of-the-art methods, especially when the quality of the provided expertise degrades. Our novel CMAB-inspired approach achieves a higher final performance and does so while converging more rapidly than previous adaptive algorithms, especially when heterogeneous expertise is readily available.
• Abstract（参考訳）: いくつかの現実の問題は意思決定の問題として定式化され、ある選択肢から適切な選択を繰り返す必要がある。 人間であれ人工であれ、専門家の判断は、特に代替ソリューションの探索にコストがかかる場合に、正しい判断を下すのに役立つ。 専門家の意見が逸脱する可能性があるため、正しい選択肢を見つけるという問題は、集団意思決定問題(CDM)としてアプローチできる。 現在の最先端のCDM解決アプローチは、グループ内の最高の専門家の質によって制限されており、専門家が資格がない場合や過度に偏りがある場合、判断プロセスの妨げになる可能性がある。 本稿では,文脈的マルチアームバンディット問題(CMAB)に基づく新たなアルゴリズムアプローチを提案する。 我々は,同種,異種,偏極性の専門家グループを探索し,提案手法が優れた評価に直結するかどうか,最先端の手法,特に提供された専門知識の品質が低下した場合に,効果的に活用可能であることを示す。 cmabに触発された新しいアプローチは,従来の適応型アルゴリズムよりも高速に収束しながら,高い最終性能を実現している。

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