論文の概要: Incentivizing Compliance with Algorithmic Instruments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10093v1
• Date: Wed, 21 Jul 2021 14:10:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-22 14:03:06.978657
• Title: Incentivizing Compliance with Algorithmic Instruments
• Title（参考訳）: アルゴリズム機器によるコンプライアンスのインセンティブ化
• Authors: Daniel Ngo, Logan Stapleton, Vasilis Syrgkanis, Zhiwei Steven Wu
• Abstract要約: 本稿では,時間とともに変化する動的行動としてコンプライアンスを研究するゲーム理論モデルを提案する。 本研究では,エージェントの行動選択にのみ影響する機器変数(IV)の形式として,プランナーの推薦を反映する新しい推薦機構を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.11365977878446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomized experiments can be susceptible to selection bias due to potential non-compliance by the participants. While much of the existing work has studied compliance as a static behavior, we propose a game-theoretic model to study compliance as dynamic behavior that may change over time. In rounds, a social planner interacts with a sequence of heterogeneous agents who arrive with their unobserved private type that determines both their prior preferences across the actions (e.g., control and treatment) and their baseline rewards without taking any treatment. The planner provides each agent with a randomized recommendation that may alter their beliefs and their action selection. We develop a novel recommendation mechanism that views the planner's recommendation as a form of instrumental variable (IV) that only affects an agents' action selection, but not the observed rewards. We construct such IVs by carefully mapping the history -- the interactions between the planner and the previous agents -- to a random recommendation. Even though the initial agents may be completely non-compliant, our mechanism can incentivize compliance over time, thereby enabling the estimation of the treatment effect of each treatment, and minimizing the cumulative regret of the planner whose goal is to identify the optimal treatment.
• Abstract（参考訳）: ランダム化実験は、参加者による潜在的非コンプライアンスによる選択バイアスの影響を受けやすい。 既存の研究の多くは静的な振る舞いとしてコンプライアンスを研究してきたが、時間とともに変化する動的な振る舞いとしてコンプライアンスを研究するゲーム理論モデルを提案する。 ラウンドでは、社会的プランナーが不均一なエージェントの連続と相互作用し、未観測のプライベートタイプが、アクション(例えば、制御と治療)とベースラインの報酬の両方を、治療を受けずに決定する。 プランナーは各エージェントに、信念と行動選択を変える可能性のあるランダムな推奨を与える。 提案手法は,エージェントの行動選択にのみ影響するが,観察された報酬には影響しない機器変数(IV)の形式として,プランナーの推薦を反映する。 我々は、プランナーと前のエージェント間のインタラクションである履歴をランダムなレコメンデーションに慎重にマッピングすることで、そのようなIVを構築する。 初期薬品が完全に非適合であるとしても、この機構は経時的にコンプライアンスをインセンティブ化し、各治療の処置効果を推定し、最適な治療の特定を目標とするプランナーの累積的後悔を最小化することができる。

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