論文の概要: Truth-tracking via Approval Voting: Size Matters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04387v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 12:29:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 04:38:40.414322
• Title: Truth-tracking via Approval Voting: Size Matters
• Title（参考訳）: 承認投票による真実追跡: 規模
• Authors: Tahar Allouche, J\'er\^ome Lang, Florian Yger
• Abstract要約: 我々は、投票が承認投票からなる単純な設定を考える。 各投票者は、基本的真実である可能性があると信じている選択肢のセットを承認する。 我々は、Mallowsモデルの投票変種を承認するいくつかのノイズモデルを定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.113227275600838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Epistemic social choice aims at unveiling a hidden ground truth given votes, which are interpreted as noisy signals about it. We consider here a simple setting where votes consist of approval ballots: each voter approves a set of alternatives which they believe can possibly be the ground truth. Based on the intuitive idea that more reliable votes contain fewer alternatives, we define several noise models that are approval voting variants of the Mallows model. The likelihood-maximizing alternative is then characterized as the winner of a weighted approval rule, where the weight of a ballot decreases with its cardinality. We have conducted an experiment on three image annotation datasets; they conclude that rules based on our noise model outperform standard approval voting; the best performance is obtained by a variant of the Condorcet noise model.
• Abstract（参考訳）: エピステマティックな社会的選択は、投票に関する騒々しいシグナルとして解釈される、隠れた真実の投票を公開することを目的としている。 ここでは、投票が承認投票からなる簡単な設定を考えます。 各投票者は、彼らが考えうる代替案のセットを承認します。 より信頼性の高い投票には選択肢が少ないという直感的な考えに基づいて、Mallowsモデルの投票変種を承認するいくつかのノイズモデルを定義する。 確率最大化の選択肢は、投票の重みが基数によって減少する重み付き承認規則の勝者として特徴づけられる。 我々は3つの画像アノテーションデータセットについて実験を行い、ノイズモデルに基づくルールは標準承認投票よりも優れており、最高のパフォーマンスはcondorcetノイズモデルの変種によって得られると結論づけた。

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