論文の概要: Centralized Fairness for Redistricting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00872v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 04:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 16:09:45.056594
• Title: Centralized Fairness for Redistricting
• Title（参考訳）: 再分権のための集中フェアネス
• Authors: Seyed A. Esmaeili, Hayley Grape, Brian Brubach
• Abstract要約: 代表制では、各選挙区が代表を選出する地区に分割されることが多い。 コンピュータベースの手法は、ある政党が他よりも劇的に有利な地区を描く能力を劇的に向上させてきた。 再制限プロセスを自動化する多くの試みが提案されているが、実際は採用されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.575448433529451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In representative democracy, the electorate is often partitioned into districts with each district electing a representative. However, these systems have proven vulnerable to the practice of partisan gerrymandering which involves drawing districts that elect more representatives from a given political party. Additionally, computer-based methods have dramatically enhanced the ability to draw districts that drastically favor one party over others. On the positive side, researchers have recently developed tools for measuring how gerrymandered a redistricting map is by comparing it to a large set of randomly-generated district maps. While these efforts to test whether a district map is "gerrymandered" have achieved real-world impact, the question of how best to draw districts remains very open. Many attempts to automate the redistricting process have been proposed, but not adopted into practice. Typically, they have focused on optimizing certain properties (e.g., geographical compactness or partisan competitiveness of districts) and argued that the properties are desirable. In this work, we take an alternative approach which seeks to find the most "typical" redistricting map. More precisely, we introduce a family of well-motivated distance measures over redistricting maps. Then, by generating a large collection of maps using sampling techniques, we select the map which minimizes the sum of the distances from the collection, i.e., the most "central" map. We produce scalable, linear-time algorithms and derive sample complexity guarantees. Empirically, we show the validity of our algorithms over real world redistricting problems.
• Abstract（参考訳）: 代表制では、各選挙区が代表を選出する地区に分割されることが多い。 しかし、これらの制度は、特定の政党からより多くの代表を選出する地区を描くことを含む党派ゲリマンディングの実践に弱いことが証明されている。 さらに、コンピュータベースの手法は、他者よりも大いに有利な地区を描く能力を劇的に向上させた。 ポジティブな側面として、研究者たちは、gerrymandered a redistricting mapをランダムに生成された大きな地区マップと比較することによって、どのように再帰マップを再現するかを測定するツールを開発した。 地区地図が「時代遅れ」かどうかを検証しようとするこれらの取り組みは、現実世界の影響を生んでいるが、地区図の最良の方法に関する疑問は非常にオープンである。 再制限プロセスを自動化する多くの試みが提案されているが、実際は採用されていない。 典型的には、特定の特性(例えば、地区の地理的コンパクト性や党派的競合性)を最適化することに集中し、その特性が望ましいと主張した。 本研究では、最も「典型的」な再限定写像を見つけるための別のアプローチをとる。 より正確には、再帰写像上のよく動機づけられた距離測度の族を導入する。 次に,サンプリング技術を用いて地図の膨大なコレクションを生成することにより,コレクションからの距離の和を最小化するマップ,すなわち最も「中央」なマップを選択する。 スケーラブルな線形時間アルゴリズムを作成し,サンプル複雑性の保証を行う。 実世界の再限定問題に対するアルゴリズムの有効性を実証的に示す。

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