論文の概要: Centralized Fairness for Redistricting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00872v3
• Date: Tue, 8 Nov 2022 02:13:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 15:21:57.713830
• 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, Darshan Chakrabarti, Hayley Grape, Brian Brubach
• Abstract要約: 我々は、地図の再分割よりも、よく動機付けられた距離測定の族を導入する。 我々は、コレクションからの距離の和、すなわち最も「中央」な写像を最小化する写像を選択する。 提案手法の副産物は, 距離の点で不規則な地図であることが分かるように, ジェリーマンダーマップを検出できることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.757783454836096
• 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. Unfortunately, these systems have proven vulnerable to the practice of partisan gerrymandering. As a result, methods for detecting gerrymandered maps were introduced and have led to significant success. However, the question of how to draw district maps in a principled manner remains open with most of the existing literature focusing on optimizing certain properties such as geographical compactness or partisan competitiveness. 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. We show that a by-product of our approach is the ability to detect gerrymandered maps as they are found to be outlier maps in terms of distance.
• 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。 残念ながら、これらのシステムはパルチザンジェリーマンダーの実践に弱いことが証明されている。 その結果, ゲリーマンダー地図の検出手法が導入され, 有意な成功を収めた。 しかし、地域地図を原則的に描けるかという問題は、地理的コンパクト性やパルチザンの競争性といった特定の性質の最適化に焦点をあてた既存の文献のほとんどで未解決のままである。 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。 提案手法の副産物は, 距離の点で不規則な地図であることが分かるように, ジェリーマンダーマップを検出できることである。

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