論文の概要: Performative Power

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.17232v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 17:49:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 16:47:19.126032
• Title: Performative Power
• Title（参考訳）: 性能パワー
• Authors: Moritz Hardt, Meena Jagadeesan, Celestine Mendler-D\"unner
• Abstract要約: 我々は、パフォーマンスパワーと市場パワーの経済理論を関連づける。 ハイパフォーマンスなパワーは、プラットフォームが参加者の行動を操ることから利益を得ることを可能にする一方、低パフォーマンスなパワーは、歴史的データからの学習が最適に近いことを保証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.401760436968402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the notion of performative power, which measures the ability of a firm operating an algorithmic system, such as a digital content recommendation platform, to steer a population. We relate performative power to the economic theory of market power. Traditional economic concepts are well known to struggle with identifying anti-competitive patterns in digital platforms--a core challenge is the difficulty of defining the market, its participants, products, and prices. Performative power sidesteps the problem of market definition by focusing on a directly observable statistical measure instead. High performative power enables a platform to profit from steering participant behavior, whereas low performative power ensures that learning from historical data is close to optimal. Our first general result shows that under low performative power, a firm cannot do better than standard supervised learning on observed data. We draw an analogy with a firm being a price-taker, an economic condition that arises under perfect competition in classical market models. We then contrast this with a market where performative power is concentrated and show that the equilibrium state can differ significantly. We go on to study performative power in a concrete setting of strategic classification where participants can switch between competing firms. We show that monopolies maximize performative power and disutility for the participant, while competition and outside options decrease performative power. We end on a discussion of connections to measures of market power in economics and of the relationship with ongoing antitrust debates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,デジタルコンテンツレコメンデーションプラットフォームなどのアルゴリズムシステムを運用している企業が,人口を養育する能力を測定する,パフォーマンスパワーの概念を紹介する。 我々はパフォーマンスパワーと市場パワーの経済理論を関連づける。 伝統的な経済概念は、デジタルプラットフォームにおける反競争的パターンの特定に苦しむことでよく知られています -- 中心となる課題は、市場、参加者、製品、価格を定義することの難しさです。 実行力は、直接観測可能な統計指標に焦点を合わせ、市場定義の問題を回避します。 ハイパフォーマンスパワーは、プラットフォームが参加者の行動を操ることから利益を得られるが、低パフォーマンスパワーは、履歴データからの学習が最適に近いことを保証している。 第1報では,性能の低い企業では,観測データに対する標準教師あり学習よりも優れた学習を行うことができないことを示す。 我々は、古典的な市場モデルにおける完璧な競争の下で生じる経済状態である価格テーカーである会社と類似している。 次に, 実効電力が集中する市場と対比し, 平衡状態が著しく異なることを示す。 我々は、参加者が競合企業間で切り替えられる戦略分類の具体的設定において、実行能力を研究する。 モノポリは参加者の能力と不利用を最大化するが、競争と外部の選択肢はパフォーマンスのパワーを低下させる。 我々は、経済における市場力の指標と、進行中の反トラスト論争との関係に関する議論に終止符を打つ。

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