論文の概要: Fairly Allocating Utility in Constrained Multiwinner Elections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12820v1
- Date: Wed, 23 Nov 2022 10:04:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 16:18:53.494324
- Title: Fairly Allocating Utility in Constrained Multiwinner Elections
- Title（参考訳）: 制限付きマルチウィンナー選挙におけるかなりユーティリティーの割当
- Authors: Kunal Relia
- Abstract要約: このような文脈にまたがる公平性を保証する一般的な分母は、制約の使用である。
これらの状況の中で、与えられた制約を満たすために選ばれた候補者は、歴史的に不利な有権者の集団に対して、体系的に不公平な結果をもたらす可能性がある。
投票者間の制約を公平に満たす候補を選択するモデルを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Fairness in multiwinner elections is studied in varying contexts. For
instance, diversity of candidates and representation of voters are both
separately termed as being fair. A common denominator to ensure fairness across
all such contexts is the use of constraints. However, across these contexts,
the candidates selected to satisfy the given constraints may systematically
lead to unfair outcomes for historically disadvantaged voter populations as the
cost of fairness may be borne unequally. Hence, we develop a model to select
candidates that satisfy the constraints fairly across voter populations. To do
so, the model maps the constrained multiwinner election problem to a problem of
fairly allocating indivisible goods. We propose three variants of the model,
namely, global, localized, and inter-sectional. Next, we analyze the model's
computational complexity, and we present an empirical analysis of the utility
traded-off across various settings of our model across the three variants and
discuss the impact of Simpson's paradox using synthetic datasets and a dataset
of voting at the United Nations. Finally, we discuss the implications of our
work for AI and machine learning, especially for studies that use constraints
to guarantee fairness.
- Abstract（参考訳）: マルチウィンナー選挙の公平性は様々な状況で研究されている。
例えば、候補者の多様性と有権者の表現はどちらもフェアと呼ばれる。
すべてのコンテキストにおいて公平性を保証する共通の分母は制約の使用である。
しかし、これらの文脈において、与えられた制約を満たすために選ばれた候補者は、歴史的に不公平な有権者に対して、不公平な結果をもたらす可能性がある。
そこで我々は, 投票者間の制約を公平に満たす候補を選択するモデルを構築した。
そのために、制約付きマルチウィンナー選挙問題を、かなり分けられない商品を割り当てる問題にマップする。
我々は,このモデルの3つの変種,すなわちグローバル,ローカライズ,セクション間を提案する。
次に、モデルの計算複雑性を解析し、3つの変種にわたるモデルの様々な設定におけるユーティリティトレードオフの実証分析を行い、シンプソンのパラドックスの影響について、合成データセットと国連における投票データセットを用いて議論する。
最後に、AIと機械学習の研究、特に公正性を保証するために制約を使用する研究の意義について論じる。
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