論文の概要: Sequential Processing of Observations in Human Decision-Making Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07767v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 20:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 16:10:53.768077
• Title: Sequential Processing of Observations in Human Decision-Making Systems
• Title（参考訳）: 人間の意思決定システムにおける観察の逐次処理
• Authors: Nandan Sriranga, Baocheng Geng, Pramod K. Varshney
• Abstract要約: 我々は、人間の意思決定者グループを含む二項仮説テスト問題を考える。 人間は、現象を観測するのをやめるまで、信念モデルを使ってログのような比率を蓄積する。 グローバルな意思決定者がマシンである場合、バイナリ仮説テストの問題に対するグローバルな意思決定者は、Chair-Varshneyルールを使用して人間の決定を混乱させます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.09995424490989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we consider a binary hypothesis testing problem involving a group of human decision-makers. Due to the nature of human behavior, each human decision-maker observes the phenomenon of interest sequentially up to a random length of time. The humans use a belief model to accumulate the log-likelihood ratios until they cease observing the phenomenon. The belief model is used to characterize the perception of the human decision-maker towards observations at different instants of time, i.e some decision-makers may assign greater importance to observations that were observed earlier, rather than later and vice-versa. The global decision-maker for a binary hypothesis testing problem when the global decision-maker is a machine, fuses the human decisions using the Chair-Varshney rule with different weights for the human decisions, where the weights are determined by the number of observations that were used by the humans to arrive at their respective decisions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人間の意思決定者グループに関わる二元仮説テスト問題について考察する。 人間の行動の性質から、人間の意思決定者は、ランダムな時間の長さまで連続的に関心の現象を観察する。 人間は、現象を観測するのをやめるまで、信念モデルを使ってログのような比率を蓄積する。 信念モデルは、人間の意思決定者の異なる時点における観察に対する認識を特徴づけるために用いられる。 グローバルな意思決定者が機械であるときのバイナリ仮説テストの問題に対するグローバルな意思決定者は、人間の決定のために異なる重み付けの椅子・バルシュニールールを使用して人間の決定を融合させ、その重みは人間がそれぞれの決定に到達するために使った観測数によって決定される。

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