論文の概要: Private Blotto: Viewpoint Competition with Polarized Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14123v2
- Date: Mon, 26 Feb 2024 14:26:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 00:52:56.644135
- Title: Private Blotto: Viewpoint Competition with Polarized Agents
- Title（参考訳）: Private Blotto: 分極剤との視点競争
- Authors: Kate Donahue and Jon Kleinberg
- Abstract要約: ブロット大佐ゲーム(Coloner Blotto game)は、1921年にボレルで提案されたゲーム理論の最も古い設定の1つである。
元々は、ゼロサムの「前線」をめぐって争う2つの中央制御された軍隊をモデル化するために設計された。
本研究は,クラウドソーシングやソーシャルメディアに関連付けられた変種であるPrivate Blottoゲームを提案し,研究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.357435119431715
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Colonel Blotto games are one of the oldest settings in game theory,
originally proposed over a century ago in Borel 1921. However, they were
originally designed to model two centrally-controlled armies competing over
zero-sum "fronts", a specific scenario with limited modern-day application. In
this work, we propose and study Private Blotto games, a variant connected to
crowdsourcing and social media. One key difference in Private Blotto is that
individual agents act independently, without being coordinated by a central
"Colonel". This model naturally arises from scenarios such as activist groups
competing over multiple issues, partisan fund-raisers competing over elections
in multiple states, or politically-biased social media users labeling news
articles as misinformation. In this work, we completely characterize the Nash
Stability of the Private Blotto game. Specifically, we show that the outcome
function has a critical impact on the outcome of the game: we study whether a
front is won by majority rule (median outcome) or a smoother outcome taking
into account all agents (mean outcome). We study how this impacts the amount of
"misallocated effort", or agents whose choices doesn't influence the final
outcome. In general, mean outcome ensures that, if a stable arrangement exists,
agents are close to evenly spaced across fronts, minimizing misallocated
effort. However, mean outcome functions also have chaotic patterns as to when
stable arrangements do and do not exist. For median outcome, we exactly
characterize when a stable arrangement exists, but show that this outcome
function frequently results in extremely unbalanced allocation of agents across
fronts.
- Abstract（参考訳）: ブロット大佐ゲームは、1921年ボレルで1世紀以上前に提案されたゲーム理論の最も古い設定の1つである。
しかし、元々はゼロサムの「前線」と競合する2つの中央制御された軍隊をモデル化するために設計された。
本研究では,クラウドソーシングやソーシャルメディアと結びついたゲームであるPrivate Blottoゲームを提案し,研究する。
プライベート・ブロットーにおける重要な違いは、個々のエージェントが中央の「大佐」によって調整されることなく独立して行動することである。
このモデルは、複数の問題をめぐって争う活動家グループ、複数の州で選挙をめぐって争う党派募金活動、あるいはニュース記事を誤情報と分類する政治的偏見のあるソーシャルメディアユーザーといったシナリオから自然に生まれる。
本研究では,Private Blotto ゲームにおける Nash stability を完全に特徴づける。
具体的には, 結果関数がゲームの結果に重大な影響を与えていることを示し, 全エージェント(平均結果)を考慮して, 最前線が多数決(中間結果)で勝つか, よりスムーズな結果になるかを検討する。
最終結果に影響を与えない「ミスアロケートされた努力」あるいは選択したエージェントの量にどのように影響するかを研究する。
一般に、平均的な結果により、安定な配置が存在する場合、エージェントは前面に均等に配置され、間違った配置の労力を最小限に抑える。
しかし、平均結果関数は、安定な配置が存在して存在しない場合にもカオスパターンを持つ。
中央値の結果は、安定な配置が存在する場合を正確に特徴づけるが、この結果関数はしばしば、前面にエージェントを極端に不均衡に割り当てることを示す。
関連論文リスト
- On Imperfect Recall in Multi-Agent Influence Diagrams [57.21088266396761]
マルチエージェント・インフルエンス・ダイアグラム(MAID)はベイズネットワークに基づくゲーム理論モデルとして人気がある。
混合ポリシと2種類の相関平衡を用いて, 忘れ易いエージェントと不注意なエージェントでMAIDを解く方法を示す。
また,不完全なリコールがしばしば避けられないマルコフゲームやチーム状況へのMAIDの適用についても述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-11T07:08:34Z) - Subjective Crowd Disagreements for Subjective Data: Uncovering
Meaningful CrowdOpinion with Population-level Learning [8.530934084017966]
emphCrowdOpinionは、言語特徴とラベル分布を用いて、類似した項目をラベル分布のより大きなサンプルにまとめる教師なし学習手法である。
ソーシャルメディアから利用可能な5つのベンチマークデータセット(アノテータの不一致のレベルが異なる)を使用します。
また、Facebookのデータセットを使って、投稿に反応するユーザーによって、プラットフォーム自体からアノテーションが送られてくるような実験も行っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-07T22:09:46Z) - Trust and Believe -- Should We? Evaluating the Trustworthiness of
Twitter Users [5.695742189917657]
ソーシャルメディア上のフェイクニュースは、個人と社会の両方に悪影響を及ぼす大きな問題である。
この作業において、私たちは、ソーシャルネットワークコミュニティに信頼を喚起するソリューションを提供したいと考えている。
本モデルでは,Twitter上で5万人の政治家の行動を分析し,評価されたユーザ毎に影響スコアを割り当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-27T06:57:19Z) - Fast Few shot Self-attentive Semi-supervised Political Inclination
Prediction [12.472629584751509]
政策立案者やジャーナリストにとって、特定の場所にいる人々の政治的傾向を理解するために、ソーシャルメディア上でオンライン世論調査を作成することは、今やますます一般的になっている。
我々は、その目的をさらに進めるために、政治的傾き検出のための自己注意型半教師付きフレームワークを導入する。
資源制約のある設定でも,モデルは非常に効率的であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-21T12:07:16Z) - This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a
Large-scale Distributed Campaign [70.69387048368849]
我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。
テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。
Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-14T08:23:16Z) - Learning Equilibria in Matching Markets from Bandit Feedback [139.29934476625488]
不確実性の下で安定した市場成果を学習するためのフレームワークとアルゴリズムを開発する。
私たちの研究は、大規模なデータ駆動の市場において、いつ、どのように安定したマッチングが生じるかを明らかにするための第一歩を踏み出します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-19T17:59:28Z) - SOK: Seeing and Believing: Evaluating the Trustworthiness of Twitter
Users [4.609388510200741]
現在、どのニュースやユーザーが信頼できるか、どれがそうでないかを自動で判断する方法はない。
本研究では、Twitter上で5万人の政治家の行動を分析するモデルを作成しました。
政治Twitterのユーザを、ランダムな森林、多層パーセプトロン、サポートベクターマシンを使って、信頼あるいは信頼できないと分類した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-16T17:39:32Z) - Sample-Efficient Learning of Stackelberg Equilibria in General-Sum Games [78.65798135008419]
一般的なゲームでStackelberg平衡を効率的に学習する方法は、サンプルから非常にオープンなままです。
本稿では,2プレーヤターンベース汎用ゲームにおけるStackelberg平衡のサンプル効率学習に関する理論的研究を開始する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-23T05:11:07Z) - Information Consumption and Social Response in a Segregated Environment:
the Case of Gab [74.5095691235917]
この研究は、COVID-19トピックに関するGab内のインタラクションパターンの特徴を提供する。
疑わしい、信頼できるコンテンツに対する社会的反応には、統計的に強い違いはない。
本研究は,協調した不正確な行動の理解と情報操作の早期警戒に関する知見を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T11:34:25Z) - Contrastive Examples for Addressing the Tyranny of the Majority [83.93825214500131]
我々は,グループメンバーシップを介在する,オリジナルのデータセットと新たなデータポイントからなるバランスの取れたトレーニングデータセットを作成することを提案する。
コントラッシブ・サンプル(英語版)と呼ばれるこれらのデータポイントを学習するための強力なツールとして、現在の生成的敵ネットワークが重要であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-14T14:06:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。