論文の概要: Proportional Aggregation of Preferences for Sequential Decision Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14858v1
- Date: Mon, 26 Jun 2023 17:10:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 12:31:11.915009
- Title: Proportional Aggregation of Preferences for Sequential Decision Making
- Title（参考訳）: 逐次意思決定のための選好の比例集計
- Authors: Nikhil Chandak, Shashwat Goel, Dominik Peters
- Abstract要約: 投票者の選好を適度に決定する問題について検討する。
各ラウンドにおいて、決定ルールは、各投票者が承認した選択肢のどれかを報告する一連の選択肢から決定を選ばなければならない。
比喩的正当化表現に基づく公理を用いて、この目的を定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.374669324368625
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the problem of fair sequential decision making given voter
preferences. In each round, a decision rule must choose a decision from a set
of alternatives where each voter reports which of these alternatives they
approve. Instead of going with the most popular choice in each round, we aim
for proportional representation. We formalize this aim using axioms based on
Proportional Justified Representation (PJR), which were proposed in the
literature on multi-winner voting and were recently adapted to multi-issue
decision making. The axioms require that every group of $\alpha\%$ of the
voters, if it agrees in every round (i.e., approves a common alternative), then
those voters must approve at least $\alpha\%$ of the decisions. A stronger
version of the axioms requires that every group of $\alpha\%$ of the voters
that agrees in a $\beta$ fraction of rounds must approve $\beta\cdot\alpha\%$
of the decisions. We show that three attractive voting rules satisfy axioms of
this style. One of them (Sequential Phragm\'en) makes its decisions online, and
the other two satisfy strengthened versions of the axioms but make decisions
semi-online (Method of Equal Shares) or fully offline (Proportional Approval
Voting). The first two are polynomial-time computable, and the latter is based
on an NP-hard optimization, but it admits a polynomial-time local search
algorithm that satisfies the same axiomatic properties. We present empirical
results about the performance of these rules based on synthetic data and U.S.
political elections. We also run experiments where votes are cast by preference
models trained on user responses from the moral machine dataset about ethical
dilemmas.
- Abstract（参考訳）: 投票者の選好を適度に決定する問題について検討する。
各ラウンドにおいて、決定ルールは、各投票者が承認する選択肢のどれかを報告する一連の代替案から決定を選ばなければならない。
各ラウンドで最も人気のある選択肢ではなく、比例代表を目標としています。
本稿は,多票制に関する文献で提案され,近年の多問題意思決定に適応したPJR(Proportional Justified Representation)に基づく公理を用いて,この目的を定式化する。
公理では、全ての投票者の$\alpha\%$ のグループは、各ラウンドにおいて同意する(つまり共通の選択肢を承認する)場合、その投票者は少なくとも$\alpha\%$ の決定を承認しなければならない。
公理のより強固なバージョンでは、ラウンドの$\beta$で同意する有権者の全てのグループに対して、決定の$\beta\cdot\alpha\%$を承認する必要がある。
3つの魅力的な投票規則がこのスタイルの公理を満たすことを示す。
そのうちの1つ (Sequential Phragm\'en) はその決定をオンラインで行い、残りの2つは公理の強化されたバージョンを満足するが、半オフライン (Method of Equal Shares) または完全オフライン (Proportional Approval Voting) で決定する。
最初の2つは多項式時間計算可能であり、後者はNP-ハード最適化に基づいているが、同じ公理特性を満たす多項式時間局所探索アルゴリズムが認められる。
我々は、合成データと米国の政治選挙に基づいて、これらのルールの実行に関する実証的な結果を示す。
また、倫理的ジレンマに関する道徳的マシンデータセットから、ユーザの反応に基づいて訓練された選好モデルによって投票を行う実験も行います。
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