論文の概要: Adaptively Weighted Audits of Instant-Runoff Voting Elections: AWAIRE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10972v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 12:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 21:51:11.916864
• Title: Adaptively Weighted Audits of Instant-Runoff Voting Elections: AWAIRE
• Title（参考訳）: 即席投票の適度に重み付けされた監査員:AWAIRE
• Authors: Alexander Ek, Philip B. Stark, Peter J. Stuckey, Damjan Vukcevic
• Abstract要約: 即時投票(IRV)選挙の監査方法は、リスク制限や、各投票における投票の電子的記録であるキャスト投票記録(CVR)を必要とするものではない。 我々は,CVRが利用できない場合に,適応的に重み付けされたテストスーパーマーチンガルを用いてITV選挙を効率よく監査するRLA手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.872917066847855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An election audit is risk-limiting if the audit limits (to a pre-specified threshold) the chance that an erroneous electoral outcome will be certified. Extant methods for auditing instant-runoff voting (IRV) elections are either not risk-limiting or require cast vote records (CVRs), the voting system's electronic record of the votes on each ballot. CVRs are not always available, for instance, in jurisdictions that tabulate IRV contests manually. We develop an RLA method (AWAIRE) that uses adaptively weighted averages of test supermartingales to efficiently audit IRV elections when CVRs are not available. The adaptive weighting 'learns' an efficient set of hypotheses to test to confirm the election outcome. When accurate CVRs are available, AWAIRE can use them to increase the efficiency to match the performance of existing methods that require CVRs. We provide an open-source prototype implementation that can handle elections with up to six candidates. Simulations using data from real elections show that AWAIRE is likely to be efficient in practice. We discuss how to extend the computational approach to handle elections with more candidates. Adaptively weighted averages of test supermartingales are a general tool, useful beyond election audits to test collections of hypotheses sequentially while rigorously controlling the familywise error rate.
• Abstract（参考訳）: 選挙監査(英: election audit)とは、不正な選挙結果が認定される確率を監査が制限した場合のリスク限度である。 即時投票(IRV)選挙の監査方法は、リスク制限や、各投票における投票の電子的記録であるキャスト投票記録(CVR)を必要とするものではない。 例えば、IRVコンテストを手動で集計する管轄区域では、CVRは必ずしも利用できない。 我々は,CVRが利用できない場合に,適応的に重み付けされたテストスーパーマーチンガルを用いてIRV選挙を効率よく監査するRLA法(AWAIRE)を開発した。 適応重み付けの「学習」は、選挙結果を確認するための効率的な仮説のセットである。 正確なCVRが利用可能であれば、AWAIREはCVRを必要とする既存のメソッドのパフォーマンスに匹敵する効率を向上させるためにそれらを使用することができる。 最大6人の候補者で選挙を処理できるオープンソースのプロトタイプ実装を提供する。 実際の選挙のデータを用いたシミュレーションでは、AWAIREは実際に効率的であることが示されている。 我々は、より多くの候補者で選挙を扱うための計算手法を拡張する方法について論じる。 適応的に重み付けされたテストスーパーマーチンガルの平均は一般的なツールであり、選挙監査を超えて、家族ごとのエラー率を厳格に制御しながら仮説のコレクションをテストするのに有用である。

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