論文の概要: Causal Strategic Learning with Competitive Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16262v1
- Date: Wed, 30 Aug 2023 18:43:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-01 18:37:51.719705
- Title: Causal Strategic Learning with Competitive Selection
- Title（参考訳）: 競争選択による因果戦略学習
- Authors: Kiet Q. H. Vo, Muneeb Aadil, Siu Lun Chau, Krikamol Muandet
- Abstract要約: 複数の意思決定者の下で因果戦略学習におけるエージェント選択の問題について検討する。
最適な選択規則は、最適なエージェントを選択することと、エージェントの改善を最大化するためのインセンティブを提供することの間のトレードオフであることを示す。
我々は、真の因果パラメータを回復するために、すべての意思決定者がまとめて採用しなければならない協調プロトコルを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.237954203296187
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the problem of agent selection in causal strategic learning under
multiple decision makers and address two key challenges that come with it.
Firstly, while much of prior work focuses on studying a fixed pool of agents
that remains static regardless of their evaluations, we consider the impact of
selection procedure by which agents are not only evaluated, but also selected.
When each decision maker unilaterally selects agents by maximising their own
utility, we show that the optimal selection rule is a trade-off between
selecting the best agents and providing incentives to maximise the agents'
improvement. Furthermore, this optimal selection rule relies on incorrect
predictions of agents' outcomes. Hence, we study the conditions under which a
decision maker's optimal selection rule will not lead to deterioration of
agents' outcome nor cause unjust reduction in agents' selection chance. To that
end, we provide an analytical form of the optimal selection rule and a
mechanism to retrieve the causal parameters from observational data, under
certain assumptions on agents' behaviour. Secondly, when there are multiple
decision makers, the interference between selection rules introduces another
source of biases in estimating the underlying causal parameters. To address
this problem, we provide a cooperative protocol which all decision makers must
collectively adopt to recover the true causal parameters. Lastly, we complement
our theoretical results with simulation studies. Our results highlight not only
the importance of causal modeling as a strategy to mitigate the effect of
gaming, as suggested by previous work, but also the need of a benevolent
regulator to enable it.
- Abstract（参考訳）: 複数の意思決定者による因果戦略学習におけるエージェント選択の問題を調査し,それに伴う2つの課題に対処した。
まず, 先行研究の多くは, 評価によらず静的なエージェントプールの研究に焦点が当てられているが, エージェントが評価されるだけでなく, 選択される際の選択手順の影響を考察する。
各意思決定者が自身の効用を最大化してエージェントを一方的に選択した場合、最適な選択規則は、最適なエージェントを選択し、エージェントの改善を最大化するためのインセンティブを提供することの間のトレードオフであることを示す。
さらに、この最適選択規則は、エージェントの結果の誤った予測に依存する。
したがって、意思決定者の最適選択規則がエージェントの結果の劣化を招き、エージェントの選択確率を不当に低下させることのない条件について検討する。
この目的のために, 最適選択規則の分析形式と, エージェントの行動に関する一定の仮定の下で, 観測データから因果パラメータを抽出する機構を提案する。
第二に、複数の意思決定者がいる場合、選択規則間の干渉は、基礎となる因果パラメータを推定する別のバイアス源をもたらす。
この問題に対処するために,我々は,意思決定者が一体となって真の因果パラメータを回復しなければならない協調プロトコルを提供する。
最後に,シミュレーション研究により理論的結果を補完する。
本研究は,ゲームの効果を緩和するための戦略としての因果モデリングの重要性を強調するだけでなく,それを実現するために善意のレギュレータが必要である。
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