論文の概要: Stylish Risk-Limiting Audits in Practice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09081v1
- Date: Sat, 16 Sep 2023 19:21:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 04:30:16.335593
- Title: Stylish Risk-Limiting Audits in Practice
- Title(参考訳): Stylish Risk-Limiting Audits in Practice
- Authors: Amanda K. Glazer, Jacob V. Spertus, Philip B. Stark,
- Abstract要約: リスクリミット監査(RLA)は、どの投票カードにどのコンテスト(カードスタイルのデータ、CSD)が含まれているかの情報を使用して、各コンテストが必要以上に多くのカードを検査することなく適切な精査を受けるようにする。
本稿では,Hart InterCivic Verity 投票システムと Dominion Democracy Suite 投票システムに対する CSD を用いた RLA のオープンソースPython 実装について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.008333024746293494
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Risk-limiting audits (RLAs) can use information about which ballot cards contain which contests (card-style data, CSD) to ensure that each contest receives adequate scrutiny, without examining more cards than necessary. RLAs using CSD in this way can be substantially more efficient than RLAs that sample indiscriminately from all cast cards. We describe an open-source Python implementation of RLAs using CSD for the Hart InterCivic Verity voting system and the Dominion Democracy Suite(R) voting system. The software is demonstrated using all 181 contests in the 2020 general election and all 214 contests in the 2022 general election in Orange County, CA, USA, the fifth-largest election jurisdiction in the U.S., with over 1.8 million active voters. (Orange County uses the Hart Verity system.) To audit the 181 contests in 2020 to a risk limit of 5% without using CSD would have required a complete hand tally of all 3,094,308 cast ballot cards. With CSD, the estimated sample size is about 20,100 cards, 0.65% of the cards cast--including one tied contest that required a complete hand count. To audit the 214 contests in 2022 to a risk limit of 5% without using CSD would have required a complete hand tally of all 1,989,416 cast cards. With CSD, the estimated sample size is about 62,250 ballots, 3.1% of cards cast--including three contests with margins below 0.1% and 9 with margins below 0.5%.
- Abstract(参考訳): リスクリミット監査(RLA)は、どの投票カードにどのコンテスト(カードスタイルのデータ、CSD)が含まれているかの情報を使用して、各コンテストが必要以上に多くのカードを検査することなく適切な精査を受けるようにする。
このように CSD を用いる RLA は、すべてのキャストカードから無差別にサンプリングする RLA よりも、はるかに効率的である。
本稿では,Hart InterCivic Verity 投票システムと Dominion Democracy Suite(R) 投票システムに対する CSD を用いた RLA のオープンソースPython 実装について述べる。
このソフトウェアは、2020年の総選挙で181回、アメリカ合衆国カリフォルニア州オレンジ郡で2022年の総選挙で214回、アメリカ合衆国で5番目に大きな選挙権を持つ。
(オレンジ郡はハート・バーティ・システムを使っている。)
2020年の181大会をCDDを使わずに5%のリスク制限で監査するには、全3,094,308枚の投票カードの完全な手振りが必要だった。
CSDでは、サンプルサイズが約20,100枚、鋳造量の0.65%で、完全な手数が必要とされ、2022年の第214回大会をCSDを使わずに5%のリスク限界まで監査するには、全1,989,416枚の鋳造カードの完全な手高が必要であった。CSDでは、サンプルサイズが62,250枚、鋳造量の3.1%が0.1%未満、3つのコンテストを含む0.5%未満のマージンを含む。
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