論文の概要: Efficient Social Choice via NLP and Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12360v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 13:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-01 12:45:42.183406
• Title: Efficient Social Choice via NLP and Sampling
• Title（参考訳）: NLPとサンプリングによる効果的な社会的選択
• Authors: Lior Ashkenazy and Nimrod Talmon
• Abstract要約: 本研究では,NLP (Natural Language Processing) とサンプリング (Samping) の2つの手法の組み合わせを検討した。 現状を変えるためのガバナンス提案をまず訓練されたNLPモデルに送信し,すべてのコミュニティメンバが直接投票した場合に提案提案が通過する確率を推定するシステムを提案する。 先述のスキームに従う具体的なアルゴリズムを開発し、分散自治機構(DAO)など、様々なデータを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.127464299173145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attention-Aware Social Choice tackles the fundamental conflict faced by some agent communities between their desire to include all members in the decision making processes and the limited time and attention that are at the disposal of the community members. Here, we investigate a combination of two techniques for attention-aware social choice, namely Natural Language Processing (NLP) and Sampling. Essentially, we propose a system in which each governance proposal to change the status quo is first sent to a trained NLP model that estimates the probability that the proposal would pass if all community members directly vote on it; then, based on such an estimation, a population sample of a certain size is being selected and the proposal is decided upon by taking the sample majority. We develop several concrete algorithms following the scheme described above and evaluate them using various data, including such from several Decentralized Autonomous Organizations (DAOs).
• Abstract（参考訳）: アテンション・アウェア・ソーシャル・チョイスは、一部のエージェント・コミュニティが直面する根本的な対立に対処し、意思決定プロセスに全メンバーを含めることを望んでおり、コミュニティ・メンバーを処分する時間と注意を制限している。 そこで本研究では,自然言語処理(nlp)とサンプリングの2つの手法の組み合わせについて検討した。 基本的に、現状を変更するための各ガバナンス提案は、まず、すべてのコミュニティメンバーが直接投票した場合、提案が通過する確率を推定する訓練されたnlpモデルに送られ、その推定に基づいて、一定のサイズの人口サンプルが選択され、サンプル多数を採って提案が決定されるシステムを提案する。 本稿では,複数の分散自治機構(DAOs)などを含む,さまざまなデータを用いて具体的なアルゴリズムを開発し,評価する。

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