論文の概要: Performative Prediction: Past and Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16608v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 13:02:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 14:41:49.247797
• Title: Performative Prediction: Past and Future
• Title（参考訳）: 実効予測:過去と未来
• Authors: Moritz Hardt and Celestine Mendler-D\"unner
• Abstract要約: 自己充足と自己負の予測は、パフォーマンス性の例である。 機械学習の応用において、性能は分散シフトとして表されることが多い。 性能予測の結果は、新しい最適化課題を引き起こす自然な平衡概念である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.177988776870517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predictions in the social world generally influence the target of prediction, a phenomenon known as performativity. Self-fulfilling and self-negating predictions are examples of performativity. Of fundamental importance to economics, finance, and the social sciences, the notion has been absent from the development of machine learning. In machine learning applications, performativity often surfaces as distribution shift. A predictive model deployed on a digital platform, for example, influences consumption and thereby changes the data-generating distribution. We survey the recently founded area of performative prediction that provides a definition and conceptual framework to study performativity in machine learning. A consequence of performative prediction is a natural equilibrium notion that gives rise to new optimization challenges. Another consequence is a distinction between learning and steering, two mechanisms at play in performative prediction. The notion of steering is in turn intimately related to questions of power in digital markets. We review the notion of performative power that gives an answer to the question how much a platform can steer participants through its predictions. We end on a discussion of future directions, such as the role that performativity plays in contesting algorithmic systems.
• Abstract（参考訳）: 社会世界での予測は一般的に、パフォーマンス性として知られる予測のターゲットに影響を与える。 自己充足と自己負の予測はパフォーマンス性の例である。 経済学、金融学、社会科学に基本的な重要性があるが、機械学習の発展には欠落している。 機械学習の応用において、性能は分散シフトとして表されることが多い。 例えば、デジタルプラットフォームにデプロイされた予測モデルは、消費に影響し、データ生成分布を変化させる。 我々は、機械学習におけるパフォーマンス性を研究するための定義と概念的枠組みを提供する、最近設立されたパフォーマンス予測の領域を調査する。 性能予測の結果は、新しい最適化課題を引き起こす自然な平衡概念である。 もう1つの結果は学習と操舵の区別であり、実行的予測の2つのメカニズムである。 ステアリングの概念は、デジタル市場における権力の問題と密接に関連している。 我々は、プラットフォームがその予測を通じてどの程度参加者を操れるかという質問に対して、パフォーマンスパワーの概念をレビューする。 アルゴリズムシステムにおけるパフォーマンスが果たす役割など,今後の方向性に関する議論に終止符を打つ。

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