論文の概要: Learning Optimal and Fair Policies for Online Allocation of Scarce Societal Resources from Data Collected in Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13765v2
• Date: Mon, 11 Aug 2025 23:36:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.095491
• Title: Learning Optimal and Fair Policies for Online Allocation of Scarce Societal Resources from Data Collected in Deployment
• Title（参考訳）: 展開時に収集したデータから骨格資源のオンライン配置のための最適かつ公正な政策の学習
• Authors: Bill Tang, Çağıl Koçyiğit, Eric Rice, Phebe Vayanos,
• Abstract要約: 当社は、予算制約を満たしつつ、期待される成果を最大化するオンラインポリシーを設計するために、デプロイメントで収集された管理データを使用します。 当社の政策は,ホームレスからの退去率を5.16%向上させ,人種ごとの配分や結果に公平な政策は,フェアネスの非常に低い価格で得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.659762505466962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of allocating scarce societal resources of different types (e.g., permanent housing, deceased donor kidneys for transplantation, ventilators) to heterogeneous allocatees on a waitlist (e.g., people experiencing homelessness, individuals suffering from end-stage renal disease, Covid-19 patients) based on their observed covariates. We leverage administrative data collected in deployment to design an online policy that maximizes expected outcomes while satisfying budget constraints, in the long run. Our proposed policy waitlists each individual for the resource maximizing the difference between their estimated mean treatment outcome and the estimated resource dual-price or, roughly, the opportunity cost of using the resource. Resources are then allocated as they arrive, in a first-come first-serve fashion. We demonstrate that our data-driven policy almost surely asymptotically achieves the expected outcome of the optimal out-of-sample policy under mild technical assumptions. We extend our framework to incorporate various fairness constraints. We evaluate the performance of our approach on the problem of designing policies for allocating scarce housing resources to people experiencing homelessness in Los Angeles based on data from the homeless management information system. In particular, we show that using our policies improves rates of exit from homelessness by 5.16% and that policies that are fair in either allocation or outcomes by race come at a very low price of fairness.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 異なるタイプの社会資源(永住性, 移植用ドナー腎, 人工呼吸器など)を, ウェイトリスト(ホームレス, 末期腎疾患, コビッド19の患者など)上での不均一な配置に割り当てることの問題点を, 観察された共変量に基づいて検討した。 デプロイメントで収集した管理データを活用して、長期的には予算制約を満たしながら、期待される成果を最大化するオンラインポリシーを設計します。 提案するポリシウェイトリストは,各リソースに対する評価平均処理結果と推定資源の2値値との差を最大化するか,あるいは大まかに言えば,リソースの利用機会コストを最大化する。 リソースが到着すると、第一級のサービスとしてリソースが割り当てられる。 我々は,我々のデータ駆動型政策が,穏やかな技術的前提の下で,最適なアウト・オブ・サンプル政策の期待結果をほぼ確実に達成できることを実証した。 フレームワークを拡張して、さまざまな公正な制約を取り入れます。 ホームレス管理情報システムから得られたデータをもとに,ロサンゼルスのホームレス体験者を対象に,不足する住宅資源を割り当てる政策を設計する上でのアプローチの有効性を評価した。 特に,我々の政策を用いることで,ホームレスからの退去率が5.16%向上し,人種ごとの配分や成果に公平な政策が極めて低い公正価格となることを示す。

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