論文の概要: The Relative Value of Prediction in Algorithmic Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08511v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 20:52:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 00:42:05.243761
• Title: The Relative Value of Prediction in Algorithmic Decision Making
• Title（参考訳）: アルゴリズム意思決定における予測の相対値
• Authors: Juan Carlos Perdomo
• Abstract要約: アルゴリズムによる意思決定における予測の相対的な価値は何か? 我々は,拡張アクセスの相対値を決定する,単純でシャープな条件を同定する。 本稿では,これらの理論的洞察を用いて,アルゴリズムによる意思決定システムの設計を現実的に導く方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Algorithmic predictions are increasingly used to inform the allocations of goods and interventions in the public sphere. In these domains, predictions serve as a means to an end. They provide stakeholders with insights into likelihood of future events as a means to improve decision making quality, and enhance social welfare. However, if maximizing welfare is the ultimate goal, prediction is only a small piece of the puzzle. There are various other policy levers a social planner might pursue in order to improve bottom-line outcomes, such as expanding access to available goods, or increasing the effect sizes of interventions. Given this broad range of design decisions, a basic question to ask is: What is the relative value of prediction in algorithmic decision making? How do the improvements in welfare arising from better predictions compare to those of other policy levers? The goal of our work is to initiate the formal study of these questions. Our main results are theoretical in nature. We identify simple, sharp conditions determining the relative value of prediction vis-\`a-vis expanding access, within several statistical models that are popular amongst quantitative social scientists. Furthermore, we illustrate how these theoretical insights may be used to guide the design of algorithmic decision making systems in practice.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムによる予測は、公共分野における商品の配分や介入を知らせるためにますます使われている。 これらの領域では、予測は終わりの手段となる。 意思決定の質を高め、社会福祉を強化する手段として、将来のイベントの可能性に関する洞察をステークホルダーに提供する。 しかし、福祉を最大化することが究極の目標なら、予測はパズルの小さなピースにすぎない。 利用可能な商品へのアクセスの拡大や介入の効果規模の拡大など、ボトムラインな結果を改善するために社会プランナーが追求するであろう他の政策レバーもある。 アルゴリズムによる意思決定における予測の相対的な価値は何か? 他の政策レバーと比べて、より良い予測から生じる福祉の改善はどのようなものか? 私たちの研究の目標は、これらの質問の正式な研究を開始することです。 我々の主な成果は自然理論である。 定量的社会科学者に人気があるいくつかの統計モデルにおいて, vis-\`a-vis拡張アクセスの相対的価値を決定する単純で鋭い条件を同定した。 さらに,これらの理論的洞察が,アルゴリズム的意思決定システムの設計を実際に導く上でどのように役立つかを示す。

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