論文の概要: Value Preferences Estimation and Disambiguation in Hybrid Participatory
Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16751v1
- Date: Mon, 26 Feb 2024 17:16:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 19:49:11.357118
- Title: Value Preferences Estimation and Disambiguation in Hybrid Participatory
Systems
- Title（参考訳）: ハイブリッド参加システムにおける価値推定と曖昧さ
- Authors: Enrico Liscio, Luciano C. Siebert, Catholijn M. Jonker, Pradeep K.
Murukannaiah
- Abstract要約: 参加型システムにおける市民の価値を理解することは、市民中心の政策作成に不可欠である。
我々は、参加者が選択し、モチベーションを提供するハイブリッド参加システムを構想し、AIエージェントは、それらと対話することで価値の選好を見積もる。
本研究では,参加者の選択とモチベーションの対立が検出される状況に着目し,参加者との対話によって検出された矛盾に対処しながら,価値選好を推定する方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.134492403234449
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Understanding citizens' values in participatory systems is crucial for
citizen-centric policy-making. We envision a hybrid participatory system where
participants make choices and provide motivations for those choices, and AI
agents estimate their value preferences by interacting with them. We focus on
situations where a conflict is detected between participants' choices and
motivations, and propose methods for estimating value preferences while
addressing detected inconsistencies by interacting with the participants. We
operationalize the philosophical stance that "valuing is deliberatively
consequential." That is, if a participant's choice is based on a deliberation
of value preferences, the value preferences can be observed in the motivation
the participant provides for the choice. Thus, we propose and compare value
estimation methods that prioritize the values estimated from motivations over
the values estimated from choices alone. Then, we introduce a disambiguation
strategy that addresses the detected inconsistencies between choices and
motivations by directly interacting with the participants. We evaluate the
proposed methods on a dataset of a large-scale survey on energy transition. The
results show that explicitly addressing inconsistencies between choices and
motivations improves the estimation of an individual's value preferences. The
disambiguation strategy does not show substantial improvements when compared to
similar baselines--however, we discuss how the novelty of the approach can open
new research avenues and propose improvements to address the current
limitations.
- Abstract（参考訳）: 参加型システムにおける市民の価値を理解することは、市民中心の政策作成に不可欠である。
我々は、参加者が選択し、モチベーションを提供するハイブリッド参加システムを構想し、AIエージェントは、それらと対話することで価値の選好を見積もる。
我々は,参加者の選択と動機の衝突が検出される状況に着目し,検出された不一致を参加者と対話して対処しながら,価値の選好を推定する方法を提案する。
我々は「評価は意図的に連続的である」という哲学的スタンスを運用する。
すなわち、ある参加者の選択が価値の選好の熟考に基づいている場合、その参加者が選択に対して与えるモチベーションの中で価値の選好が観察される。
そこで本稿では,選択のみから見積もる値よりも,モチベーションから見積もった値を優先する値推定手法を提案し,比較する。
次に, 参加者と直接対話することで, 選択と動機の間の不一致を解消する曖昧さ回避戦略を提案する。
エネルギー遷移に関する大規模調査のデータセットを用いて提案手法の評価を行った。
その結果,選択とモチベーションの不整合に明示的に対処することで,個人の価値嗜好の推定が向上することが示唆された。
非曖昧化戦略は、類似のベースラインと比較して大きな改善を示すものではないが、しかしながら、このアプローチの新規性が新たな研究の道を開き、現在の制限に対処するための改善を提案する。
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