論文の概要: Efficient Weighting Schemes for Auditing Instant-Runoff Voting Elections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15400v2
• Date: Mon, 6 May 2024 12:43:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 23:06:30.744489
• Title: Efficient Weighting Schemes for Auditing Instant-Runoff Voting Elections
• Title（参考訳）: 即時投票投票を監査するための効率的な重み付け方式
• Authors: Alexander Ek, Philip B. Stark, Peter J. Stuckey, Damjan Vukcevic,
• Abstract要約: AWAIREは、適応的に重み付けされたテスト統計量であり、本質的には、テストに有効な仮説のセットを「学習」する。 我々は、より広範囲にスキームと設定を検討し、実践のための効率的な選択を特定し、推奨する。 現在のAWAIRE実装の制限は、少数の候補者に限られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.67176250198289
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various risk-limiting audit (RLA) methods have been developed for instant-runoff voting (IRV) elections. A recent method, AWAIRE, is the first efficient approach that can take advantage of but does not require cast vote records (CVRs). AWAIRE involves adaptively weighted averages of test statistics, essentially "learning" an effective set of hypotheses to test. However, the initial paper on AWAIRE only examined a few weighting schemes and parameter settings. We explore schemes and settings more extensively, to identify and recommend efficient choices for practice. We focus on the case where CVRs are not available, assessing performance using simulations based on real election data. The most effective schemes are often those that place most or all of the weight on the apparent "best" hypotheses based on already seen data. Conversely, the optimal tuning parameters tended to vary based on the election margin. Nonetheless, we quantify the performance trade-offs for different choices across varying election margins, aiding in selecting the most desirable trade-off if a default option is needed. A limitation of the current AWAIRE implementation is its restriction to a small number of candidates -- up to six in previous implementations. One path to a more computationally efficient implementation would be to use lazy evaluation and avoid considering all possible hypotheses. Our findings suggest that such an approach could be done without substantially compromising statistical performance.
• Abstract（参考訳）: 即時投票 (IRV) 選挙のためのリスク制限監査 (RLA) 手法が開発されている。 最近の手法であるAWAIREは、キャスト投票記録(CVR)を活用できるが、キャスト投票記録(CVR)を必要としない、最初の効率的なアプローチである。 AWAIREは、適応的に重み付けされたテスト統計量であり、本質的には、テストに有効な仮説のセットを「学習」する。 しかし、AWAIREの最初の論文では、いくつかの重み付けスキームとパラメータ設定についてのみ検討した。 我々は、より広範囲にスキームと設定を検討し、実践のための効率的な選択を特定し、推奨する。 我々は,CVRが利用できない場合に着目し,実際の選挙データに基づくシミュレーションによる性能評価を行う。 最も効果的なスキームは、しばしば、既に観測されたデータに基づいて明らかな「ベスト」仮説に重みのほとんどまたは全てを配置するものである。 逆に、最適チューニングパラメータは選挙マージンによって異なる傾向にあった。 それでも、デフォルトオプションが必要な場合、最も望ましいトレードオフを選択するのに役立ち、さまざまな選挙マージンで異なる選択に対するパフォーマンストレードオフを定量化します。 現在のAWAIRE実装の制限は、少数の候補(以前の実装では最大6つまで)に制限されていることである。 より計算的に効率的な実装への道の1つは、遅延評価を使い、可能なすべての仮説を考慮しないことである。 以上の結果から,統計的性能を著しく損なうことなく,このようなアプローチが可能であることが示唆された。

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