論文の概要: Performative Prediction on Games and Mechanism Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05146v2
• Date: Fri, 1 Nov 2024 23:40:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 12:00:36.077593
• Title: Performative Prediction on Games and Mechanism Design
• Title（参考訳）: ゲームにおける性能予測とメカニズム設計
• Authors: António Góis, Mehrnaz Mofakhami, Fernando P. Santos, Gauthier Gidel, Simon Lacoste-Julien,
• Abstract要約: エージェントが過去の正確性に基づいて予測を信頼するかを判断する集団リスクジレンマについて検討する。 予測が集合的な結果を形成するにつれて、社会福祉は関心の指標として自然に現れる。 よりよいトレードオフを実現し、それらをメカニズム設計に使用する方法を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.7933059664256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agents often have individual goals which depend on a group's actions. If agents trust a forecast of collective action and adapt strategically, such prediction can influence outcomes non-trivially, resulting in a form of performative prediction. This effect is ubiquitous in scenarios ranging from pandemic predictions to election polls, but existing work has ignored interdependencies among predicted agents. As a first step in this direction, we study a collective risk dilemma where agents dynamically decide whether to trust predictions based on past accuracy. As predictions shape collective outcomes, social welfare arises naturally as a metric of concern. We explore the resulting interplay between accuracy and welfare, and demonstrate that searching for stable accurate predictions can minimize social welfare with high probability in our setting. By assuming knowledge of a Bayesian agent behavior model, we then show how to achieve better trade-offs and use them for mechanism design.
• Abstract（参考訳）: エージェントは集団の行動に依存する個々の目標を持つことが多い。 エージェントが集団行動の予測を信頼し、戦略的に適応すれば、そのような予測は結果に非自明に影響を与え、結果としてパフォーマンス予測の一形態となる。 この効果は、パンデミックの予測から選挙投票まで、あらゆるシナリオで見られるが、既存の研究は予測されたエージェント間の相互依存を無視している。 この方向への第一歩として、エージェントが過去の正確性に基づいて予測を信頼するかを動的に決定する集団リスクジレンマについて検討する。 予測が集合的な結果を形成するにつれて、社会福祉は関心の指標として自然に現れる。 精度と福祉の相互作用を考察し、安定した正確な予測を求めることが、我々の設定において高い確率で社会福祉を最小化できることを実証する。 ベイズエージェントの行動モデルに関する知識を仮定することにより、よりよいトレードオフをどうやって達成し、それらをメカニズム設計に利用するかを示す。

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