論文の概要: Interpretable Early Warnings using Machine Learning in an Online Game-experiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09880v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 03:14:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:00.177986
• Title: Interpretable Early Warnings using Machine Learning in an Online Game-experiment
• Title（参考訳）: オンラインゲーム実験における機械学習による早期警告の解釈
• Authors: Guillaume Falmagne, Anna B. Stephenson, Simon A. Levin,
• Abstract要約: 大規模なソーシャルゲームであるRedditのr/placeは、統計的早期警告信号をテストするユニークな機会を提供する。 我々は,複数のシステム固有の時系列の予測能力を組み合わせた,機械学習に基づく早期警告システムを開発した。 我々のアルゴリズムは、20分以内に起こる遷移の半分を、わずか3.7%の偽陽性率で検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182153
• License:
• Abstract: Stemming from physics and later applied to other fields such as ecology, the theory of critical transitions suggests that some regime shifts are preceded by statistical early warning signals. Reddit's r/place experiment, a large-scale social game, provides a unique opportunity to test these signals consistently across thousands of subsystems undergoing critical transitions. In r/place, millions of users collaboratively created compositions, or pixel-art drawings, in which transitions occur when one composition rapidly replaces another. We develop a machine-learning-based early warning system that combines the predictive power of multiple system-specific time series via gradient-boosted decision trees with memory-retaining features. Our method significantly outperforms standard early warning indicators. Trained on the 2022 r/place data, our algorithm detects half of the transitions occurring within 20 minutes at a false positive rate of just 3.7%. Its performance remains robust when tested on the 2023 r/place event, demonstrating generalizability across different contexts. Using SHapley Additive exPlanations (SHAP) for interpreting the predictions, we investigate the underlying drivers of warnings, which could be relevant to other complex systems, especially online social systems. We reveal an interplay of patterns preceding transitions, such as critical slowing down or speeding up, a lack of innovation or coordination, turbulent histories, and a lack of image complexity. These findings show the potential of machine learning indicators in socio-ecological systems for predicting regime shifts and understanding their dynamics.
• Abstract（参考訳）: 物理学から推定され、その後生態学などの他の分野に適用された臨界遷移の理論は、いくつかの状態シフトが統計上の早期警告信号によって先行していることを示唆している。 Redditの大規模なソーシャルゲームであるr/place実験は、重要な移行を行う何千ものサブシステムに対して、これらの信号を一貫してテストするユニークな機会を提供する。 r/placeでは、何百万人ものユーザーが共同で合成、すなわちピクセルアートの描画を作成し、ある合成が急速に他の合成に取って代わるときに遷移が起こる。 我々は,勾配ブースト決定木とメモリ保持機能を用いて,複数のシステム固有の時系列の予測能力を組み合わせた,機械学習に基づく早期警告システムを開発した。 我々の手法は、標準的な早期警報指標よりも大幅に優れています。 2022 r/placeデータに基づいて、我々のアルゴリズムは、20分以内に発生する遷移の半分を、わずか3.7%の偽陽性率で検出する。 2023年のr/placeイベントでのテストでは、そのパフォーマンスは引き続き堅牢であり、さまざまなコンテキストにおける一般化性を示している。 予測の解釈にSHAP(SHapley Additive exPlanations)を用い,他の複雑なシステム,特にオンライン社会システムに関係のある警告の原動力について検討した。 我々は、トランジションに先行するパターンの相互作用を明らかにする。例えば、臨界減速やスピードアップ、イノベーションや調整の欠如、乱史、画像の複雑さの欠如などである。 これらの結果から,社会生態システムにおける機械学習指標の有用性が示唆された。

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