論文の概要: Privacy-Aware Sequential Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19525v5
• Date: Mon, 29 Sep 2025 18:31:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:19.755539
• Title: Privacy-Aware Sequential Learning
• Title（参考訳）: プライバシーに配慮したシークエンシャルラーニング
• Authors: Yuxin Liu, M. Amin Rahimian,
• Abstract要約: 予防接種登録では、個人は他人を観察して行動し、その結果の公開記録は個人情報を公開することができる。 プライバシ保護シーケンシャルラーニング(プライバシ保存シーケンシャルラーニング)について検討し、エージェントが報告された行動に内因性ノイズを加えてプライベートシグナルを隠蔽する。 以上の結果から,プライバシが情報を動的にフィードバックし,プラットフォームやポリシの設計を通知する方法が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9573768098158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In settings like vaccination registries, individuals act after observing others, and the resulting public records can expose private information. We study privacy-preserving sequential learning, where agents add endogenous noise to their reported actions to conceal private signals. Efficient social learning relies on information flow, seemingly in conflict with privacy. Surprisingly, with continuous signals and a fixed privacy budget $(\epsilon)$, the optimal randomization strategy balances privacy and accuracy, accelerating learning to $\Theta_{\epsilon}(\log n)$, faster than the nonprivate $\Theta(\sqrt{\log n})$ rate. In the nonprivate baseline, the expected time to the first correct action and the number of incorrect actions diverge; under privacy with sufficiently small $\epsilon$, both are finite. Privacy helps because, under the false state, agents more often receive signals contradicting the majority; randomization then asymmetrically amplifies the log-likelihood ratio, enhancing aggregation. In heterogeneous populations, an order-optimal $\Theta(\sqrt{n})$ rate is achievable when a subset of agents have low privacy budgets. With binary signals, however, privacy reduces informativeness and impairs learning relative to the nonprivate baseline, though the dependence on $\epsilon$ is nonmonotone. Our results show how privacy reshapes information dynamics and inform the design of platforms and policies.
• Abstract（参考訳）: 予防接種登録のような設定では、個人は他人を観察して行動し、その結果の公開記録は個人情報を公開することができる。 プライバシ保護シーケンシャルラーニング(プライバシ保存シーケンシャルラーニング)について検討し、エージェントが報告された行動に内因性ノイズを加えてプライベートシグナルを隠蔽する。 効果的な社会学習は、プライバシーと矛盾しているように見える情報の流れに依存している。 驚くべきことに、継続的なシグナルと固定されたプライバシー予算$(\epsilon)$で、最適なランダム化戦略はプライバシーと精度のバランスをとり、学習を$\Theta_{\epsilon}(\log n)$に加速する。 プライベートでないベースラインでは、最初の正しいアクションへの期待時間と間違ったアクションの数が異なる。 プライバシは、偽の状態では、エージェントが多数派と矛盾する信号を受け取ることが多いために役立つ。 異種集団では、オーダー最適$\Theta(\sqrt{n})$レートは、エージェントのサブセットが低いプライバシー予算を持つ場合に達成できる。 しかし、バイナリ信号によって、プライバシーは情報提供力と非私的ベースラインに対する学習を低下させるが、$\epsilon$への依存は非モノトンである。 以上の結果から,プライバシが情報を動的にフィードバックし,プラットフォームやポリシの設計を通知する方法が示唆された。

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