論文の概要: Recommender Systems for Democracy: Toward Adversarial Robustness in Voting Advice Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13329v1
- Date: Mon, 19 May 2025 16:38:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.742829
- Title: Recommender Systems for Democracy: Toward Adversarial Robustness in Voting Advice Applications
- Title（参考訳）: 民主化のためのレコメンダシステム:投票アドバイザアプリケーションにおける対人ロバスト性に向けて
- Authors: Frédéric Berdoz, Dustin Brunner, Yann Vonlanthen, Roger Wattenhofer,
- Abstract要約: 投票助言アプリケーション(VAA)は、有権者がどの政党や候補者が自分の見解に最も適しているかを理解するのに役立つ。
本稿では,敵対的存在を標的として,これらのアプリケーションが民主的プロセスにもたらす潜在的なリスクについて考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.95453617434051
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Voting advice applications (VAAs) help millions of voters understand which political parties or candidates best align with their views. This paper explores the potential risks these applications pose to the democratic process when targeted by adversarial entities. In particular, we expose 11 manipulation strategies and measure their impact using data from Switzerland's primary VAA, Smartvote, collected during the last two national elections. We find that altering application parameters, such as the matching method, can shift a party's recommendation frequency by up to 105%. Cherry-picking questionnaire items can increase party recommendation frequency by over 261%, while subtle changes to parties' or candidates' responses can lead to a 248% increase. To address these vulnerabilities, we propose adversarial robustness properties VAAs should satisfy, introduce empirical metrics for assessing the resilience of various matching methods, and suggest possible avenues for research toward mitigating the effect of manipulation. Our framework is key to ensuring secure and reliable AI-based VAAs poised to emerge in the near future.
- Abstract（参考訳）: 投票助言アプリケーション(VAA)は、有権者がどの政党や候補者が自分の見解に最も適しているかを理解するのに役立つ。
本稿では,敵対的存在を標的として,これらのアプリケーションが民主的プロセスにもたらす潜在的なリスクについて考察する。
特に、過去2回の総選挙で収集されたスイスの主要VAAであるSmartvoteのデータを用いて、11の操作戦略を公開し、その影響を測定する。
マッチング手法のようなアプリケーションパラメータの変更は、当事者の推薦頻度を最大105%シフトさせることがわかりました。
チェリーピッキングのアンケート項目は261%以上増加し、政党や候補者の反応の微妙な変化は248%の増加につながる可能性がある。
これらの脆弱性に対処するために、VAAが満たすべき対向的堅牢性特性を提案し、様々なマッチング手法のレジリエンスを評価するための実証的指標を導入し、操作の効果を緩和するための研究の道筋を提案する。
私たちのフレームワークは、近い将来、セキュアで信頼性の高いAIベースのVAAが出現する可能性を保証するための鍵です。
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