論文の概要: Heterogeneous participation and allocation skews: when is choice "worth it"?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03600v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 14:15:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.796354
• Title: Heterogeneous participation and allocation skews: when is choice "worth it"?
• Title（参考訳）: 不均一な参加とアロケーションスキュー: 選択はいつ“必要”なのでしょうか?
• Authors: Nikhil Garg,
• Abstract要約: この選択と情報集約は価値がありますか? 比較的有利な人は、経験的に、時間コストを支払い、そのメカニズムによって課される管理負担をナビゲートすることができる。 私は、実践と研究のレッスンで終わり、コミュニティに異質性を減らすこと、そして両方の世界の北の星の最高のものを満たすような設計と展開のメカニズムに挑戦します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9945637350069029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A core ethos of the Economics and Computation (EconCS) community is that people have complex private preferences and information of which the central planner is unaware, but which an appropriately designed mechanism can uncover to improve collective decisionmaking. This ethos underlies the community's largest deployed success stories, from stable matching systems to participatory budgeting. I ask: is this choice and information aggregation ``worth it''? In particular, I discuss how such systems induce \textit{heterogeneous participation}: those already relatively advantaged are, empirically, more able to pay time costs and navigate administrative burdens imposed by the mechanisms. I draw on three case studies, including my own work -- complex democratic mechanisms, resident crowdsourcing, and school matching. I end with lessons for practice and research, challenging the community to help reduce participation heterogeneity and design and deploy mechanisms that meet a ``best of both worlds'' north star: \textit{use preferences and information from those who choose to participate, but provide a ``sufficient'' quality of service to those who do not.}
• Abstract（参考訳）: エコノミクス・計算(EconCS)コミュニティの中核的な倫理は、中央プランナーが知らない複雑なプライベートな好みと情報を持っているが、適切に設計されたメカニズムが集団的な意思決定を改善するために発見できるということである。 この倫理は、安定したマッチングシステムから参加型予算管理まで、コミュニティで最大の成功物語の基盤となっている。 この選択と情報集約は ``worth it'' なのでしょうか? 比較的有利な人は、経験的に、時間費用を支払い、そのメカニズムによって課される管理負担をナビゲートすることができる。 私は、複雑な民主的メカニズム、居住者のクラウドソーシング、学校マッチングなど、自分の仕事を含む3つのケーススタディを描いています。 実践と研究のレッスンを最後に、コミュニティに対して、参加する不均一性を減らし、"‘両世界のベスト’のノーススターを満たすメカニズムを設計し、展開するよう呼びかけます。 ※

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