論文の概要: What Voting Rules Actually Do: A Data-Driven Analysis of Multi-Winner Voting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06454v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 16:54:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.31349
• Title: What Voting Rules Actually Do: A Data-Driven Analysis of Multi-Winner Voting
• Title（参考訳）: 投票ルールが実際に行うこと - マルチウィンナー投票のデータ駆動分析
• Authors: Joshua Caiata, Ben Armstrong, Kate Larson,
• Abstract要約: 本稿では,様々な選好分布における投票規則が公理に違反する頻度を評価するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 投票ルールとして機能するニューラルネットワークは、公理違反を最小限に抑える従来のルールより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.880273374889066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Committee-selection problems arise in many contexts and applications, and there has been increasing interest within the social choice research community on identifying which properties are satisfied by different multi-winner voting rules. In this work, we propose a data-driven framework to evaluate how frequently voting rules violate axioms across diverse preference distributions in practice, shifting away from the binary perspective of axiom satisfaction given by worst-case analysis. Using this framework, we analyze the relationship between multi-winner voting rules and their axiomatic performance under several preference distributions. We then show that neural networks, acting as voting rules, can outperform traditional rules in minimizing axiom violations. Our results suggest that data-driven approaches to social choice can inform the design of new voting systems and support the continuation of data-driven research in social choice.
• Abstract（参考訳）: 委員会選択問題は、多くの状況や応用において発生し、社会選択研究コミュニティでは、異なる複数投票ルールによってどの特性が満足しているかを特定することへの関心が高まっている。 本研究では,様々な選好分布にまたがって,投票規則が公理に違反する頻度を評価するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 このフレームワークを用いて、複数の選好分布の下で、複数投票ルールとそれらの公理的性能の関係を分析する。 次に、投票ルールとして機能するニューラルネットワークが、公理違反を最小限に抑える従来のルールより優れていることを示す。 以上の結果から,ソーシャル選択におけるデータ駆動型アプローチは,新たな投票システムの設計やデータ駆動型研究の継続を支援することが示唆された。

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