論文の概要: Sync or Sink: Bounds on Algorithmic Collective Action with Noise and Multiple Groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18933v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 17:26:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:14.328872
• Title: Sync or Sink: Bounds on Algorithmic Collective Action with Noise and Multiple Groups
• Title（参考訳）: シンクとシンク: 雑音と複数グループによるアルゴリズム的集団行動のバウンド
• Authors: Aditya Karan, Prabhat Kalle, Nicholas Vincent, Hari Sundaram,
• Abstract要約: 協調ノイズと複数グループの存在下での集団行動の成功を保証します。 十分なレベルのノイズが集団行動の成功を減少させることがわかった。 この研究は、アルゴリズムシステムにおける戦略行動のニュアンスド・ダイナミクスを理解することの重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.67236066491665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collective action against algorithmic systems, which enables groups to promote their own interests, is poised to grow. Hence, there will be growth in the size and the number of distinct collectives. Currently, there is no formal analysis of how coordination challenges within a collective can impact downstream outcomes, or how multiple collectives may affect each other's success. In this work, we aim to provide guarantees on the success of collective action in the presence of both coordination noise and multiple groups. Our insight is that data generated by either multiple collectives or by coordination noise can be viewed as originating from multiple data distributions. Using this framing, we derive bounds on the success of collective action. We conduct experiments to study the effects of noise on collective action. We find that sufficiently high levels of noise can reduce the success of collective action. In certain scenarios, large noise can sink a collective success rate from $100\%$ to just under $60\%$. We identify potential trade-offs between collective size and coordination noise; for example, a collective that is twice as big but with four times more noise experiencing worse outcomes than the smaller, more coordinated one. This work highlights the importance of understanding nuanced dynamics of strategic behavior in algorithmic systems.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムシステムに対する集団的行動は、グループが自身の利益を促進することを可能にし、成長する可能性がある。 したがって、サイズと異なる集団の数が成長する。 現在、集団内の調整課題が下流の結果にどのように影響するか、また複数の集団が互いの成功にどのように影響するかについて、公式な分析は行われていない。 本研究では,コーディネーションノイズと複数グループの存在下での集団行動の成功を保証することを目的としている。 我々の洞察では、複数の集団または協調ノイズによって生成されたデータは、複数のデータ分布から派生したものと見なすことができる。 このフレーミングを用いて、集団行動の成功の限界を導き出す。 我々は、騒音が集団行動に与える影響を研究する実験を行う。 十分なレベルのノイズが集団行動の成功を減少させることがわかった。 特定のシナリオでは、大きなノイズは集団の成功率を100\%$から60\%$以下に抑えることができる。 例えば、2倍の大きさだが4倍のノイズを持つ集団は、より小さく、より調整されたものよりも悪い結果をもたらす。 この研究は、アルゴリズムシステムにおける戦略行動のニュアンスド・ダイナミクスを理解することの重要性を強調している。

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