論文の概要: Learning Resilient Elections with Adversarial GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01653v1
• Date: Sun, 04 Jan 2026 20:12:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.622514
• Title: Learning Resilient Elections with Adversarial GNNs
• Title（参考訳）: 逆GNNによるレジリエント選挙の学習
• Authors: Hao Xiang Li, Yash Shah, Lorenzo Giusti,
• Abstract要約: 学習した投票ルールの表現能力を一般化し、ニューラルネットワークアーキテクチャの改善と敵対的トレーニングを組み合わせることで、投票ルールのレジリエンスを向上させる。 合成と実世界の両方のデータセットに対して,本手法の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.860518501342454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the face of adverse motives, it is indispensable to achieve a consensus. Elections have been the canonical way by which modern democracy has operated since the 17th century. Nowadays, they regulate markets, provide an engine for modern recommender systems or peer-to-peer networks, and remain the main approach to represent democracy. However, a desirable universal voting rule that satisfies all hypothetical scenarios is still a challenging topic, and the design of these systems is at the forefront of mechanism design research. Automated mechanism design is a promising approach, and recent works have demonstrated that set-invariant architectures are uniquely suited to modelling electoral systems. However, various concerns prevent the direct application to real-world settings, such as robustness to strategic voting. In this paper, we generalise the expressive capability of learned voting rules, and combine improvements in neural network architecture with adversarial training to improve the resilience of voting rules while maximizing social welfare. We evaluate the effectiveness of our methods on both synthetic and real-world datasets. Our method resolves critical limitations of prior work regarding learning voting rules by representing elections using bipartite graphs, and learning such voting rules using graph neural networks. We believe this opens new frontiers for applying machine learning to real-world elections.
• Abstract（参考訳）: 悪い動機に直面した場合には、合意に達することが不可欠である。 選挙は17世紀以降の近代民主主義の正統的な方法である。 今日では市場を規制し、近代的なレコメンデーターシステムやピアツーピアネットワークのためのエンジンを提供し、民主主義を代表している。 しかしながら、すべての仮説的シナリオを満たす望ましい普遍的な投票規則は依然として課題であり、これらのシステムの設計はメカニズム設計研究の最前線にある。 自動メカニズム設計は有望なアプローチであり、近年の研究では、集合不変アーキテクチャが選挙システムのモデル化に一意に適していることが示されている。 しかし、様々な懸念は、戦略的投票に対する堅牢性など、現実世界の環境への直接的な適用を妨げている。 本稿では,学習した投票規則の表現能力を一般化し,ニューラルネットワークアーキテクチャの改善と敵対的トレーニングを組み合わせることにより,社会福祉を最大化しながら投票規則のレジリエンスを向上させる。 合成と実世界の両方のデータセットに対して,本手法の有効性を評価する。 本手法は,2部グラフを用いた選挙表現と,グラフニューラルネットワークを用いた投票規則の学習により,投票ルールの学習に関する事前作業の限界を解消する。 これにより、機械学習を現実世界の選挙に適用するための新たなフロンティアが開かれると信じています。

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