論文の概要: Multi-Level Strategic Classification: Incentivizing Improvement through Promotion and Relegation Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11439v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 23:35:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.575799
• Title: Multi-Level Strategic Classification: Incentivizing Improvement through Promotion and Relegation Dynamics
• Title（参考訳）: マルチレベル戦略分類:促進と回帰ダイナミクスによる改善のインセンティブ
• Authors: Ziyuan Huang, Lina Alkarmi, Mingyan Liu,
• Abstract要約: 自己関心のある個人やエージェントが、適切な意思決定結果を得るために、その反応を操作できる問題について検討する。 本モデルでは, エージェントの注意力, スキル保持力, および, 能力と達成能力が自己強化できる脚上げ効果によって引き起こされる時間的インセンティブを, 時間的インセンティブとして捉えた。 軽微な条件下では、エージェントは真の改善努力のみで任意に高いレベルに達することができることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.395181681423892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Strategic classification studies the problem where self-interested individuals or agents manipulate their response to obtain favorable decision outcomes made by classifiers, typically turning to dishonest actions when they are less costly than genuine efforts. While existing studies on sequential strategic classification primarily focus on optimizing dynamic classifier weights, we depart from these weight-centric approaches by analyzing the design of classifier thresholds and difficulty progression within a multi-level promotion-relegation framework. Our model captures the critical inter-temporal incentives driven by an agent's farsightedness, skill retention, and a leg-up effect where qualification and attainment can be self-reinforcing. We characterize the agent's optimal long-term strategy and demonstrate that a principal can design a sequence of thresholds to effectively incentivize honest effort. Crucially, we prove that under mild conditions, this mechanism enables agents to reach arbitrarily high levels solely through genuine improvement efforts.
• Abstract（参考訳）: 戦略分類は、自己関心のある個人やエージェントが反応を操り、分類者によってなされる好ましい決定結果を得るという問題を研究する。 逐次的戦略分類の研究は主に動的分類器重みの最適化に重点を置いているが、分類器しきい値の設計と多段階のプロモーション・レグレゲーション・フレームワークの難易度を解析することによって、これらの重み中心のアプローチから離れている。 本モデルでは, エージェントの注意力, スキル保持力, および, 能力と達成能力が自己強化できる脚上げ効果によって引き起こされる時間的インセンティブを, 時間的インセンティブとして捉えた。 エージェントの最適な長期戦略を特徴付けるとともに、プリンシパルが一連の閾値を設計して、誠実な努力を効果的に動機付けることを実証する。 重要なことは、軽微な条件下では、エージェントは真の改善努力のみで任意に高いレベルに達することができることを証明している。

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