論文の概要: Simpler Than You Think: The Practical Dynamics of Ranked Choice Voting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14329v1
- Date: Sun, 15 Feb 2026 22:51:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 16:22:49.957448
- Title: Simpler Than You Think: The Practical Dynamics of Ranked Choice Voting
- Title（参考訳）: ランク付けされた投票の実践的ダイナミクスは、あなたの考えるよりシンプル
- Authors: Sanyukta Deshpande, Nikhil Garg, Sheldon H. Jacobson,
- Abstract要約: ランク付き選択投票(RCV)の採用はアメリカ合衆国大統領選挙全体で拡大しているが、複雑さ、戦略的な操作、および投票の疲れに対する批判が続いている。
ニューヨーク市の2021年の民主党予備選挙(54回)、アラスカ州の2024年の予備選挙(52回)、ポートランドの2024年のマルチウィンナー市議会選挙(4回)である。
以上の結果から,RCVは単純で透明なダイナミックスを連続的に示し,複数の選挙の解釈可能性に密接に反映していることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3823377140757485
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ranked Choice Voting (RCV) adoption is expanding across U.S. elections, but faces persistent criticism for complexity, strategic manipulation, and ballot exhaustion. We empirically test these concerns on real election data, across three diverse contexts: New York City's 2021 Democratic primaries (54 races), Alaska's 2024 primary-infused statewide elections (52 races), and Portland's 2024 multi-winner City Council elections (4 races). Our algorithmic approach circumvents computational complexity barriers by reducing election instance sizes (via candidate elimination). Our findings reveal that despite its intricate multi-round process and theoretical vulnerabilities, RCV consistently exhibits simple and transparent dynamics in practice, closely mirroring the interpretability of plurality elections. Following RCV adoption, competitiveness increased substantially compared to prior plurality elections, with average margins of victory declining by 9.2 percentage points in NYC and 11.4 points in Alaska. Empirically, complex ballot-addition strategies are not more efficient than simple ones, and ballot exhaustion has minimal impact, altering outcomes in only 3 of 110 elections. These findings demonstrate that RCV delivers measurable democratic benefits while proving robust to ballot-addition manipulation, resilient to ballot exhaustion effects, and maintaining transparent competitive dynamics in practice. The computational framework offers election administrators and researchers tools for immediate election-night analysis and facilitating clearer discourse around election dynamics.
- Abstract（参考訳）: ランク付き選択投票(RCV)の採用はアメリカ合衆国大統領選挙全体で拡大しているが、複雑さ、戦略的な操作、および投票の疲れに対する批判が続いている。
ニューヨーク市の2021年の民主党予備選挙(54回)、アラスカ州の2024年の予備選挙(52回)、ポートランドの2024年のマルチウィンナー市議会選挙(4回)である。
我々のアルゴリズム的アプローチは、(候補除去による)選挙インスタンスのサイズを減らし、計算複雑性障壁を回避する。
その結果, 複雑な多ラウンドプロセスと理論的脆弱性にもかかわらず, RCVは一貫して単純で透明なダイナミックスを示し, 複数の選挙の解釈可能性に密接に反映していることがわかった。
RCV採用後、前回の選挙と比べて競争力が大幅に増加し、平均勝利率はニューヨークでは9.2ポイント、アラスカでは11.4ポイント低下した。
実証的には、複雑な投票付加戦略は単純なものほど効率的ではなく、投票の枯渇は最小限の影響を受け、110票中3票で結果が変わる。
以上の結果から, RCVは, 投票・付加操作の堅牢性, 投票の消耗効果への耐性, 透過的な競争力の維持を実証しながら, 測定可能な民主的利益をもたらすことが示唆された。
この計算フレームワークは、選挙管理者と研究者のツールを提供し、即時選挙夜の分析と、選挙ダイナミクスに関するより明確な議論を促進する。
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