論文の概要: It Takes So Little to Change So Much: Investigating the Robustness of a Danish Voting Advice Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03532v1
- Date: Tue, 03 Mar 2026 21:35:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.096892
- Title: It Takes So Little to Change So Much: Investigating the Robustness of a Danish Voting Advice Algorithm
- Title(参考訳): デンマークの投票アドバイザアルゴリズムのロバストさを調査中
- Authors: Giovanni Astante, Roberta Sinatra, Vedran Sekara,
- Abstract要約: 我々は、人気のあるデンマークのVAAであるカンディダストテスト(en:Kandidattest)にアクセスできる。
VAAは、ヨーロッパ諸国や、多党制民主主義システムを持つ他の国で人気のあるツールである。
このアルゴリズムは,ユーザが出力の合意割合を信頼できるほど堅牢ではないことがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Voting Advice Applications (VAA) are tools designed to help voters compare political candidates on policy preferences prior to elections. VAAs are popular tools in European countries and in other countries with multi-party democratic systems. Through a freedom of information request we got access to the inner workings of a popular Danish VAA called the Kandidattest which is implemented by major Danish news outlet and has been used for general, municipal, and European elections. Users and politicians from every political party answer the same online questionnaire and get matched based on the agreement percentage stemming from their answers. VAAs play a significant role in elections with 45% of surveyed voters reporting they followed its recommendations in the past Danish general election, however, the inner workings of VAAs have not been thoroughly evaluated. We find that the algorithm is not robust enough for users to trust the agreement percentages in the output, as small changes to the algorithm can lead to different results, potentially affecting election results. We conduct an algorithmic audit of the Kandidattest's robustness, using simulated responses to investigate the tool's brittleness, with respect to minor adjustments of the algorithm's weight, and changes in the number of questions of the questionnaire.
- Abstract(参考訳): Voting Advice Applications (VAA) は、有権者が選挙前の政策選好について政治候補者を比較するのを助けるためのツールである。
VAAは、ヨーロッパ諸国や、多党制民主主義システムを持つ他の国で人気のあるツールである。
情報要求の自由を通じて、我々は、デンマークの主要なニュースメディアによって実施され、一般、市町村、欧州の選挙に使用されている、人気のあるデンマークのVAAであるカンディダトテスト(英語版)の内部作業にアクセスした。
各政党の利用者と政治家は、同じオンラインアンケートに回答し、回答から生じる合意の割合に基づいて一致する。
VAAは選挙において重要な役割を担っており、回答者の45%が過去のデンマーク総選挙で推薦に従ったと報告しているが、VAAの内部作業は十分に評価されていない。
提案アルゴリズムは,アルゴリズムの変更によって異なる結果が得られ,選挙結果に影響を及ぼす可能性があるため,ユーザが出力の合意割合を信頼できるほど堅牢ではないことがわかった。
我々は,アルゴリズムの重みの微調整と質問数の変化に関して,ツールの脆さを模擬応答を用いて,カンディダストテストの頑健さのアルゴリズム監査を行う。
関連論文リスト
- Recommender Systems for Democracy: Toward Adversarial Robustness in Voting Advice Applications [18.95453617434051]
投票助言アプリケーション(VAA)は、有権者がどの政党や候補者が自分の見解に最も適しているかを理解するのに役立つ。
本稿では,敵対的存在を標的として,これらのアプリケーションが民主的プロセスにもたらす潜在的なリスクについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-19T16:38:06Z) - A Cautionary Tale About "Neutrally" Informative AI Tools Ahead of the 2025 Federal Elections in Germany [41.972629376586035]
我々は、客観的な政治的情報の提供において、AIベースのVoting Advice Applications(VAA)と大規模言語モデル(LLM)の信頼性を検討する。
我々の分析は、Wale-O-Matの38の文に対する党の反応との比較に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-21T16:30:53Z) - Improving the Computational Efficiency of Adaptive Audits of IRV Elections [54.427049258408424]
AWAIREは、任意の数の候補でIRVコンテストを監査できるが、当初の実装では、候補数とともに指数関数的に増加するメモリと計算コストが増大していた。
本稿では,従来の6候補と比較して,55候補のIRVコンテストを実際に実施する3つの方法で,AWAIREのアルゴリズム実装を改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T13:28:00Z) - Representation Bias in Political Sample Simulations with Large Language Models [54.48283690603358]
本研究は,大規模言語モデルを用いた政治サンプルのシミュレーションにおけるバイアスの同定と定量化を目的とする。
GPT-3.5-Turboモデルを用いて、米国選挙研究、ドイツ縦割り選挙研究、ズオビアオデータセット、中国家族パネル研究のデータを活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T05:52:26Z) - Employing Universal Voting Schemes for Improved Visual Place Recognition Performance [16.242139178368923]
本稿では,VPRアンサンブルの設定した位置検出精度を最大化する投票方式について分析する。
我々は政治や社会学などの分野で広く採用されている様々な投票方式から着想を得ている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T14:19:14Z) - Efficient Weighting Schemes for Auditing Instant-Runoff Voting Elections [57.67176250198289]
AWAIREは、適応的に重み付けされたテスト統計量であり、本質的には、テストに有効な仮説のセットを「学習」する。
我々は、より広範囲にスキームと設定を検討し、実践のための効率的な選択を特定し、推奨する。
現在のAWAIRE実装の制限は、少数の候補者に限られている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T10:13:01Z) - Adaptively Weighted Audits of Instant-Runoff Voting Elections: AWAIRE [61.872917066847855]
即時投票(IRV)選挙の監査方法は、リスク制限や、各投票における投票の電子的記録であるキャスト投票記録(CVR)を必要とするものではない。
我々は,CVRが利用できない場合に,適応的に重み付けされたテストスーパーマーチンガルを用いてITV選挙を効率よく監査するRLA手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-20T15:55:34Z) - Anomaly Detection and Automated Labeling for Voter Registration File
Changes [0.0]
アメリカ合衆国大統領選挙における投票資格は、市民が投票する資格のある情報を含む州データベースのパッチワークによって決定される。
投票登録ファイル(VRF)の変更の監視は、米国の民主的プロセスを妨害したい悪意のあるアクターが、これらのファイルの内容を操作して目標を達成するよう、適切にアドバイスされることを考えると、極めて重要である。
本稿では、機械学習を利用して、投票者のロールを保護する際のアナリストや管理者の負担を軽減する方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-16T21:48:31Z) - The Matter of Chance: Auditing Web Search Results Related to the 2020
U.S. Presidential Primary Elections Across Six Search Engines [68.8204255655161]
私たちは、Google、Baidu、Bing、DuckDuckGo、Yahoo、Yandexの"US Election"、"Donald trump"、"Joe Biden"、"bernie Sanders"の検索結果を調べます。
その結果, 検索エンジン間の検索結果と, エージェント間の検索結果の相違が有意な差があることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T11:18:19Z) - Bribery as a Measure of Candidate Success: Complexity Results for
Approval-Based Multiwinner Rules [58.8640284079665]
有権者が承認投票(すなわち、承認した候補者の集合)を投じた場合のマルチウィナー選挙における贈収賄の問題を研究する。
我々は、いくつかの承認ベースのマルチウィナールール(AV、SAV、GAV、RAV、承認ベースのチェンバリン--Courant、およびPAV)を検討します。
一般に、我々の問題は、勝利した委員会の候補者の承認数を増やすための贈収賄行為を制限した場合、より容易になる傾向がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T08:26:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。