論文の概要: Actionable Recourse in Competitive Environments: A Dynamic Game of Endogenous Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17907v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 16:45:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.825661
• Title: Actionable Recourse in Competitive Environments: A Dynamic Game of Endogenous Selection
• Title（参考訳）: 競争環境における行動可能な談話:内因性選択のダイナミックゲーム
• Authors: Ya-Ting Yang, Quanyan Zhu,
• Abstract要約: アクションブル・リコースは、AI支援意思決定支援システムが生み出す好ましくない結果を覆すために、個人が実現可能な特徴を修正できるかどうかを研究する。 本研究では,リスクベース選択規則の下での候補間の戦略的相互作用をモデルとした枠組みを提案する。 先に選択した候補が成功のベンチマークと改善の方向性の両方を決定することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.661656301757663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Actionable recourse studies whether individuals can modify feasible features to overturn unfavorable outcomes produced by AI-assisted decision-support systems. However, many such systems operate in competitive settings, such as admission or hiring, where only a fraction of candidates can succeed. A fundamental question arises: what happens when actionable recourse is available to everyone in a competitive environment? This study proposes a framework that models recourse as a strategic interaction among candidates under a risk-based selection rule. Rejected individuals exert effort to improve actionable features along directions implied by the decision rule, while the success benchmark evolves endogenously as many candidates adjust simultaneously. This creates endogenous selection, in which both the decision rule and the selection threshold are determined by the population's current feature state. This interaction generates a closed-loop dynamical system linking candidate selection and strategic recourse. We show that the initially selected candidates determine both the benchmark of success and the direction of improvement, thereby amplifying initial disparities and producing persistent performance gaps across the population.
• Abstract（参考訳）: アクションブル・リコースは、AIによる意思決定支援システムが生み出す好ましくない結果を覆すために、個人が実現可能な特徴を修正できるかどうかを研究する。 しかし、このようなシステムの多くは、候補者のごく一部しか成功できない入社や雇用など、競争力のある環境で運用されている。 基本的な疑問: 競争環境のすべての人に実行可能な講演が利用可能になったら、どうなるのか? 本研究では,リスクベース選択規則の下での候補間の戦略的相互作用をモデルとした枠組みを提案する。 拒否された個人は、決定規則によって示唆される方向に沿って実行可能な特徴を改善するために努力する一方、成功ベンチマークは、多くの候補が同時に調整するにつれて、不均一に進化する。 これにより内在的選択が発生し、決定ルールと選択しきい値の両方が、人口の現在の特徴状態によって決定される。 この相互作用は、候補選択と戦略リコースをリンクする閉ループ力学系を生成する。 初期選択された候補者は、成功のベンチマークと改善の方向性の両方を判断し、初期格差を増幅し、人口間での持続的なパフォーマンスギャップを生じさせることを示す。

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