論文の概要: A Minimal Model of Bounded Trade-Off Screening in Multi-Attribute Choice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13201v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 11:12:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.748528
• Title: A Minimal Model of Bounded Trade-Off Screening in Multi-Attribute Choice
• Title（参考訳）: マルチ属性選択における境界トレードオフスクリーニングの最小モデル
• Authors: Manisha Dubey, Anirban Sarkar, Subramanian Ramamoorthy,
• Abstract要約: 本稿では,属性間の利得と損失のバランスを評価するスクリーニングプロセスによって決定が支配される境界トレードオフ推論フレームワークを提案する。 本機構は,標準ユーティリティベースモデルとは異なる嗜好パターンを生成し,トレードオフ行動の文脈依存的な変化を捉える。 これらの結果は、多属性選択のための妥当な計算機構として有界トレードオフスクリーニングを確立し、将来の行動研究のための検証可能な予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.68567713768202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human decision-making often involves choosing between multi-attribute alternatives, yet classical models assume fully compensatory utility aggregation despite evidence that people reject options with poor performance on critical attributes. We propose a bounded trade-off reasoning framework in which decisions are governed by a screening process that evaluates the balance between gains and losses across attributes. The model introduces a trade-off tolerance parameter that controls acceptable imbalance and can vary across contexts. Through simulation, we show that this mechanism produces preference patterns that differ from standard utility-based models and captures context-dependent variation in trade-off behavior. These results establish bounded trade-off screening as a plausible computational mechanism for multi-attribute choice and generate testable predictions for future behavioral studies.
• Abstract（参考訳）: 人間の意思決定は、しばしば多属性の選択肢を選択することを伴うが、古典的なモデルは、批判的な属性に対する性能の低い選択肢を拒否する証拠があるにもかかわらず、完全な補償ユーティリティアグリゲーションを仮定する。 本稿では,属性間の利得と損失のバランスを評価するスクリーニングプロセスによって決定が支配される境界トレードオフ推論フレームワークを提案する。 このモデルは、許容される不均衡を制御し、コンテキストによって異なることができるトレードオフ許容パラメータを導入している。 シミュレーションにより、このメカニズムは標準的なユーティリティベースモデルとは異なる好みパターンを生成し、トレードオフ行動の文脈依存的な変化を捉えていることを示す。 これらの結果は、多属性選択のための妥当な計算機構として有界トレードオフスクリーニングを確立し、将来の行動研究のための検証可能な予測を生成する。

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