論文の概要: The Conditional Value of Costly Information in Collective-Risk Dilemmas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.33895v1
• Date: Sat, 24 Oct 2026 20:12:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.477971
• Title: The Conditional Value of Costly Information in Collective-Risk Dilemmas
• Title（参考訳）: 集合リスクジレンマにおけるコスト情報の条件付き値
• Abstract要約: 社会学習の進化ゲーム理論モデルにおける情報コストのトレードオフについて検討する。 低コスト情報によってグループの成功が増加することを示すが、この効果は高いコストで逆転する。 プライベートなコストにもかかわらず、このチップポイントの購入者は情報フリーライダーよりも多くの期待を得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8638525467827287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many high-stakes collective problems, e.g., climate mitigation and pandemic response, share a structure in which risk materializes unless a group threshold is met. This threshold is often uncertain, but uncertainty can be reduced at a cost. We study this information cost tradeoff in an evolutionary game theoretic model of social learning in the collective-risk dilemma, where individuals must cooperate to reach a possibly uncertain threshold to prevent collective loss. Individuals may pay a fixed cost to observe the threshold's true value and condition their cooperation on it. Across four threshold priors, we characterize risk levels at which cooperative equilibria emerge and show that low cost information increases group success. However, this effect is reversed at higher costs. We define a private \emph{value of information} and show that information is worth buying only when it is considerably cheaper than contributing. When purchased information is shared with the group, the cooperative tipping point shifts to lower risk levels. Despite bearing a private cost, above this tipping point buyers earn more in expectation than information free-riders. We then study these dynamics when information diffuses through a network, allowing nodes to relay it. Although fewer individuals pay for information, relaying increases group success, and noisy relaying does not reduce it. By contrast, false information does, especially when it originates at the hubs of heterogeneous networks, and large attacks can bring collective action close to collapse. Buyers act as a firewall against disinformation, confining it to source neighbourhoods, and once disinformation sources are removed, the population recovers. The value of costly information thus depends on its price, the level of risk, and how it is shared, and, in our setting, the effort of acquiring it also protects the population against disinformation.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の緩和やパンデミックの対応など、多くの高い総合的な問題は、集団しきい値が満たさない限りリスクが成立する構造を共有している。 この閾値はしばしば不確実であるが、不確実性はコストで低減できる。 我々は,この情報コストのトレードオフを,集団リスクジレンマにおける社会学習の進化ゲーム理論モデルを用いて検討する。 個人は閾値の真の価値を観察し、それに対する協力を条件に、固定費用を支払うことができる。 4つのしきい値にまたがって、協調均衡が出現するリスクレベルを特徴付け、低コスト情報がグループ成功を増大させることを示す。 しかし、この効果は高いコストで逆転する。 プライベートなemph{value of information}を定義し、コントリビューションよりもかなり安い場合にのみ情報を購入する価値があることを示す。 購入した情報がグループと共有されると、協調的転換点が低いリスクレベルにシフトする。 プライベートなコストにもかかわらず、このチップポイントの購入者は情報フリーライダーよりも多くの期待を得られる。 次に、これらのダイナミクスをネットワークを介して拡散させ、ノードがそれを中継できるようにする。 情報の支払いは少ないが、リレーはグループの成功を増大させ、ノイズリレーはそれを減少させない。 対照的に、偽情報、特に異種ネットワークのハブに起源を持つ場合、大規模な攻撃は集団攻撃を崩壊に近づける可能性がある。 買い手は偽情報に対するファイアウォールとして機能し、その情報を近隣に供給し、一旦偽情報ソースを除去すると、人口は回復する。 したがって、コストのかかる情報の価値は、価格、リスクのレベル、どのように共有されるか、そして我々の設定では、その情報を取得する努力もまた、偽情報から人口を保護する。

関連論文リスト

• A Privacy Study of Sparse Collaborative Inference [16.981834481629885]
  協調推論は、エッジデバイスとサーバの間でモデルを分割し、クライアントが中間的なアクティベーションを計算し、それを送信し、サーバが計算を完了する。 近年の作業では、活性化とエントロピー符号化によってこのコストを削減している。 スパシフィケーションは伝送コストを下げるよりも漏れをはるかに少なくし、残りのリスクは位置に移ることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-17T08:14:05Z)
• The Sum Leaks More Than Its Parts: Compositional Privacy Risks and Mitigations in Multi-Agent Collaboration [72.33801123508145]
  大規模言語モデル(LLM)はマルチエージェントシステムに不可欠なものである。 プライバシーリスクは、暗記、直接推論、シングルターン評価を超えて現れる。 特に、相互作用によって構成される一見無害な反応は、敵が機密情報の回復を累積的に行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-16T16:57:25Z)
• Differentially Private Distributed Inference [2.4401219403555814]
  臨床試験に協力する医療センターは、知識共有と機密データ保護のバランスを取る必要がある。 情報漏洩を制御するために差分プライバシー(DP)を用いてこの問題に対処する。 エージェントはログリニアルールを通じて信条統計を更新し、DPノイズは信頼性の高い識別性と厳格な性能保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T01:38:01Z)
• Attacking Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning by Adversarial Minority Influence [41.14664289570607]
  Adrial Minority Influence (AMI) は実用的なブラックボックス攻撃であり、被害者のパラメータを知らずに起動できる。 AMIは複雑なマルチエージェント相互作用とエージェントの協調的な目標を考えることでも強い。 我々は、実世界のロボット群に対する最初の攻撃と、シミュレーションされた環境における事実上の愚かなエージェントを、全体として最悪のシナリオへと攻撃することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T08:54:37Z)
• Privacy-Preserving Joint Edge Association and Power Optimization for the Internet of Vehicles via Federated Multi-Agent Reinforcement Learning [74.53077322713548]
  プライバシ保護型共同エッジアソシエーションと電力配分問題について検討する。 提案されたソリューションは、最先端のソリューションよりも高いプライバシレベルを維持しながら、魅力的なトレードオフにぶつかる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T10:09:23Z)
• Adherence to Misinformation on Social Media Through Socio-Cognitive and Group-Based Processes [79.79659145328856]
  誤報が広まると、これはソーシャルメディア環境が誤報の付着を可能にするためである、と我々は主張する。 偏光と誤情報付着が密接な関係にあると仮定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T12:34:24Z)
• Data Sharing Markets [95.13209326119153]
  我々は、各エージェントがデータの買い手および売り手の両方になり得る設定について検討する。 両データ交換(データ付きトレーディングデータ)と一方データ交換(お金付きトレーディングデータ)の2つの事例を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-19T06:00:34Z)
• COVI White Paper [67.04578448931741]
  接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。 カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T07:40:49Z)

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。