[論文レビュー] Auditing Australian Senate Ballots

Berj Chilingirian, Zara Perumal+7 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2016

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ひとこと要約

本稿では、オーストラリア上院選挙における電子的偏好データファイルの正確性を、手作業で数えられた紙の投票用紙と比較することで検証する4つの統計的監査手法—ベイズ監査、上限境界監査、固定標本監査、条件付きリスク制限監査—を提案する。監査は、誤りを高い信頼性で検出可能であり、使用する手法や所望の保証水準によって、標本サイズは約16,000～250,000票の範囲で変動する。

ABSTRACT

We explain why the Australian Electoral Commission should perform an audit of the paper Senate ballots against the published preference data files. We suggest four different post-election audit methods appropriate for Australian Senate elections. We have developed prototype code for all of them and tested it on preference data from the 2016 election.

研究の動機と目的

• オーストラリアの自動化された上院選挙システムにおける信頼できる選挙後検証の欠如に対処すること。
• 公表された電子的データと紙の投票用紙を照合することで、選挙結果が有権者の意思を正確に反映していることを保証すること。
• 上院の集計プロセスにおける誤りや改ざんを検出可能なソフトウェアに依存しない監査技術を開発すること。
• 実際の選挙または選挙の異議申し立てに使用可能な実用的で実装可能な監査手法を提供すること。
• 現代の電子的投票集計技術に適合するように、従来の監査手法を更新すること。

提案手法

• ベイズ監査、上限境界マージン監査、固定標本監査、条件付きリスク制限監査の4つの監査手法を提案する。
• 公式の偏好データファイルからのランダムサンプリングにより、対応する紙の投票用紙を手作業で検証対象とする。
• 電子記録と物理的投票用紙を直接比較するボールォットレベル比較監査を採用する。
• 統計的推論を用いて誤り率と報告結果の信頼性を推定する。
• リスク制限監査では逐次的テストを適用し、誤りが検出された場合に標本を拡大する。
• すべての手法をGitHubおよびPyPIで利用可能なオープンソースのPythonコードとして実装し、即時利用可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統計的監査は、オーストラリア上院の電子的偏好データファイルにおける誤りを、高い信頼性で検出可能か？
• RQ2 近い上院選挙において、信頼性の高い結果を得るために、異なる監査手法に必要な標本サイズはどの程度か？
• RQ3 監査をソフトウェアに依存しない形で実施することで、結果の信頼性を確保できるか？
• RQ4 特定の妥当な代替結果、例えば最終2名の候補者の順位が入れ替わる可能性を焦点にした監査は設計可能か？
• RQ5 これらの監査を実際のオーストラリア上院選挙に実装する上で、実用的か？

主な発見

• タスマニア州2016年上院選挙におけるベイズ監査では、公式結果と一致するという95％の信頼性を達成するため、約250,000枚の紙の投票用紙が必要である。
• 2,500枚の標本を抽出した「ネガティブ監査」では、3つ以上の誤りが検出された場合、結果に影響を与える十分な誤り率であると特定でき、誤りの上限について95％の信頼性が得られる。
• 500～1,000枚の固定標本監査では、タスマニア州2016年上院選挙について意味のある結論を導くには不十分であるが、それほど接近していない選挙では有用である可能性がある。
• 5％のリスクリミットを満たす条件付きリスク制限監査では、誤りが検出されない場合、最終的なマージンが小さいと仮定すると、約16,000枚の投票用紙を検査する必要がある。
• 提案されたすべての監査手法は、GitHubおよびPyPIで利用可能なオープンソースコードを用いて即時実装可能である。
• 監査官のバイアスを防ぐために、紙の投票用紙の手作業集計が終了するまで、電子的結果を非公開にするように監査プロセスを設計すべきである。