[論文レビュー] Crowdsourcing for Participatory Democracies: Efficient Elicitation of Social Choice Functions

David Timothy Lee, Ashish Goel+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 29, 2014

Game Theory and Voting Systems参考文献 29被引用数 16

ひとこと要約

本稿では、参加型民主主義におけるクラウドソーシング社会選択関数のための効率的なアルゴリズムを提案し、参加者による最小限の作業で近似的に最適な投票結果を達成することを可能にする。適応的対比較を用いることで、参加者一人あたり対数的比較回数でボーダーおよびコンドルセ投票ルールのϵ-近似を達成し、従来の線形手法と比較して顕著に提示コストを低減する。

ABSTRACT

We present theoretical and empirical results demonstrating the usefulness of voting rules for participatory democracies. We first give algorithms which efficiently elicit ε-approximations to two prominent voting rules: the Borda rule and the Condorcet winner. This result circumvents previous prohibitive lower bounds and is surprisingly strong: even if the number of ideas is as large as the number of participants, each participant will only have to make a logarithmic number of comparisons, an exponential improvement over the linear number of comparisons previously needed. We demonstrate the approach in an experiment in Finland's recent off-road traffic law reform, observing that the total number of comparisons needed to achieve a fixed εapproximation is linear in the number of ideas and that the constant is not large. Finally, we note a few other experimental observations which support the use of voting rules for aggregation. First, we observe that rating, one of the common alternatives to ranking, manifested effects of bias in our data. Second, we show that very few of the topics lacked a Condorcet winner, one of the prominent negative results in voting. Finally, we show data hinting at a potential future direction: the use of partial rankings as opposed to pairwise comparisons to further decrease the elicitation time.

研究の動機と目的

• 大規模な参加型民主的プロセスにおける参加者の認知的負担および時間的負担を軽減すること。
• 社会選択関数の提示にかかる比較複雑度の従来の過剰な下界を克服すること。
• クラウドソーシングによる対比較を用いて、主要な投票ルールを近似するスケーラブルで効率的なアルゴリズムの設計および評価すること。
• フィンランドのオフロード交通法改正のような現実世界の参加型民主主義の文脈で、このアプローチを実証的に検証すること。
• 完全順位付けや評価の代替案として、部分順位付けを検討し、さらに提示時間を短縮すること。

提案手法

• ボーダーおよびコンドルセ社会選択関数を効率的に近似するための適応的アルゴリズムを提案し、動的に対比較を選択する。
• 理論的枠組みを用いて、参加者一人あたりO(log n)回の比較でϵ-近似が達成可能であることを証明し、候補数nが参加者数に等しい場合でも成立することを示す。
• ランダムでグリーディな選択戦略を用いて対比較を実行し、必要な相互作用の回数を最小限に抑えつつ高い正確性を維持する。
• フィンランドのオフロード交通法改正の現実世界実験において、スケーラビリティおよび性能をテストするためにアルゴリズムを適用する。
• 参加者データを分析し、評価、完全順位付け、対比較手法を比較し、バイアスおよび効率性を評価する。
• 今後の対比較の代替案として、部分順位付けの可能性を検討し、さらに提示時間を短縮できるかどうかを調査する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 代替案の数に線形的に依存する比較回数よりも著しく少ない回数で、ボーダーおよびコンドルセ投票ルールのϵ-近似を達成できるか？
• RQ2 候補数が参加者数に等しい場合でも、提案手法は効率的にスケーリング可能か？
• RQ3 現実世界の参加型環境において、対比較ベースの提示手法の性能は、評価や完全順位付けと比べてどのように異なるか？
• RQ4 現実世界の政策議論において、一般的な投票ルール（例：コンドルセ優勝者）がどの程度存在するか？
• RQ5 大規模な民主的プロセスにおいて、部分順位付けを用いることで、必要な比較回数をさらに削減できるか？

主な発見

• 提案されたアルゴリズムは、参加者一人あたりO(log n)回の比較でボーダーおよびコンドルセルールのϵ-近似を達成し、従来の線形手法と比較して指数的改善を示す。
• フィンランドのオフロード交通法改正実験において、固定されたϵ-近似を達成するための総比較回数は、候補数に比例して線形に増加し、小さな定数係数であった。
• 評価手法は参加者の回答に体系的なバイアスをもたらすことが判明し、集約の公平性および正確性を損なう要因となった。
• 調査した大多数のトピックにおいてコンドルセ優勝者が存在し、このような優勝者がめったに存在しないという一般的な理論的懸念とは対照的であった。
• データから、部分順位付けを用いることでさらなる提示時間短縮が可能である可能性が示唆され、スケーラブルな民主的集約の有望な今後の方向性である。
• 候補数が参加者数に等しい場合でも、本手法は強固で効率的であり、強力な実用的スケーラビリティを示している。