[论文解读] Participatory Budgeting with Cumulative Votes

Piotr Skowron, Arkadii Slinko+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2020

Game Theory and Voting Systems参考文献 26被引用 6

一句话总结

本文提出累积投票作为参与式预算制定的一种方法，其中选民通过在项目间分配虚拟硬币来表达偏好强度。该文引入了多种聚合规则，其中最小转移成本（MTC）表现最优——在比例性、选民满意度方面表现强劲，并在模拟中优于现有方法。

ABSTRACT

In participatory budgeting we are given a set of projects---each with a cost, an available budget, and a set of voters who in some form express their preferences over the projects. The goal is to select---based on voter preferences---a subset of projects whose total cost does not exceed the budget. We propose several aggregation methods based on the idea of cumulative votes, e.g., for the setting when each voter is given one coin and she specifies how this coin should be split among the projects. We compare our aggregation methods based on (1) axiomatic properties, and (2) computer simulations. We identify one method, Minimal Transfers over Costs, that demonstrates particularly desirable behavior. In particular, it significantly improves on existing methods, satisfies a strong notion of proportionality, and, thus, is promising to be used in practice.

研究动机与目标

• 通过引入累积投票（选民在项目间分配虚拟硬币以表达偏好强度），解决参与式预算制定中表达性与比例性聚合方法的不足。
• 设计并评估基于累积投票的新聚合规则，相比现有的批准制或序数制方法，提升选民满意度与公平性。
• 识别一种实用且计算高效的规则，满足强比例性要求，并在合成与真实世界模拟中表现良好。
• 将参与式预算方法的适用范围扩展至项目成本不等、少数群体代表权及资源约束等场景。

提出的方法

• 每位选民获得 L/n 枚虚拟硬币（L 为总预算），并将其分配至不同项目以表达偏好强度。
• 提出三种贪心聚合规则：基于支持度的贪心、基于盈余的贪心，以及基于支持度与成本比的贪心，依据项目的支持度与成本。
• 最小转移成本（MTC）规则通过重新分配资金不足项目的选票，以最大化公平性与比例性，最小化选票浪费。
• 通过强比例性（Strong-PR）等公理化属性对方法进行形式化分析，确保少数派项目不会被系统性排除。
• 在合成场景及华沙18个地方参与式预算实例的真实数据上开展模拟，比较不同规则在选民满意度（VS）、愤怒比率（AR）与公平性方面的表现。
• 将该方法与当前华沙方法（WM）进行对比，显示MTC在效用与公平性指标上表现更优。

实验结果

研究问题

• RQ1 与批准制或序数制选票相比，累积投票是否能显著提升参与式预算制定中的选民满意度与公平性？
• RQ2 基于累积投票的哪种聚合规则在保持计算高效的同时，最能满足强比例性要求？
• RQ3 在包含少数派选区与高成本项目组合的合成场景中，不同规则的表现如何？
• RQ4 MTC是否在选民满意度与减少愤怒情绪方面优于华沙当前使用的预算方法？
• RQ5 累积投票能否扩展至包含负效用、多种资源类型或项目间相互作用的场景？

主要发现

• 最小转移成本（MTC）实现了强比例性（Strong-PR），确保少数派项目不会被系统性排除。
• MTC在选民满意度（VS）方面显著优于当前华沙方法（WM），在18个地方参与式预算实例中均实现了更高的平均VS。
• MTC在降低愤怒比率（FR）方面优于贪心规则及其他CSTV方法，表明选民愤怒情绪更低。
• 在合成模拟中，MTC在保障小规模选区公平性方面表现最佳，并能公平对待高成本项目而不产生歧视。
• MTC计算效率高，在合成与真实世界数据中均表现出稳健性能，优于GS、EwTC与GSC在关键指标上的表现。
• 使用累积选票相比更简单的输入方式可显著提升选民满意度，而MTC是发挥这种表达力的最有效规则。