On the Road to Making Science of “Art”: Risk Bias in Market Scoring Rules
Notice bibliographique
Résumé
We study market scoring rule (MSR) prediction markets in the presence of risk-averse or risk-seeking agents that have unknown yet bounded risk preferences. It is well known that if agents can be prescreened, then MSRs can be corrected to elicit agents’ beliefs. However, agents cannot always be screened, and instead, an online MSR mechanism is needed. We show that agents’ submitted reports always deviate from their beliefs, unless their beliefs are identical to the current market estimate. This means, in most cases it is impossible for a MSR prediction market to elicit an individual agent’s exact belief. To analyze this issue, we introduce a measure to calculate the deviation between an agent’s reported belief and personal belief. We further derive the necessary and sufficient conditions for a MSR to yield a lower deviation relative to another MSR. We find that the deviation of a MSR prediction market is related to the liquidity provided in the MSR’s corresponding cost-function prediction market. We use the relation between deviation and liquidity to present a systematic approach to help determine the amount of liquidity required for cost-function prediction markets, an activity that up to this point has been described as “art” in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».