Decoding Distortion: Pushing the Limits of Optimal Collective Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental question in social choice theory and multi-agent systems is how to aggregate individual agents’ preferences to make a prudent collective decision. A promising line of recent work views elicited preferences as a proxy for underlying cardinal values and aims to optimize objectives based on these values. The restricted expressiveness of the elicited information makes it challenging to optimize cardinal objectives. A pertinent question arises: How close can we get to the optimal cardinal objective with only partial information?Distortion has been introduced as a quantitative measure of the quality of the output of different aggregation rules based on the proximity of their output to the optimal objective. Roughly speaking, distortion measures the worst-case deterioration of an aggregate cardinal objective given the partial elicited (usually ordinal) information. In other words, distortion is the “price” of missing information and acts as a yardstick for answering the above question. This thesis delves into the boundaries of distortion across various social choice scenarios, spanning from rudimentary single-winner voting protocols to realms like matching and participatory budgeting. In Part I we mainly focus on the distortion of single-winner voting rules. This includes investigating the limits of distortion given partial ordinal preferences, capturing the effect of randomization on the distortion, answering computational questions on finding the output with the optimal distortion, and optimizing distortion with uncertainty on the assumption on the cardinal preferences. In Part II we still focus on single-winner voting but consider other elicitation methods. This includes designing a ballot format that captures the intensities in the ordinal preferences and also analyzing the distortion of a well-known voting rule that runs two rounds of elicitation. And finally, in Part III we move beyond voting and show how distortion can be defined in a broader sense. We show the limits of achievable distortion in participatory budgeting and matching problems. We complement these results by designing algorithms that achieve optimal distortion in these settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».