無作為な社会選択関数(RSCF)のメトリック歪曲は、代替案の選択における最悪ケースの近似比率を定量化する。本研究では、既存のRSCFの中でも特に重要なクラスであるC1最大ロトリー規則のメトリック歪曲を解析し、その最適性を示す。さらに、様々なRSCFの平均的なメトリック歪曲を大規模なシミュレーションにより明らかにする。
選挙の複雑さを保護するための計算的困難性に対する新たな脅威と機会を探る。
