แนวคิดหลัก
限定された情報下でも、ニューラルネットワークを使って有利に操作することができる。一方で、一部の投票方式は操作が困難である。
บทคัดย่อ
本論文では、限定された情報下で有権者が投票を操作することができるかどうかを調べている。具体的には、以下のような手順で検討している。
- 8つの投票方式(プルーラリティ、ボルダ、即時決選投票、即時決選投票PUT、ミニマックス、ナンソン、スプリットサイクル、安定投票)を対象とする。
- 5-21人の有権者と3-6人の候補者からなる委員会選挙を想定する。
- 有権者の限定された情報として、得票数、得票順位、多数決行列、定性的な得票差行列、得票差行列、真の勝者などを考慮する。
- ニューラルネットワークを使って、限定された情報から有利な操作を学習させる。
- 学習したニューラルネットワークの操作の平均的な有利さを指標として、各投票方式の操作困難性を評価する。
結果として、ボルダ方式やプルーラリティ方式は限定された情報でも容易に操作可能であるのに対し、即時決選投票やミニマックス、スプリットサイクルは操作が困難であることが分かった。また、投票者の人数の偶奇や候補者の数によっても操作の容易さが変わることが示された。
สถิติ
候補者数が増えるほど、理想的な操作者による操作の有利さが増加する。
候補者数が4人や5人の場合、多数決行列や定性的な得票差行列、得票差行列の情報を使えば、ほとんどの投票方式に対して、ニューラルネットワークによる操作の有利さが高くなる。
しかし、候補者数が6人になると、ニューラルネットワークによる操作の有利さは理想的な操作者に比べて低下する。これは、操作の複雑さが増大するためと考えられる。
คำพูด
"限定された情報下でも、ニューラルネットワークを使って有利に操作することができる。一方で、一部の投票方式は操作が困難である。"
"ボルダ方式やプルーラリティ方式は限定された情報でも容易に操作可能であるのに対し、即時決選投票やミニマックス、スプリットサイクルは操作が困難である。"
"投票者の人数の偶奇や候補者の数によっても操作の容易さが変わる。"