即时 runoff 投票选举的自适应加权审计：AWAIRE
应用统计
2023-10-06 v2 密码学与安全
计算机与社会
统计方法学
摘要
若审计将错误选举结果被认证的概率限制在一个预先指定的阈值内,则该选举审计是风险限制的(RLA)。现有的审计即时 runoff 投票(IRV)选举的方法要么不是风险限制的,要么需要投票记录(CVRs)——即投票系统对每张选票上投票的电子记录。CVRs并非总是可用,例如在手动计票IRV竞赛的辖区。我们开发了一种RLA方法(AWAIRE),在CVRs不可用时利用检验超鞅的自适应加权平均值来高效审计IRV选举。该自适应加权“学习”出一组高效的待检验假设以确认选举结果。当准确的CVRs可用时,AWAIRE可利用它们将效率提升至与需要CVRs的现有方法相当。我们提供了一个可处理最多六名候选人选举的开源原型实现。使用真实选举数据的模拟表明AWAIRE在实践中可能高效。我们讨论了如何扩展该计算方法以处理更多候选人的选举。检验超鞅的自适应加权平均值是一种通用工具,除选举审计外,还可用于顺序检验假设集合,同时严格控制系统族wise误差率。
引用
@article{arxiv.2307.10972,
title = {Adaptively Weighted Audits of Instant-Runoff Voting Elections: AWAIRE},
author = {Alexander Ek and Philip B. Stark and Peter J. Stuckey and Damjan Vukcevic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.10972},
year = {2023}
}
备注
16 pages, 3 figures. Presented at E-Vote-ID 2023. This version contains minor corrections to match the final published version