贝叶斯投票操纵：最优策略及其对福利的影响
计算机科学与博弈论
2012-10-19 v1
摘要
大多数关于投票方案操纵的分析都采用了两个大大削弱其实际重要性的假设。首先，通常假设操纵者完全知晓非操纵代理的投票。其次，分析往往侧重于操纵的概率，而非其对社会选择目标（例如社会福利）的影响。我们通过分析操纵者仅拥有非操纵者投票的部分概率信息时的最优贝叶斯操纵策略，并评估社会福利（广义术语）的预期损失，从而放宽了这两个假设。我们提出了一个通用优化框架，用于在任意投票规则和偏好分布下推导最优操纵策略。我们使用超越常见但不现实的 impartial culture 假设的分布和真实数据集，从理论和实证角度分析了一些流行投票规则的最优可操纵性。我们还阐明了社会福利损失与操纵概率之间的显著差异，表明即使操纵可能性很大，对社会福利的影响也是轻微的（且通常可忽略不计）。
引用
@article{arxiv.1210.4895,
title = {Bayesian Vote Manipulation: Optimal Strategies and Impact on Welfare},
author = {Tyler Lu and Pingzhong Tang and Ariel D. Procaccia and Craig Boutilier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.4895},
year = {2012}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twenty-Eighth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2012)