具有预测增强偏好形成的双边匹配市场中的激励
机器学习
2021-09-17 v1 计算机科学与博弈论
摘要
双边匹配市场长期存在于缺乏受监管交易的 agent 配对场景中。一个常见例子是择校，其中匹配机制利用学生与学校的偏好将学生分配给学校。在此类设定中，形成偏好既困难又关键。先前工作提出了多种预测机制以帮助 agent 对其偏好做出决策。尽管常一并部署，这些匹配与预测机制几乎总是被分开分析。本工作表明，在两者交汇处存在一类此前未被探索的战略行为：返回市场的 agent（如学校）可通过与其匹配对象进行短期非最优交互来攻击未来预测。在此，我们首先引入这类战略行为，称之为“对抗性交互攻击”。接着，我们构建形式化经济模型，捕捉旨在辅助 agent 的预测机制与用于配对的匹配机制之间的反馈回路。该经济模型使我们能够分析对抗性交互攻击。最后，以择校为例，我们构建仿真表明，随着对预测的信任与准确性的提升，学校发起对抗性交互攻击的收益逐步增大。我们还表明该攻击加剧了学生群体中的不平等。
引用
@article{arxiv.2109.07835,
title = {Incentives in Two-sided Matching Markets with Prediction-enhanced Preference-formation},
author = {Stefania Ionescu and Yuhao Du and Kenneth Joseph and Anikó Hannák},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07835},
year = {2021}
}