为促进社会选择机制结果接受度而对其论证以提升参与者满意度
计算机科学与博弈论
2022-06-01 v1 人工智能
多智能体系统
摘要
在许多社会选择机制中，所得选择并非部分参与者最偏好的选项，因而需要以能提升这些参与者接受度与满意度的方式对所选结果进行论证的方法。提供此类解释的一种自然方法是请人给出解释，例如通过众包，并从收到的论证中选取最具说服力的。本文提议使用一种替代方法，即基于理论机制设计文献中可取的机制特征自动生成解释。我们通过在经典社会选择机制——排序投票中面向超过 600 名参与者开展的一系列广泛实验，检验了两种方法的有效性。结果分析显示，在此类设定中解释确实影响了平均满意度与对结果的接受度。特别地，当结果（本例中为获胜候选人）是参与者最不期望的选项时，解释对满意度与接受度表现出正向影响。比较分析揭示，自动生成的解释在结果满意度与接受度上达到了与众包解释这一成本更高替代方案相似的水平，从而消除了在回路中保留人工的需要。此外，相较众包解释，自动生成的解释显著降低了参与者认为本应选出不同获胜者的信念。
引用
@article{arxiv.2205.15863,
title = {Justifying Social-Choice Mechanism Outcome for Improving Participant Satisfaction},
author = {Sharadhi Alape Suryanarayana and David Sarne and Sarit Kraus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.15863},
year = {2022}
}