重新激励发现：研究中部分进展共享的机制
计算机科学与博弈论
2016-12-15 v1 社会与信息网络
摘要
高效科研生态系统的一个基本要素是“部分进展共享”（PPS）——即研究者在取得突破时立即分享信息。这有助于防止重复工作；然而，有证据表明，现有的科研奖励结构阻碍了部分进展共享。确保PPS对于涉及众多研究者共同解决大型、多阶段问题的新型在线协作研究平台尤为重要。我们在一个程式化模型下研究了激励科研信息共享的问题：非完全相同的智能体独立从事一个大型项目的子任务，子任务之间的依赖关系通过一个无环子任务网络来刻画。每个子任务都附有奖励，授予第一个公开分享其解决方案的智能体。智能体可以选择从事哪些子任务，更重要的是，选择何时公开已完成子任务的解决方案。在此模型下，我们揭示了某些轶事现象背后的策略性原理。此外，对于任何无环子任务网络，并在一个通用的智能体-子任务完成时间模型下，我们给出了确保PPS对所有智能体都是激励相容的充分条件。一个令人惊讶的发现是，与感知的任务难度近似成比例的奖励足以确保所有无环子任务网络中的PPS。在多阶段项目中，局部公平与全局信息共享之间不存在张力这一事实令人鼓舞，因为它为现实世界场景提供了实用的机制建议。最后，我们证明PPS对于确保研究的高速进展是必要的，并且在许多情况下也是充分的。
引用
@article{arxiv.1612.04485,
title = {Re-incentivizing Discovery: Mechanisms for Partial-Progress Sharing in Research},
author = {Anilesh Kollagunta Krishnaswamy and Ashish Goel and Siddhartha Banerjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.04485},
year = {2016}
}