稳健且公平的工作分配
计算机科学与博弈论
2022-02-15 v2
摘要
在当今的数字世界中，与在线平台的交互无处不在，因此内容审核对于保护用户免受不符合既定社区准则的内容侵害至关重要。在规划的每个阶段都拥有一个稳健的内容审核系统尤为重要。我们研究了将人类内容审核员分配到不同有害内容类别的短期规划问题。我们使用公平分配的工具，并研究了竞争均衡和词典最小分配规则的应用。此外，我们在传统的费雪市场设置中融入了具有实际重要性的新方面。第一个方面是不同内容类别的预测工作量。我们展示了受著名的 Eisenberg-Gale 规划启发的公式如何使我们能够找到一种分配方案，该方案不仅满足预测的工作量，而且还能在所有内容类别之间公平地分配剩余的审核时间。由此产生的分配也是稳健的，因为额外的分配在实际工作量偏离预测工作量时提供了防护栏。第二个实际考虑因素是时间相关的分配，其动机是合作伙伴需要为审核员提供跨天的调度指导以实现效率。为了解决时间维度的问题，我们为单时段设置引入了各种公平分配方法的新扩展，并证明许多属性在本质上得以延续，尽管有一些修改。与时间维度相关，我们还研究了如何满足市场对平滑分配的需求（例如，内容审核员的合作伙伴偏好随时间变化不大的分配，以最小化人员变动）。我们通过从 Meta 获得的真实世界数据展示了我们提出的方法的性能。
引用
@article{arxiv.2202.05194,
title = {Robust and fair work allocation},
author = {Amine Allouah and Christian Kroer and Xuan Zhang and Vashist Avadhanula and Anil Dania and Caner Gocmen and Sergey Pupyrev and Parikshit Shah and Nicolas Stier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.05194},
year = {2022}
}