Presentando a Ricitos de Oro: Un Nuevo Objetivo de Igualdad para el Sorteo
Goldilocks busca equilibrar la equidad y la resistencia a la manipulación en los procesos de selección.
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Tabla de contenidos
El Sorteo es un método donde se eligen representantes políticos al azar. Está ganando popularidad en todo el mundo para seleccionar participantes en discusiones públicas, como las Asambleas de Ciudadanos. A medida que crece el interés en usar el sorteo, la investigación en informática se ha centrado en desarrollar algoritmos que seleccionen un panel de participantes mientras mantienen una representación justa de diferentes grupos.
El objetivo principal de estos algoritmos es formar un panel que cumpla con ciertas cuotas de representación, asegurando que se incluyan subgrupos clave de la población. La investigación actual ha identificado diferentes maneras de medir cuán justos son estos procesos de selección. Los dos enfoques principales se llaman Minimax y Leximin. Minimax se enfoca en minimizar la máxima probabilidad que cualquier participante puede tener, mientras que Leximin busca maximizar la mínima probabilidad que recibe cualquier participante.
Sin embargo, ambos métodos tienen sus inconvenientes. Minimax es resistente a la manipulación pero puede llevar a resultados injustos. Leximin, por otro lado, es justo pero puede ser fácilmente manipulado.
Para abordar estos problemas, proponemos un nuevo objetivo de equidad llamado Goldilocks. Este enfoque busca equilibrar la justicia y la resistencia a la manipulación, evitando que cualquier participante tenga muy poca o demasiada probabilidad de ser seleccionado. Creemos que este nuevo objetivo puede ofrecer mejores resultados en aplicaciones del mundo real.
El Papel de las Asambleas de Ciudadanos
Las asambleas de ciudadanos reúnen a personas comunes seleccionadas al azar para discutir y votar sobre temas políticos. Cada vez más ciudades, regiones y países están adoptando este método para involucrar a los ciudadanos en el proceso de toma de decisiones. Ejemplos incluyen asambleas recientes en Francia y Escocia.
El sorteo es el proceso de elegir al azar a los miembros de estos paneles. Mientras que uno podría pensar en el sorteo simplemente como una lotería, en la práctica puede ser mucho más complejo. Esto se debe a que el panel debe representar varios grupos de la población según cuotas predeterminadas.
El sesgo de selección es un desafío, ya que diferentes grupos de personas pueden participar a diferentes tasas. Una lotería simple probablemente llevaría a paneles desbalanceados, por eso se necesitan métodos de selección más sofisticados.
Desafíos en el Sorteo
El proceso de selección se divide en dos etapas. La primera etapa implica invitar a las personas a participar, mientras que la segunda etapa es la selección algorítmica de los miembros del panel de entre los participantes dispuestos. El algoritmo de selección debe tener en cuenta las cuotas mientras asegura que las probabilidades de selección sean lo más igualitarias posible entre todos los participantes.
Los investigadores han desarrollado métodos para lograr esto, pero muchos algoritmos existentes se centran principalmente en la justicia o en la resistencia a la manipulación. Esto puede llevar a compromisos donde mejorar un aspecto puede impactar negativamente al otro.
El objetivo es asegurar un proceso de selección que sea justo, resistente a la manipulación y transparente. La justicia significa que todos los participantes elegibles tienen una oportunidad justa, mientras que la resistencia a la manipulación implica que las personas no pueden obtener ventaja mintiendo sobre su identidad o características. La transparencia significa que el proceso debe ser claro y estar abierto a la revisión pública.
Diseñando un Nuevo Objetivo de Equidad
Para enfrentar estos desafíos, introducimos el objetivo Goldilocks. Este enfoque busca equilibrar los varios ideales del sorteo asegurando que ningún participante reciba una ventaja o desventaja extrema en el proceso de selección.
El objetivo Goldilocks combina elementos de Minimax y Leximin al controlar probabilidades altas y bajas en el proceso de selección. Penaliza tanto las probabilidades de selección excesivamente altas como las excesivamente bajas, creando un resultado más equilibrado.
También extendemos nuestros límites teóricos para incluir un tercer objetivo: Transparencia. De esta manera, podemos mantener la justicia y resistencia a la manipulación asegurando que el proceso de selección sea visible y comprensible para el público.
Análisis Empírico de Goldilocks
Realizamos un estudio empírico para evaluar qué tal funciona el objetivo Goldilocks en situaciones de la vida real. Usando datos reales de asambleas de ciudadanos, encontramos que Goldilocks funciona increíblemente bien en comparación con los métodos existentes. Logra probabilidades mínimas y máximas casi óptimas en la mayoría de los casos, lo cual es un resultado significativo que puede no ser alcanzable por ningún otro algoritmo.
En particular, Goldilocks superó consistentemente a otros algoritmos en medidas de justicia y resistencia a la manipulación mientras lograba al mismo tiempo un alto grado de transparencia en el proceso de selección.
Trabajo Relacionado
Hay una creciente cantidad de literatura centrada en desarrollar algoritmos para procesos de selección que buscan objetivos similares. Sin embargo, gran parte de esta investigación asume un modelo de muestreo perfecto donde cada individuo elegible tiene una clara oportunidad de ser seleccionado.
Aunque han surgido importantes conocimientos de estos estudios, a menudo no abordan las complejidades introducidas por el sesgo de selección o la necesidad de representación justa y transparente. Nuestro trabajo se basa en estos modelos existentes proponiendo un marco más realista que integra justicia, robustez ante manipulación y transparencia.
Metodología y Marco
En nuestra metodología, usamos un conjunto de características definidas para representar diferentes características de los posibles participantes. Cada característica tiene un rango de valores posibles, y cada participante puede ser descrito por una combinación de estas características.
La tarea de selección del panel implica elegir un panel de un tamaño fijo asegurando que la selección cumpla con las cuotas especificadas para cada característica. Definimos las probabilidades de selección para cada participante según qué tan bien cumplen con estas cuotas.
Para evaluar la efectividad del objetivo Goldilocks, analizaremos el comportamiento de las probabilidades de selección bajo el nuevo marco y lo compararemos con algoritmos anteriores.
Metas y Objetivos
Nuestros objetivos principales son tres:
- Diseñar un objetivo de equidad que minimice la máxima probabilidad de selección mientras maximiza la mínima probabilidad de selección.
- Evaluar los compromisos producidos por múltiples probabilidades de selección y entender sus implicaciones para la justicia y la robustez ante la manipulación.
- Mantener transparencia a lo largo del proceso de selección haciendo que sea fácil para el público verificar la aleatoriedad de la selección y la justicia de las cuotas.
Análisis Goldilocks
A continuación, exploramos el objetivo Goldilocks en más detalle. Nuestro análisis muestra que garantiza límites inferiores y superiores en las probabilidades de selección que están estrechamente vinculados a la calidad de las soluciones disponibles.
En términos de robustez ante la manipulación, nuestros hallazgos indican que los participantes no pueden aumentar significativamente sus probabilidades de selección sin arriesgar la justicia.
Goldilocks es particularmente efectivo para asegurar que las restricciones de justicia y robustez ante la manipulación se cumplan simultáneamente. Al controlar las extremidades de las probabilidades de selección, Goldilocks proporciona un enfoque equilibrado en ambas áreas.
Resultados Empíricos
Finalmente, presentamos nuestros resultados empíricos, demostrando cómo Goldilocks alcanza sus objetivos en la práctica. Usando conjuntos de datos del mundo real, evaluamos a Goldilocks en términos de su capacidad para mantener la justicia, resistir la manipulación y lograr transparencia en el proceso de selección.
Los resultados muestran que Goldilocks puede equilibrar efectivamente las probabilidades mínimas y máximas óptimas. En la mayoría de los casos, superó a Leximin, Minimax y otros algoritmos existentes por un amplio margen, especialmente en su capacidad para controlar tanto la justicia como la resistencia a la manipulación.
Conclusión
En conclusión, nuestra investigación introduce un nuevo objetivo de equidad-Goldilocks-que ofrece un enfoque bien equilibrado para los procesos de selección por sorteo. Al combinar aspectos de justicia, resistencia ante la manipulación y transparencia, nuestro marco puede alcanzar metas que han sido difíciles de cumplir en el pasado.
A medida que el sorteo continúa ganando impulso en todo el mundo, la importancia de un proceso de selección robusto, justo y transparente no puede ser subestimada. El trabajo presentado aquí sienta las bases para futuras investigaciones y aplicaciones prácticas en el campo, asegurando que el sorteo pueda cumplir su promesa de involucrar a los ciudadanos en la toma de decisiones significativas.
Título: Fair, Manipulation-Robust, and Transparent Sortition
Resumen: Sortition, the random selection of political representatives, is increasingly being used around the world to choose participants of deliberative processes like Citizens' Assemblies. Motivated by sortition's practical importance, there has been a recent flurry of research on sortition algorithms, whose task it is to select a panel from among a pool of volunteers. This panel must satisfy quotas enforcing representation of key population subgroups. Past work has contributed an algorithmic approach for fulfilling this task while ensuring that volunteers' chances of selection are maximally equal, as measured by any convex equality objective. The question, then, is: which equality objective is the right one? Past work has mainly studied the objectives Minimax and Leximin, which respectively minimize the maximum and maximize the minimum chance of selection given to any volunteer. Recent work showed that both of these objectives have key weaknesses: Minimax is highly robust to manipulation but is arbitrarily unfair; oppositely, Leximin is highly fair but arbitrarily manipulable. In light of this gap, we propose a new equality objective, Goldilocks, that aims to achieve these ideals simultaneously by ensuring that no volunteer receives too little or too much chance of selection. We theoretically bound the extent to which Goldilocks achieves these ideals, finding that in an important sense, Goldilocks recovers among the best available solutions in a given instance. We then extend our bounds to the case where the output of Goldilocks is transformed to achieve a third goal, Transparency. Our empirical analysis of Goldilocks in real data is even more promising: we find that this objective achieves nearly instance-optimal minimum and maximum selection probabilities simultaneously in most real instances -- an outcome not even guaranteed to be possible for any algorithm.
Autores: Carmel Baharav, Bailey Flanigan
Última actualización: 2024-06-26 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2406.15009
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.15009
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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