Nouvelle méthode pour auditer les élections de vote par élimination instantanée
AWAIRE propose une nouvelle méthode pour vérifier les résultats des élections IRV sans avoir besoin de dossiers détaillés.
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Table des matières
- Qu'est-ce que le vote à second tour instantané ?
- Le besoin d'audits limitant les risques
- Nouvelle approche : Audits sans enregistrements des votes
- Comment fonctionne AWAIRE
- L'importance de l'échantillonnage des données
- Performance dans de vraies élections
- Comparaison d'AWAIRE avec les méthodes existantes
- Comprendre les hypothèses statistiques
- Conclusion : Le potentiel d'AWAIRE
- Source originale
- Liens de référence
Les élections sont super importantes pour la démocratie, et garantir leur précision est essentiel. Un moyen d'y parvenir est de faire des audits électoraux. Un audit électoral vérifie les votes pour confirmer que les résultats reflètent bien les votes réels. Il existe différentes méthodes pour mener des audits, et cet article se concentre sur une nouvelle méthode conçue pour un système de vote particulier connu sous le nom de vote à second tour instantané (IRV).
Qu'est-ce que le vote à second tour instantané ?
Le vote à second tour instantané est un système qui permet aux électeurs de classer les candidats par ordre de préférence au lieu de simplement en choisir un. Si aucun candidat n'obtient la majorité des voix de premier choix, le candidat avec le moins de votes est éliminé. Les électeurs qui ont choisi ce candidat voient leur vote compté pour leur choix suivant. Ce processus se poursuit jusqu'à ce qu'un candidat ait une majorité et soit déclaré gagnant. Beaucoup d'élections politiques dans différentes parties du monde, y compris en Australie et aux États-Unis, utilisent cette méthode de vote.
Le besoin d'audits limitant les risques
L'audit est important pour vérifier les résultats des élections, en particulier dans des systèmes comme l'IRV. Un audit limitant les risques (RLA) est un type d'audit qui garantit qu'il y a une forte chance de corriger toute issue électorale erronée, tout en gardant les résultats correctement rapportés inchangés. Les méthodes traditionnelles d’audit des élections IRV dépendent souvent de certains enregistrements des votes, qui ne sont pas toujours disponibles, surtout dans les zones où les bulletins sont comptés à la main.
Nouvelle approche : Audits sans enregistrements des votes
La nouvelle méthode développée pour auditor les élections IRV ne nécessite pas ces enregistrements détaillés. À la place, elle utilise une méthode appelée AWAIRE, qui signifie Audits Pondérés Adaptatifs des Élections de Vote à Second Tour Instantané. Cette méthode se concentre sur les préférences exprimées par les électeurs et ajuste dynamiquement son évaluation des données au fur et à mesure.
Comment fonctionne AWAIRE
AWAIRE fonctionne en créant une moyenne pondérée des tests d'audit précédents. Elle apprend quels aspects des données électorales sont les plus révélateurs au fur et à mesure que l'audit progresse. Cela lui permet de se concentrer sur les hypothèses les plus pertinentes, rendant l'audit plus efficace.
Lors de la réalisation d'un audit, la méthode cherche d'autres scénarios possibles de gagnants basés sur les candidats éliminés. Si l'audit constate que certains scénarios sont peu probables, il peut conclure que le gagnant rapporté est correct sans avoir à examiner chaque bulletin.
L'importance de l'échantillonnage des données
Au lieu d'examiner tous les bulletins, AWAIRE utilise une technique appelée Échantillonnage aléatoire. Elle sélectionne au hasard une partie des bulletins à analyser. Cela aide les auditeurs à déterminer si le résultat électoral rapporté est exact sans avoir à effectuer un nombre écrasant de vérifications détaillées.
En prenant des échantillons, la méthode AWAIRE suit comment ses résultats évoluent au fur et à mesure qu'elle examine plus de bulletins. Cette approche pas à pas signifie que, si les résultats sont sûrs, les auditeurs peuvent s'arrêter tôt sans avoir besoin de recompter tous les votes.
Performance dans de vraies élections
Les premiers tests d'AWAIRE ont montré des résultats prometteurs. Les simulations utilisant de vraies données de vote ont indiqué que cette méthode est efficace et performante pour auditer les élections. Lors des essais, AWAIRE a pu confirmer l'exactitude des résultats électoraux rapidement tout en utilisant moins de ressources que les méthodes traditionnelles.
Comparaison d'AWAIRE avec les méthodes existantes
La méthode traditionnelle d'audit des élections IRV appelée RAIRE repose sur la disponibilité d'enregistrements de votes détaillés et génère ce qu'on appelle des assertions. Ces assertions doivent être véridiques pour que le gagnant rapporté soit valide. AWAIRE, en revanche, ne dépend pas de ces enregistrements, offrant ainsi une alternative vitale pour les cas où ces enregistrements ne sont pas disponibles.
Lorsque les deux méthodes ont été testées dans des conditions de précision parfaite des données, elles ont performé de manière comparable. Cependant, AWAIRE s'est démarqué lorsque la qualité des données était douteuse. Si les enregistrements comportaient des erreurs, AWAIRE était meilleur pour adapter sa stratégie afin de vérifier correctement le résultat électoral.
Comprendre les hypothèses statistiques
A la fois AWAIRE et les méthodes traditionnelles, comme RAIRE, utilisent des hypothèses statistiques pour déterminer si les résultats électoraux sont précis. Ces hypothèses sont des déclarations qui peuvent être testées à l'aide des données électorales disponibles. Si les preuves des données contredisent une hypothèse, cela suggère que l'issue pourrait ne pas être celle rapportée.
Dans le contexte d'AWAIRE, la méthode examine les ordres d'élimination possibles des candidats pour former ses hypothèses. En analysant les bulletins, la méthode d'audit peut contester ou confirmer l'exactitude de ces ordres d'élimination.
Conclusion : Le potentiel d'AWAIRE
Le développement d'AWAIRE représente un pas en avant important dans la façon dont les élections peuvent être auditées, notamment les élections IRV, où les inexactitudes peuvent être difficiles à repérer. Sa capacité à fonctionner sans enregistrements détaillés de votes, combinée à sa nature adaptative, en fait un outil efficace pour garantir l'intégrité électorale.
L'avenir pourrait voir AWAIRE mise en œuvre plus largement alors que les juridictions recherchent des moyens efficaces de vérifier les résultats électoraux. Globalement, cette méthode renforce la confiance du public dans le processus électoral et montre l'importance d'approches innovantes pour les audits électoraux.
Titre: Adaptively Weighted Audits of Instant-Runoff Voting Elections: AWAIRE
Résumé: An election audit is risk-limiting if the audit limits (to a pre-specified threshold) the chance that an erroneous electoral outcome will be certified. Extant methods for auditing instant-runoff voting (IRV) elections are either not risk-limiting or require cast vote records (CVRs), the voting system's electronic record of the votes on each ballot. CVRs are not always available, for instance, in jurisdictions that tabulate IRV contests manually. We develop an RLA method (AWAIRE) that uses adaptively weighted averages of test supermartingales to efficiently audit IRV elections when CVRs are not available. The adaptive weighting 'learns' an efficient set of hypotheses to test to confirm the election outcome. When accurate CVRs are available, AWAIRE can use them to increase the efficiency to match the performance of existing methods that require CVRs. We provide an open-source prototype implementation that can handle elections with up to six candidates. Simulations using data from real elections show that AWAIRE is likely to be efficient in practice. We discuss how to extend the computational approach to handle elections with more candidates. Adaptively weighted averages of test supermartingales are a general tool, useful beyond election audits to test collections of hypotheses sequentially while rigorously controlling the familywise error rate.
Auteurs: Alexander Ek, Philip B. Stark, Peter J. Stuckey, Damjan Vukcevic
Dernière mise à jour: 2023-10-05 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2307.10972
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.10972
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
- https://doi.org/10.1007/978-3-031-43756-4_3
- https://fairvote.org/resources/data-on-rcv/
- https://www.pbs.org/newshour/arts/how-are-oscars-winners-decided-heres-how-the-voting-process-works
- https://www.ncsl.org/elections-and-campaigns/risk-limiting-audits
- https://github.com/michelleblom/margin-irv
- https://github.com/aekh/AWAIRE