Máquina de aprendizagem convencional para Escolha Social

1. Máquina de aprendizagem
convencional para Escolha
Social
Autores: John A. Doucette, Kate Larson, and Robin Cohe
Resumido por: Douglas Fernandes

2. Definição
A teoria da escolha social estuda como as preferências individuais se agregam
para formar uma preferências coletiva.
Existe um grande número de regras de votação possível mas a maioria se
baseia no conceito de classificação das cédulas. No sistema deste problema,
Regra de Borda, o eleitor não aponta sua escolha mas uma ordem de escolha.
Assim, é possível selecionar um alternativa de compromisso e evitar as
escolhas polarizadas. Por outro lado, os eleitores precisam estar preparados
para fazer uma escolha completa.

3. Exemplo
Um exemplo de país que utiliza é a Austrália onde as cédulas não classificadas
são simplesmente tratadas como ausência. Ex: Em 10 candidatos, o eleitor
marcou apenas os 3 mais importantes, a cédula é eliminada da contagem.

4. Aplicações
O ato de votar é lidar com a tomada de decisão em grupo e existem muitas
aplicações que utilizam IA e multiagentes inteligentes para produzir a
preferência de voto.

5. Uma nova abordagem
Os autores propuseram uma nova aplicação de técnicas de aprendizado de
máquina para prever os componentes em falta das cédulas através dos
padrões das informações dos eleitores. O objetivo é fundir a técnica de escolha
social com a aprendizagem de máquina.
Para isso, eles dividiram o problema em 2:
1) A técnica de aprendizagem de máquina é usada para gerar uma conclusão
sobre as cédulas parciais;
2) A regra de votação é aplicada para completar e escolher o vencedor.

6. Completando o voto
Para compreender como completar um voto, veja o exemplo de um
questionário onde se pergunta a idade e não é respondido, nesse caso,
apenas completar com a idade média é simples mas o resultado pode ser mais
sofisticado considerando a idade de outro com característica demográfica
similar.

7. Algorítimo desenvolvido
Considerando as variáveis:
O: Conjunto de alternativas- vetor de candidatos
R: Matriz de cédulas- Cédulas preenchidas
S: Regra padrão de votação- Regra de borda
C: Algorítimo de classificação- Para treinar a classificação da amostra

8. Algorítimo desenvolvido
Algoritimo para seleção da alternativa vencedora numa eleição com votos parciais usando a imputação
1: function IMPUTE_BALLOTS (O,R,S,C)
2: for all 2 ≤ j ≤ |O| do
3: LET cj
← C(Rcj
)
4: SET missing ← Rj
Rcj
5: for all 2 ≤ k ≤ j do
6: missing ← ck
( missing )
7: end for
8: SET R’j
← Rcj
∪ missing
9: end for
10: RETURN o’ ← S(R’|O|
)
11: end function

9. Imputação com escolha social
Teorema: Todo algorítimo de classificação
quando usado para imputar informação perdida
em cédulas via Algorítimo 1, é equivalente a
uma função de escolha social.

10. Os autores acreditam que a eficácia do processo é dependente da escolha
verdadeira dos eleitores.
A aplicação foi validada com dados publicados em preflib.org
A nova técnica desempenhou muito bem e obteve uma eficácia na maioria dos
casos selecionados.
Eficácia, Validação e Resultados

11. Os autores concluem que o modelo funciona bem dentro
de muitas regras de votação, não apenas na Regra de
Borda.
Conclusão

12. John A. Doucette, Kate Larson, and Robin Cohe. Conventional Machine
Learning for Social Choice. 29ª AAAI Conference on Artificial Intelligence.
Texas USA. 2015
Referência