In many decision-making scenarios, individuals strategically choose what information to disclose to optimize their own outcomes. It is unclear whether such strategic information disclosure can lead to good societal outcomes. To address this question, we consider a competitive Bayesian persuasion model in which multiple agents selectively disclose information about their qualities to a principal, who aims to choose the candidates with the highest qualities. Using the price-of-anarchy framework, we quantify the inefficiency of such strategic disclosure. We show that the price of anarchy is at most a constant when the agents have independent quality distributions, even if their utility functions are heterogeneous. This result provides the first theoretical guarantee on the limits of inefficiency in Bayesian persuasion with competitive information disclosure.


翻译:在许多决策场景中,个体为优化自身结果而策略性地选择披露何种信息。目前尚不清楚此类策略性信息披露能否带来良好的社会结果。为探究此问题,我们构建了一个竞争性贝叶斯劝说模型,其中多个代理人向委托人选择性披露自身质量信息,而委托人旨在选择具有最高质量的候选人。通过采用无政府价格分析框架,我们量化了此类策略性披露的低效性。研究表明,当代理人具有独立的质量分布时,即使其效用函数存在异质性,无政府价格的上界仍为常数。该结果为竞争性信息披露场景下贝叶斯劝说效率损失的理论界限提供了首个理论保证。

0
下载
关闭预览

相关内容

【MIT博士论文】数据丰富的个性化因果推断
专知会员服务
28+阅读 · 2025年4月12日
《预测战场信息价值的在线学习方法》2023最新19页论文
专知会员服务
45+阅读 · 2023年12月7日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年8月7日
专知会员服务
21+阅读 · 2020年10月4日
探索(Exploration)还是利用(Exploitation)?强化学习如何tradeoff?
深度强化学习实验室
13+阅读 · 2020年8月23日
揭秘AI识别虚假新闻背后的原理
DeepTech深科技
10+阅读 · 2018年8月5日
干货|当深度学习遇见自动文本摘要,seq2seq+attention
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年5月28日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 3月19日
Arxiv
0+阅读 · 3月5日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
11+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
4+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员