We study the voting game where agents' preferences are endogenously decided by the information they receive, and they can collaborate in a group. We show that strategic voting behaviors have a positive impact on leading to the ``correct'' decision, outperforming the common non-strategic behavior of informative voting and sincere voting. Our results give merit to strategic voting for making good decisions. To this end, we investigate a natural model, where voters' preferences between two alternatives depend on a discrete state variable that is not directly observable. Each voter receives a private signal that is correlated with the state variable. We reveal a surprising equilibrium between a strategy profile being a strong equilibrium and leading to the decision favored by the majority of agents conditioned on them knowing the ground truth (referred to as the informed majority decision): as the size of the vote goes to infinity, every $\varepsilon$-strong Bayes Nash Equilibrium with $\varepsilon$ converging to $0$ formed by strategic agents leads to the informed majority decision with probability converging to $1$. On the other hand, we show that informative voting leads to the informed majority decision only under unbiased instances, and sincere voting leads to the informed majority decision only when it also forms an equilibrium.


翻译:我们研究了投票博弈,其中代理人的偏好由他们接收的信息内生决定,且他们可以在群体中协作。我们证明:战略性投票行为对达成“正确”决策具有积极影响,其表现优于常见的非战略性行为(信息性投票和诚实投票)。我们的结果为战略性投票在制定良好决策方面的价值提供了依据。为此,我们研究了一个自然模型:投票者对两个备选方案的偏好取决于一个不可直接观测的离散状态变量。每位投票者接收到一个与该状态变量相关的私有信号。我们揭示了一个令人惊讶的均衡:一个策略配置既是强均衡,又能引导出以知情多数决策(即代理人在知晓真实情况后所偏好的决策)为特征的结果。当投票规模趋向无穷大时,由战略性代理人形成的任意ε-强贝叶斯纳什均衡(其中ε收敛于0)以概率收敛于1的方式达成知情多数决策。另一方面,我们证明:信息性投票仅在无偏场景下才能达成知情多数决策,而诚实投票仅在其本身构成均衡时才能达成知情多数决策。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月7日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月5日
Arxiv
29+阅读 · 2021年11月2日
VIP会员
最新内容
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:22
《人工智能与军事整合:现状与未来风险》报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:12
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
14+阅读 · 6月2日
《反无人机系统传感器融合》90页报告
专知会员服务
16+阅读 · 6月2日
运用人工智能与卫星通信驱散“战争迷雾”
专知会员服务
8+阅读 · 6月2日
相关VIP内容
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员