Algoritmer används ofta för att ta fram beslutsregler som klassificerar eller utvärderar individer. När dessa individer har incitament att klassificeras på ett visst sätt kan de agera strategiskt för att påverka sina resultat. Vi utvecklar en modell för hur strategiska agenter kan investera insatser för att ändra de resultat de får, och vi ger en snäv karakterisering av när sådana agenter kan stimuleras att investera specificerade former av insatser för att förbättra sina resultat i stället för att "gaming" klassificeraren. Vi visar att närhelst någon "rimlig" mekanism kan göra det räcker det med en enkel linjär mekanism. En av de grundläggande insikterna i informationsekonomin är det sätt på vilket bedömning av människor (studenter, arbetssökande, anställda) kan tjäna två syften samtidigt: det kan identifiera de starkaste utövande konstnärerna, och det kan också motivera människor att satsa på att förbättra sina prestationer [33]. Denna princip har bara vuxit i betydelse med ökningen av algoritmiska metoder för att förutsäga individuella resultat inom ett brett spektrum av områden, inklusive utbildning, sysselsättning och finansiering. En viktig utmaning är att vi i allmänhet inte har tillgång till de verkliga underliggande egenskaper som vi behöver för en bedömning; snarare är de kodade av ett mellanskikt av funktioner, så att de verkliga egenskaperna bestämmer funktionerna, och de funktioner som sedan bestämmer vår bedömning. Standardiserat test i utbildningen är ett kanoniskt exempel, där ett testresultat fungerar som en proxyfunktion för en elevs inlärningsnivå, materialbehärskning och kanske andra egenskaper som vi vill utvärdera också. I detta fall, liksom i många andra, är den kvantitet vi vill mäta omärklig, eller åtminstone svår att exakt mäta; den observerade egenskapen är en konstruktion mellan beslutsregeln och den avsedda kvantiteten. Denna roll som funktioner spelar, som ett slags nödvändigt gränssnitt mellan de underliggande attributen och de beslut som är beroende av dem, leder till ett antal utmaningar. Särskilt när en enskild investerar ansträngningar för att prestera bättre på en åtgärd som utformats av en utvärderare, finns det en grundläggande spänning mellan de insatser som gjorts för att höja de verkliga underliggande attribut som utvärderaren bryr sig om, och ansträngningar som kan bidra till att förbättra proxyfunktionerna utan att faktiskt förbättra de underliggande attributen. Denna spänning visas i många sammanhang - det är problemet med spelande utvärderingen Tillstånd att göra digital
REF studerar hur man kan få agenter att satsa på att förbättra meningsfulla funktioner snarare än att försöka spela klassaren.
How Do Classifiers Induce Agents to Invest Effort Strategically?
{'venue': "EC '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}