Vi överväger system för att få sanningsenliga rapporter om en gemensam men dold signal från stora grupper av rationella, egenintresserade agenter. Ett exempel är feedbackmekanismer online, där användarna ger observationer om kvaliteten på en produkt eller tjänst så att andra användare kan ha en korrekt uppfattning om vilken kvalitet de kan förvänta sig. Det är dock dyrt att i) ge sådan feedback, och ii) det finns många skäl att ge felaktig feedback. Båda problemen kan lösas genom belöningssystem som (i) täcker kostnaden för att få och rapportera feedback, och (ii) maximera den förväntade belöningen för en rationell agent som rapporterar sanningsenligt. Vi tar upp utformningen av sådana incitamentskompatibla belöningar för återkoppling som genereras i miljöer med rent negativt urval. Här kan sambandet mellan den sanna kunskapen om en agent och hennes tro om sannolikheten för rapporter från andra agenter utnyttjas för att göra ärlig rapportering en Nash jämvikt. I detta dokument utökar vi befintliga metoder för att utforma incitamentskompatibla belöningar genom att även överväga samverkan. Vi analyserar olika scenarier, där till exempel några eller alla agenter kolluderar. För varje scenario undersöker vi om det finns ett samverkansresistent, incitamentskompatibelt belöningssystem och använder automatiserad mekanismdesign för att specificera en algoritm för att härleda en effektiv belöningsmekanism.
Den modell som beskrivs i REF beaktar ett scenario med rationella köpare som rapporterar om kvaliteten på produkter av olika typer.
Mechanisms for Making Crowds Truthful
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 34, pages 209-253, 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}