Vi anser att vi vill uppmuntra myopiska agenter (som Airbnb hyresvärdar, som kan betona kortsiktiga förmåner och egendomssäkerhet) att behandla anländande kunder rättvist, för att förhindra allmän diskriminering av individer eller grupper. Vi modellerar sådana set i både klassiska och kontextuella banditmodeller där de myopiska agenterna maximerar belöningarna enligt aktuella empiriska medelvärden, men också är mottagliga för exogena betalningar som kan få dem att ändra sina val. Vår uppfattning om rättvisa kräver att fler kvalificerade individer aldrig (troligen) föredras framför mindre kvalificerade personer [8]. Vi undersöker om det är möjligt att utforma billiga bidrag eller betalningssystem för en huvudman för att motivera myopiska agenter att spela rättvist i alla eller nästan alla omgångar. När huvudmannen har fullständig information om läget för de myopiska agenterna, visar vi att det är möjligt att få till stånd ett rättvist spel på varje runda med ett subventionssystem av total kostnad o(T ) (för den klassiska seingen med k vapen, Õ ( ε k 3 T ), och för den d-dimensionella linjära kontextualen se Õ (d ε k 3 T ) ). Om huvudmannen har mycket mer begränsad information (vilket kan vara fallet för en extern regulator eller vakthund), och endast observerar antalet rundor där medlemmar från var och en av k-grupperna valdes, men inte de empiriska uppskattningar som upprätthålls av myopic agent, utformningen av ett sådant system blir mer komplex. Vi visar både positiva och negativa resultat i de klassiska och linjära banditerna genom att övre och nedre gränsen för kostnaderna för rättvisa subventionssystem.
Ref undersöka om det är möjligt att utforma betalningssystem för en huvudansvarig för att motivera myopiska agenter att spela rättvist i nästan alla omgångar.
Fairness Incentives for Myopic Agents
{'venue': "EC '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Economics', 'Computer Science']}