Mekanismer för att framkalla information, såsom Peer Prediction [11] och Bayesian Truth Serum [12], är utformade för att belöna agenter för att ärligt rapportera sin privata information, även när denna information inte kan verifieras direkt. Informationsframkallande mekanismer, som dessa, är skickligt utformade så att sanningsberättande är en strikt Bayesian Nash Equilibrium. Men en viktig utmaning som har uppstått är att det vanligtvis finns många andra icke-sanna jämvikt också, och det är viktigt att sanningsberättandet inte bara är en jämvikt, utan betalas mer än andra jämvikter så att agenter inte samordnar på en icke-informativ jämvikt. Flera tidigare arbeten har övervunnit denna utmaning i olika miljöer med hjälp av smarta tekniker, men en ny teknik krävdes för varje ny inställning. Vårt huvudsakliga bidrag i detta dokument är att tillhandahålla en ram för att utforma informationsmekanismer där sanningsberättande är den högsta betalda jämvikten, även när mekanismen inte känner till den gemensamma tidigare. Vi definierar information monotona funktioner som kan mäta mängden "information" som finns i agenternas rapporter så att funktionen är större i den sanningsenliga jämvikten än i icke-sanninglig jämvikt. Vi tillhandahåller flera intressanta information monotona funktioner (f-disconsensus, f-mutual information, f-informationsvinst) i olika inställningar. Med hjälp av dessa teoretiska verktyg utvidgar vi (1) Dasgupta och Ghosh [2]:s mekanism till den icke-binära inställningen med ytterligare ett antagande om att agenter uppmanas att besvara ett stort antal liknande frågor på förhand; (2) tillrättavisa de viktigaste resultaten av Prelec [12], Dasgupta och Ghosh [2] och en svagare version av Kong och Schoenebeck [9] inom vår ram. Vårt ramverk ger alltså både nya mekanismer och en djupare förståelse för tidigare resultat.
Mekanismens utformningsram i det aktuella dokumentet utvidgar den informationsteoretiska ram som föreslås i Kong och Schoenebeck Ref.
A Framework For Designing Information Elicitation Mechanisms That Reward Truth-telling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}