pairwise 비교의 한계와 내부 다원주의

인터넷 공개 학술 논문 서버(arXiv)에 등록된 논문에서 소개된 연구 내용입니다. 지역pairwise 비교는 사람들의 의사 결정 규칙이 어떻게 작동해야 하는지 배우기 위해 일반적인 도구로 사용됩니다. 예를 들어, 참여적 디자인이나 정렬과 같은 분야에서 사용됩니다. 그러나 지역 비교를 사용하는 것은 두 가지 강력한 가정에 기초합니다: 지역 비교는 어떤 사람의 자동화된 의사 결정 규칙이 어떻게 행동해야 하는지에 대한 충분한 증거이며, 사람들은 항상 결정적인 답변을 할 수 있습니다. 내부 다양성(internal pluralism)이라는 개념을 조사하여 이러한 가정들이 얼마나 취약한지 파악합니다. 내부 다양성은 개인이 의사 결정 규칙에 대한 여러 권위 있는 우선 순위를 고려하여 우선 순위를 평가한다는 것입니다. 우선 순위가 여러 개인의 우선 순위를 형식화한 모델을 제공하여, 강제 지역 pair-wise 비교 데이터의 두 가지 다른 실패를 식별할 수 있습니다. 첫 번째는, 평등, 평등주의, 동등한 처리와 같은 우선 순위는 본질적으로 전역적입니다: 우선 순위가 하나의 경우를 어떻게.implies하는지 다른 곳에서 일어나는 일에 의존할 수 있으므로, 지역 비교는 이를 포착하지 못할 수 있습니다. 두 번째는, 우선 순위가 지역적으로 표현 가능할 때도, 강력하게 유지되는 우선 순위 간의 tension이 내부적 충돌을 발생시켜, 비교를 강제하는 경우에 비용이 많이 들 수 있는 행동 왜곡을 발생시킬 수 있습니다. 그런 다음, 내 모델을 사용하여, 사람들에게 불확실성을 보고할 수 있도록 허용하는 것을 조사하였으며, 결과는, 정확하게 선호도 학습하기 위한 질문의 수를 상당히 줄일 수 있음을 보여주었습니다. 우리의 모델은 선호도 학습 방법을 제안하여, 우선 순위를 직접 유도하여, 더 충실하고 해석 가능한 사람의 가치에 대한 설명을 제공합니다.