Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2206.02993v2

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 计算机科学与博弈论

arXiv:2206.02993v2 (cs)
[提交于 2022年6月7日 (v1) ,最后修订 2022年11月24日 (此版本, v2)]

标题: 虚假共识,信息论和预测市场

标题: False Consensus, Information Theory, and Prediction Markets

Authors:Yuqing Kong, Grant Schoenebeck
摘要: 我们研究一个设定,其中具有共同先验的贝叶斯代理人拥有与事件结果相关的私有信息,并依次做出与他们的信息相关的公开声明。 我们的主要结果表明,当代理人的私有信息在事件结果条件下是独立的,且代理人在结果上有相似的信念时,他们的信息会被聚合。 也就是说,不存在虚假共识。 我们的主要结果基于一个自然的信息理论框架,证明过程较为简短。 该框架的一个关键要素是“交互信息”的符号与人们信息价值的超加性/次加性性质之间的等价性。 这为交互信息提供了一个直观的解释和一个有趣的运用,交互信息衡量了三个随机变量之间共享的信息量。 我们通过在这个框架内重新证明两个额外的结果来展示这个信息理论框架的力量:1)当代理人在轮换方式下宣布(摘要)信念时,代理人的意见会迅速达成一致 [Aaronson 2005];2)[Chen 等人 2010] 关于预测市场代理人何时应发布信息以最大化其报酬的结果。 我们还通过证明揭示信息的期望奖励是所揭示信息的条件互信息,来解释这个信息理论框架和上述结果在预测市场中的意义。
摘要: We study a setting where Bayesian agents with a common prior have private information related to an event's outcome and sequentially make public announcements relating to their information. Our main result shows that when agents' private information is independent conditioning on the event's outcome whenever agents have similar beliefs about the outcome, their information is aggregated. That is, there is no false consensus. Our main result has a short proof based on a natural information theoretic framework. A key ingredient of the framework is the equivalence between the sign of the ``interaction information'' and a super/sub-additive property of the value of people's information. This provides an intuitive interpretation and an interesting application of the interaction information, which measures the amount of information shared by three random variables. We illustrate the power of this information theoretic framework by reproving two additional results within it: 1) that agents quickly agree when announcing (summaries of) beliefs in round robin fashion [Aaronson 2005]; and 2) results from [Chen et al 2010] on when prediction market agents should release information to maximize their payment. We also interpret the information theoretic framework and the above results in prediction markets by proving that the expected reward of revealing information is the conditional mutual information of the information revealed.
评论: 将出现在ITCS 2023上
主题: 计算机科学与博弈论 (cs.GT) ; 理论经济学 (econ.TH)
引用方式: arXiv:2206.02993 [cs.GT]
  (或者 arXiv:2206.02993v2 [cs.GT] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.02993
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Yuqing Kong [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2022 年 6 月 7 日 03:46:11 UTC (115 KB)
[v2] 星期四, 2022 年 11 月 24 日 12:17:52 UTC (282 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
cs.GT
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2022-06
切换浏览方式为:
cs
econ
econ.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号