Incentivizing Desirable Effort Profiles in Strategic Classification: The Role of Causality and Uncertainty

要約

エージェントが分類の結果を改善するために機能を変更できるバイナリ意思決定設定で戦略的分類を研究します。
重要なことに、私たちの仕事は、さまざまな機能にわたる因果構造を考慮し、特定の機能での努力が他の機能に影響を与える可能性があることを認めていることです。
私たちの仕事の主な目標は、\ emphingを理解することです{いつ、どのくらいのエージェントの努力が望ましい機能に投資されるか}、これが展開された分類器、エージェントの機能の因果構造、それらを変更する能力、およびそれらを変更することによってどのように影響されるかです。
分類器と特徴因果グラフに関するエージェントが利用できる情報。
完全な情報ケースでは、エージェントが分類器と問題の因果構造を知っている場合、合理的なエージェントがプリンシパルが好む機能に焦点を合わせることを保証する条件を導き出します。
特別な場合は扱いやすいものの、望ましい動作を誘導するために分類器を設計することは一般に非凸であることを示します。
また、分析は、エージェントが分類器または因果グラフに関する不完全な情報を持っている設定に拡張します。
最適な努力の選択は、一般的な不確実性の下でも非凸の問題ですが、この選択の問題が扱いやすくなる部分的な不確実性の特別なケースを強調します。
我々の結果は、不確実性がエージェントが、予想される重要性と分散の低下を備えた機能を支持するように駆り立て、主要な好みとの誤解を妨げる可能性があることを示しています。
最後に、心血管疾患のリスク研究に基づく数値実験は、不確実性の下で望ましい修正を奨励する方法を示しています。

要約(オリジナル)

We study strategic classification in binary decision-making settings where agents can modify their features in order to improve their classification outcomes. Importantly, our work considers the causal structure across different features, acknowledging that effort in a given feature may affect other features. The main goal of our work is to understand \emph{when and how much agent effort is invested towards desirable features}, and how this is influenced by the deployed classifier, the causal structure of the agent’s features, their ability to modify them, and the information available to the agent about the classifier and the feature causal graph. In the complete information case, when agents know the classifier and the causal structure of the problem, we derive conditions ensuring that rational agents focus on features favored by the principal. We show that designing classifiers to induce desirable behavior is generally non-convex, though tractable in special cases. We also extend our analysis to settings where agents have incomplete information about the classifier or the causal graph. While optimal effort selection is again a non-convex problem under general uncertainty, we highlight special cases of partial uncertainty where this selection problem becomes tractable. Our results indicate that uncertainty drives agents to favor features with higher expected importance and lower variance, potentially misaligning with principal preferences. Finally, numerical experiments based on a cardiovascular disease risk study illustrate how to incentivize desirable modifications under uncertainty.

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