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Choix Social et Réseaux Sociaux – SCONE

Voter en réseaux

Les méthodes de décision collective (élections, budget participatif, matching, vote pour comités, agrégation de jugements…), comme traditionnellement étudiées dans le domaine du choix social computationnel, ne prennent pas en compte l'existence d'un réseau reliant les décideurs.

Concevoir des système de vote qui prennent en compte les réseaux sociaux

Le projet SCONE étudie le choix social en présence d'un réseau social qui relie les décideurs. Il est construit autour de trois objectifs de recherche : <br /> <br />• OBJ1 - L'étude de la diffusion d'opinions sous contraintes, notamment l'exploration des liens entre fonctions de mise à jour calculables en temps polynomial et contraintes d'intégrité, avec comme but final l'obtention de théorèmes généraux de terminaison sur des réseaux sociaux arbitraires. <br /> <br />• OBJ2 - La modélisation du comportement stratégique en situation d'influence sociale, soit lors d'élections sur des questions multiples, soit lors de votes itératifs. Le réseau social peut servir à la fois de canal d'information et de représentation de l'influence sociale. Ensuite, l'exploration de nouvelles règles de vote qui puissent utiliser le potentiel des réseaux sociaux. <br /> <br />• OBJ3 - L'implémentation et la communication autour du choix social sur réseaux sociaux, notamment : la création d'outils de simulation pour la diffusion d'opinions discrètes, l'implantation d'une plateforme web construite autour de la plateforme de vote Whale pour modéliser le vote par délégation et la création d'une vidéo de vulgarisation.

Conception et analyse algorithmique, implementation de plateforme, complexité computationnelle, simulations multiagents

La publication en 2019 d'un article à AAMAS-2019 a avancé nos recherches sur la diffusion d'opinions sur des questions binaires. Nous avons identifié une classe de contraintes d'intégrité qui permet des mises à jour question par question avec la règle de majorité. Ce travail pose les bases pour des avancés ultérieures vers un théorème général de terminaison.

En ce qui concerne le deuxième objectif, le modèle stratégique d'influence sociale précédemment publié a été repensé en se concentrant sur deux actions simples pour les agents : exercer son influence ou s'abstenir de le faire. Il en résulte un modèle plus convaincant, mais encore assez complexe du point de vue des résultats analytiques et de complexité computationnelle. Ces travaux viennent d'être publiés dans le Journal of Logic and Computation, et ont été présentés à un workshop d'ECAI-2020.

Dans l'effort d'éliciter l'influence sociale des votants, nous avons développé un langage pour exprimer des délégations multiples et ordonnée, généralisant le cadre classique de la démocratie liquide. Le papier qui en a résulté a été accepté à IJCAI-2020 et a été sélectionné pour être publié en fast-track dans le journal Autonomous Agents and Multiagent Systems. Ces travaux ont aussi été présentés au workshop MPREF à ECAI-2020 et à la conférence française d'intelligence artificielle PFIA 2020.

Deux stagiaires ont été recrutées pour le projet. Loujayn Layka a confirmé en 2019 les effets positifs du vote itératif lors de simulations avec des agents capables d'apprentissage par renforcement (OBJ2). En 2020, Claire Pillet a construit une simulation multi-agents des modèles de diffusion d'opinions binaires et des préférences, démontrant que l'influence sociale permet d'accorder les préférences des votants et ainsi d’obtenir plus souvent des gagnants de Condorcet (OBJ1-OBJ3).

Nous avons aussi commencé le développement d'une plateforme web pour le vote itératif, qui sera le livrable principale de l'objectif 3. La plateforme est hébergée à l'IRIT à l'adresse suivante : itero.irit.fr. La première version proposera le vote itératif à la pluralité avec le résultat du tour précédent comme information disponible aux votants. Dans les versions suivantes nous diversifierons l'information disponible, notamment en demandant à chaque votant de fournir une liste d'autres votants qui peuvent les influencer.

Aussi, continuer les travaux initiés sur la démocratie liquide et la délégation en contexte multi- agents, en organisant un workshop dédié à ce sujet en 2021. Une collaboration avec l'Institut Weizmann est à explorer sur ce sujet.

Umberto Grandi, James Stewart, Paolo Turrini. Personalised rating. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 34, 55 (2020).
doi.org/10.1007/s10458-020-09479-2
hal.archives-ouvertes.fr/hal-03066902v1

Umberto Grandi, Emiliano Lorini, Arianna Novaro, Laurent Perrussel. Games of Influence. Journal of Logic and Computation. To appear. 2021.

Sirin Botan, Umberto Grandi and Laurent Perrussel. Multi-Issue Opinion Diffusion under Constraints. In Proceedings of the 18th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2019.
hal.archives-ouvertes.fr/hal-02435349

Rachael Colley, Umberto Grandi, and Arianna Novaro. Smart Voting. In Proceeding of the the 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2020.
www.ijcai.org/Proceedings/2020/240

Umberto Grandi, Rachael Colley and Arianna Novaro. Multi-agent Ranked Delegations in Voting. Workshop on Advances in Preference Handling (MPREF), 2020.
www.markusendres.de/mpref/mpref2020/papers/M- PREF20_paper_4.pdf

Umberto Grandi, Emiliano Lorini, Arianna Novaro, Laurent Perrussel. Games of Influence. Workshop on Reasoning about Social Networks (NETREASON), 2020.
netreason.w.uib.no/files/2020/08/NETREASONECAI2020_paper_ 3-2.pdf

Ce projet part de l'observation que les méthodes de décision collective, traditionnellement étudiées domaine du choix social (calculatoire), ne tiennent pas compte de l'existence d'un réseau social entre les décideurs. L'objectif de ce projet peut être résumé dans la conception d'algorithmes de diffusion d'opinion et de calcul de vote en présence d'un réseau et son évaluation en termes de complexité computationnelle et de communication, en terme de leurs propriétés axiomatiques, y compris des propriétés issues de la théorie des jeux, telles que la résistance au vote stratégique, aux actions manipulatrices des électeurs ou d'agents externes. Pour mettre en pratique ce plan de travail, le budget comprend une bourse de doctorat et 18 mois de contrat pour un ingénieurde recherche.

Coordinateur du projet

Monsieur Umberto GRANDI (Umberto Grandi)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

IRIT Umberto Grandi

Aide de l'ANR 250 032 euros
Début et durée du projet scientifique : - 36 Mois

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