Algorithmen für nachhaltige Entscheidungsfindung in Gruppen

Die Entscheidungsfindung in Gruppen (EFG) ist eine Kernaktivität menschlicher Interaktion, und auch von steigender Bedeutung in den Computerwissenschaften mit Anwendungen wie Multiagentensysteme, Präferenzaggregation in Künstlicher Ingelligenz, e-Democracy-Platformen, sowie Gruppenempfehlungssysteme. Dieses Projekt ist im Forschungsgebiet Computational Social Choice (COMSOC) angesiedelt, welches sich mit der Untersuchung von EFG aus algorithmischer Sicht beschäftigt. Der Hauptfokus des Projekts liegt auf nachhaltiger, langfristiger, algorithmusgestützter EFG innerhalb von Gruppen kleiner oder mittlerer Größe. Anstatt Gruppenentscheidungen als singuläre Ereignisse zu betrachten, wollen wir vergangene Entscheidungen mitberücksichtigen. Dieser neuartige Blickwinkel ermöglicht es uns, ein grundlegendes Problem von EFG anzugehen: Wie vermeidet man Situationen, in denen frustrierte Teilnehmer den Entscheidungsprozess verlassen? Wenn beispielsweise eine Minderheit in der Vergangenheit wiederholt überstimmt wurde, könnte sie sich aus dem Entscheidungsprozess zurückziehen. Um dieses Problem anzugehen, werden wir Continuative Voting Rules einführen und analysieren: Dies sind Abstimmungsregeln, die auch frühere Entscheidungen berücksichtigen und über den gesamten Zeitverlauf Fairness garantieren. Wenn ein EFG-Algorithmus keine Anreize für Kompromisse bietet, kann sich die Entscheidungsqualität verschlechtern und folglich könnten Benutzer sich weigern, ein entsprechendes System zu verwenden. Daher werden wir Maßnahmen untersuchen, die Kompromisse begünstigen und Continuative Voting Rules mit entsprechenden Methoden ergänzen. Manche EFG-Algorithmen benötigen übermäßig detaillierte Präferenzinformationen. In solchen Fällen kann der Nutzungsaufwand eines solchen Systems seine Vorteile (wie z. B. Fairnessgarantien) übersteigen. Wir werden die Informationserfordernisse von Continuative Voting Rules analysieren und diese reduzieren, indem wir Informationen aus früheren Entscheidungen nutzen. Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist es, EFG-Algorithmen zu finden, die Partizipation fördern und den EFG-Prozess langfristig nachhaltig machen. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir eine breite Palette von Methoden nutzen, die in COMSOC etabliert sind. Das Ergebnis dieses Projekts trägt zu einer Zukunft bei, in der EFG-Apps und e-Democracy-Systeme das Prädikat "COMSOC inside" tragen, also die in diesem Bereich etablierten theoretischen und experimentellen Erkenntnisse nutzen. Die Perspektiven des Projekts - langfristige EFG, das Finden von Kompromissen und reduzierte Informationsanforderungen - sind wesentliche Bestandteile für nachhaltige EFG-Prozesse.

Zahlreiche technologische Anwendungen basieren auf kollektiven Entscheidungen: Group Recommender Systems, Multiagentensysteme, E-Demokratie-Plattformen, Präferenzaggregation in KI-Systemen und viele mehr. In diesen Anwendungen sammeln Algorithmen Präferenzen von Agenten (die menschlich oder KI-basiert sein können) und aggregieren sie zu kollektiven Entscheidungen. Unsere Forschung im Bereich Computational Social Choice untersucht, wie Algorithmen faire Gruppenentscheidungsprozesse unterstützen können, die langfristige Beteiligung fördern. In diesem Projekt haben wir drei Schlüsselszenarien untersucht: **Multi-Winner Voting** befasst sich mit der Auswahl einer festen Anzahl von Elementen basierend auf den Präferenzen der Wähler. Dies bildet die Grundlage für viele angewandte Szenarien, von dynamischen Q&A-Plattformen bis hin zur Validierung von Blockchain-Transaktionen. Zu unseren Beiträgen in diesem Bereich gehört die Entwicklung eines Klassifikationsrahmens für Multi-Winner-Wahlregeln. Dieser hilft in der Praxis, geeignete Methoden für spezifische Anwendungen auszuwählen. Ein anderes Ergebnis des Projekts ist die Analyse von Methoden zur Vorauswahl von Alternativen oder Kandidaten (Shortlisting). **Participatory Budgeting** fördert das demokratische Engagement in vielen Städten weltweit (Wien, Paris, Amsterdam, ...), indem Bürger über Projekte abstimmen können, die aus einem begrenzten Budget finanziert werden. In unserer Forschung analysierten wir beispielsweise, wie unterschiedliche Definitionen von "Zufriedenheit" grundlegend verändern, was Fairness in diesen Prozessen ausmacht. Wir erforschten auch, wie individuelle Spenden für Projekte einbezogen werden können, um die Flexibilität von Participatory-Budgeting-Systemen zu erweitern. **Perpetual Voting** ist ein neuartiger Ansatz für Gruppenentscheidungen, der im Rahmen dieses Projekts entwickelt wurde. Sein Hauptmerkmal ist die Berücksichtigung der Historie früherer Entscheidungen, anstatt jede Entscheidung isoliert zu betrachten. Man stelle sich ein Team aus fünf Kollegen vor, die über einen wöchentlichen Besprechungstermin entscheiden - Perpetual Voting würde sicherstellen, dass, wenn eine Person wiederholt überstimmt wird, ihre Präferenzen in zukünftigen Entscheidungen höhere Priorität erhalten. Dieser Ansatz adressiert ein grundlegendes Problem: zu verhindern, dass Teilnehmer aussteigen, wenn Minderheiten wiederholt ignoriert werden. Durch die Berücksichtigung bisheriger Ergebnisse bieten Perpetual-Voting-Methoden 1) mathematische Garantien für eine faire Repräsentation im Laufe der Zeit, 2) stellen sicher, dass alle Teilnehmer bedeutsamen Einfluss behalten, und 3) fördern kontinuierliches Engagement. Diese Art von Fairness ist besonders wichtig in kleinen Gruppen, in denen Diversität gefördert und die Beteiligung aller Individuen hoch geschätzt wird. Zusammenfassend hat unser Projekt vier Hauptergebnisse erzielt: (1) ein tieferes Verständnis von Fairness in diesen Bereichen, (2) eine Analyse notwendiger Kompromisse zwischen konkurrierenden Fairness-Eigenschaften, die theoretische Grenzen von Fairness bestimmt, (3) praktische neue Algorithmen mit nachweisbaren Fairness-Garantien und (4) Open-Source-Softwarebibliotheken, die zukünftige Forschung und Anwendungen unterstützen.