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イントロ

  • 予測結果を意思決定のサポートに使う場合, 予測結果が行動変容を招き予測対象に影響を及ぼすことがある
  • 例えばローン応募者の破産リスクを銀行が見積もりそれらを公開すると対象の破産リスクが高まる
  • 遂行性は至る所に存在する
    • 交通予測は交通パターンに影響する, 犯罪の場所予測は警備配置に影響する, 株価の予測は売買を決める
  • 遂行性を無視した場合, 分布の変化を招く
  • 実用上は分布の変化に対応するために予測モデルを学習し直すアプローチが考えられる
  • 再学習はいたちごっこになるため望ましくない
  • 予測が誘発した分布に対してモデルが最適になるような平衡点が望ましい
  • こういった平衡は再学習の安定点と一致する
  • いくつか疑問が生じる
    • 安定点はどこにあるのか? どう効率的に探すのか? 再学習の収束条件は? どのような場合に安定点がよい予測精度を持つか?
  • statistical decision theory, causal reasoning, and game theoryのコンセプトを結びつけ performative predictionを定式化する