Bayesian persuasion : an empirical analysis

Information structure design, also known as persuasive signaling or persuasion, is a field that deals with understanding how information can affect the outcomes of strategic interactions, and with the characterization and computation of information signaling strategies that optimize some objective function. Persuasion is a topic which has been gaining increasing popularity over the years in Artificial Intelligence studies, and it accounts for a great part of the economic activity in the world. This is mostly due to the ever growing networks of transactions and interactions that permeate society and economics in the current period. To understand and model this process we resort to tools of Game Theory, focusing specifically on the concept of correlated equilibrium, which results to be the solution concept arising from persuasion scenarios and describes the situation where, at equilibrium, all involved agents gain more in expectation from following the recommendations they receive from the persuasive party. Then, we present some models and results that have been studied and obtained in the past, focusing on the algorithms that have been theorized and on their computational complexity, and show a general model for solving problems of persuasion in the voting setting, where a party is interested in influencing the outcome of the election by revealing information. Finally, we study how feasible our model would be in more practical scenarios, by providing experimental results on the algorithms that have been presented with various population sizes.

Information structure design, anche noto come persuasive signaling o persuasione, è un campo che si occupa di capire come l’informazione possa influire sul risultato di interazioni strategiche, e di caratterizzare e calcolare le strategie di invio delle informazioni che ottimizzano un certo obiettivo. La persuasione è un argomento che ha ricevuto un sempre maggior interesse negli ultimi anni nel campo dell’Intelligenza Artificiale, e rappresenta una buona parte dell’attività economica mondiale. Questo è dovuto principalmente alle sempre maggiori reti di transazioni ed interazioni che permeano la società ed economia dei giorni d’oggi. Per capire e modellare questi processi ci affidiamo a strumenti della Teoria dei Giochi, focalizzandoci sul concetto di equilibrio correlato, che risulta essere il Solution Concept utile ai problemi di persuasione e che descrive una situazione dove, all’equilibrio, tutti gli agenti hanno un guadagno atteso maggiore se seguono la raccomandazione ricevuta dalla parte persuasiva. Presentiamo dei modelli e risultati che sono stati studiati ed ottenuti finora, concentrandoci sugli algoritmi che sono stati elaborati e sulla loro complessità computazionale, e mostriamo un modello generale per risolvere problemi di persuasione del caso di votazioni, dove una parte è interessata a influenzare l’esito di un’elezione mandando informazioni specifiche ai votanti. Infine, studiamo quanto sia possibile applicare il nostro modello in situazioni più pratiche, fornendo risultati sperimentali ottenuti sugli algoritmi che abbiamo mostrato usando popolazioni di diverse dimensioni.