Why Incen)ve Alignment is Relevant for Data Science - PowerPoint PPT Presentation

Why ¡Incen)ve ¡Alignment ¡ ¡ is ¡Relevant ¡for ¡Data ¡Science ¡ Yiling ¡Chen ¡ Harvard ¡University ¡ ¡ February ¡24, ¡2016 ¡

People ¡are ¡strategic ¡ ▶ Report ¡outcome ¡of ¡a ¡private ¡die ¡roll ¡ [Fischbacher ¡& ¡Heusi ¡2008] ¡ ▶ Pay ¡1, ¡2, ¡3, ¡4, ¡5, ¡or ¡0 ¡CHF ¡ ¡ ▶ One-­‑shot: ¡27% ¡4, ¡35% ¡5, ¡6.5% ¡6 ¡ ▶ Repeated: ¡52% ¡5 ¡ ▶ Report ¡outcome ¡of ¡a ¡private ¡coin ¡flip ¡ ¡ ¡ ¡ [Rob ¡Miller, ¡CI ¡2012] ¡ ▶ 70 ¡heads, ¡29 ¡tails, ¡1 ¡other ¡ ¡ ¡ 12 ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ How ¡we ¡collect ¡data ¡maYers! ¡ ¡

Outline ¡ ▶ Examples ¡on ¡how ¡mechanisms ¡can ¡affect ¡data ¡ collected ¡in ¡crowdsourcing ¡ ▶ Purchasing ¡data ¡for ¡machine ¡learning ¡

Games ¡with ¡a ¡Purpose ¡ ▶ The ¡ESP ¡game ¡ Runner ¡ Person ¡ Runner ¡ David ¡Rudisha ¡ Collected ¡seman)c ¡labels ¡for ¡over ¡100 ¡million ¡pictures ¡in ¡< ¡5 ¡years. ¡ ¡ [von ¡Ahn ¡& ¡Dabbish ¡04, ¡08, ¡von ¡Ahn ¡06] ¡

Output-­‑Agreement ¡Mechanisms ¡ ¡ ▶ The ¡ESP ¡Game ¡rewards ¡agreement ¡ ▶ More ¡generally, ¡reward ¡in ¡an ¡output-­‑ agreement ¡mechanism ¡increases ¡with ¡the ¡ degree ¡of ¡agreement ¡ What ¡knowledge ¡is ¡elicited ¡in ¡an ¡output-­‑agreement ¡mechanism? ¡ ¡ [Waggoner ¡& ¡Chen ¡14] ¡ ¡ 16 ¡

Output ¡Agreement ¡and ¡Common ¡Knowledge ¡ ▶ Thm: ¡Output ¡agreement ¡elicits ¡common ¡knowledge ¡ but ¡not ¡rare ¡knowledge ¡at ¡a ¡game-­‑theore)c ¡ equilibrium ¡ The ¡image ¡is ¡David ¡ The ¡image ¡ Rudisha ¡at ¡2008 ¡ is ¡a ¡runner. ¡ Beijing ¡Olympics. ¡ 17 ¡

Performance-­‑Con)ngent ¡Financial ¡Rewards ¡ ▶ Learn ¡a ¡model ¡to ¡characterize ¡how ¡ workers ¡react ¡to ¡bonuses ¡provided ¡in ¡ selected ¡tasks. ¡ ▶ Use ¡the ¡model ¡to ¡make ¡online ¡bonus ¡ placement ¡decisions ¡ ¡ [Yin ¡& ¡Chen ¡15] ¡ ¡ 19 ¡

How ¡do ¡workers ¡react ¡to ¡bonuses ¡on ¡ selected ¡tasks? ¡ ▶ A ¡sequence ¡of ¡9 ¡word ¡puzzles ¡ ▶ Randomly ¡placed ¡bonus ¡ 20 ¡

Characterize ¡the ¡Bonus ¡Impact ¡ Input-­‑Output ¡Hidden ¡Markov ¡Model ¡ Transi)on ¡probability : P tr ( z t | z t-1 , a t ) a t : whether ¡bonus ¡is ¡ ¡ provided ¡in ¡task ¡ t z t : worker’s ¡hidden ¡ state ¡in ¡task ¡ t (out ¡of ¡ K ¡possibili)es) ¡ x t : whether ¡the ¡answer ¡ in ¡task ¡ t has ¡high-­‑quality ¡ Emission ¡probability : P e ( x t | z t , a t )

Learn ¡the ¡IOHMM ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Learned ¡IOHMM ¡ Training ¡Dataset ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ … ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Transi)on ¡Probability ¡ ¡ ¡ Expecta(on-­‑ ¡ ✓ ¡ ✓ ¡ ✗ ¡ … ¡ ✓ ¡ ¡ ¡Matrices ¡( T a ) ¡ ¡ Maximiza(on ¡ … ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Emission ¡Probability ¡ ¡ ✗ ¡ ✗ ¡ ✓ ¡ … ¡ ✓ ¡ ¡ ¡ ¡Matrices ¡( E a ) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ … ¡ ¡ ¡Ini)al ¡State ¡Belief ¡( b 0 ) ¡ ¡ ✓ ¡ ✗ ¡ ✓ ¡ … ¡ ✗ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

The ¡Learned ¡IOHMM ¡ Requester’s ¡u(lity ¡ improves ¡27% ¡ K = 2 ¡hidden ¡states ¡in ¡the ¡Learned ¡IOHMM. ¡ ¡ Ini(al ¡state ¡belief : ¡ b 0 = (0.67, 0.33) Emission ¡probability ¡matrices : ¡ LQ ¡ HQ ¡ LQ ¡ HQ ¡ ¡ ! ! = 0 . 10 0 . 12 , ! ! ! ! = 0 . 13 0 . 90 0 . 87 S1 ¡ S1 ¡ 0 . 39 ! Bonus ¡ No ¡Bonus ¡ 0 . 88 0 . 61 ¡ S2 ¡ S2 ¡ State ¡1: ¡“Diligent” ¡ • ¡ State ¡2: ¡“Lazy”, ¡but ¡can ¡be ¡improved ¡with ¡bonus ¡ • ¡ Transi(on ¡probability ¡matrices : ¡ S2 ¡ S2 ¡ S1 ¡ S1 ¡ ¡ ! ! = 0 . 92 0 . 08 1 0 S1 ¡ S1 ¡ , ! ! ! ! = 0 . 91 ! Bonus ¡ No ¡Bonus ¡ 0 1 0 . 09 S2 ¡ S2 ¡ No ¡Bonus: ¡a ¡small ¡chance ¡to ¡“slack ¡off” ¡from ¡the ¡diligent ¡state ¡ • Bonus: ¡a ¡small ¡chance ¡to ¡“promote” ¡to ¡the ¡diligent ¡state ¡ •

▶ Does ¡magnitude ¡of ¡bonus ¡maYer? ¡ ▶ Does ¡change ¡in ¡bonus ¡magnitude ¡ maYer? ¡ ¡ [Yin, ¡Chen ¡& ¡Sun ¡13] ¡ ¡ 24 ¡

Experiment ¡Design ¡ HIT ¡ ¡ 1 ¡ 2 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ fixed ¡ payment ¡bonus ¡1 ¡ ¡ ¡bonus ¡2 ¡ ¡ Increasing ¡ Decreasing ¡ Base ¡treatments ¡ Sequences ¡ Sequences ¡ 4¢−4¢ ¡ 8¢−8¢ ¡ 4¢−8¢ ¡ 8¢−4¢ ¡ 16¢−16¢ ¡ 4¢−16¢ ¡ 16¢−4¢ ¡ 32¢−32¢ ¡ 4¢−32¢ ¡ 32¢−4¢ ¡ 100 ¡unique ¡subjects ¡for ¡each ¡treatment ¡ Two ¡experiments: ¡fine ¡motor ¡skill ¡task ¡and ¡cogni)ve ¡skill ¡task ¡ ¡

Base ¡Treatments ¡ 360 # of clicks on target ● ● ● ● 340 320 300 Task 280 ● Task 1 Task 2 260 4 − 4 8 − 8 16 − 16 32 − 32 Bonus Level

Increasing ¡Sequences ¡ Decreasing ¡Sequences ¡ ����� ����� ������������������������� ������������������������� � ● �� ● ● ��� ● � ● ��� ��� ��� ● ● ● ��� ��� ��� ��� ���� ���� ��� ��� ���� ���� ����������������� �����������������

Observa)ons ¡ ▶ The ¡magnitude ¡of ¡performance-­‑con)ngent ¡financial ¡ rewards ¡alone ¡does ¡not ¡affect ¡work ¡quality ¡ ▶ The ¡change ¡in ¡the ¡magnitude ¡does ¡affect ¡work ¡ quality ¡

Possible ¡Explana)on ¡ ▶ Fair ¡wage ¡– ¡effort ¡hypothesis ¡ [Akerlof ¡and ¡Yellen ¡1988] ¡ ▶ Workers ¡have ¡a ¡concep)on ¡of ¡a ¡fair ¡wage ¡and ¡supply ¡a ¡frac)on ¡ of ¡their ¡normal ¡effort ¡if ¡the ¡actual ¡wage ¡is ¡less ¡than ¡the ¡fair ¡ wage. ¡ ▶ They ¡may ¡not ¡have ¡the ¡concep)on ¡a ¡priori ¡ ¡ ▶ The ¡anchoring ¡effect ¡ [Tversky ¡and ¡Kahneman ¡1974, ¡Ariely, ¡ Loewenstein, ¡and ¡Prelec ¡2003] ¡ ▶ Human ¡tendency ¡to ¡rely ¡heavily ¡on ¡the ¡first ¡piece ¡of ¡informa)on, ¡ which ¡may ¡be ¡irrelevant, ¡in ¡making ¡subsequent ¡judgments ¡

Outline ¡ ▶ Examples ¡on ¡how ¡mechanisms ¡(interac)on ¡rules) ¡can ¡ affect ¡data ¡collected ¡in ¡crowdsourcing ¡ ▶ Purchasing ¡data ¡for ¡machine ¡learning ¡ [Abernethy, ¡Chen, ¡Ho ¡and ¡Waggoner ¡‘15] ¡ ¡

Classic ¡Machine ¡Learning ¡Problem ¡ data ¡source ¡ learning ¡alg ¡ hypothesis ¡ z 1 z 2 h data ¡ data-­‑needer ¡ Goal : ¡use ¡small ¡amount ¡of ¡data, ¡output ¡“good” ¡ h . ¡ 31 ¡

When ¡data ¡are ¡held ¡by ¡individuals ¡ ¡ data ¡source ¡ mechanism ¡ hypothesis ¡ z1 z2 h c2 c1 data-­‑needer ¡ data-­‑holders ¡ “Cost ¡of ¡revealing ¡data” ¡ ¡ ¡ ¡Goal : ¡spend ¡small ¡budget, ¡output ¡“good” ¡ h . ¡ 32 ¡

Why ¡is ¡it ¡difficult? ¡ ¡ 1. Data ¡may ¡be ¡ correlated ¡with ¡cost ¡(causing ¡bias) ¡ HIV-­‑nega)ve ¡ HIV-­‑posi)ve ¡ Paying ¡$10 ¡for ¡data ¡ yes ¡ no ¡ (to ¡study ¡HIV) ¡ no ¡ yes ¡ yes ¡ yes ¡ yes ¡ no ¡ Machine ¡Learning ¡roadblock : ¡ how ¡to ¡deal ¡with ¡biases? ¡ 33 ¡

Why ¡is ¡it ¡difficult? ¡ ¡ 2. ¡(Rela)vely) ¡few ¡data ¡are ¡ useful ¡ -­‑ ¡ -­‑ ¡ -­‑ ¡ -­‑ -­‑ ¡ + ¡ + ¡ -­‑ ¡ -­‑ ¡ -­‑ ¡ + ¡ -­‑ -­‑ -­‑ ¡ + ¡ -­‑ + ¡ -­‑ ¡ + ¡ + ¡ + ¡ + ¡ + ¡ + ¡ + ¡ + ¡ + ¡ + ¡+ ¡ 34 ¡