Аспирантский семинар: Игровая аналитика и freemium-приложения, коллективный выбор и манипулируемость

Мероприятие завершено

Место: Факультет компьютерных наук, Кочновский проезд, д. 3, ауд. 317
Время: 19 мая, 18:30 – 20:00 

Доклады состоятся в рамках научно-исследовательского семинара аспирантской школы по компьютерным наукам.

Первый доклад

Тема: Обзор задач игровой аналитики
Докладчик: Алексей Лифшиц, аспирант первого года обучения, департамент программной инженерии факультета компьютерных наук

Доклад будет посвящен обзору актуальных задач, как общих для freemium-приложений, так и специфичных для игр. Будут представлены маркетинговые задачи (предсказание прибыли, оттока и др.) и задачи внутренней (in-game) аналитики. Будет разобрано одно из решений задачи прогнозирования плательщиков для freemium-игр.
 

Второй доклад

Тема: Оценка степени манипулируемости правил коллективного выбора
Докладчик:  Юлия Веселова, аспирантка третьего года обучения, департамент математики факультета экономических наук

В ситуациях, когда коллективу требуется принять решение на основе множества индивидуальных предпочтений, применяется тот или иной метод агрегирования, в частности, голосование. Одной из главных проблем для любого недиктаторского правила коллективного выбора является возможность у избирателей добиться более выгодного для себя исхода голосования при помощи искажения своих предпочтений. Такие действия со стороны избирателей называются манипулированием, или стратегическим голосованием.

В докладе будут рассмотрены два основных подхода к сравнению правил по степени манипулируемости. В первом подходе степень манипулируемости определяется как вероятность возникновения такой ситуации, при которой возможно манипулирование. Второй подход – выявление класса сложности задачи манипулирования при том или ином методе агрегирования. Будет представлен обзор основных результатов в этой области.

Докладчиком впервые решена задача оценки степени манипулируемости в условиях неполной информации, т.е. в ситуации, когда избирателям известна не вся информация о предпочтениях остальных участников. Получены теоретические результаты и проведены вычислительные эксперименты для шести правил коллективного выбора при различных типах публичной информации.