选举制度的学问

集成学习之多数投票预测 一、集成学习集成方法(ensemble method)是指,通过将不同的分类器组合成为一个元分类器,元分类器与包含的单个分类器相比,元分类器具有更好的泛化性能。常用的集成方法有多数投票(majority voting)原则,多数投票原则是指将大多数分类器预测的结果作为最终的预测类标,也就是说,将得票数超过50%的结果作为类标。严格的说,多数投票仅用于二分类的情况。但是,我们也可以将多数投票原则推广... 阅读详情

    完美的制度是永远不存在。我们可能会产生一种觉得某某制度很完美的错觉,这只是因为我们习惯了它而已。若把这个制度拿出来仔细琢磨琢磨,你会发现它还存在太多的问题。
    我们习惯了“多数票当选”的选举制度。每个投票者把自己手中的票投给其中一位候选人,得票数最多的候选人即获胜,因为他的支持者最多。这看上去似乎挺合理。但在实际生活中,这种选举制度并不见得总是合理的——得票数最多的候选人很可能并不是大家喜欢的候选人。有时候,获胜的候选人竟会是最不受欢迎的那个人。

    假设有 A 、 B 、 C 、 D 四位候选领导人,其中 A 、 B 、 C 三人的思想、观点、作风都不相上下;候选人 D 则观点偏激、做事极端,他故意与前面三个人作对,一心想在竞选中获胜。虽然 A 、 B 、 C 三人大受好评,但他们却处于一个非常不利的地位:由于得票最多的候选人获胜,三人内部的激烈竞争很可能会使他们都输掉竞选。我们假设只有 34% 的人支持候选人 D ,而另外 66% 的候选人都在 A 、 B 、 C 三人之间犹豫不决。最终, A 、 B 、 C 每个人都只得到 22% 左右的票,候选人 D 以绝对的优势获得胜利。但请注意,候选人 D 却是最不受欢迎的那个人。如果按照投票淘汰制进行选举,候选人 D 将在第一轮就被淘汰,因为最不喜欢他的人达到了 66% 。
    有人会说,那么干脆以后选举都搞投票淘汰制,每个投票者每轮都选出一位仍未淘汰的人中自己最讨厌的,问题不就解决了吗?这样也有问题——对称地,如果 A 、 B 、 C 三人都很讨厌,投票者会在他们三人之间纠结, D 却反而处于了最不利的地位。因此,要想彻底避免这种问题,我们还得想点儿别的着。


 

 

   

    澳大利亚大选即将到来,极具特色的澳大利亚选举制度也再度成为人们热议的话题。
    容易看出,传统的选举制度之所以会出现前面提到的问题,根本原因就在于这“一票定乾坤”确实值得商讨。澳大利亚的选举制度从根本入手,用偏好投票制 (preferential voting) 代替了传统的多数票制 (plurality voting) 。选民必须将所有候选人从优到劣排序,在选票上用数字 1, 2, 3, ⋯⋯进行编号。统计选票时,首先按每位选民选出的第一候选人进行计票。
    如果某位候选人的得票数过半,那么毫无疑问他就是最受欢迎的人,他将在此次选举中胜出。若没有人的得票数过半,则此时得票最少的人将被淘汰,多余出来的票将被再次统计,重新分给选票上的第二候选人。如果此时仍然没有得票过半的候选人,则继续淘汰掉得票最少的候选人,他的选票将继续分给各选票上的下一个候选人。由于总的票数不变,剩余的候选人却越来越少,因此总有一个时候会有候选人票数过半。一旦出现了这样的情况,他就获胜了,选举便到此结束,因为即使程序继续走下去,他也再不可能被打败了。

    容易验证,澳大利亚的选举制度能够解决之前我们提到的传统选举制度的弊端。但也正如本文一开始提到的,完美的制度是永远不存在的,即使看似完备的澳大利亚选举制或许也充斥着种种不足。事实上, Arrow 不可能性定理告诉我们,满足一定条件的选票制度理论上是不存在的。不过,借助一些小小的数学技巧,便可让人民得到一个更好的政府,这才是澳大利亚选举制真正令我们感动的。

 

参考资料:http://www.mathteacherctk.com/blog/2010/08/are-australian-elections-fair-as-claimed

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matrix67
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