Algorithmic Aspects Of Manipulation And Anonymization In Social Choice And Social Networks

Algorithmic Aspects of Manipulation and Anonymization in Social Choice and Social Networks

This thesis presents a study of several combinatorial problems related to social choice and social networks. The main concern is their computational complexity, with an emphasis on their parameterized complexity. The goal is to devise efficient algorithms for each of the problems studied here, or to prove that, under widely-accepted assumptions, such algorithms cannot exist. The problems discussed in Chapter 3 and in Chapter 4 are about manipulating a given election, where some relationships between the entities of the election are assumed. This can be seen as if the election occurs on top of an underlying social network, connecting the voters participating in the election or the candidates which the voters vote on. The problem discussed in Chapter 3, Combinatorial Candidate Control, is about manipulating an election by changing the set of candidates which the voters vote on. That is, there is an external agent who can add new candidates or delete existing candidates. A combinatorial structure over the candidates is assumed, such that whenever the external agent adds or removes a candidate, a predefined set of candidates (related to the chosen candidate) are added or removed from the election. The problem discussed in Chapter 4, Combinatorial Shift Bribery, is also about manipulating an election. Here, however, the external agent can change the way some voters vote. Specifically, a combinatorial structure over the voters is assumed, such that the external agent can change the position of its preferred candidate in sets of voters, following some predefined patterns. The problem discussed in Chapter 5, Election Anonymization, is also about elections. The main concern here, however, is preserving the privacy of the voters, when the votes are published, along with some additional (private) information. The task is to transform a given election such that each vote would appear at least k times. By doing so, even an adversary which knows how some voters vote, cannot identify individual voters. The problems discussed in Chapter 6 and in Chapter 7 are also about privacy. Specifically, a social network (modeled as a graph) is to become publicly available. The task is to anonymize the graph; that is, to transform the graph such that, for every vertex, there will be at least $k - 1$ other vertices with the same degree. By doing so, even an adversary which knows the degrees of some vertices cannot identify individual vertices. In the problem discussed in Chapter 6, Degree Anonymization by Vertex Addition, the way to achieve anonymity is by introducing new vertices. In the problem discussed in Chapter 7, Degree Anonymization By Graph Contractions, the way to achieve anonymity is by contracting as few edges as possible. The main aim of this thesis, considering the problems mentioned above, is to explore some boundaries between tractability and intractability. Specifically, as most of these problems are computationally intractable (that is, NP-hard or even hard to approximate), some restricted cases and parameterizations for these problems are considered. The goal is to devise efficient algorithms for them, running in polynomial-time when some parameters are assumed to be constant, or, even better, to show that the problems are fixed-parameter tractable for the parameters considered. If such algorithms cannot be devised, then the goal is to prove that these problems are indeed not fixed-parameter tractable with respect to some parameters, or, even better, to show that the problems are NP-hard even when some parameters are assumed to be constant. Diese Dissertation stellt eine Untersuchung von verschiedenen kombinatorischen Problemen im Umfeld von Wahlen und sozialen Netzwerken dar. Das Hauptziel ist die Analyse der Berechnungskomplexität mit dem Schwerpunkt auf der parametrisierten Komplexität. Dabei werden für jedes der untersuchten Probleme effiziente Algorithmen entworfen oder aber gezeigt, dass unter weit akzeptierten Annahmen solche Algorithmen nicht existieren können. Die Probleme, welche im Kapitel 3 und im Kapitel 4 diskutiert werden, modellieren das Manipulieren einer gegebenen Wahl, bei welcher gewisse Beziehungen zwischen den Beteiligten angenommen werden. Dies kann so interpretiert werden, dass die Wahl innerhalb eines Sozialen Netzwerks stattfindet, in dem die Wähler oder die Kandidaten miteinander in Verbindung stehen. Das Problem Combinatorial Candidate Control ONTROL, welches in Kapitel 3 untersucht wird, handelt von der Manipulation einer Wahl durch die änderung der Kandidatenmenge über welche die Wähler abstimmen. Genauer gesagt, gibt es einen externen Agenten, welcher neue Kandidaten hinzufügen oder existierende Kandidaten entfernen kann. Es wird eine kombinatorische Struktur über der Kandidatenmenge angenommen, so dass immer wenn der externe Agent einen Kandidaten hinzufügt oder entfernt, eine vordefinierte Kandidatenmenge (welche mit den ausgewählten Kandidaten in Beziehung steht) ebenfalls hinzugefügt bzw. entfernt wird. Das Problem Combinatorial Shift Bribery, welches in Kapitel 4 untersucht wird, thematisiert ebenfalls die Manipulation einer Wahl. Hier allerdings kann der externe Agent Änderungen des Abstimmungsverhaltens einiger Wähler herbeiführen. Dabei wird eine kombinatorische Struktur über den Wählern angenommen, so dass der externe Agent die Position des von ihm präferierten Kandidaten bei mehreren Wählern entsprechend vordefinierter Muster gleichzeitig ändern kann. Das Problem Election Anonymization, welches in Kapitel 5 untersucht wird, befasst sich ebenso mit Wahlen. Das Hauptanliegen hier ist es jedoch, die Privatsphäre der Wähler bei der Veröffentlichung der Stimmenabgaben zusammen mit einigen zusätzlichen (privaten) Informationen aufrecht zu erhalten. Die Aufgabe ist es eine gegebene Wahl so zu verändern, dass jede Stimmenabgabe mindestens k-fach vorkommt. Dadurch kann noch nicht einmal ein Gegenspieler einzelne Wähler identifizieren, wenn er die Stimmenabgaben einiger Wähler bereits kennt. Die in Kapitel 6 und 7 untersuchten Probleme behandeln gleichermaßen Privatsphärenaspekte. Präziser gesagt, geht es darum, dass ein soziales Netzwerk (modelliert als Graph) veröffentlicht werden soll. Die Aufgabe ist es den Graphen zu anonymisieren; dies bedeutet man verändert den Graphen, so dass es für jeden Knoten mindestens k − 1 weitere Knoten mit dem selben Grad gibt. Dadurch wird erreicht, dass selbst ein Gegenspieler, welcher die Knotengrade einiger Knoten kennt, nicht in der Lage ist einzelne Knoten zu identifizieren. Bei dem Problem Degree Anonymization by Vertex Addition, welches in Kapitel 6 untersucht wird, wird Anonymität durch Einführung neuer Knoten erreicht. Bei dem Problem Degree Anonymization by Graph Contractions, welches in Kapitel 7 untersucht wird, wird Anonymität durch die Kontraktion von möglichst wenigen Kanten erreicht. Das Hauptanliegen dieser Dissertation in Bezug auf die obig genannten Probleme ist es die Grenzen der effizienten Lösbarkeit auszuloten. Insbesondere da die meisten dieser Probleme berechnungsschwer (genauer NP-schwer bzw. sogar schwer zu approximieren) sind, werden einige eingeschränkte Fälle und Parametrisierungen der Probleme betrachtet. Das Ziel ist es effiziente Algorithmen für sie zu entwickeln, welche in Polynomzeit laufen, wenn einige Parameter konstante Werte aufweisen, oder besser noch zu zeigen, dass die Probleme “fixed-parameter tractable” für die betrachteten Parameter sind. Wenn solche Algorithmen nicht gefunden werden können, dann ist es das Ziel zu beweisen, dass diese Probleme tatsächlich nicht “fixed-parameter tractable” bezüglich der entsprechenden Parameter sind, oder noch besser zu zeigen, dass die Probleme NP-schwer sind, sogar wenn die entsprechenden Parameter konstante Werte aufweisen.

Algorithmic Aspects of Manipulation and Anonymization in Social Choice and Social Networks

Algorithmic aspects of resource allocation and multiwinner voting: theory and experiments

This thesis is concerned with investigating elements of computational social choice in the light of real-world applications. We contribute to a better understanding of the areas of fair allocation and multiwinner voting. For both areas, inspired by real-world scenarios, we propose several new notions and extensions of existing models. Then, we analyze the complexity of answering the computational questions raised by the introduced concepts. To this end, we look through the lens of parameterized complexity. We identify different parameters which describe natural features specific to the computational problems we investigate. Exploiting the parameters, we successfully develop efficient algorithms for spe- cific cases of the studied problems. We complement our analysis by showing which parameters presumably cannot be utilized for seeking efficient algorithms. Thereby, we provide comprehensive pictures of the computational complexity of the studied problems. Specifically, we concentrate on four topics that we present below, grouped by our two areas of interest. For all but one topic, we present experimental studies based on implementations of newly developed algorithms. We first focus on fair allocation of indivisible resources. In this setting, we consider a collection of indivisible resources and a group of agents. Each agent reports its utility evaluation of every resource and the task is to “fairly” allocate the resources such that each resource is allocated to at most one agent. We concentrate on the two following issues regarding this scenario. The social context in fair allocation of indivisible resources. In many fair allocation settings, it is unlikely that every agent knows all other agents. For example, consider a scenario where the agents represent employees of a large corporation. It is highly unlikely that every employee knows every other employee. Motivated by such settings, we come up with a new model of graph envy-freeness by adapting the classical envy-freeness notion to account for social relations of agents modeled as social networks. We show that if the given social network of agents is simple (for example, if it is a directed acyclic graph), then indeed we can sometimes find fair allocations efficiently. However, we contrast tractability results with showing NP-hardness for several cases, including those in which the given social network has a constant degree. Fair allocations among few agents with bounded rationality. Bounded rationality is the idea that humans, due to cognitive limitations, tend to simplify problems that they face. One of its emanations is that human agents usually tend to report simple utilities over the resources that they want to allocate; for example, agents may categorize the available resources only into two groups of desirable and undesirable ones. Applying techniques for solving integer linear programs, we show that exploiting bounded rationality leads to efficient algorithms for finding envy-free and Pareto-efficient allocations, assuming a small number of agents. Further, we demonstrate that our result actually forms a framework that can be applied to a number of different fairness concepts like envy-freeness up to one good or envy-freeness up to any good. This way, we obtain efficient algorithms for a number of fair allocation problems (assuming few agents with bounded rationality). We also empirically show that our technique is applicable in practice. Further, we study multiwinner voting, where we are given a collection of voters and their preferences over a set of candidates. The outcome of a multiwinner voting rule is a group (or a set of groups in case of ties) of candidates that reflect the voters’ preferences best according to some objective. In this context, we investigate the following themes. The robustness of election outcomes. We study how robust outcomes of multiwinner elections are against possible mistakes made by voters. Assuming that each voter casts a ballot in a form of a ranking of candidates, we represent a mistake by a swap of adjacent candidates in a ballot. We find that for rules such as SNTV, k-Approval, and k-Borda, it is computationally easy to find the minimum number of swaps resulting in a change of an outcome. This task is, however, NP-hard for STV and the Chamberlin-Courant rule. We conclude our study of robustness with experimentally studying the average number of random swaps leading to a change of an outcome for several rules. Strategic voting in multiwinner elections. We ask whether a given group of cooperating voters can manipulate an election outcome in a favorable way. We focus on the k-Approval voting rule and we show that the computational complexity of answering the posed question has a rich structure. We spot several cases for which our problem is polynomial-time solvable. However, we also identify NP-hard cases. For several of them, we show how to circumvent the hardness by fixed-parameter tractability. We also present experimental studies indicating that our algorithms are applicable in practice. Diese Arbeit befasst sich mit der Untersuchung von Themen des Forschungsgebiets Computational Social Choice im Lichte realer Anwendungen. Dabei trägt sie zu einem besseren Verständnis der Bereiche der fairen Zuordnung und der Mehrgewinnerwahlen bei. Für beide Konzepte schlagen wir – inspiriert von realen Anwendungen – verschiedene neue Begriffe und Erweiterungen bestehender Modelle vor. Anschließend analysieren wir die Komplexität der Beantwortung von Berechnungsfragen, die durch die eingeführten Konzepte aufgeworfen werden. Dabei fokussieren wir uns auf die parametrisierte Komplexität. Hierzu identifizieren wir verschiedene Parameter, welche natürliche Merkmale der von uns untersuchten Berechnungsprobleme beschreiben. Durch die Nutzung dieser Parameter entwickeln wir erfolgreich effiziente Algorithmen für Spezialfälle der untersuchten Probleme. Wir ergänzen unsere Analyse indem wir zeigen, welche Parameter vermutlich nicht verwendet werden können um effiziente Algorithmen zu finden. Dabei zeichnen wir ein umfassendes Bild der Berechnungskomplexität der untersuchten Probleme. Insbesondere konzentrieren wir uns auf vier Themen, die wir, gruppiert nach unseren beiden Schwerpunkten, unten vorstellen. Für alle Themen bis auf eines präsentieren wir Experimente, die auf Implementierungen der von uns neu entwickelten Algorithmen basieren. Wir konzentrieren uns zunächst auf die faire Zuordnung unteilbarer Ressourcen. Hier betrachten wir eine Menge unteilbarer Ressourcen und eine Gruppe von Agenten. Jeder Agent gibt eine Bewertung des Nutzens jeder Ressource ab und die Aufgabe besteht darin, eine "faire" Zuordnung der Ressourcen zu finden, wobei jede Ressource höchstens einem Agenten zugeordnet werden kann. Innerhalb dieses Bereiches konzentrieren wir uns auf die beiden folgenden Problemstellungen. Der soziale Kontext bei der fairen Zuordnung unteilbarer Ressourcen. In vielen Szenarien, in denen Ressourcen zugeordnet werden sollen, ist es unwahrscheinlich, dass jeder Agent alle anderen kennt. Vorstellbar ist beispielsweise ein Szenario, in dem die Agenten Mitarbeiter eines großen Unternehmens repräsentieren. Es ist höchst unwahrscheinlich, dass jeder Mitarbeiter jeden anderen Mitarbeiter kennt. Motiviert durch solche Szenarien entwickeln wir ein neues Modell der graph-basierten Neidfreiheit. Wir erweitern den klassischen Neidfreiheitsbegriff um die sozialen Beziehungen von Agenten, die durch soziale Netzwerke modelliert werden. Einerseits zeigen wir, dass wenn das soziale Netzwerk der Agenten einfach ist (zum Beispiel, wenn es sich um einen gerichteten azyklischen Graph handelt), in manchen Fällen faire Zuordnungen effizient gefunden werden können. Andererseits stellen wir diesen algorithmisch positiven Ergebnissen mehrere NP-schweren Fällen entgegen. Ein Beispiel für einen solchen Fall sind soziale Netzwerke mit einem konstanten Knotengrad. Faire Zuteilung an wenige Agenten mit begrenzter Rationalität. Begrenzte Rationalität beschreibt die Idee, dass Menschen aufgrund kognitiver Grenzen dazu neigen, Probleme, mit denen sie konfrontiert werden, zu vereinfachen. Eine mögliche Folge dieser Grenzen ist, dass menschliche Agenten in der Regel einfache Bewertungen der gewünschten Ressourcen abgeben; beispielsweise könnten Agenten die verfügbaren Ressourcen nur in zwei Gruppen, erwünschte und unerwünschte Ressourcen, kategorisieren. Durch Anwendung von Techniken zum Lösen von Ganzzahligen Linearen Programmen zeigen wir, dass unter der Annahme einer kleinen Anzahl von Agenten die Ausnutzung begrenzter Rationalität dabei hilft, effiziente Algorithmen zum Finden neidfreier und Pareto-effizienter Zuweisungen zu entwickeln. Weiterhin zeigen wir, dass unser Ergebnis ein allgemeines Verfahren liefert, welches auf eine Reihe verschiedener Fairnesskonzepte angewendet werden kann, wie zum Beispiel Neidfreiheit bis auf ein Gut oder Neidfreiheit bis auf irgendein Gut. Auf diese Weise gewinnen wir effiziente Algorithmen für eine Reihe fairer Zuordnungsprobleme (wenige Agenten mit begrenzter Rationalität vorausgesetzt). Darüber hinaus zeigen wir empirisch, dass unsere Technik in der Praxis anwendbar ist. Weiterhin untersuchen wir Mehrgewinnerwahlen, bei denen uns eine Menge von Wählern sowie ihre Präferenzen über eine Reihe von Kandidaten gegeben sind. Das Ergebnis eines Mehrgewinnerwahlverfahrens ist eine Gruppe (oder eine Menge von Gruppen im Falle eines Unentschiedens) von Kandidaten, welche die Präferenzen der Wähler am besten einem bestimmten Ziel folgend widerspiegeln. In diesem Kontext untersuchen wir die folgenden Themen. Die Robustheit von Wahlergebnissen. Wir untersuchen, wie robust die Ergebnisse von Mehrgewinnerwahlen gegenüber möglicher Fehler der Wähler sind. Unter der Annahme, dass jeder Wähler eine Stimme in Form einer Rangliste von Kandidaten abgibt, modellieren wir einen Fehler als einen Tausch benachbarter Kandidaten in der Rangliste. Wir zeigen, dass für Wahlregeln wie SNTV, k-Approval und k-Borda die minimale Anzahl an Vertauschungen, welche zu einer Ergebnisänderung führt, einfach zu berechnen ist. Für STV und die Chamberlin-Courant-Regel ist diese Aufgabe allerdings NP-schwer. Wir schließen unsere Untersuchung der Robustheit unterschiedlicher Wahlregeln ab mit einer experimentellen Evaluierung der durchschnittlichen Anzahl zufälliger Vertauschungen, die zu einer Änderung des Ergebnisses führen. Strategische Abstimmung bei Wahlen mit mehreren Gewinnern. Wir fragen, ob eine bestimmte Gruppe von kooperierenden Wählern ein Wahlergebnis zu ihren Gunsten manipulieren kann. Dabei konzentrieren wir uns auf die k-Approval-Wahlregel. Wir zeigen, dass die Berechnungskomplexität der besagten Manipulation eine reiche Struktur besitzt. Auf der einen Seite identifizieren wir mehrere Fälle in denen das Problem in Polynomzeit lösbar ist. Auf der anderen Seite identifizieren wir jedoch auch NP-schwere Fälle. Für einige von ihnen zeigen wir, wie die Berechnungsschwere durch parametrisierte Algorithmen umgangen werden kann. Wir präsentieren zudem experimentelle Untersuchungen, welche darauf hindeuten, dass unsere Algorithmen in der Praxis anwendbar sind.