When it comes to studying the impacts of decision making, the research has been largely focused on examining the fairness of the decisions, the long-term effects of the decision pipelines, and utility-based perspectives considering both the decision-maker and the individuals. However, there has hardly been any focus on precarity which is the term that encapsulates the instability in people's lives. That is, a negative outcome can overspread to other decisions and measures of well-being. Studying precarity necessitates a shift in focus - from the point of view of the decision-maker to the perspective of the decision subject. This centering of the subject is an important direction that unlocks the importance of parting with aggregate measures to examine the long-term effects of decision making. To address this issue, in this paper, we propose a modeling framework that simulates the effects of compounded decision-making on precarity over time. Through our simulations, we are able to show the heterogeneity of precarity by the non-uniform ruinous aftereffects of negative decisions on different income classes of the underlying population and how policy interventions can help mitigate such effects.


翻译:在研究决策的影响时,研究主要侧重于审查决策的公正性、决策管道的长期影响以及考虑到决策者和个人的基于公用观点,然而,几乎没有对包含人们生活不稳定的术语 -- -- 即包含人们生活不稳定性的术语 -- -- 的偏见问题给予任何重视,也就是说,消极的结果可能过度扩展到其他决定和幸福措施。研究偏差问题需要将重点从决策者的观点转向决策主题的观点。这个主题的中心是一个重要方向,它揭示了与综合措施分开审查决策的长期影响的重要性。为了解决这一问题,我们在本文件中提出了一个模型框架,模拟复杂的决策对时间上的不稳状态的影响。通过我们的模拟,我们能够显示对基础人口的不同收入类别作出非统一的负面决定的破坏性后果,以及政策干预如何能够帮助减轻这种影响。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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