AAAIDec, 2023
一个贝叶斯空间模型用于纠正城市众包中的低报告
A Bayesian Spatial Model to Correct Under-Reporting in Urban Crowdsourcing
Gabriel Agostini, Emma Pierson, Nikhil Garg
TL;DR决策者通常通过报告过程观察事件的发生情况。在城市政府中，例如，依靠居民报告来发现并解决城市基础设施问题，例如树木倒塌、地下室涝水或鼠害问题。在正无标记数据的情况下，没有办法区分已发生但未被报告的事件和真正未发生的事件 - 这是存在基本难题。我们展示了如何充分利用事件的空间相关性来克服这一挑战。我们的框架利用贝叶斯空间潜变量模型推断事件发生的概率，并将其应用于纽约市风暴引发的洪水报告中，进一步汇总多个风暴的结果。我们展示了一个考虑少报告和空间相关性的模型比其他模型更准确地预测未来的报告，并进一步产生了更公平的检查分配：其分配更好地反映了人口情况并为非白人，较低教育水平和低收入居民提供公平的服务。我们的工作为更加公平的积极政府服务奠定了基础，即使报告行为存在差异。