論文の概要: The Amenability Framework: Rethinking Causal Ordering Without Estimating Causal Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12532v7
• Date: Tue, 08 Apr 2025 03:03:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:27:22.141846
• Title: The Amenability Framework: Rethinking Causal Ordering Without Estimating Causal Effects
• Title（参考訳）: Amenability Framework: 因果効果を見積もることなく因果順序付けを再考する
• Authors: Carlos Fernández-Loría, Jorge Loría,
• Abstract要約: 本研究では、介入効果による個人格付けにおける因果効果推定値よりも予測モデルの方が優れていることを示す。 我々のフレームワークは、効果を見積もるから、予測可能な人を推測するへと焦点を移すことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668932
• License:
• Abstract: Who should we prioritize for intervention when we cannot estimate intervention effects? In many applied domains -- such as advertising, customer retention, and behavioral nudging -- prioritization is guided by predictive models that estimate outcome probabilities rather than causal effects. This paper investigates when these predictions (scores) can effectively rank individuals by their intervention effects, particularly when direct effect estimation is infeasible or unreliable. We propose a conceptual framework based on amenability -- an individual's latent proclivity to be influenced by an intervention -- and formalize conditions under which predictive scores serve as effective proxies for amenability. These conditions justify using non-causal scores for intervention prioritization, even when the scores do not directly estimate effects. We further show that, under plausible assumptions, predictive models can outperform causal effect estimators in ranking individuals by intervention effects. Empirical evidence from an advertising context supports our theoretical findings, demonstrating that predictive modeling can offer a more robust approach to targeting than effect estimation. Our framework suggests a shift in focus -- from estimating effects to inferring who is amenable -- as a practical and theoretically grounded strategy for prioritizing interventions in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 介入効果を見積もれない場合には、介入を優先すべきは誰か? 広告、顧客の維持、行動ヌードといった多くの適用領域において、優先順位付けは因果効果ではなく結果の確率を推定する予測モデルによって導かれる。 本稿では、これらの予測(スコア)が介入効果によって効果的に個人をランク付けできるか、特に直接的な効果推定が不可能であるか、信頼できないかを考察する。 本研究では、介入の影響を受けやすい個人の潜伏傾向であるアメナビリティに基づく概念的枠組みを提案し、予測スコアがアメナビリティの効果的なプロキシとして機能する条件を定式化する。 これらの条件は、スコアが直接効果を見積もらない場合でも、介入優先順位付けのために非因果スコアを使用することを正当化する。 さらに、妥当な仮定の下では、予測モデルは介入効果によって個人をランク付けする因果効果推定器よりも優れていることを示す。 広告の文脈から得られた実証的な証拠は、予測モデリングが効果推定よりもより堅牢なターゲティングアプローチを提供することを示す理論的な知見を支持している。 当社の枠組みは,資源制約環境における介入の優先順位付けを実践的かつ理論的に基礎とした戦略として,効果推定から推測への焦点転換を示唆している。

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