論文の概要: Heterogeneous Treatment Effect Bounds under Sample Selection with an Application to the Effects of Social Media on Political Polarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04329v4
• Date: Sat, 20 Jan 2024 14:10:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 00:12:51.115788
• Title: Heterogeneous Treatment Effect Bounds under Sample Selection with an Application to the Effects of Social Media on Political Polarization
• Title（参考訳）: サンプル選択下での異質な処理効果 : ソーシャルメディアの政治的分極効果への応用
• Authors: Phillip Heiler
• Abstract要約: 本研究では,不均一因果効果パラメータに対する境界の推定と推定手法を提案する。 この方法は、ポリシーに関連する事前処理変数の関数として条件効果境界を提供する。 フレキシブルなデバイアス/ダブルな機械学習アプローチを使って、非線形機能形式や高次元の共創者に対応しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a method for estimation and inference for bounds for heterogeneous causal effect parameters in general sample selection models where the treatment can affect whether an outcome is observed and no exclusion restrictions are available. The method provides conditional effect bounds as functions of policy relevant pre-treatment variables. It allows for conducting valid statistical inference on the unidentified conditional effects. We use a flexible debiased/double machine learning approach that can accommodate non-linear functional forms and high-dimensional confounders. Easily verifiable high-level conditions for estimation, misspecification robust confidence intervals, and uniform confidence bands are provided as well. We re-analyze data from a large scale field experiment on Facebook on counter-attitudinal news subscription with attrition. Our method yields substantially tighter effect bounds compared to conventional methods and suggests depolarization effects for younger users.
• Abstract（参考訳）: 一般サンプル選択モデルにおいて, 結果が観察され, 排他制限がないか否かに影響を及ぼすような不均一因果効果パラメータを推定し, 推定する手法を提案する。 この方法は、ポリシーに関連する事前処理変数の関数として条件効果境界を提供する。 特定されていない条件効果について有効な統計的推測を行うことができる。 我々は,非線形関数形式と高次元共起者に対応可能なフレキシブルデバイアス・ダブル機械学習アプローチを採用している。 推定の容易な高レベル条件、不特定性堅牢な信頼区間、均一な信頼帯域も提供される。 我々は、Facebook上の大規模フィールド実験から、アトリクションを伴う対人ニュース購読に関するデータを再分析する。 本手法は従来の方法に比べて効果範囲がかなり狭く,若年者に対する脱分極効果が示唆される。

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