論文の概要: AI-Assisted Discovery of Quantitative and Formal Models in Social Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00563v3
• Date: Wed, 16 Aug 2023 17:45:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 18:02:22.045749
• Title: AI-Assisted Discovery of Quantitative and Formal Models in Social Science
• Title（参考訳）: 社会科学における定量的モデルと形式モデルの発見を支援するAI
• Authors: Julia Balla, Sihao Huang, Owen Dugan, Rumen Dangovski, Marin Soljacic
• Abstract要約: 本システムは,経済・社会学における実世界のデータから解釈可能なモデルを発見するのに有効であることを示す。 本稿では,このAI支援フレームワークが,社会科学研究でよく用いられるパラメトリックモデルと非パラメトリックモデルとを橋渡しすることができることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.39651637213537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In social science, formal and quantitative models, such as ones describing economic growth and collective action, are used to formulate mechanistic explanations, provide predictions, and uncover questions about observed phenomena. Here, we demonstrate the use of a machine learning system to aid the discovery of symbolic models that capture nonlinear and dynamical relationships in social science datasets. By extending neuro-symbolic methods to find compact functions and differential equations in noisy and longitudinal data, we show that our system can be used to discover interpretable models from real-world data in economics and sociology. Augmenting existing workflows with symbolic regression can help uncover novel relationships and explore counterfactual models during the scientific process. We propose that this AI-assisted framework can bridge parametric and non-parametric models commonly employed in social science research by systematically exploring the space of nonlinear models and enabling fine-grained control over expressivity and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 社会科学では、経済成長や集団行動を記述するような形式的かつ定量的なモデルは、機械的な説明、予測、観察された現象に関する疑問を明らかにするために用いられる。 本稿では,社会科学データセットにおける非線形および動的関係を捉えるシンボリックモデルの発見を支援する機械学習システムについて紹介する。 ニューロシンボリック法を拡張して, 雑音・長手データからコンパクト関数や微分方程式を求めることにより, 本システムは実世界データから, 経済学・社会学において解釈可能なモデルの発見に利用できることを示す。 既存のワークフローをシンボリック回帰で拡張することは、新しい関係を明らかにするのに役立ち、科学プロセス中に反事実モデルの探索に役立つ。 本稿では, 非線形モデルの空間を体系的に探索し, 表現性や解釈可能性のきめ細かい制御を可能にすることにより, 社会科学研究で一般的に用いられているパラメトリックモデルと非パラメトリックモデルとを橋渡しできるフレームワークを提案する。

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