論文の概要: Integrating Earth Observation Data into Causal Inference: Challenges and
Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12985v1
- Date: Mon, 30 Jan 2023 15:29:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 14:04:11.737033
- Title: Integrating Earth Observation Data into Causal Inference: Challenges and
Opportunities
- Title（参考訳）: 地球観測データを因果推論に統合する:挑戦と機会
- Authors: Connor T. Jerzak, Fredrik Johansson, Adel Daoud
- Abstract要約: 我々は、衛星画像に見られるパターンや物体が共同創設者のバイアスに寄与する、非タブラルな設定で共同創設者の調整を研究する。
我々はこれらのツールを用いて、衛星画像からアフリカのコミュニティにおける反ポルノ介入の効果を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Observational studies require adjustment for confounding factors that are
correlated with both the treatment and outcome. In the setting where the
observed variables are tabular quantities such as average income in a
neighborhood, tools have been developed for addressing such confounding.
However, in many parts of the developing world, features about local
communities may be scarce. In this context, satellite imagery can play an
important role, serving as a proxy for the confounding variables otherwise
unobserved. In this paper, we study confounder adjustment in this non-tabular
setting, where patterns or objects found in satellite images contribute to the
confounder bias. Using the evaluation of anti-poverty aid programs in Africa as
our running example, we formalize the challenge of performing causal adjustment
with such unstructured data -- what conditions are sufficient to identify
causal effects, how to perform estimation, and how to quantify the ways in
which certain aspects of the unstructured image object are most predictive of
the treatment decision. Via simulation, we also explore the sensitivity of
satellite image-based observational inference to image resolution and to
misspecification of the image-associated confounder. Finally, we apply these
tools in estimating the effect of anti-poverty interventions in African
communities from satellite imagery.
- Abstract（参考訳）: 観察的研究は、治療と結果の両方に相関する要因の調整を必要とする。
観測された変数が近隣の平均収入などの表的な量であるような環境では、そのような組み合わせに対処するためのツールが開発されている。
しかし、発展途上国の多くの地域では、地域社会の特徴が乏しい。
この文脈では、衛星画像は重要な役割を担い、そうでなければ観測されていない変数のプロキシとして機能する。
本稿では,衛星画像に現れるパターンや物体が共起バイアスに寄与する非タブラー環境における共同設立者の調整について検討する。
本稿では,アフリカにおける反ポバティ支援プログラムの評価を実例として,このような非構造化データを用いた因果的調整の課題を定式化し,因果的影響を特定するのに十分な条件,推定方法,非構造化画像オブジェクトの特定の側面が治療決定の最も予測可能な方法の定量化方法について述べる。
シミュレーションを通じて,画像解像度に対する衛星画像に基づく観測的推論の感度や,画像関連の共同設立者の誤特定についても検討する。
最後に,これらのツールを用いて,アフリカ人コミュニティにおける貧困対策の効果を衛星画像から推定する。
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