論文の概要: Causal Inference out of Control: Estimating the Steerability of Consumption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04989v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 00:27:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 16:57:28.607793
• Title: Causal Inference out of Control: Estimating the Steerability of Consumption
• Title（参考訳）: 制御不能な因果推論:消費の安定度を推定する
• Authors: Gary Cheng, Moritz Hardt, Celestine Mendler-D\"unner
• Abstract要約: 我々は、消費のステアビリティ(steerability of consumption)と呼ぶ一般的な因果推論問題を導入する。 このアプローチの目新しいところは、時間の経過とともに消費のダイナミクスを明示的にモデル化することです。 結果は、制御理論と因果推論の実りある相互作用を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.365635918217674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Regulators and academics are increasingly interested in the causal effect that algorithmic actions of a digital platform have on consumption. We introduce a general causal inference problem we call the steerability of consumption that abstracts many settings of interest. Focusing on observational designs and exploiting the structure of the problem, we exhibit a set of assumptions for causal identifiability that significantly weaken the often unrealistic overlap assumptions of standard designs. The key novelty of our approach is to explicitly model the dynamics of consumption over time, viewing the platform as a controller acting on a dynamical system. From this dynamical systems perspective, we are able to show that exogenous variation in consumption and appropriately responsive algorithmic control actions are sufficient for identifying steerability of consumption. Our results illustrate the fruitful interplay of control theory and causal inference, which we illustrate with examples from econometrics, macroeconomics, and machine learning.
• Abstract（参考訳）: 規制当局や学者は、デジタルプラットフォームのアルゴリズム的行動が消費に与える影響にますます関心を寄せている。 我々は,利害関係を抽象化する汎用的因果推論問題(steerability of consumption)を提案する。 観察設計に焦点をあて,問題の構造を活用することで,標準設計の非現実的な重複仮定を著しく弱める因果識別可能性の仮定を示す。 このアプローチの目新しいところは、動的システムに作用するコントローラとしてプラットフォームを眺めながら、時間とともに消費のダイナミクスを明示的にモデル化することである。 このような動的システムの観点から、消費の変動と適切な応答性を持つアルゴリズム制御行動が、消費の操縦性を特定するのに十分であることを示すことができる。 本研究は,エコノメティクス,マクロ経済学,機械学習の例を例に,制御理論と因果推論の実りある相互作用を説明する。

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