論文の概要: Inferring Causal Effects Under Heterogeneous Peer Influence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17479v2
- Date: Tue, 14 Nov 2023 16:20:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 18:48:46.157226
- Title: Inferring Causal Effects Under Heterogeneous Peer Influence
- Title(参考訳): 不均一な相互影響下で因果効果を推測する
- Authors: Shishir Adhikari, Elena Zheleva
- Abstract要約: ネットワークにおける因果推論は、ユニットの結果がピアの治療や結果に影響された場合に発生する干渉を考慮に入れなければならない。
本稿では,ネットワーク構造,干渉条件,因果依存性に関する様々な仮定を捉えることができるネットワークの構造因果モデルを提案する。
因果モデルを用いて、潜在的な異種コンテキストを見つけ、個別の因果効果を推定する新しいグラフニューラルネットワークに基づく推定器を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.533920403498453
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Causal inference in networks should account for interference, which occurs
when a unit's outcome is influenced by treatments or outcomes of peers.
Heterogeneous peer influence (HPI) occurs when a unit's outcome is influenced
differently by different peers based on their attributes and relationships, or
when each unit has a different susceptibility to peer influence. Existing
solutions to estimating direct causal effects under interference consider
either homogeneous influence from peers or specific heterogeneous influence
mechanisms (e.g., based on local neighborhood structure). This paper presents a
methodology for estimating individual direct causal effects in the presence of
HPI where the mechanism of influence is not known a priori. We propose a
structural causal model for networks that can capture different possible
assumptions about network structure, interference conditions, and causal
dependence and enables reasoning about identifiability in the presence of HPI.
We find potential heterogeneous contexts using the causal model and propose a
novel graph neural network-based estimator to estimate individual direct causal
effects. We show that state-of-the-art methods for individual direct effect
estimation produce biased results in the presence of HPI, and that our proposed
estimator is robust.
- Abstract(参考訳): ネットワークにおける因果推論は、ユニットの結果がピアの処置や結果に影響されたときに発生する干渉を考慮すべきである。
ヘテロジニアス・ピア・インフルエンス(hpi)は、ユニットの成果が、その属性や関係に基づいて異なるピアによって異なる影響を受ける場合や、各ユニットがピア・インフルエンスに対する感受性が異なる場合に発生する。
干渉下で直接因果効果を推定する既存の解は、ピアからの均一な影響または特定の異種影響機構(例えば、局所的な近傍構造に基づく)を考察する。
本稿では,影響機構が未知なhpiの存在下での個別の直接因果効果を推定する手法を提案する。
本稿では,ネットワーク構造,干渉条件,因果関係に関する様々な仮定を把握し,HPIの存在下での識別可能性に関する推論を可能にするネットワークの構造因果モデルを提案する。
因果モデルを用いて、潜在的な異種コンテキストを見つけ、個々の因果効果を推定する新しいグラフニューラルネットワークに基づく推定器を提案する。
個人直接効果推定のための最先端手法は,HPIの存在下でバイアスのある結果をもたらし,提案手法は頑健であることを示す。
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