論文の概要: Contagion Effect Estimation Using Proximal Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02479v3
- Date: Tue, 17 Oct 2023 23:42:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 20:13:01.448394
- Title: Contagion Effect Estimation Using Proximal Embeddings
- Title（参考訳）: 近位埋め込みを用いた感染効果推定
- Authors: Zahra Fatemi, Elena Zheleva
- Abstract要約: 感染効果は、ソーシャルネットワークにおける個人の結果に対する仲間の行動の因果効果を指す。
既存のプロキシベースの感染効果推定法は、プロキシが高次元である場合、非常に高いばらつきを持つ。
本稿では,変分オートエンコーダと対向ネットワークを統合した新しいフレームワーク Proximal Embeddings (ProEmb) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.483428990993744
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contagion effect refers to the causal effect of peers' behavior on the
outcome of an individual in social networks. Contagion can be confounded due to
latent homophily which makes contagion effect estimation very hard: nodes in a
homophilic network tend to have ties to peers with similar attributes and can
behave similarly without influencing one another. One way to account for latent
homophily is by considering proxies for the unobserved confounders. However, as
we demonstrate in this paper, existing proxy-based methods for contagion effect
estimation have a very high variance when the proxies are high-dimensional. To
address this issue, we introduce a novel framework, Proximal Embeddings
(ProEmb), that integrates variational autoencoders with adversarial networks to
create low-dimensional representations of high-dimensional proxies and help
with identifying contagion effects. While VAEs have been used previously for
representation learning in causal inference, a novel aspect of our approach is
the additional component of adversarial networks to balance the representations
of different treatment groups, which is essential in causal inference from
observational data where these groups typically come from different
distributions. We empirically show that our method significantly increases the
accuracy and reduces the variance of contagion effect estimation in
observational network data compared to state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 感染効果とは、ソーシャルネットワークにおける個人の結果に対する仲間の行動の因果的影響を指す。
伝染性ネットワークのノードは類似した属性を持つピアと結びつく傾向があり、相互に影響を及ぼさずに同じように振る舞うことができる。
遅延ホモフィリーを説明する一つの方法は、観測されていない共同設立者のプロキシを検討することである。
しかし,本論文で示すように,感染効果推定のための既存のプロキシベース手法は,プロキシが高次元である場合,非常に大きなばらつきがある。
この問題に対処するため,高次元プロキシの低次元表現を作成するために,変分オートエンコーダと対向ネットワークを統合し,感染効果の同定を支援する新しいフレームワークProEmbを紹介した。
VAEは従来,因果推論における表現学習に用いられてきたが,本手法の新たな側面は,異なる処理群の表現のバランスをとるための敵ネットワークの付加的な構成要素であり,これら群が典型的に異なる分布から生じる観測データから因果推論に必須である。
実験により,本手法は精度を著しく向上し,観測ネットワークデータにおける感染効果推定のばらつきを低減する。
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