論文の概要: Optimal and Fair Encouragement Policy Evaluation and Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07176v3
• Date: Mon, 18 Nov 2024 03:40:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:01.036273
• Title: Optimal and Fair Encouragement Policy Evaluation and Learning
• Title（参考訳）: 最適かつ公正な環境政策評価と学習
• Authors: Angela Zhou,
• Abstract要約: 本研究は, 陽性の潜在的な違反を含む最適治療規則の因果同定とロバストな評価について検討した。 一般制約下でのパラメタライズされたポリシークラスを解くための2段階のアルゴリズムを開発し、分散感応的後悔境界を求める。 本研究は, SNAP給付のリマインダーデータ, 保険申請の無作為化促進, および電子監視による事前管理リリースに基づく3つのケーススタディである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.712023983596914
• License:
• Abstract: In consequential domains, it is often impossible to compel individuals to take treatment, so that optimal policy rules are merely suggestions in the presence of human non-adherence to treatment recommendations. Under heterogeneity, covariates may predict take-up of treatment and final outcome, but differently. While optimal treatment rules optimize causal outcomes across the population, access parity constraints or other fairness considerations on who receives treatment can be important. For example, in social services, a persistent puzzle is the gap in take-up of beneficial services among those who may benefit from them the most. We study causal identification and robust estimation of optimal treatment rules, including under potential violations of positivity. We consider fairness constraints such as demographic parity in treatment take-up, and other constraints, via constrained optimization. Our framework can be extended to handle algorithmic recommendations under an often-reasonable covariate-conditional exclusion restriction, using our robustness checks for lack of positivity in the recommendation. We develop a two-stage algorithm for solving over parametrized policy classes under general constraints to obtain variance-sensitive regret bounds. We illustrate the methods in three case studies based on data from reminders of SNAP benefits recertification, randomized encouragement to enroll in insurance, and from pretrial supervised release with electronic monitoring. While the specific remedy to inequities in algorithmic allocation is context-specific, it requires studying both take-up of decisions and downstream outcomes of them.
• Abstract（参考訳）: 連続的な領域では、個人に治療を強制することはしばしば不可能であり、最適な政策ルールは、治療勧告に対するヒトの非順守の存在において単に提案である。 不均一性の下では、共変種は治療のテイクアップと最終結果を予測するが、異なる。 最適な治療規則は、人口全体にわたる因果関係の結果を最適化するが、どの治療を受けるかに関するアクセスパリティ制約や他の公平性考慮は重要である。 例えば、ソーシャルサービスにおいて、永続的なパズルは、最も恩恵を受ける可能性のある人々の間で、有益なサービスの獲得のギャップである。 本研究は, 陽性の潜在的な違反を含む最適治療規則の因果同定とロバストな評価について検討した。 我々は、治療のテイクアップにおける人口統計学的同等性などの公正性制約や、その他の制約を、制約付き最適化によって検討する。 我々のフレームワークは、しばしば共変量-条件付き排除制限の下でアルゴリズムレコメンデーションを扱うように拡張することができ、推奨の正当性の欠如に対するロバスト性チェックを使用します。 一般制約下でのパラメタライズされたポリシークラスを解くための2段階のアルゴリズムを開発し、分散感応的後悔境界を求める。 本研究は, SNAPのリマインダーデータに基づく3つのケーススタディにおいて, 保険申請の無作為化, 電子監視による事前管理リリースの3つのケーススタディについて述べる。 アルゴリズムのアロケーションにおける不等式に対する具体的な治療法は、文脈固有のものであるが、決定の取り込みとそれらの下流結果の両方を研究する必要がある。

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