論文の概要: Using causal inference to avoid fallouts in data-driven parametric
analysis: a case study in the architecture, engineering, and construction
industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11509v1
- Date: Mon, 11 Sep 2023 13:54:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-24 03:43:00.129365
- Title: Using causal inference to avoid fallouts in data-driven parametric
analysis: a case study in the architecture, engineering, and construction
industry
- Title（参考訳）: データ駆動パラメトリック分析における因果推論による失敗の回避--建築・工学・建設業を事例として
- Authors: Xia Chen, Ruiji Sun, Ueli Saluz, Stefano Schiavon, Philipp Geyer
- Abstract要約: 実世界の実装における意思決定プロセスは、データ駆動モデルへの依存の高まりに影響を受けています。
本研究では,データ駆動手法,経験的ドメイン知識,第一原理シミュレーションの相乗パターンについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7566148383213173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The decision-making process in real-world implementations has been affected
by a growing reliance on data-driven models. We investigated the synergetic
pattern between the data-driven methods, empirical domain knowledge, and
first-principles simulations. We showed the potential risk of biased results
when using data-driven models without causal analysis. Using a case study
assessing the implication of several design solutions on the energy consumption
of a building, we proved the necessity of causal analysis during the
data-driven modeling process. We concluded that: (a) Data-driven models'
accuracy assessment or domain knowledge screening may not rule out biased and
spurious results; (b) Data-driven models' feature selection should involve
careful consideration of causal relationships, especially colliders; (c) Causal
analysis results can be used as an aid to first-principles simulation design
and parameter checking to avoid cognitive biases. We proved the benefits of
causal analysis when applied to data-driven models in building engineering.
- Abstract（参考訳）: 現実世界の実装における意思決定プロセスは、データ駆動モデルへの依存の増大によって影響を受ける。
本研究では,データ駆動型手法,経験的ドメイン知識,第一原理シミュレーションの相乗パターンを検討した。
因果解析を伴わないデータ駆動モデルを用いた場合, バイアスのある結果の危険性を示した。
建物のエネルギー消費に対する複数の設計ソリューションの含意を評価するケーススタディを用いて,データ駆動モデリングプロセスにおける因果分析の必要性を実証した。
私たちはこう結論づけました
(a)データ駆動型モデルの精度評価やドメイン知識のスクリーニングは、偏見や刺激的な結果を除外するものではない。
b) データ駆動モデルの特徴選択は,因果関係,特に衝突者について慎重に考慮しなければならない。
(c)因果解析の結果は、第一原理シミュレーション設計とパラメータチェックの助けとなり、認知バイアスを避けることができる。
建築工学におけるデータ駆動モデルに適用することで因果分析の利点を証明した。
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