論文の概要: Cascade-based Randomization for Inferring Causal Effects under Diffusion Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12340v1
• Date: Mon, 20 May 2024 19:24:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 17:43:12.933975
• Title: Cascade-based Randomization for Inferring Causal Effects under Diffusion Interference
• Title（参考訳）: 拡散干渉下における因果効果推定のためのカスケードに基づくランダム化
• Authors: Zahra Fatemi, Jean Pouget-Abadie, Elena Zheleva,
• Abstract要約: クラスタベースのランダム化アプローチは、干渉がカスケード内で伝播するときに性能が低下する。 本稿では,カスケードシードノードから処理の割り当てを開始し,その割り当てを複数のホップに伝達するカスケードネットワーク実験設計を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.7485894481935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The presence of interference, where the outcome of an individual may depend on the treatment assignment and behavior of neighboring nodes, can lead to biased causal effect estimation. Current approaches to network experiment design focus on limiting interference through cluster-based randomization, in which clusters are identified using graph clustering, and cluster randomization dictates the node assignment to treatment and control. However, cluster-based randomization approaches perform poorly when interference propagates in cascades, whereby the response of individuals to treatment propagates to their multi-hop neighbors. When we have knowledge of the cascade seed nodes, we can leverage this interference structure to mitigate the resulting causal effect estimation bias. With this goal, we propose a cascade-based network experiment design that initiates treatment assignment from the cascade seed node and propagates the assignment to their multi-hop neighbors to limit interference during cascade growth and thereby reduce the overall causal effect estimation error. Our extensive experiments on real-world and synthetic datasets demonstrate that our proposed framework outperforms the existing state-of-the-art approaches in estimating causal effects in network data.
• Abstract（参考訳）: 個人の結果が近隣ノードの処理の割り当てや行動に依存する可能性がある干渉の存在は、バイアスのある因果効果の推定につながる可能性がある。 ネットワーク設計への現在のアプローチは、クラスタベースのランダム化による干渉の制限に焦点を当てており、クラスタをグラフクラスタリングを用いて識別し、クラスタランダム化はノードの処理と制御を規定する。 しかし、クラスタベースのランダム化アプローチは、干渉がカスケード内で伝播し、治療に対する個人の反応が近隣のマルチホップに伝播すると、性能が低下する。 カスケードシードノードの知識があれば、この干渉構造を利用して因果効果推定バイアスを軽減することができる。 本研究の目的は,カスケードシードノードからの処理の割り当てを開始して,カスケード成長中の干渉を制限するために,それらのマルチホップ近傍への割り当てを伝搬し,全体的な因果効果推定誤差を低減するカスケードベースのネットワーク実験設計を提案することである。 実世界のデータセットと合成データセットに関する広範な実験により、提案するフレームワークは、ネットワークデータにおける因果効果を推定する上で、既存の最先端アプローチよりも優れていることを示した。

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