論文の概要: Planetary Causal Inference: Implications for the Geography of Poverty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02584v1
• Date: Thu, 30 May 2024 20:48:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 23:49:24.592113
• Title: Planetary Causal Inference: Implications for the Geography of Poverty
• Title（参考訳）: 惑星因果推論 : 貧困の地理学における意味
• Authors: Kazuki Sakamoto, Connor T. Jerzak, Adel Daoud,
• Abstract要約: 近年、EOデータを用いた空間経済効果の予測だけでなく、原因や効果についても研究が進められている。 本稿では、まず、因果領域におけるEO-ML分析への関心の高まりについて述べる。 因果MLパイプラインでEOデータを使用する4つの方法について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4137115855910762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Earth observation data such as satellite imagery can, when combined with machine learning, have profound impacts on our understanding of the geography of poverty through the prediction of living conditions, especially where government-derived economic indicators are either unavailable or potentially untrustworthy. Recent work has progressed in using EO data not only to predict spatial economic outcomes, but also to explore cause and effect, an understanding which is critical for downstream policy analysis. In this review, we first document the growth of interest in EO-ML analyses in the causal space. We then trace the relationship between spatial statistics and EO-ML methods before discussing the four ways in which EO data has been used in causal ML pipelines -- (1.) poverty outcome imputation for downstream causal analysis, (2.) EO image deconfounding, (3.) EO-based treatment effect heterogeneity, and (4.) EO-based transportability analysis. We conclude by providing a workflow for how researchers can incorporate EO data in causal ML analysis going forward.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像などの地球観測データは、機械学習と組み合わせることで、生活環境の予測を通じて貧困の地理的理解に大きな影響を与える可能性がある。 近年、EOデータを用いた空間経済効果の予測だけでなく、下流の政策分析に欠かせない原因や効果についても研究が進められている。 本稿では、まず、因果領域におけるEO-ML分析への関心の高まりについて述べる。 次に, 空間統計学とEO-ML手法の関係を追究し, 因果MLパイプラインにおけるEOデータの利用方法, (1.) 下流因果解析における貧困結果の計算, (2.) EO画像分解処理, (3.) EOベースの処理効果の不均一性, (4.) EOベースの輸送性分析の4つの方法について議論した。 今後、研究者がEOデータを因果ML分析に組み込むためのワークフローを提供する。

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