論文の概要: A Simple Model to Estimate Sharing Effects in Social Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12203v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 13:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 15:49:40.384303
• Title: A Simple Model to Estimate Sharing Effects in Social Networks
• Title（参考訳）: ソーシャルネットワークにおける共有効果の簡易推定モデル
• Authors: Olivier Jeunen,
• Abstract要約: ソーシャルネットワークにおけるユーザ共有行動を記述するシンプルなマルコフ決定プロセス(MDP)モデルを提案する。 本モデルでは, 治療効果の偏りのない推定器を導出し, 再現性のある合成実験により, 既存の方法よりも有意差で優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.988614978933934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Randomised Controlled Trials (RCTs) are the gold standard for estimating treatment effects across many fields of science. Technology companies have adopted A/B-testing methods as a modern RCT counterpart, where end-users are randomly assigned various system variants and user behaviour is tracked continuously. The objective is then to estimate the causal effect that the treatment variant would have on certain metrics of interest to the business. When the outcomes for randomisation units -- end-users in this case -- are not statistically independent, this obfuscates identifiability of treatment effects, and harms decision-makers' observability of the system. Social networks exemplify this, as they are designed to promote inter-user interactions. This interference by design notoriously complicates measurement of, e.g., the effects of sharing. In this work, we propose a simple Markov Decision Process (MDP)-based model describing user sharing behaviour in social networks. We derive an unbiased estimator for treatment effects under this model, and demonstrate through reproducible synthetic experiments that it outperforms existing methods by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: ランダム化比較試験(Randomized Controlled Trials、RCT)は、多くの科学分野における治療効果を推定するための金の標準である。 技術系企業は現代のRCTの手法としてA/Bテスト手法を採用しており、エンドユーザーをランダムに様々なシステムに割り当て、ユーザの振る舞いを継続的に追跡している。 その目的は、治療の変種がビジネスに対する特定の関心の指標に持つ因果効果を見積もることである。 この場合、ランダム化ユニット(この場合のエンドユーザー)の結果が統計的に独立していない場合、これは治療効果の識別可能性を曖昧にし、意思決定者のシステム観測可能性を傷つける。 ソーシャルネットワークは、ユーザ間のインタラクションを促進するように設計されているため、これを実証している。 この設計による干渉は、例えば共有の効果の測定を複雑にすることで知られる。 本研究では,シンプルなマルコフ決定プロセス(MDP)に基づくソーシャルネットワークにおけるユーザ共有行動を記述するモデルを提案する。 本モデルでは, 治療効果の偏りのない推定器を導出し, 再現性のある合成実験により, 既存の方法よりも有意差で優れることを示した。

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