論文の概要: Comparing Targeting Strategies for Maximizing Social Welfare with Limited Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07414v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 08:34:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 19:58:13.149265
• Title: Comparing Targeting Strategies for Maximizing Social Welfare with Limited Resources
• Title（参考訳）: 限られた資源による社会福祉の最大化のための目標戦略の比較
• Authors: Vibhhu Sharma, Bryan Wilder,
• Abstract要約: 政策立案者はランダム化制御試験(RCT)からデータにアクセスされることが滅多にないため、個人が介入の恩恵を受けるであろう正確な見積もりが可能になる。 実践者は、一般的にリスクベースのターゲティングと呼ばれるテクニックを使用します。 現在、どの選択肢が最も効果的な機械学習インフォームドターゲティング戦略につながるかを知らせる実証的な証拠はほとんどない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.99198458867724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning is increasingly used to select which individuals receive limited-resource interventions in domains such as human services, education, development, and more. However, it is often not apparent what the right quantity is for models to predict. Policymakers rarely have access to data from a randomized controlled trial (RCT) that would enable accurate estimates of which individuals would benefit more from the intervention, while observational data creates a substantial risk of bias in treatment effect estimates. Practitioners instead commonly use a technique termed ``risk-based targeting" where the model is just used to predict each individual's status quo outcome (an easier, non-causal task). Those with higher predicted risk are offered treatment. There is currently almost no empirical evidence to inform which choices lead to the most effective machine learning-informed targeting strategies in social domains. In this work, we use data from 5 real-world RCTs in a variety of domains to empirically assess such choices. We find that when treatment effects can be estimated with high accuracy (which we simulate by allowing the model to partially observe outcomes in advance), treatment effect based targeting substantially outperforms risk-based targeting, even when treatment effect estimates are biased. Moreover, these results hold even when the policymaker has strong normative preferences for assisting higher-risk individuals. However, the features and data actually available in most RCTs we examine do not suffice for accurate estimates of heterogeneous treatment effects. Our results suggest treatment effect targeting has significant potential benefits, but realizing these benefits requires improvements to data collection and model training beyond what is currently common in practice.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、ヒューマンサービス、教育、開発など、限られたリソースの介入を受ける個人を選択するために、ますます使われています。 しかし、モデルが予測する適切な量が何であるかは、しばしば明らかではない。 政策立案者はランダム化比較試験(RCT)からのデータにアクセスすることは稀であり、これは個人が介入によってより利益を得るであろう正確な推定を可能にする一方、観察データは治療効果の推定においてかなりのバイアスのリスクを生じさせる。 その代わりに、実践者は「リスクベースのターゲティング」と呼ばれるテクニックを使い、モデルが個々のステータスクオ結果(より簡単で非因果的タスク)を予測するのにのみ使用される。 リスクが予測される人は治療を受ける。 現在、どの選択肢が最も効果的な機械学習インフォームドターゲティング戦略につながるかを知らせる実証的な証拠はほとんどない。 本研究では,5つの実世界のRCTから得られるデータを用いて,これらの選択を実証的に評価する。 治療効果を高い精度で推定できる場合(前もってモデルを部分的に観察することでシミュレートできる)、治療効果は治療効果の推定値に偏りがある場合でも、リスクベースターゲティングを大幅に上回っていることがわかった。 さらに、これらの結果は、リスクの高い個人を支援するために、政策立案者が強い規範的嗜好を持つ場合でも維持される。 しかし,RCTで実際に利用できる特徴やデータは,不均一な治療効果の正確な評価には十分ではない。 以上の結果から,治療効果のターゲティングは潜在的に有益であることが示唆された。

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