論文の概要: Reimagining Urban Science: Scaling Causal Inference with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12345v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 16:58:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:39:14.031582
• Title: Reimagining Urban Science: Scaling Causal Inference with Large Language Models
• Title（参考訳）: 都市科学を再考する:大規模言語モデルによる因果推論のスケーリング
• Authors: Yutong Xia, Ao Qu, Yunhan Zheng, Yihong Tang, Dingyi Zhuang, Yuxuan Liang, Cathy Wu, Roger Zimmermann, Jinhua Zhao,
• Abstract要約: 本研究は,構造的ギャップを識別するための研究トピック,データソース,方法論的アプローチを分類する分析によって,現在の都市因果研究を考察する。 本稿では,仮説生成,データエンジニアリング,実験設計と実行,政策勧告による結果解釈の4つの異なるモジュールエージェントからなるAutoUrbanCI概念フレームワークを提案する。 本稿では,厳密性と透明性の評価基準を提案し,人間とAIのコラボレーション,エクイティ,説明責任に対する影響を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.65991531410286
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• Abstract: Urban causal research is essential for understanding the complex dynamics of cities and informing evidence-based policies. However, it is challenged by the inefficiency and bias of hypothesis generation, barriers to multimodal data complexity, and the methodological fragility of causal experimentation. Recent advances in large language models (LLMs) present an opportunity to rethink how urban causal analysis is conducted. This Perspective examines current urban causal research by analyzing taxonomies that categorize research topics, data sources, and methodological approaches to identify structural gaps. We then introduce an LLM-driven conceptual framework, AutoUrbanCI, composed of four distinct modular agents responsible for hypothesis generation, data engineering, experiment design and execution, and results interpretation with policy recommendations. We propose evaluation criteria for rigor and transparency and reflect on implications for human-AI collaboration, equity, and accountability. We call for a new research agenda that embraces AI-augmented workflows not as replacements for human expertise but as tools to broaden participation, improve reproducibility, and unlock more inclusive forms of urban causal reasoning.
• Abstract（参考訳）: 都市因果研究は、都市の複雑なダイナミクスを理解し、証拠に基づく政策を伝えるために不可欠である。 しかし、仮説生成の非効率性とバイアス、マルチモーダルデータ複雑化への障壁、因果実験の方法論的脆弱さに課題がある。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は,都市の因果分析の実施方法を再考する機会となる。 本研究は,構造的ギャップを識別するための研究トピック,データソース,方法論的アプローチを分類する分類学を分析し,現在の都市因果研究を考察する。 次に、仮説生成、データエンジニアリング、実験設計と実行、ポリシー推奨による結果解釈の4つの異なるモジュールエージェントからなるLLM駆動の概念フレームワークAutoUrbanCIを紹介する。 本稿では,厳密性と透明性の評価基準を提案し,人間とAIのコラボレーション,エクイティ,説明責任に対する影響を考察する。 我々は、AIによって強化されたワークフローを人間の専門知識の代替としてではなく、参加を広げ、再現性を改善し、より包括的な都市因果推論の形式を解き放つためのツールとして受け入れる新しい研究課題を求めている。

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