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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12345v3
• Date: Fri, 20 Jun 2025 07:09:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:51.714148
• 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, Shenhao Wang, Cathy Wu, Lijun Sun, Roger Zimmermann, Jinhua Zhao,
• Abstract要約: 都市因果研究は、都市を形成する複雑なダイナミックなプロセスを理解するために不可欠である。 現在の慣行は、しばしば非効率で偏りのある仮説の定式化によって制約される。 本研究では,仮説生成,データエンジニアリング,実験設計と実行,政策洞察による結果解釈の4つの異なるモジュールエージェントからなる概念的枠組みであるUrbanCIAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.231736674554995
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Urban causal research is essential for understanding the complex, dynamic processes that shape cities and for informing evidence-based policies. However, current practices are often constrained by inefficient and biased hypothesis formulation, challenges in integrating multimodal data, and fragile experimental methodologies. Imagine a system that automatically estimates the causal impact of congestion pricing on commute times by income group or measures how new green spaces affect asthma rates across neighborhoods using satellite imagery and health reports, and then generates comprehensive, policy-ready outputs, including causal estimates, subgroup analyses, and actionable recommendations. In this Perspective, we propose UrbanCIA, an LLM-driven conceptual framework composed of four distinct modular agents responsible for hypothesis generation, data engineering, experiment design and execution, and results interpretation with policy insights. We begin by examining the current landscape of urban causal research through a structured taxonomy of research topics, data sources, and methodological approaches, revealing systemic limitations across the workflow. Next, we introduce the design principles and technological roadmap for the four modules in the proposed framework. We also propose evaluation criteria to assess the rigor and transparency of these AI-augmented processes. Finally, we reflect on the broader implications for human-AI collaboration, equity, and accountability. We call for a new research agenda that embraces LLM-driven tools as catalysts for more scalable, reproducible, and inclusive urban research.
• Abstract（参考訳）: 都市因果研究は、都市を形成する複雑なダイナミックなプロセスを理解し、エビデンスベースの政策を伝えるために不可欠である。 しかしながら、現在のプラクティスは、非効率で偏りのある仮説の定式化、マルチモーダルデータの統合における課題、脆弱な実験手法によって制約されることが多い。 所得グループによる通勤時間における渋滞価格の因果的影響を自動的に推定するシステムや、衛星画像と健康レポートを用いて、新しい緑地が近隣の喘息率にどのように影響するかを測定するシステムを想像し、因果推定、サブグループ分析、行動可能な推奨を含む包括的な政策対応アウトプットを生成する。 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、政策洞察による結果解釈の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であるUrbanCIAを提案する。 まず、研究トピック、データソース、方法論的アプローチの構造化された分類学を通して、現在の都市因果研究の状況を調べ、ワークフロー全体にわたる体系的な制限を明らかにすることから始める。 次に,提案フレームワークにおける4つのモジュールの設計原則と技術ロードマップを紹介する。 また,これらのAIプロセスの厳密さと透明性を評価するための評価基準を提案する。 最後に、人間とAIのコラボレーション、エクイティ、説明責任の幅広い意味について考察する。 我々は、LLM駆動のツールをよりスケーラブルで再現性があり、包括的な都市研究のための触媒として採用する新しい研究課題を求めている。

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