論文の概要: The Final-Stage Bottleneck: A Systematic Dissection of the R-Learner for Network Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13018v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 06:16:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.712137
• Title: The Final-Stage Bottleneck: A Systematic Dissection of the R-Learner for Network Causal Inference
• Title（参考訳）: The Final-Stage Bottleneck: A Systematic Dissection of the R-Learner for Network Causal Inference
• Authors: Sairam S, Sara Girdhar, Shivam Soni,
• Abstract要約: 本稿ではR-Learnerフレームワークグラフを体系的に解析する。 最終段階のCATE推定器の帰納バイアスがパフォーマンスの第一の要因であるという厳密な証拠を初めて提示する。 我々は微妙でトポロジに依存した「ニュアンスボトルネック」を識別し、機械的説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The R-Learner is a powerful, theoretically-grounded framework for estimating heterogeneous treatment effects, prized for its robustness to nuisance model errors. However, its application to network data, where causal heterogeneity is often graph-dependent, presents a critical challenge to its core assumption of a well-specified final-stage model. In this paper, we conduct a large-scale empirical study to systematically dissect the R-Learner framework on graphs. We provide the first rigorous evidence that the primary driver of performance is the inductive bias of the final-stage CATE estimator, an effect that dominates the choice of nuisance models. Our central finding is the quantification of a catastrophic "representation bottleneck": we prove with overwhelming statistical significance (p < 0.001) that R-Learners with a graph-blind final stage fail completely (MSE > 4.0), even when paired with powerful GNN nuisance models. Conversely, our proposed end-to-end Graph R-Learner succeeds and significantly outperforms a strong, non-DML GNN T-Learner baseline. Furthermore, we identify and provide a mechanistic explanation for a subtle, topology-dependent "nuisance bottleneck," linking it to GNN over-squashing via a targeted "Hub-Periphery Trade-off" analysis. Our findings are validated across diverse synthetic and semi-synthetic benchmarks. We release our code as a reproducible benchmark to facilitate future research on this critical "final-stage bottleneck."
• Abstract（参考訳）: R-ラーナー(R-Learner)は、不均一な治療効果を推定する強力な理論的な基盤を持つフレームワークであり、ニュアンスモデル誤差に対する頑健さで評価されている。 しかし、因果不均一性はしばしばグラフに依存しているネットワークデータへの適用は、その中核的な仮定である十分に特定された最終段階モデルに重要な課題をもたらす。 本稿では,グラフ上のR-Learnerフレームワークを体系的に解析するために,大規模な実証的研究を行う。 本研究は,最終段階のCATE推定器の帰納バイアスが性能の第一の要因であるという厳密な証拠を初めて提示する。 我々の中心的な発見は、破滅的な「表現ボトルネック」の定量化である:我々は、強力なGNNニュアンスモデルと組み合わせても、グラフブラインド最終段階を持つRラーナーが完全に失敗する(MSE > 4.0)という圧倒的な統計的意義(p < 0.001)で証明する。 逆に、提案したエンドツーエンドグラフR-Learnerは、強力な非DML GNN T-Learnerベースラインよりも優れています。 さらに, 微妙でトポロジに依存した「ニュアンスボトルネック」を, ターゲットとした「Hub-Periphery Trade-off」解析を通じてGNNオーバーカッシングにリンクする機構を同定し, 提示する。 本研究は,多種多様な合成および半合成のベンチマークで検証した。 我々は、この重要な「最終段階のボトルネック」に関する将来の研究を促進するために、再現可能なベンチマークとしてコードを公開します。

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