論文の概要: Counterfactual Explanations for Time Series Should be Human-Centered and Temporally Coherent in Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14559v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 16:31:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.790335
• Title: Counterfactual Explanations for Time Series Should be Human-Centered and Temporally Coherent in Interventions
• Title（参考訳）: 時系列の非現実的説明は人間中心的かつ時間的に干渉するべきである
• Authors: Emmanuel C. Chukwu, Rianne M. Schouten, Monique Tabak, Mykola Pechenizkiy,
• Abstract要約: 我々は,臨床推論や患者固有のダイナミックスに則った,持続的で目標指向の介入を反映した反事実へのシフトを提唱する。 本稿では, 時系列の最先端手法の解析を行い, 生成した反事実が測定ノイズに非常に敏感であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.023825093545582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual explanations are increasingly proposed as interpretable mechanisms to achieve algorithmic recourse. However, current counterfactual techniques for time series classification are predominantly designed with static data assumptions and focus on generating minimal input perturbations to flip model predictions. This paper argues that such approaches are fundamentally insufficient in clinical recommendation settings, where interventions unfold over time and must be causally plausible and temporally coherent. We advocate for a shift towards counterfactuals that reflect sustained, goal-directed interventions aligned with clinical reasoning and patient-specific dynamics. We identify critical gaps in existing methods that limit their practical applicability, specifically, temporal blind spots and the lack of user-centered considerations in both method design and evaluation metrics. To support our position, we conduct a robustness analysis of several state-of-the-art methods for time series and show that the generated counterfactuals are highly sensitive to stochastic noise. This finding highlights their limited reliability in real-world clinical settings, where minor measurement variations are inevitable. We conclude by calling for methods and evaluation frameworks that go beyond mere prediction changes without considering feasibility or actionability. We emphasize the need for actionable, purpose-driven interventions that are feasible in real-world contexts for the users of such applications.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムの会話を実現するための解釈可能なメカニズムとして、カウンターファクトな説明がますます提案されている。 しかし、現在の時系列分類の対物的手法は、主に静的なデータ仮定を用いて設計されており、モデル予測を反転させるために最小限の入力摂動を生成することに重点を置いている。 本論文は, 介入が時間とともに展開し, 因果的かつ時間的整合性が求められる臨床レコメンデーション設定において, このようなアプローチは基本的に不十分であると主張している。 我々は,臨床推論や患者固有のダイナミックスに則った,持続的で目標指向の介入を反映した反事実へのシフトを提唱する。 提案手法の実用性,特に時間的盲点,および手法設計および評価指標におけるユーザ中心的考察の欠如を抑える既存手法における重要なギャップを同定する。 この位置を支持するために、時系列のいくつかの最先端手法のロバストネス解析を行い、生成した反事実が確率的雑音に非常に敏感であることを示す。 この発見は、小さな測定のバリエーションが避けられない現実的な臨床環境での信頼性の限界を浮き彫りにしている。 我々は、実現可能性や実行可能性を考慮することなく、単なる予測変更を超える方法や評価フレームワークを呼び出すことで、結論付ける。 このようなアプリケーションのユーザにとって現実のコンテキストで実現可能な、アクション可能な、目的駆動型の介入の必要性を強調します。

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