論文の概要: Causal Inference on Networks under Misspecified Exposure Mappings: A Partial Identification Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03459v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 12:27:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.442642
• Title: Causal Inference on Networks under Misspecified Exposure Mappings: A Partial Identification Framework
• Title（参考訳）: ミス特定露光マッピングに基づくネットワーク上の因果推論:部分同定フレームワーク
• Authors: Maresa Schröder, Miruna Oprescu, Stefan Feuerriegel, Nathan Kallus,
• Abstract要約: ネットワーク上の因果推論のための新しい部分同定フレームワークを提案する。 露光マッピングの誤用下では, 直接的および漏出的効果に対して, 鋭い上下境界を導出する。 実験の結果, 境界は情報的であり, 露光写像の誤特定の下では信頼性の高い結論が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.59051888063665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating treatment effects in networks is challenging, as each potential outcome depends on the treatments of all other nodes in the network. To overcome this difficulty, existing methods typically impose an exposure mapping that compresses the treatment assignments in the network into a low-dimensional summary. However, if this mapping is misspecified, standard estimators for direct and spillover effects can be severely biased. We propose a novel partial identification framework for causal inference on networks to assess the robustness of treatment effects under misspecifications of the exposure mapping. Specifically, we derive sharp upper and lower bounds on direct and spillover effects under such misspecifications. As such, our framework presents a novel application of causal sensitivity analysis to exposure mappings. We instantiate our framework for three canonical exposure settings widely used in practice: (i) weighted means of the neighborhood treatments, (ii) threshold-based exposure mappings, and (iii) truncated neighborhood interference in the presence of higher-order spillovers. Furthermore, we develop orthogonal estimators for these bounds and prove that the resulting bound estimates are valid, sharp, and efficient. Our experiments show the bounds remain informative and provide reliable conclusions under misspecification of exposure mappings.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク内の処理効果の推定は、ネットワーク内の他のすべてのノードの処理に依存するため、困難である。 この難しさを克服するため、既存の方法では、ネットワーク内の処理の割り当てを低次元の要約に圧縮する露光マッピングを課すのが一般的である。 しかし、この写像が不特定であれば、直接的および余分な効果の標準推定器は深刻なバイアスを受けることができる。 本研究では,ネットワーク上の因果推論のための新しい部分同定フレームワークを提案し,露光マッピングの誤特定による治療効果のロバスト性を評価する。 具体的には,このような不特定条件下での直接的および脱落効果に対して,鋭い上下境界を導出する。 そこで本フレームワークは,露出マッピングへの因果感度解析の新たな応用を提案する。 実際に広く使われている3つの標準露光設定のために、我々のフレームワークをインスタンス化する。 一 近所の待遇の重み付け方法 (二)閾値に基づく露光マッピング、及び (三)高次流出の有無による近隣干渉の抑制。 さらに、これらの境界に対する直交推定器を開発し、その結果の有界推定が有効で、鋭く、効率的であることを証明した。 実験の結果, 境界は情報的であり, 露光写像の誤特定の下では信頼性の高い結論が得られた。

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