論文の概要: Detecting and Mitigating Group Bias in Heterogeneous Treatment Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20383v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 21:47:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.537233
• Title: Detecting and Mitigating Group Bias in Heterogeneous Treatment Effects
• Title（参考訳）: 不均一処理効果におけるグループバイアスの検出と緩和
• Authors: Joel Persson, Jurriën Bakker, Dennis Bohle, Stefan Feuerriegel, Florian von Wangenheim,
• Abstract要約: ランダム化実験における群バイアスの検出と緩和のための統計的枠組みを開発する。 緩和のために、縮退に基づくバイアス補正を提案し、理論的に最適で実証可能な解が閉形式表現を持つことを示す。 利益を最大化するパーソナライズターゲティングのための検出されたグループバイアスを緩和することの経済的意味を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.4891545570248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heterogeneous treatment effects (HTEs) are increasingly estimated using machine learning models that produce highly personalized predictions of treatment effects. In practice, however, predicted treatment effects are rarely interpreted, reported, or audited at the individual level but, instead, are often aggregated to broader subgroups, such as demographic segments, risk strata, or markets. We show that such aggregation can induce systematic bias of the group-level causal effect: even when models for predicting the individual-level conditional average treatment effect (CATE) are correctly specified and trained on data from randomized experiments, aggregating the predicted CATEs up to the group level does not, in general, recover the corresponding group average treatment effect (GATE). We develop a unified statistical framework to detect and mitigate this form of group bias in randomized experiments. We first define group bias as the discrepancy between the model-implied and experimentally identified GATEs, derive an asymptotically normal estimator, and then provide a simple-to-implement statistical test. For mitigation, we propose a shrinkage-based bias-correction, and show that the theoretically optimal and empirically feasible solutions have closed-form expressions. The framework is fully general, imposes minimal assumptions, and only requires computing sample moments. We analyze the economic implications of mitigating detected group bias for profit-maximizing personalized targeting, thereby characterizing when bias correction alters targeting decisions and profits, and the trade-offs involved. Applications to large-scale experimental data at major digital platforms validate our theoretical results and demonstrate empirical performance.
• Abstract（参考訳）: 不均一な治療効果(HTE)は、治療効果の高度にパーソナライズされた予測を生成する機械学習モデルを用いて、ますます推定される。 しかし実際には、予測された治療効果は、個々のレベルで解釈、報告、監査されることは稀であるが、代わりに、人口層、リスク層、市場といったより広範なサブグループに集約されることがしばしばある。 個人レベルの条件平均処理効果(CATE)を予測するモデルが、ランダム化実験のデータに基づいて正しく特定され、訓練されたとしても、予測されたCATEをグループレベルまで集約することは、一般的には、対応するグループ平均処理効果(GATE)を回復しない。 ランダム化実験において,このようなグループバイアスを検出・緩和するための統一統計フレームワークを開発する。 まず、群バイアスをモデルにより実装されたGATEと実験的に同定されたGATEの相違点として定義し、漸近的に正規な推定器を導出し、簡単な統計的検査を行う。 緩和のために、縮退に基づくバイアス補正を提案し、理論的に最適で実証可能な解が閉形式表現を持つことを示す。 フレームワークは完全に汎用的で、最小限の仮定を課し、計算サンプルモーメントのみを必要とする。 本研究では,検出されたグループバイアスを軽減し,個人化目標を最大化することによる経済的影響を分析し,偏見補正がターゲット決定や利益を変化させた際の特徴付けと関連するトレードオフについて分析する。 大規模デジタルプラットフォームにおける実験データへの応用は、我々の理論結果を検証し、経験的性能を実証する。

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