論文の概要: Using Text-Based Causal Inference to Disentangle Factors Influencing Online Review Ratings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04286v1
- Date: Tue, 02 Jun 2026 23:26:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.426395
- Title: Using Text-Based Causal Inference to Disentangle Factors Influencing Online Review Ratings
- Title（参考訳）: テキストベースの因果推論を用いたオンラインレビューレーティングへの影響因子の分散化
- Authors: Linsen Li, Aron Culotta, Nicholas Mattei,
- Abstract要約: 本稿では,テキストに基づく因果解析,特にCausalBERTの最近の進歩に基づいて,各因子が全体レビュー評価に与える影響を解消する手法を提案する。
レビューのテキスト参照を,実世界の属性のプロキシとして扱う。
我々は、米国K-12校600万以上のレビューから得られた実・半合成データに対する我々のアプローチを検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.424784821580992
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online reviews provide valuable insights into the perceived quality of facets of a product or service. While aspect-based sentiment analysis has focused on extracting these facets from reviews, there is less work understanding the impact of each aspect on overall perception. This is particularly challenging given correlations among aspects, making it difficult to isolate the effects of each. This paper introduces a methodology based on recent advances in text-based causal analysis, specifically CausalBERT, to disentangle the effect of each factor on overall review ratings. We enhance CausalBERT with three key improvements: temperature scaling for better calibrated treatment assignment estimates; hyperparameter optimization to reduce confound overadjustment; and interpretability methods to characterize discovered confounds. In this work, we treat the textual mentions in reviews as proxies for real-world attributes. We validate our approach on real and semi-synthetic data from over 600K reviews of U.S. K-12 schools. We find that the proposed enhancements result in more reliable estimates, and that perception of school administration and performance on benchmarks are significant drivers of overall school ratings.
- Abstract（参考訳）: オンラインレビューは、製品やサービスのファセットの品質に対する貴重な洞察を提供する。
アスペクトベースの感情分析は、レビューからこれらの側面を抽出することに重点を置いているが、各側面が全体知覚に与える影響を理解する作業は少ない。
これは、各側面間の相関が特に困難であり、それぞれの効果を分離することが困難である。
本稿では,テキストに基づく因果解析,特にCausalBERTの最近の進歩に基づいて,各因子が全体レビュー評価に与える影響を解消する手法を提案する。
我々はCausalBERTを3つの重要な改善点で拡張し、キャリブレーションの精度向上のための温度スケーリング、過剰調整を減らすためのハイパーパラメータ最適化、発見されたコンファウンドを特徴づけるための解釈可能性手法を改良した。
本研究は,レビューのテキスト参照を実世界の属性のプロキシとして扱う。
我々は、米国K-12校600万以上のレビューから得られた実・半合成データに対する我々のアプローチを検証する。
提案手法の強化により,より信頼性の高い評価が得られ,学校管理の認識やベンチマークのパフォーマンスが学校全体の評価に重要な要因であることが判明した。
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