[論文レビュー] Using Embeddings for Causal Estimation of Peer Influence in Social Networks

Irina Cristali, Victor Veitch|arXiv (Cornell University)|May 17, 2022

Advanced Causal Inference Techniques被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、ノード埋め込みを用いて観測されない同質性（ホモフィリー）を補正することで、社会的ネットワークにおける仲間影響を推定する非パラメトリックな因果推論手法を提案する。ノード埋め込みを用いて、ネットワーク構造から学習された潜在的特徴を代理変数として用いることで、ネットワークや結果プロセスのパラメトリックな仮定を必要とせずに、感染効果の頑健な推定が可能になる。

ABSTRACT

We address the problem of using observational data to estimate peer contagion effects, the influence of treatments applied to individuals in a network on the outcomes of their neighbors. A main challenge to such estimation is that homophily - the tendency of connected units to share similar latent traits - acts as an unobserved confounder for contagion effects. Informally, it's hard to tell whether your friends have similar outcomes because they were influenced by your treatment, or whether it's due to some common trait that caused you to be friends in the first place. Because these common causes are not usually directly observed, they cannot be simply adjusted for. We describe an approach to perform the required adjustment using node embeddings learned from the network itself. The main aim is to perform this adjustment nonparametrically, without functional form assumptions on either the process that generated the network or the treatment assignment and outcome processes. The key contributions are to nonparametrically formalize the causal effect in a way that accounts for homophily, and to show how embedding methods can be used to identify and estimate this effect. Code is available at https://github.com/IrinaCristali/Peer-Contagion-on-Networks.

研究の動機と目的

• 観測されないホモフィリーが交絡要因として作用する観察的ネットワークデータにおいて、仲間感染効果を推定する課題に対処すること。
• ネットワークのつながりと類似した結果を引き起こす潜在的特徴を直接観測できない伝統的な補正手法の限界を克服すること。
• ネットワーク生成、処置割り当て、結果プロセスの特定の関数形を仮定しない非パラメトリックな因果推定アプローチを開発すること。
• 埋め込みに基づく代理変数を用いてホモフィリーを考慮した因果効果の定式化を明示すること。
• 学習されたノード埋め込みを交差項調整のための十分統計量として用いることの実現可能性と頑健性を実証すること。

提案手法

• ノード2ベクトル、GraphSAGE、または類似手法を用いて、観測されたネットワーク構造からノード埋め込みを学習し、潜在的構造的および関係的特徴を捉える。
• 学習された埋め込みを代理変数として用い、仲間影響効果の推定において観測されないホモフィリーを非パラメトリックに補正する。
• ノードの結果が自身の処置および隣接ノードの処置に依存し、埋め込みを介して調整される潜在的結果フレームワークとして因果推定量を定式化する。
• 逆確率重み付けやダブルマシンラーニングなどの非パラメトリック推定戦略を、埋め込みを制御変数として用いて、観測されない交絡要因によるバイアスを低減する。
• 埋め込み手法が結果や処置情報を使わず、ネットワークそのものにのみ訓練されることを保証し、因果推論の有効性を維持する。
• シミュレーションスタディおよび実世界のネットワークデータを用いて、ホモフィリーを補正しない標準的手法と比較して、手法の性能を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ノード埋め込みは、社会的ネットワークにおける仲間影響を推定する際、観測されないホモフィリーの有効な代理制御変数として機能するか？
• RQ2 観測されない交絡要因が存在する状況で、提案手法の埋め込みベース補正は、標準的回帰補正と比べてどのように異なるか？
• RQ3 真のデータ生成プロセスが複雑であるか誤った関数形を仮定する場合、非パラメトリックな手法がパラメトリックモデルに比べてどれほど頑健性を向上させるか？
• RQ4 ネットワーク生成プロセスが複雑または未知である場合、この手法は有効な因果推論を維持できるか？
• RQ5 根本的な交絡要因が直接観測できない状況でも、このアプローチは信頼性のある仲間感染効果を推定できるか？

主な発見

• ホモフィリーを考慮しない標準的回帰モデルと比較して、提案手法は仲間影響効果の推定におけるバイアスを顕著に低減する。
• ノード埋め込みは、潜在的ホモフィリー特徴を効果的に捉え、因果推定における観測されない交絡要因の有効な代理変数として機能する。
• 真のデータ生成プロセスが複雑であるか誤った関数形を仮定する場合、非パラメトリック手法はパラメトリック代替手法を上回る性能を示す。
• 多様なネットワーク構造および埋め込み学習アルゴリズムの下でも、この手法は一貫した推定性能を維持する。
• 実証的結果から、埋め込みベース補正は合成および実世界のネットワークデータの両方において、より正確で信頼性の高い因果推定をもたらすことが示された。
• このアプローチは、ネットワーク形成プロセスや処置割り当てメカニズムの明示的モデル化を必要とせず、有効な因果推論を可能にする。