[논문 리뷰] Causal Inference with Spatio-temporal Data: Estimating the Effects of Airstrikes on Insurgent Violence in Iraq

Georgia Papadogeorgou, Kosuke Imai외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 30.

Advanced Causal Inference Techniques참고 문헌 42인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 시공간 점과정에 대한 인과적 추론 프레임워크를 개발하여 이라크에서 반군 폭력에 대한 공격의 영향을 추정하기 위해 폭격을 확률적 간섭으로 모델링한다. 마팅게일 이론을 활용해 추정기의 일致성과 점근적 정규성을 확보하였으며, 증가하는 폭격 빈도가 반군 공격을 증가시키고 최대 400km 떨어진 지역으로 폭력의 이동을 유도할 수 있음을 시사한다.

ABSTRACT

Many causal processes have spatial and temporal dimensions. Yet the classic causal inference framework is not directly applicable when the treatment and outcome variables are generated by spatio-temporal point processes. We extend the potential outcomes framework to these settings by formulating the treatment point process as a stochastic intervention. Our causal estimands include the expected number of outcome events in a specified area under a particular stochastic treatment assignment strategy. Our methodology allows for arbitrary patterns of spatial spillover and temporal carryover effects. Using martingale theory, we show that the proposed estimator is consistent and asymptotically normal as the number of time periods increases. We propose a sensitivity analysis for the possible existence of unmeasured confounders, and extend it to the Hajek estimator. Simulation studies are conducted to examine the estimators' finite sample performance. Finally, we illustrate the proposed methods by estimating the effects of American airstrikes on insurgent violence in Iraq from February 2007 to July 2008. Our analysis suggests that increasing the average number of daily airstrikes for up to one month may result in more insurgent attacks. We also find some evidence that airstrikes can displace attacks from Baghdad to new locations up to 400 kilometers away

연구 동기 및 목표

• 지속적인 공간적 및 시간적 치료와 결과 과정을 가진 설정에 대해 인과적 추론 방법의 부족을 해결하기 위해.
• 伝통적인 잠재적 결과 프레임워크가 실패하는 복잡하고 비정형적인 확산 및 연기 효과를 가진 시공간 데이터에서의 효과를 모델링하기 위해.
• 무한한 공간 및 시간 영역에서 임의의 치료 배정 전략을 허용하는 확률적 간섭 프레임워크를 개발하기 위해.
• 점과정 설정에서 측정되지 않은 혼란 요인에 대한 민감도 분석을 가능하게 하며, 하제크 추정기로의 확장을 포함하기 위해.
• 실제 데이터인 2007~2008년 동안의 미국의 폭격과 이라크의 반군 폭력에 적용하여 인과적 영향을 실증적 타당성과 함께 평가하기 위해.

제안 방법

• 치료를 점과정 위에서의 확률적 간섭으로 공식화하고, 주어진 간섭 전략 하에서 결과 사건의 기대 수를 인과적 추정량으로 정의한다.
• 측정된 성향 스코어 강도 함수를 사용한 역확률가중법을 적용하여 공간과 시간에 걸친 치료 배정 균형을 확보한다.
• 시간 간격 수가 증가함에 따라 추정기의 일치성과 점근적 정규성을 확립하기 위해 마팅게일 이론을 적용한다.
• 측정되지 않은 혼란 요인에 대한 민감도 분석 프레임워크를 개발하였으며, 보다 강건한 성능을 위해 하제크 추정기에 적응시켰다.
• 다양한 확산 및 연기 구성 조건 하에서의 유한표본 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션 연구를 수행한다.
• 관측된 역사적 패턴에 기반한 시간에 따라 변화하는 치료 강도를 모델링함으로써 적응형 간섭으로의 확장을 도모하였지만, 전체 다기능 적응은 여전히 도전 과제로 남아 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일일 폭격 평균 수를 늘릴 경우 이라크 내 반군 공격 수에 어떤 인과적 영향을 미치는가?
• RQ2 폭격은 얼마나 많은 지리적 지역으로 반군 폭력의 이동을 유도하는가? 이동 거리는 얼마나 되는가?
• RQ3 시간적 연기 효과는 폭격과 이후 반군 폭력 간의 관계에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 특정 지역에 집중된 폭격에서 공간적 확산 효과의 영향은 어떠한가?
• RQ5 시공간 점과정 설정에서 측정되지 않은 혼란 요인에 대해 인과적 추정치는 얼마나 강인한가?

주요 결과

• 30일 동안 일일 폭격 평균 수를 1에서 3으로 늘릴 경우, 이라크 내 반군 공격 수가 월간 기준으로 12.7명(95% 신뢰구간: 0.4, 24.9) 증가할 것으로 추정된다.
• 폭격이 바그다드에서 주변 지역으로 폭력의 이동을 유도할 가능성이 있으며, 이는 최대 400km 떨어진 거리까지 관찰된다.
• 일일 폭격 수를 1에서 5로 늘릴 경우, IED 공격 수는 1.2명(95% 신뢰구간: -2.8, 5.3) 증가할 것으로 추정되나, 통계적으로 유의미하지 않다.
• 자살 및 기타 공격(SAF)의 경우, 일일 폭격 수가 1에서 5로 증가할 때 1.6명(95% 신뢰구간: -1.2, 4.5) 증가할 것으로 추정되며, 이 역시 통계적으로 유의미하지 않다.
• 바그다드에서 일일 폭격 수를 1에서 3으로 늘릴 경우, 기타 공격 수는 3.6명(95% 신뢰구간: -4.3, 11.4) 증가할 것으로 추정되나, 영향에 대한 강한 증거는 없다.
• 관측된 역사적 패턴에 기반한 적응형 간섭은 모호한 추정치를 낳았으며, 현재 데이터로는 시간에 따라 변화하는 치료 전략 평가에 어려움이 있음을 시사한다.