[論文レビュー] A Note on Posttreatment Selection in Studying Racial Discrimination in Policing

Qingyuan Zhao, Luke Keele+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 10, 2020

Advanced Causal Inference Techniques参考文献 28被引用数 1

ひとこと要約

本稿は、NYPDのストップアンドフラスクリーデータを用いて、警察における人種的差別に関する研究における処置後選択バイアスを是正するための因果的リスク比推定量を提案する。行政記録に記録されるのは拘束済みの出会いに限られるという事実を考慮に入れることで、単純な分析が警察暴力の真正の格差を10倍以上も低く見積もっている可能性があることが明らかになった。

ABSTRACT

We discuss some causal estimands used to study racial discrimination in policing. A central challenge is that not all police-civilian encounters are recorded in administrative datasets and available to researchers. One possible solution is to consider the average causal effect of race conditional on the civilian already being detained by the police. We find that such an estimand can be quite different from the more familiar ones in causal inference and needs to be interpreted with caution. We propose using an estimand new for this context -- the causal risk ratio, which has more transparent interpretation and requires weaker identification assumptions. We demonstrate this through a reanalysis of the NYPD Stop-and-Frisk dataset. Our reanalysis shows that the naive estimator that ignores the post-treatment selection in administrative records may severely underestimate the disparity in police violence between minorities and whites in these and similar data.

研究の動機と目的

• 行政記録に記録されるのは拘束済みの出会いに限られるという選択バイアスを是正すること。
• 条件付き平均処置効果（治療群に対する）のような従来の推定量が、グローバルな推論において誤解を招く可能性があることを示すこと。
• 識別仮定が弱い因果的リスク比推定量を導入し、検証すること。
• 処置後記録による選択バイアスを是正する手法を用いて、NYPDストップアンドフラスクリーデータを再分析すること。

提案手法

• 選択が行政記録に反映されるのを考慮に入れ、人種グループ間での警察暴力のリスクを比較する新しい因果的リスク比推定量を提案する。
• 外部データへの依存を減らすために、ベイズの定理を用いて拘束確率の推定を回避する。
• 識別式 (3) を適用し、国勢調査データから得られる署ごとの人種構成を条件付けながらリスク比を推定する。
• ブートストラップに基づく推論を用いて、リスク比推定値の95％信頼区間を計算する。
• 混合された出会い集団（90％が地域住民、10％が全市的）を仮定することで感度分析を行い、結果の妥当性を検証する。
• 全NYPD署において、選択を無視する単純推定量とバイアス是正済みリスク比推定値を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 行政記録における処置後選択が、警察暴力における人種的格差の推定をどの程度歪めるか？
• RQ2 因果的リスク比推定量は、従来の局所的推定量よりも透明性が高く、仮定が少ない推論を可能にするか？
• RQ3 選択バイアスを無視することで、人種が警察暴力に与える真正の影響がどの程度低く見積もられるか？
• RQ4 警察市民出会いにおける人種構成に関する仮定が、リスク比推定値にどの程度影響を与えるか？

主な発見

• NYPDストップアンドフラスクリーデータにおいて、処置後選択を無視する単純推定量は、マイノリティと白人との間の警察暴力の格差を10倍以上も低く見積もっている。
• 提案された因果的リスク比推定量は、従来の条件付き推定量よりも透明性が高く、仮定が少ない代替手段を提供する。
• リスク比推定値はNYPD署ごとに顕著に異なることがあり、黒人住民の割合が高い地域ではより高い格差が観察された。
• 感度分析の結果、居住地の人種構成を出会いの人種構成の代理として用いることは、効果の変動を誇張する可能性があることが示され、解釈に注意が必要である。
• バイアス是正済みリスク比推定値は、単純推定値よりも顕著に高く、図3における赤線（是正済み）が全署で青線（単純）の上に常に位置している。
• これらの結果は、観察的研究における因果的推定量の明確な定義と、選択バイアスの是正の重要性を強調している。