Framework for inferring empirical causal graphs from binary data to support multidimensional poverty analysis

要約

タイトル：バイナリデータからの実証的因果グラフ推論フレームワークによる多次元貧困分析の支援

要約：
– 貧困は人類が直面する基本的な問題の1つである。
– マルチディメンショナル・ポバティ・インデックス（MPI）は、ある地域における貧困の度合いを測定するために使用されるよく知られたアプローチである。
– MPIを計算するには、教育、健康、生活環境など、貧困のさまざまな側面を表すバイナリ変数であるMPI指標の情報が必要である。
– MPI指標がMPI指標やその他の変数にどのような影響を与えるかを推定することは、伝統的な回帰分析法を使用して解決できる。
– しかし、1つのMPI指標を解決することが他のMPI指標により深刻な影響を与えるかどうかは明確ではなく、MPI指標間の実証的因果関係を推定するためのフレームワークがない。
– この論文では、貧困調査のバイナリ変数間の因果関係を推定するためのフレームワークを提案している。
– このアプローチは、グラウンドトゥルーを知っているシミュレートされたデータセットではベースラインの方法よりも優れており、双子出産データセットで正しい因果関係を見つけることができた。
– タイの貧困調査データセットでは、フレームワークが喫煙とアルコール飲料の問題の間の因果関係を発見した。
– この論文では、貧困分析の文脈を超えて任意のバイナリ変数で使用できるR CRANパッケージ「BiCausality」を提供している。

要約(オリジナル)

Poverty is one of the fundamental issues that mankind faces. To solve poverty issues, one needs to know how severe the issue is. The Multidimensional Poverty Index (MPI) is a well-known approach that is used to measure a degree of poverty issues in a given area. To compute MPI, it requires information of MPI indicators, which are \textbf{binary variables} collecting by surveys, that represent different aspects of poverty such as lacking of education, health, living conditions, etc. Inferring impacts of MPI indicators on MPI index can be solved by using traditional regression methods. However, it is not obvious that whether solving one MPI indicator might resolve or cause more issues in other MPI indicators and there is no framework dedicating to infer empirical causal relations among MPI indicators. In this work, we propose a framework to infer causal relations on binary variables in poverty surveys. Our approach performed better than baseline methods in simulated datasets that we know ground truth as well as correctly found a causal relation in the Twin births dataset. In Thailand poverty survey dataset, the framework found a causal relation between smoking and alcohol drinking issues. We provide R CRAN package `BiCausality’ that can be used in any binary variables beyond the poverty analysis context.

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