Counterfactual Reasoning with Probabilistic Graphical Models for Analyzing Socioecological Systems

要約

因果推論と反事実推論は、仮説的なシナリオについて推論できるようにするデータ サイエンスの新たな方向性です。
これは、実験データが通常利用できない領域で特に役立ちます。
環境科学および生態科学の文脈では、因果関係により、たとえば、仮説的な介入に対して生態系がどのように反応するかを予測することができます。
構造的因果モデルは、因果関係の確率的グラフィカル モデルの一種であり、その直感的な性質により、複数の分野の専門家が容易に理解できます。
ただし、識別不可能と呼ばれる特定のクエリは、正確かつ正確な方法で計算することができません。
この論文は、社会生態学的システムの領域内で識別不可能なクエリを境界付けるための新しい最新の技術を適用することを提案します。
私たちの調査結果は、確率的グラフモデルを含む従来の統計分析が変数間の影響を特定できることを示しています。
ただし、そのような方法では、関係の性質、特に関係が必要性を伴うのか十分性を伴うのかについての洞察は得られません。
ここで、反事実的な推論が価値を発揮します。

要約(オリジナル)

Causal and counterfactual reasoning are emerging directions in data science that allow us to reason about hypothetical scenarios. This is particularly useful in domains where experimental data are usually not available. In the context of environmental and ecological sciences, causality enables us, for example, to predict how an ecosystem would respond to hypothetical interventions. A structural causal model is a class of probabilistic graphical models for causality, which, due to its intuitive nature, can be easily understood by experts in multiple fields. However, certain queries, called unidentifiable, cannot be calculated in an exact and precise manner. This paper proposes applying a novel and recent technique for bounding unidentifiable queries within the domain of socioecological systems. Our findings indicate that traditional statistical analysis, including probabilistic graphical models, can identify the influence between variables. However, such methods do not offer insights into the nature of the relationship, specifically whether it involves necessity or sufficiency. This is where counterfactual reasoning becomes valuable.

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