Omitted Labels in Causality: A Study of Paradoxes

要約

私たちは、トレーニング データが可能なラベルのサブセットに限定されている、いわゆる「省略されたラベル コンテキスト」を調査します。
この設定は、人間の専門家や特定の焦点を当てた研究では一般的です。
私たちは、省略されたラベルコンテキストにおける因果推論のより一般的な困難を説明するために、よく研究されたパラドックス (シンプソンとコンドルセ) に頼っています。
因果推論の多くが構築される基本原則に反して、「正しい」調整には交換不可能な治療グループと対照グループが必要な場合があることを示します。
これらの落とし穴は、さまざまな文脈と形式の構造から引き出された結論の研究ネットワークに私たちを導き、これらのネットワークと社会的選択理論の間の興味深いつながりを証明します。

要約(オリジナル)

We explore what we call “omitted label contexts,” in which training data is limited to a subset of the possible labels. This setting is common among specialized human experts or specific focused studies. We lean on well-studied paradoxes (Simpson’s and Condorcet) to illustrate the more general difficulties of causal inference in omitted label contexts. Contrary to the fundamental principles on which much of causal inference is built, we show that “correct” adjustments sometimes require non-exchangeable treatment and control groups. These pitfalls lead us to the study networks of conclusions drawn from different contexts and the structures the form, proving an interesting connection between these networks and social choice theory.

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