実験データを用いた双方向市場実験における売り手側の成果測定

Keskeiset käsitteet

実験データを用いて双方向グラフを構築し、売り手側の因果効果を推定する新しい手法を提案する。

Tiivistelmä

本研究では、オンラインの双方向グラフ実験において因果推論推定量を評価しています。私たちの新しい貢献は、これまでの文献で一般的に用いられてきた事前の知識や過去のデータに依存するのではなく、実験中のデータを用いて双方向グラフを構築することです。
私たちは、買い手と売り手の様々な相互作用から双方向グラフを構築し、双方向実験と仲介分析の交差点における新しい研究方向性を示しています。この手法は、買い手側の実験で売り手側の因果効果を評価したい、あるいはその逆の場合に重要です。
私たちは、ヨーロッパ最大の中古品マーケットプレイスであるVintedで行われた過去の買い手側の実験を使ってこの手法を実証しています。

Tilastot

買い手側の実験で検出された効果に基づき、売り手側への影響が強く示唆される実験を選択した。
実験サンプルサイズは約2000万ユーザーと非常に大規模であり、推定手法の計算効率が重要な要因となる。

Lainaukset

"私たちの新しい貢献は、これまでの文献で一般的に用いられてきた事前の知識や過去のデータに依存するのではなく、実験中のデータを用いて双方向グラフを構築することです。"
"この手法は、買い手側の実験で売り手側の因果効果を評価したい、あるいはその逆の場合に重要です。"

Tärkeimmät oivallukset

Towards Measuring Sell Side Outcomes in Buy Side Marketplace Experiments using In-Experiment Bipartite Graph

by Vaiv... klo arxiv.org 09-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.04174.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

双方向グラフの構築に使用する相互作用イベントの選択が推定結果に与える影響について、さらに詳しく調べる必要がある。

双方向グラフの構築において、相互作用イベントの選択は推定結果に大きな影響を与えることが示されています。特に、Vintedのようなマーケットプレイスでは、バイヤーとセラーの相互作用が多様であり、どのイベントを選択するかによって、セラーのエクスポージャースコアや最終的な因果効果の推定が変わります。例えば、アイテムのビュー数とお気に入り数を用いた場合、ビュー数に基づくグラフは、セラーに対するエクスポージャーが低く見積もられる可能性があります。一方で、お気に入り数を用いることで、より高いエクスポージャーが得られることがあり、これが推定される平均処置効果（ATE）に影響を与えます。このように、相互作用イベントの選択は、因果推論の精度や信頼性に直結するため、今後の研究では、異なる相互作用イベントが推定結果に与える影響を系統的に評価する必要があります。

双方向実験と仲介分析の組み合わせによる新しい推定手法の開発について検討する余地がある。

双方向実験と仲介分析の組み合わせは、因果推論の新たな可能性を開くものです。特に、バイヤー側の介入がセラー側に与える影響を測定する際、仲介変数としてのエクスポージャーの役割を考慮することで、より精緻な因果関係の理解が可能になります。例えば、バイヤーがアイテムを閲覧することが、セラーの売上にどのように寄与するかを分析する際、閲覧行動が仲介変数として機能する可能性があります。このアプローチにより、従来の推定手法では捉えきれなかった複雑な因果関係を明らかにすることができるでしょう。したがって、今後の研究では、双方向実験と仲介分析を統合した新しい推定手法の開発が重要な課題となります。

大規模な実験データを用いた系統的な手法の比較分析を行い、状況に応じた最適な手法の選択指針を得ることができるかもしれない。

大規模な実験データを用いた系統的な手法の比較分析は、因果推論の精度を向上させるための重要なステップです。特に、Vintedのような大規模なマーケットプレイスでは、数千万のユーザーから得られるデータを活用することで、異なる推定手法の性能を比較することが可能です。例えば、ERL、CR-ERL、回帰ベースの推定手法など、さまざまな手法を適用し、それぞれの推定結果や信頼区間の幅を比較することで、特定の状況において最も適切な手法を選択するための指針を得ることができるでしょう。このような比較分析は、実験デザインの改善や、因果推論の信頼性向上に寄与することが期待されます。したがって、今後の研究では、異なる手法の系統的な比較を行い、実験の特性に応じた最適な推定手法を特定することが重要です。