Rekommendationssystem är en allt viktigare del av webben och står för upp till en tredjedel av all trafik på flera av världens mest populära webbplatser. Ändå är föga känt om hur mycket aktivitet sådana system faktiskt orsakar utöver och över aktivitet som skulle ha förekommit på andra sätt (t.ex. söka) om rekommendationer saknades. Även om det idealiska sättet att uppskatta rekommendationernas orsakseffekt är genom randomiserade experiment, är sådana experiment kostsamma och kan orsaka besvär för användarna. I detta dokument presenterar vi därför en metod för att uppskatta orsakssamband utifrån enbart observationsdata. I synnerhet visar vi att det är möjligt att identifiera orsakssambandet genom en instrumentvariabel när en produkt upplever en omedelbar chock i direkttrafiken och de produkter som rekommenderas intill den inte gör det. Vi tillämpar sedan vår metod för att bläddra loggar som innehåller anonymiserad aktivitet för 2,1 miljoner användare på Amazon.com under en 9-månadersperiod och analysera över 4.000 unika produkter som upplever sådana chocker. Vi finner att även om klick-genomföringar av rekommendationer står för en stor del av trafiken bland dessa produkter, skulle minst 75 procent av denna aktivitet sannolikt inträffa i avsaknad av rekommendationer. Vi avslutar med en diskussion om de antaganden enligt vilka metoden är lämplig och ger efter kring extrapolering av resultat till andra produkter, platser eller inställningar.
Observationsstudier på Amazon visade att 75 % av klicken på rekommenderade produkter sannolikt också skulle ha skett i avsaknad av rekommendationer REF.
Estimating the Causal Impact of Recommendation Systems from Observational Data
{'venue': "EC '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}