A/B testing är en standardmetod för att utvärdera effekten av online experiment; målet är att uppskatta "genomsnittlig behandlingseffekt" av en ny funktion eller tillstånd genom att exponera ett urval av den totala populationen för det. En nackdel med A/B testing är att den är dåligt lämpad för experiment som involverar social inblandning, när behandlingen av individer spiller över till angränsande individer längs ett underliggande socialt nätverk. I detta arbete föreslår vi en ny metod med hjälp av grafkluster för att analysera genomsnittliga behandlingseffekter under social interferens. Till att börja med karakteriserar vi grafteoretiska förhållanden under vilka individer kan betraktas som "nätverk exponerade" för ett experiment. Vi visar sedan hur grafkluster randomisering medger en effektiv exakt algoritm för att beräkna sannolikheter för varje vertex som nätverk exponeras under flera av dessa exponeringsförhållanden. Med hjälp av dessa sannolikheter som inversa vikter kan en Horvitz-Thompson-skattare sedan ge en effektskattning som är opartisk, förutsatt att exponeringsmodellen har specificerats korrekt. Med tanke på en estimator som är opartisk, fokuserar vi på att minimera variansen. För det första utvecklar vi enkla förutsättningar för variansen av estimatorn att vara asymptotiskt liten i n, storleken på grafen. Men för allmänna randomiseringsscheman, kan denna varians vara lägre avgränsad av en exponentiell funktion av grader av en graf. I kontrast, Vi visar att om en graf uppfyller en begränsad tillväxt villkor på tillväxthastigheten i bostadsområden, då finns det en naturlig kluster algoritm, baserad på vertex kvarter, där variansen av estimatorn kan övre begränsas av en linjär funktion av grader. Således visar vi att korrekt kluster randomisering kan leda till exponentiellt lägre estimator varians när experimentellt mäta genomsnittliga behandlingseffekter under interferens.
I REF föreslogs metoder för A/B-testning i samband med sociala nätverk där behandlingen av enskilda personer i nätverket spiller över till angränsande individer.
Graph cluster randomization: network exposure to multiple universes
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}