Förutsägbara modeller används ofta för att besluta om åtgärder i interaktiva onlinesystem. Annonser serveras till exempel selektivt till användare som modelleras som benägna att köpa den produkt som annonseras. Nyhetsflöde är befolkat baserat på en modell av användarens intressen. En vanlig konsekvens av dessa prediktiva modeller är skapandet av en falsk korrelation, eller förvirrande, mellan handlingen och dess önskade resultat. I ovanstående exempel är det sannolikt att de riktade användarna köper produkten eller hittar nyhetsartikeln oavsett intervention. Detta innebär en utmaning när det gäller att mäta de verkliga effekterna av dessa system. Här presenterar vi ett nytt ramverk för att uppskatta kausala effekter som varken bygger på randomiserade experiment eller justering för det potentiellt explosiva antalet variabler som används i prediktiva modeller. Vi föreslår identifiering och instrumentering av händelser som medlar effekten av åtgärden. När effekten av en åtgärd är beroende av en medlande händelse som inte är föremål för samma sammanblandning, förenklas problemet med en uppskattning av orsakssambandet avsevärt. Vi visar detta tillvägagångssätt i att visa reklam med ad viewability som ett naturligt experiment som medierar effekten av betjänade annonser. Cirka 45% av visning annons intryck aldrig göra det till en synlig del av användarens webbläsare. Vi visar att en analys baserad på ad viewability kan kraftigt minska mängden partiskhet i uppskattningen av kampanjlyft. Vi integrerar användningen av negativa kontroller samt identifieringen och justeringen för restförvirring för att ytterligare minska biasen i den uppskattade hissen till mindre än 10 %. Ett system som använder dessa tekniker används för att övervaka de dagliga kausala effekterna av många storskaliga reklamkampanjer.
I REF identifieras variabler som medlar effekten av en åtgärd på resultatet för att minska partiskheten vid bedömningen av den kausala effekten av onlinereklam.
Measuring Causal Impact of Online Actions via Natural Experiments: Application to Display Advertising
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}