Overview
本プロジェクトは、ネットワーク上での波及効果（ピアエフェクト）を伴う政策介入の効果を、反実仮想シミュレーションによって評価する研究です。 従来の政策評価では個人の独立性（SUTVA）が仮定されますが、現実には「隣人が行動すれば自分も行動する」という社会的相互作用が存在します。本研究ではネットワークゲームの均衡モデルを構築し、モンテカルロ法を用いて処置あり・なしの反実仮想確率（p_i / q_i）を算出しました。これにより、ネットワークを通じた波及効果を含む平均処置効果（ATE）の定量化を実現しています。
研究背景：波及効果と政策評価
補助金の支給や情報提供などの政策介入（処置）は、対象者だけでなく、社会的ネットワークを通じて周囲にも波及効果をもたらします。しかし、この波及効果が存在する場合、従来の因果推論手法では正確な政策評価が困難でした。本研究では、ネットワークゲームの理論を用いてこの相互作用をモデル化し、シミュレーションによる反実仮想分析を行いました。
モデル設計：反実仮想と因果効果
政策介入（処置変数）
対象者 i に対する政策介入の有無。この割り当てを変化させることで反実仮想シナリオを生成する。
反実仮想確率
ある処置割り当てのもとで、ネットワーク均衡が達成された際の各個人の行動確率。
平均処置効果
介入があった場合となかった場合の確率の差分。波及効果を含んだ実質的な政策インパクトを表す。
分析パイプライン
Python 実装：反実仮想シミュレーション
推定された構造パラメータを用い、全員が処置を受けたシナリオ（D=1）と誰も受けなかったシナリオ（D=0）の反実仮想確率をモンテカルロ法で算出します。
def compute_counterfactuals(n, dist_matrix, beta_est, gamma_est, num_reps=100):
"""
各ノードの反実仮想確率をモンテカルロシミュレーションで推計:
p_i = Pr(S_i(t) = 1) ← 介入あり (D_i = 1) のシナリオ
q_i = Pr(S_i(t') = 1) ← 介入なし (D_i = 0) のシナリオ
"""
prob_treated = np.zeros(n)
prob_untreated = np.zeros(n)
for _ in range(num_reps):
# シナリオ1: 全員に介入を行った場合 (D = 1)
D_treat = np.ones(n)
s_t, _ = compute_equilibrium(n, D_treat, beta_est, gamma_est, dist_matrix)
prob_treated += np.random.binomial(1, s_t, size=n)
# シナリオ2: 誰にも介入を行わなかった場合 (D = 0)
D_ctrl = np.zeros(n)
s_c, _ = compute_equilibrium(n, D_ctrl, beta_est, gamma_est, dist_matrix)
prob_untreated += np.random.binomial(1, s_c, size=n)
# 反実仮想確率の算出
p_i = prob_treated / num_reps
q_i = prob_untreated / num_reps
# 平均処置効果(ATE)の推計
ate = np.mean(p_i - q_i)
return p_i, q_i, ate政策評価への応用
費用対効果の精緻化
ネットワーク上の波及効果を無視した従来の評価手法に対し、ピアエフェクトを考慮した正確な介入効果（ATE）を算出し、政策の真の費用対効果を測定します。
最適ターゲティング政策の設計
限られた予算内で最大の効果を得るため、ネットワーク中心性の高いノード（インフルエンサー等）を特定し、優先的に介入を行うターゲティング戦略のシミュレーションに応用可能です。
プロジェクト情報
カテゴリ
研究 / データ分析
年度
2024
分野
因果推論・計量経済学
データソース
シミュレーションデータ
言語
Python
技術スタック
キーワード
ハイライト
- ✓ネットワーク波及効果を組み込んだ因果効果の推計
- ✓モンテカルロシミュレーションによる反実仮想確率の算出
- ✓SUTVAの仮定が成立しない環境下での政策評価モデルの構築