批次自適應因果標註
arXiv - Computers and SocietyEzinne Nwankwo, Lauri Goldkind, Angela Zhou
提出批次自適應抽樣方法，透過最小化雙重強健估計器的方差，提升缺失結果的平均處理效應估計效率。
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批次自適應抽樣提供了一種在標註成本高昂時仍能保持因果效應估計精度的策略。
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此策略透過理論導出的最小方差抽樣機率，避免了傳統隨機抽樣的高變異，對於需要有限資源進行後續追蹤或標註的社會服務與教育評估尤為重要。
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閉式解的可即時實作性使研究者能快速部署於實際系統，減少實驗設計與計算成本。
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因為不需迭代優化，實務人員可在數分鐘內計算最佳抽樣比例，進而在有限時間內完成資料收集與分析，提升決策效率。
核心研究發現
- 1
推導出最小化雙重強健估計器方差的批次抽樣機率閉式解，直接可用於實務。
- 2
在模擬與實際資料（包括無家可歸服務外展）中，該方法以較少標註樣本達到更低均方誤差與更準確的AIPW估計。
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實驗顯示，僅使用90筆優化樣本即可匹配361筆隨機樣本的置信區間，節省約75%標註預算。
對教育工作者的啟發
對於教育或社會服務評估者而言，該方法可協助在有限標註預算內，選擇最具資訊量的樣本進行追蹤或標註，從而以更低成本獲得更準確的因果效應估計。實務上可先計算每個潛在樣本的抽樣機率，將高機率樣本納入標註清單，並利用雙重強健估計器進行效應推估，最終節省標註成本並提升決策品質。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Batch-Adaptive Causal Annotations
- 作者：
- Ezinne Nwankwo, Lauri Goldkind, Angela Zhou
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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