Mechanisms for Data Sharing in Collaborative Causal Inference (Extended Version)
协作因果推断中的数据共享机制（扩展版）AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以观测数据中的因果结构学习为共同任务，并据此评价数据贡献，直接涉及因果推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
协作因果推断中的数据共享机制（扩展版）
- 研究问题
- 在参与方获取数据有成本、共享独特数据可能损失竞争优势时，如何衡量各方对协作因果学习的贡献，并设计公平的数据共享激励？
- 方法与思路
- 作者比较各参与方观测数据推得的完成部分有向无环图，构建面向因果学习任务的数据价值评估方案，再据此设计奖励与贡献激励机制。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出因果任务专用的数据估值方案，并说明其可用于按数据质量分配奖励或促进贡献；未交代机制性质的具体证明与效果数值。
- 阅读关注点
- 应核对图结构差异如何转换为数据价值、估图误差如何影响奖励，以及公平性、参与激励和贡献最大化分别采用什么定义与条件。
- 阅读边界
- 本条依据 arXiv 扩展版预印本摘要，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未说明因果发现假设、激励相容条件及与其他版本的差异。
原文摘要
Collaborative causal inference (CCI) is a federated learning method for pooling data from multiple, often self-interested, parties, to achieve a common learning goal over causal structures, e.g. estimation and optimization of treatment variables in a medical setting. Since obtaining data can be costly for the participants and sharing unique data poses the risk of losing competitive advantages, motivating the participation of all parties through equitable rewards and incentives is necessary. This paper devises an evaluation scheme to measure the value of each party's data contribution to the common learning task, tailored to causal inference's statistical demands, by comparing completed partially directed acyclic graphs (CPDAGs) inferred from observational data contributed by the participants. The Data Valuation Scheme thus obtained can then be used to introduce mechanisms that incentivize the agents to contribute data. It can be leveraged to reward agents fairly, according to the quality of their data, or to maximize all agents' data contributions.