Learning the Effect of Persuasion via Difference-In-Differences
通过双重差分学习说服效应AI 解读 ↓
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通过双重差分学习说服效应
- 研究问题
- 分期实施的信息处理如何改变行为，怎样用前向与后向说服率进一步区分平均处理效应中的不同响应群体？
- 方法与思路
- 作者在无反向反应及变换后响应概率的平行趋势假设下识别两类说服率，并用 GMM 与有限信息方法估计推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类参数分别排除原已认同和无法说服者，后向率等于必要性概率，并应用于中国分省实施的课程改革。
- 阅读关注点
- 核对两类说服率的分母和目标群体、无反向反应条件，以及恒等和非线性链接下平行趋势的含义与敏感性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收未核实；摘要未说明完整分期处理条件，链接变换敏感性检查不能验证平行趋势。
原文摘要
We develop a difference-in-differences framework to measure the persuasive impact of informational treatments on behavior in staggered treatment settings. We introduce two causal parameters, the forward and backward average persuasion rates on the treated, which refine the average treatment effect on the treated. The forward rate excludes cases of "preaching to the converted," while the backward rate omits "talking to a brick wall" cases. The backward rate coincides with the probability of necessity from the literature on probabilities of causation. We identify both persuasion rates under a no-backlash condition and a parallel-trends assumption imposed on a known transformation of response probabilities, taking the identity link as the baseline and nonlinear links as sensitivity checks. We develop estimation and inference using GMM and a limited-information method. We demonstrate the usefulness of our framework with an application to a Chinese curriculum reform introduced across provinces at different times.