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问题

什么是反事实分析呀？

回答
反事实分析，简而言之，就是我们常说的“如果……会怎样？”这种思考模式的延伸和系统化。它是一种强大的认知工具，帮助我们理解因果关系、评估决策以及预测未来可能发生的情况。

我们每个人在日常生活中都在不自觉地进行反事实分析。比如，你错过了一班公交车，你可能会想：“如果我早出门一分钟，我就赶上了。” 这就是一次简单的反事实思考。它让你从“已经发生”的事实出发，设想一个“未曾发生”但又与事实有细微差别的平行情境，然后去探究在这个平行情境下，事情的结果会有什么不同。

这种思考之所以重要，是因为它能帮助我们理解为什么事情会变成现在这个样子。通过改变某个具体的因素，观察结果的变化，我们能更清晰地看到哪个因素起到了关键的决定性作用。就像前面说的公交车例子，通过设想“早出门一分钟”，我们就能推断出“准时”是赶上公交车的关键。

在更复杂的领域，反事实分析的应用就更为广泛和深入。

在历史研究中，历史学家可能会进行“如果……会怎样？”的思考，来探讨历史事件的偶然性与必然性。比如，如果某场关键战役的结果不同，历史的进程会如何改变？这种分析并非为了“重写历史”，而是为了更深刻地理解导致当前历史走向的那些关键节点和决策。它让我们看到，历史的齿轮可能在某个不起眼的转动点上就改变了方向。

在经济学中，反事实分析是评估政策效果的重要手段。比如，一项新的税收政策出台后，经济学家会试图分析，如果这项政策没有实施，经济会呈现怎样的状态？通过对比实际发生的情况和设想的“未实施”情况，他们可以更准确地评估该政策对GDP增长、就业率、通货膨胀等指标的影响。这有助于政策制定者了解政策的真实效力，并为未来的政策调整提供依据。

在医学领域，反事实分析可以帮助医生评估不同治疗方案的有效性。如果一位病人接受了另一种药物治疗，他的病情是否会有所改善？通过研究类似病例的治疗效果，医生可以推断出在不同治疗路径下可能出现的预后，从而为患者选择更优的治疗方案。

在法律领域，反事实分析在确定责任时也扮演着重要角色。比如，在一场交通事故中，如果肇事司机没有超速，事故是否会发生？如果受害者没有违反交通规则，他是否能避免受伤？这种分析有助于判断各方在事故中的过失程度，并为责任的划分提供依据。

从心理学的角度看，反事实思考与我们的情绪和行为紧密相连。当我们经历失败时，我们常常会进行“向上反事实”思考（设想一个比现状更糟的可能），这可能带来沮丧感；而当我们经历成功时，我们可能会进行“向下反事实”思考（设想一个比现状更好的可能），这有助于我们获得满足感和成就感。同时，反事实思考也能促使我们从过去的经验中学习，改进未来的行为。

总而言之，反事实分析是一种通过设想“未曾发生”的情况来理解“已经发生”的事实的方法。它鼓励我们超越眼前，去探究隐藏在事件背后的因果联系，从而更好地认识世界，做出更明智的决策，并从过往的经验中汲取养分，更好地规划未来。它并非天马行空的幻想，而是基于逻辑推理和对现有信息的梳理，去构建一个合理的替代现实，从而获得更深刻的洞察。

网友意见

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反事实分析并不是一个特别老的概念，它的提出为了解决因果问题，其基本原理在于提出一个“反事实条件”：如果没有A，那么C就不会出现。这是符合我们尝试和直观的。大部分反事实推理是"平凡的"(singular), 也就是仅仅描述事件A促使事件C发生[1]，但现实世界中，这种平凡性因果预设常常是不充分的，也就是说，常常需要一系列的其他条件才能促成事件C的发生。这种不充分性也一直在促进反事实分析技术和算法的发展。

从定义来看，反事实分析的内涵是很大的，反事实分析的操作/方法非常多。最为简单也是最为常见的，就是A/B测试[2]。也就是我们把一批用户/样本分成同质的两组，分别进行不同的干预(Treatment)，然后观察后效果。这里的操作可以是给药、红包、用户界面的变化等等。A/B测试原理简单，说服力强，但它一方面存在操作成本，另一方面也存在一定的伦理风险，甚至在很多情况下并不存在做A/B测试的可能性（比如宏观经济政策的影响，用户的贷款授信影响，教育的影响）。另外，被分成两组的用户/样本的同质性非常重要，不然会导致选择偏差(Selection Bias)[3]。在实际操作中，常常使用随机性和一些用户/样本特征的统计无显著差异来保证同质性，但可能在这些特征之外存在影响因果的因素，因此选择偏差在实际操作中不可避免。

如果我们不能做A/B测试，则可以考虑对用户/样本在干预前后的状态进行比较，也就是 干预前 和 干预后 分别对应了A和B组。但这里存时间因素，也就是时变趋势。解决时变趋势问题的办法包括双重差分(Difference-in-Difference, DID)[4], 固定效应(Fixed Effect, FE)[5]等等。

如果既不能做A/B测试，也没有干预前后的完整时间序列，但是干预与否取决于某个连续变量，那么我们可以考虑做断点回归(Regression Discontinuity Designs, RDD)[6]. 断点回归的假设在于，既然干预与否取决于某个连续变量阈值，在这个连续变量阈值附近的用户可以认为是同质的，但是被完全随机的进行了干预/不干预。

断点回归在经济学领域使用很多。比如，水质监测只能监测上游企业的污染物排放状况，而排放是地方政府的一个重要考核指标，因此地方政府对于水质监测点上游的企业排放监管要求更严格，对下游的企业则更宽松。使用水质监测点上下游企业的排放数据进行断点回归，可以判定这个考核政策对整个宏观经济的影响[7].

如果没有这个连续变量条件，不能保证样本同质性以回归掉样本特征协变量因素，但是可以找到一个变量跟跟结果相关，但是跟无法控制的扰动性特征无关，那么这个变量可以作为“工具变量”(Instrumental variables estimation, IV)[8][9].

比如，我们考察戒烟对身体健康是否有影响，我们很难保证戒烟和不戒烟群体之间的同质性，因为戒烟本身反映了人的毅力，而毅力是跟健康水平相关的。但是我们可以考虑一个跟健康无关，跟人的各种因素无关，但是跟戒烟与否有关的因素——烟的价格/税率变化，使用工具变量解决这个问题。

当然，上面这些方法仍然很难解决现实复杂问题——当一个系统的结果受到内部和外部的非常多种因素影响，而且内部数据的观测和因果关系等存在大量的不明，上面这些方法就会通通不适用了。在互联网产品系统中，我们常常碰到的是这类问题：用户在某个页面活跃度受到产品改动的影响，受到营销权益的影响，受到产品BUG的影响，受到竞品的影响，受到页面跳转流程的影响，受到广告投放的影响，受到宏观经济政策的影响等等。我们根本无法有效的构建一个稳定的因果关系链条，也无法控制某个因素。这时候我们可以使用贝叶斯网络进行系统结构因果学习构建DAG图，然后使用结构因果学习模型(Structural Causal Model, SCM)[10]进行因果推理。当然，这套方法并不能保证因果的完备性，但对于解决实际问题一般是足够了。

参考

  1. ^ Lewis, D. (1974). Causation. The journal of philosophy, 70(17), 556-567.
  2. ^ Calder, K. (1953). Statistical inference. New York: Holt.
  3. ^ Winship, C., & Mare, R. D. (1992). Models for sample selection bias. Annual review of sociology, 18(1), 327-350.
  4. ^ Wing, C., Simon, K., & Bello-Gomez, R. A. (2018). Designing difference in difference studies: best practices for public health policy research. Annual review of public health, 39.
  5. ^ Allison, P. D. (2009). Fixed effects regression models. SAGE publications.
  6. ^ Lee, D. S., & Lemieux, T. (2010). Regression discontinuity designs in economics. Journal of economic literature, 48(2), 281-355.
  7. ^ ZHANG, B. (2020). WATERING DOWN ENVIRONMENTAL REGULATION IN CHINA GUOJUN HE SHAODA WANG. The Quarterly Journal of Economics, 1(52), 52.
  8. ^ Angrist, J., & Imbens, G. (1995). Identification and estimation of local average treatment effects.
  9. ^ Bound, J., Jaeger, D. A., & Baker, R. M. (1995). Problems with instrumental variables estimation when the correlation between the instruments and the endogenous explanatory variable is weak. Journal of the American statistical association, 90(430), 443-450.
  10. ^ Ross, J. I. (1993). Structural causes of oppositional political terrorism: Towards a causal model. Journal of Peace Research, 30(3), 317-329.

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