城市科学中的因果性｜周六直播·复杂系统视角的城市科学读书会

导语

在相关性研究成为城市科学研究主流的当下，我们为什么要研究城市科学的因果性？城市科学的因果性研究有什么样的方法？经典的因果研究方法会在城市科学中遇到怎样的困境？又有什么样的替代可能？

“复杂系统视角下的城市科学”读书会的第四次分享，我们邀请到了李海峰老师以《城市科学中的因果性》为题，为我们介绍地理因果的必要性、随机对照试验（RCT）及其基本原则以及自然实验与准实验的相关知识。

集智俱乐部的“城市科学”读书会由北京大学助理教授董磊联合明尼苏达大学助理教授朱递、中南大学地球科学与信息物理学院教授李海峰、北京航空航天大学计算机学院博士寄家豪共同发起，通过对“城市作为复杂系统”的理论、研究方法及应用的分享、讨论和梳理，促进相关领域学者的交流，推动交叉学科间的合作，促进城市科学的发展和研究。本系列读书会线上进行，2023年7月1日开始，每周六晚 20:00-22:00，持续时间预计10周。欢迎对城市科学这一前沿领域有兴趣的朋友报名参与！

分享简介

本期读书会，李海峰老师将从对地理因果必要性的讨论出发，重点介绍随机对照试验和准实验的相关内容。

• 第一部分介绍地理因果的必要性。以时间和空间相关性讨论中的发现和“阴谋”为引子，探讨因果性研究相较于相关性研究的优势和必要性。进一步讨论地理学中因果研究的必要性，并介绍当前地理学研究对因果问题的关注。最后提出因果性的视角，讨论因果性的视角可能带来更可解释性、鲁棒性更强的GeoAI的观点。

• 第二部分介绍随机对照试验。通过对理发店的三色灯、放血疗法两个案例的介绍，引出随机对照试验的定义和设计原则，并介绍随机对照实验的应用领域。

• 第三部分介绍自然实验和准实验。首先介绍自然实验的定义、特征和应用。之后介绍准自然实验的定义、方法和应用，并在此基础上提出从观测数据中估计因果关系的困难。最后重点介绍准实验的工具变量分析、断点回归、双重差分三种重点方法，准实验的局限性和展望，以及准实验在地理学中的应用。

分享大纲

一、地理因果的必要性

• 相关性与因果性

• 地理学与因果问题

• 地理因果性与GeoAI

二、随机对照试验（RCT）及其基本原则

• 从三色灯到循证医学

• 随机对照实验（RCT）的基本原则

• 随机对照实验（RCT）和观察实验

三、自然实验及准实验

• 自然实验
• 准实验：方法、局限性、展望

• 准实验在地理学中的应用

核心概念

• 随机对照试验 Randomized controlled trial：科学实验或干预研究（区别于观察性研究），较多应用于医学、心理学等领域。通过将研究对象进行随机分组（两组或以上），并对不同组实施不同的干预，以对比treatment效果的不同，目的是对干预措施进行效果估计。在研究对象数量足够的情况下，这种方法可以抵消已知和未知的混杂因素对各组的影响。
• 自然实验 Nature experiment：观察性研究，利用可将研究对象随机或看似随机分配到不同组别的事件或情况来回答特定问题。自然实验通常用于研究不可能进行受控实验的情况，例如，在实际操作中或伦理问题而无法进行受控实验。
• 准实验 Quasi-experiment：是一种经验性干预研究，用于估计不进行随机分配的条件下干预措施对目标种群的因果影响。准实验研究与传统的实验设计或随机对照试验有相似之处，但缺乏干预或控制随机分配要素。相反，准实验设计通常允许研究人员干预或控制条件的分配，但使用随机分配以外的一些标准（例如，资格截止标志）。
• 工具变量分析 Instrumental variable：基本思想是通过选择有效的工具变量，采用二阶段回归分析来消除未知混杂因子对因果效应估计的影响。从工具变量中提取出治疗变量的无混淆成分，利用这部分来估计对于结果变量的因果效应。
• 断点回归 Regression discontinuity design：基本思想是存在一个连续变量, 该变量在某临界点处存在一个不连续的跳跃，其两侧为干预效果的分配情况。通过比较临近阈值两侧的观测值，可以估计在随机化试验不可行的条件下的平均处理效果。
• 双重差分 Differences-in-Differences：通过利用观察学习的数据，分别计算自然实验中“实验组”在干预前后的差异，以及“对照组”在同一时间段的差异，再将两个差异做差分，以消除可能的混杂因子的影响，从而获得干预的净效应。

主讲人介绍

李海峰是中南大学地球科学与信息物理学院教授，博士生导师，UIUC访问学者。研究兴趣：机器/深度学习，人工/类脑智能，地理/遥感大数据。

个人主页https://faculty.csu.edu.cn/lihaifeng/zh_CN/index/8958/list/index.htm

直播信息

时间：

2023年7月22日（本周六）晚上20:00-22:00

参与方式：

扫码参与复杂系统视角的城市科学读书会，加入群聊，获取系列读书会回看权限，成为城市科学社区的种子用户，与社区的一线科研工作者与企业实践者沟通交流，共同推动城市科学社区的发展。

参考文献

一、地理因果的必要性

• Flaherty E, Sturm T, Farries E. The conspiracy of Covid-19 and 5G: Spatial analysis fallacies in the age of data democratization. Soc Sci Med. 2022 Jan; 293: 114546. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.114546
• Zhang, David D., et al. The causality analysis of climate change and large-scale human crisis. Proceedings of the National Academy of Sciences 108.42 (2011): 17296-17301. https://doi.org/10.1073/pnas.1104268108

二、自然实验及准实验

• Geldsetzer, P., & Fawzi, W. (2017). Quasi-experimental study designs series—paper 2: complementary approaches to advancing global health knowledge. Journal of clinical epidemiology, 89, 12-16. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2017.03.015
• Angrist, J. D., & Krueger, A. B. (1991). Does compulsory school attendance affect schooling and earnings?. The Quarterly Journal of Economics, 106(4), 979-1014. https://doi.org/10.2307/2937954
• Card, David, and Alan B. Krueger. Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania: Reply. The American Economic Review, vol. 90, no. 5, 2000, pp. 1397–1420. http://www.jstor.org/stable/2677856
• Liu, T., Ungar, L., & Kording, K. (2021). Quantifying causality in data science with quasi-experiments. Nature Computational Science, 1(1), 24–32. https://doi.org/10.1038/s43588-020-00005-8
• Chen Y, Ebenstein A, Greenstone M, et al. Evidence on the impact of sustained exposure to air pollution on life expectancy from China’s Huai River policy. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110(32): 12936-12941. https://doi.org/10.1073/pnas.1300018110
• Deaton, A., & Cartwright, N. (2018). Understanding and misunderstanding randomized controlled trials. Social science & medicine, 210, 2-21. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2017.12.005
• Deaton, A., & Cartwright, N. (2018). Reflections on Randomized Control Trials. Social science and medicine., 210, 86-90. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2018.04.046

城市科学读书会启动

随着工业化和现代化的发展，世界范围内的城市化率不断提高，越来越多的人口聚集在城市，使得交通拥堵、环境污染、资源短缺等城市问题日益严峻。为了建设一个让人们幸福生活、可持续发展的城市，我们对于城市的基本运行规律迫切需要科学的认知。

近十几年来，数据获取手段的进步及计算技术的发展，为研究城市问题提供了新的机会。智能手机、物联网、卫星遥感使我们可以获取高精度的城市数据，提供了数据基础；机器学习、人工智能的发展，为处理大规模多源异构数据提供了技术手段。

除了数据与方法外，复杂性科学（Complexity）也极大地推动了城市科学的跨学科发展。复杂性科学从演生的视角，在不同的时空尺度上研究城市现象的基础规律，丰富了城市科学的理论框架；同时，基于复杂系统的模拟方法也在实践中有广阔的应用前景。

在这个大背景下，集智俱乐部的“城市科学”读书会由北京大学助理教授董磊联合明尼苏达大学助理教授朱递、中南大学地球科学与信息物理学院教授李海峰、北京航空航天大学计算机学院博士寄家豪共同发起，通过对“城市作为复杂系统”的理论、研究方法及应用的分享、讨论和梳理，促进相关领域学者的交流，推动交叉学科间的合作，促进城市科学的发展和研究。

本系列读书会线上进行，2023年7月1日开始，每周六晚 20:00-22:00，持续时间预计10周。读书会详情及参与方式见后文。

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由智源社区、集智俱乐部联合举办的因果科学与Causal AI读书会第三季，主要面向两类人群：如果你从事计算机相关方向研究，希望为不同领域引入新的计算方法，通过大数据、新算法得到新成果，可以通过读书会各个领域的核心因果问题介绍和论文推荐快速入手；如果你从事其他理工科或人文社科领域研究，也可以通过所属领域的因果研究综述介绍和研讨已有工作的示例代码，在自己的研究中快速开始尝试部署结合因果的算法。读书会直播已结束，欢迎加入因果科学社区，回看第三季直播，加入讨论。

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