Causaliteitsstructuur

Causaliteitsstructuur verwijst naar de wijze waarop oorzaken en gevolgen in een systeem zijn georganiseerd. Het beschrijft welke variabelen oorzakelijk op andere variabelen inwerken en hoe veranderingen door het systeem worden doorgegeven. In tegenstelling tot zuivere correlatie impliceert een causale structuur een richting van invloed en geeft zij inzicht in de mechanismen waardoor effecten ontstaan.

Representatie van een causaliteitsstructuur gebeurt vaak met grafische modellen, waarbij variabelen knopen (nodes) zijn en causale relaties randen (lijnen) tussen deze knopen vormen. Een veelgebruikte formele voorstelling is het gericht acyclisch graf (DAG), waarin de randen van oorzaak naar gevolg wijzen en waarin geen cycli voorkomen. In praktijk bestaan systemen met terugkoppelingen en dynamische aspecten, waarvoor ook cyclische of tijdsafhankelijke modellen nodig kunnen zijn.

Binnen de onderzoekspraktijk maken verschillende formaliseringen deel uit van de causaliteitsstructuur. Grafische causaliteitsmodellen en structurele lineaire modellen (SEM) bieden een wiskundige vertaaling van causale relaties. Het framework van potentiële uitkomsten (potential outcomes) benadert causaliteit via tegen-feitelijke uitkomsten. Het do-calculus biedt identificeerbaarheid van causale effecten uit observaties onder aannames over de structuur van de causaliteitsrelaties.

Toepassingen van de causaliteitsstructuur zijn onder meer beleidsevaluatie, medische en epidemiologische studies, econometrie en machine learning. Ze helpen bij het bepalen van de effecten van interventies, het corrigeren voor confounding en het sturen van besluitvorming onder onzekerheid. Uitdagingen omvatten onvolledige kennis van de structuur, confounding, meetfouten en tijdsafhankelijke of complexe systemen.