Causal Effects in Social Networks

• Autores: Marcel Fafchamps
• Localización: Revue économique, ISSN 0035-2764, Vol. 66, Nº. 4, 2015 (Ejemplar dedicado a: Avancées de la recherche en microéconomie appliquée à l’occasion des XXXIes JMA (Clermont-Ferrand 2014)), págs. 657-686
• Idioma: francés
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• Resumen
  • English

    This paper reviews the current literature on the estimation of causal peer effects. After a discussion of causality in general, I introduce the standard peer effect model in networks and illustrate the reflection problem. I then present approaches to causal inference with observational data before introducing experimental approaches. I review estimation issues arising from measurement and sampling errors, and discuss how they affect causal inference in network and peer effect experiments. The last section of the paper broadens the discussion to encompass dynamic peer effects and link formation and illustrates the different meanings that causality can take in the estimation of peer effects.

  • français

    L’estimation causale des effets de pairs dans les réseaux sociaux Cet article passe en revue la littérature récente sur l’estimation causale des effets de pairs. Après une discussion de la causalité en général, j’introduis le modèle standard d’effets de pairs dans les réseaux et je donne une illustration du problème de réflexion. Je présente ensuite différentes approches de l’inférence causale avec des données d’observation, avant d’introduire les approches expérimentales. Je passe en revue les problèmes d’estimation qui sont soulevés par les erreurs de mesure et d’échantillonnage, et je discute la façon dont ils affectent l’inférence causale dans les expériences d’effets de réseau et d’effets de pairs. La dernière section de l’article élargit la discussion pour couvrir les effets de pairs dynamiques et la formation des liens, et illustre les différentes significations que peut revêtir le concept de causalité dans l’estimation des effets de pairs.