基于因果发现算法的情感驱动因素挖掘如何避免“伪因果”？ 热门官方

回答：伪因果指将“相关性”误判为“因果性”（如“冰淇淋销量↑与溺水人数↑”实为“气温↑”的共同结果）。解决方法：① 领域知识引导的因果图初始化：结合心理学理论（如 appraisal theory：事件→认知评价→情感），预设“事件→认知→情感”的因果骨架，减少搜索空间；② 干预实验验证：通过do算子模拟“改变认知评价（如引导积极解读）→情感变化”，验证因果链的有效性（如“引导用户将‘批评’解读为‘建议’→愤怒值下降”）；③ 敏感性分析：测试因果模型对混杂因素（如个体性格）的鲁棒性，若结果波动>10%则判定为伪因果。某消费者情感研究中，该方法识别出“广告创意→情感共鸣→购买意愿”的真实因果链，较纯数据驱动的发现准确率提升40%。