來源：混沌巡洋艦

因果推斷讓大資料更有溫度在六種看待因果關係的視角（機制，反事實，干預，過程，資訊傳遞及概率因果）中，資訊傳遞是潛在應用最廣泛的一種。當我們想弄清楚是什麼導致某件事情發生時，如果由於倫理原因，無法做干預實驗；機制又過於複雜，使得反事實推理中出現蝴蝶效應，或者過程中包含反饋和自迴圈；那可以看看什麼因素能夠預測該事件是否發生。

例如關於怎樣的婚姻更加美滿這一問題，古往今來有太多的討論，然而卻大多沒有定論。而大資料下，對這個問題的回答，可以考慮那些因素能夠最準確的預測出婚姻質量。例如2020的PNAS論文[1]，指出對浪漫關係滿意度影響最大的因素是“響應性”。

這讓我想到了2015的另一篇PNAS論文[2]，在即使考慮了其它因素下，網戀的情侶比線下認識的婚姻更幸福，也許是因為網戀帶來的快速響應成為習慣，從而使得浪漫關係更令人滿足。2020年研究的另一項發現，是決定忠誠度的是親密感。考慮到社交網路興起後，雖然物理上在一起，心理上卻不親密的情況越來越多，這一發現並不令人意外。

很多人傳統上會覺得，物質條件，學歷性格等，會決定親密關係。然而之前的積極心理學研究指出，幸福的基線不會由於哪怕是意外的加薪而發生持久改變，而只會由於你改變了行為模式而提升。從資訊傳遞的角度來看，因果關係的存在，意味著從原因到結果之間有資訊被傳遞。加薪是一個一次性事件，你很快會為新的收入找到去處；而行為模式的改變，會持久地帶來新資訊。一次性的事件，無法成為持久結果的因，對於婚姻亦是如此。

對於長期的持續性的果，種下這個果的因，也不可能是一次性的。這個道理是普遍適用的。職場中的發展，也是這樣一個巨集觀的集合特徵。要預測該結果，也需要持續的資訊傳遞。例如職場中，領導是否將特定的任務交給你這樣的微觀結果，取決於能力是否匹配，但職場長期成就，則只會取決於你的態度及習慣。資訊傳遞決定了不應該使用微觀特徵來解釋集體性的結果。

行為模式常常和性格相關，那有那些因素決定性格了？對於該問題的回答，同樣可以通過判定那些因素能夠預測性格來回答。這裡介紹兩篇論文，第一篇說的是能夠根據靜態臉部影象，預測性格[3]，另一篇則是通過居住地資訊，發現山區的居民在五大性格特徵和平原地區有些區別[4].

兩者之間都是相關性，但從資訊傳遞的角度來看，從臉部特徵到性格間並沒有什麼可能的渠道，能夠傳遞資訊(雖然相貌的不同，對陌生人會附帶偏見，但經常交往的人，不會以貌取人，而性格的成因，來自持續的互動模式)。因此兩者之間的聯絡，可能是由於基因的共同影響，或者是性格的不同，塑造了不同的氣質。該例子說明，通過判定是否存在可能的資訊傳遞機制，可以判定因果關係方向。

而地形和性格間的關係，則更有可能是前者為因，後者為果。山區的自然環境，影響了該地區居民的生產方式和交流模式，進而塑造了性格。例如該文中指出，在五大性格特徵（外傾性，責任心，情緒穩定性，宜人性，開放性）中，前四項山地居民都偏低，而唯有最後一項，山地居民明顯偏高。這也和我們的日常經驗是相符的。

總結來看，因果關係的出現，意味著存在資訊傳遞，不僅意味著可以用類似轉移熵這樣的指標，來進行因果發現。還以為可以通過找出那些具有預測效力的指標，再尋找可能的資訊傳遞機制，來找到潛在的因果聯絡，或者依據資訊傳遞的管道不存在，來暗示兩者間的相關性僅僅是相關性。

參考：

[1] Machine learning uncovers the most robust self-report predictors of relationship quality across 43 longitudinal couples studies,

[2] Marital satisfaction and break-ups differ across on-line and off-line meeting venues.

[3] Assessing the Big Five personality traits using real-life static facial images

[4] Physical topography is associated with human personality

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