5.2.2 集群随机化与网络因果

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5.2.2 集群随机化与网络因果 5.2.2 集群随机化与网络因果想象一下，你在设计一个社交网络干预实验，比如推广一款健康App，想知道它是否真正提升了用户的运动量。可问题来了：用户A下载了App，不仅自己多跑步，还会通过分享影响朋友B、C甚至更远的节点。这就是网络干扰的棘手之处——传统个体随机化实验在这里失效，因为“无干扰假设”（SUTVA）被彻底打破。干预不再是孤岛，而是像涟漪般扩散。那么，怎么办？集群随机化（Cluster Randomized Trials, CRT）登场。它不是逐个随机个体，而是将网络中的节点打包成“集群”，然后随机分配这些集群到治疗组或控制组。这样，干扰被“关进笼子”里，只在集群内部发生，跨集群的溢出效应最小化。