본 논문은 개인 특성을 고려한 개인별 인과 추론(ICI) 방법론을 제시합니다. 기존의 인과 추론 방법들이 주로 집단 수준에 초점을 맞추는 것과 달리, 본 논문은 구조적 인과 모델(SCM)을 활용하여 개인별 인과 효과(ICE)를 추정하는 방법을 제안합니다. SCM의 외생 변수(U)가 개인의 변이를 담고 있다는 점에 착안하여, 개인 특성을 반영한 개인별 집단을 구성하고, 'indiv(W)' 연산자와 개인별 인과 질의 P(Y | indiv(W), do(X), Z)를 정의하여 ICI를 형식화합니다. 이는 개인의 반사실적 결과가 아닌, 가능한 대안에 대한 추론임을 강조합니다. 본 논문은 ICI를 "3단계" 인과 추론으로 위치짓고, 가상 개입의 인과 효과를 개인의 관측된 특성을 바탕으로 추정하는 방법을 제시합니다.
