연구진은 관찰 데이터의 조건부 독립성 분석에서 발생하는 신뢰성 문제를 지적했어요. 시스템 내 안정화 경로로 인해 원인 간 통계적 의존성이 사라져 원인 발견 알고리즘이 오작동할 수 있어요. 연구는 개입을 통해 원인 간 연결 정보를 활용하는 새로운 접근법을 제시했어요.
개입 즉시 신뢰성이라는 가정을 통해, 원인 간 연결을 비모수적으로 식별할 수 있다고 밝혔어요. 기존 방식은 조건부 독립성 검증에 우선순위를 뒀지만, 이제는 개입 정보를 더 중요하게 고려해야 해요.
연구는 개입의 중요성을 강조하며, 조건부 독립성 검증의 한계를 보완하는 등가 클래스도 제시했어요.