This thesis explores the possibility of using Bayesian Structure Learning and Do-Calculus to perform causal inference on data from tactical combat simulations provided by Saab. A four-step approach is considered whose first step is to find a Bayesian Network from the data using Bayesian Structure Learning and Probability Distribution Fitting. These Bayesian Networks describe a set of conditional independencies ambiguously. This ambiguity gives rise to a set of feasible Structural Causal Models that describes feasible causal relationships in the data. The approach then continues in its second step by selecting at least one of these Structural Causal Models that can be utilized for performing causal inference using Do-Calculus and Probabilistic Inference in the approach’s third and fourth steps respectively. The thesis concludes that there exist several difficulties with the approach that together with a lack of a methodology for error estimation reduces the method’s reliability. The recommendation is thus to consider the possibility of performing randomized controlled experiments using the tactical simulator before continuing the development of this approach. / Det här examensarbetet utforskar möjligheten att använda Bayesiansk Strukturinlärning och Do-Calculus för att utföra Kausal Inferens på data från taktiska stridsimuleringar framtagna av Saab. En fyrastegsmetod beaktas vars första steg är att hitta ett Bayesiansk Nätverk genom användandet av Bayesiansk Strukturinlärning och Sannolikhetsfördelnings-anpassning. Dessa Bayesianska Nätverk beskriver en mängd betingade oberoendet i datamängden på ett icke-entydligt sett. Denna icke-entydlighet ger upphov till en mängd av möjliga Strukturella Kausala Modeller som beskriver möjliga kausala strukturer i datamängden. Metodens andra steg fortsätter med att välja minst en av dessa Strukturella Kausala Modeller som kan användas för att åstakomma Kausal Inferens med hjälp av Do-Calculus och Stokastisk Inferens i metodens tredje respektive fjärde steg. Slutsatsen från examensarbetet är att det finns ett flertal svårigheter med metoden som tillsamans med en avsaknad av en feluppskattningsmetodik minskar metodens tillförlitlighet. Rekommendationen är därför att undersöka möjligheten att genomföra kontrollerade slumpmässiga experiment innan metodiken vidareutvecklas.

A common task in data science at internet companies is to develop metrics that capture aspects of the user experience. In this thesis, we are interested in systems of measurement variables without direct causal relations such that covariance is explained by unobserved latent common causes. A framework for modeling the data generating process is given by Neuro-Causal Factor Analysis (NCFA). The graphical model consists of a directed graph with edges pointing from the latent common causes to the measurement variables; its functional relations are approximated with a constrained Variational Auto-Encoder (VAE). We refine the estimation of the graphical model by developing an MCMC algorithm over Bayesian networks from which we read marginal independence relations between the measurement variables. Unlike standard independence testing, the method is guaranteed to yield an identifiable graphical model. Our algorithm is competitive with the benchmark, and it admits additional flexibility via hyperparameters that are natural to the approach. Tuning these parameters yields superior performance over the benchmark. We train the improved NCFA model on Spotify user behavior data. It is competitive with the standard VAE on data reconstruction with the benefit of causal interpretability and model identifiability. We use the learned latent space representation to characterize clusters of Spotify users. Additionally, we train an NCFA model on data from a randomized control trial and observe treatment effects in the latent space. / En vanlig uppgift för en data scientist på ett internetbolag är att utveckla metriker som reflekterar olika aspekter av användarupplevelsen. I denna uppsats är vi intresserade av system av mätvariabler utan direkta kausala relationer, så till vida att kovarians förklaras av latenta gemensamma orsaker. Ett ramverk för att modellera den datagenererande processen ges av Neuro-Causal Factor Analysis (NCFA). Den grafiska modellen består av en riktad graf med kanter som pekar från de latenta orsaksvariablerna till mätvariablerna; funktionssambanden uppskattas med en begränsad Variational Auto-Encoder (VAE). Vi förbättrar uppskattningen av den grafiska modellen genom att utveckla en MCMC algoritm över Bayesianska nätverk från vilka vi läser de obetingade beroendesambanden mellan mätvariablerna. Till skillnad från traditionella oberoendetest så garanterar denna metod en identifierbar grafisk modell. Vår algoritm är konkurrenskraftig jämfört med referensmetoderna, och den tillåter ytterligare flexibilitet via hyperparametrar som är naturliga för metoden. Optimal justering av dessa hyperparametrar resulterar i att vår metod överträffar referensmetoderna. Vi tränar den förbättrade NCFA modellen på data om användarbeteende på Spotify. Modellen är konkurrenskraftig jämfört med en standard VAE vad gäller rekonstruktion av data, och den tillåter dessutom kausal tolkning och identifierbarhet. Vi analyserar representationen av Spotify-användarna i termer av de latenta orsaksvariablerna. Specifikt så karakteriserar vi grupper av liknande användare samt observerar utfall av en randomiserad kontrollerad studie.