江直树（Naoki Egami）是MIT政治学副教授，专攻政治方法论，研究外部有效性及AI工具引入研究后的误差校正问题。他主张兼具政治学问题意识与统计学、计算机科学方法，每三四年开启新研究议程，曾获政治方法论学会新锐学者奖及多篇最佳论文奖。
本文提出了一个框架，旨在解决外部有效性偏差，探讨因果推断的泛化性和可转移性。通过回顾随机对照试验和观察研究，提出未来研究方向，促进跨学科合作，增强对因果效应的理解。同时，研究探讨了机器学习模型在实验中的应用及其无偏估计问题，并提出新的因果推断方法，以提高政策评估的有效性。
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