本研究提出PRISMe工具，旨在帮助用户快速理解复杂的隐私政策，提升隐私意识，为未来政策分析工具的发展奠定基础。

本研究提出了一种新方法，解决地球观测数据在政策分析中个体异质性与上下文信息的权衡问题，通过多尺度拼接提升因果效果估计，推动政策分析的精细化。

本研究基于强化学习模型，对智能体决策行为进行建模。实验结果表明，该模型相较传统方式更适应且表现更好，可应用于政策分析等领域的 Agent-based Models。