Boken "Agent-based Models and Causal Inference" presenterer en ny tilnærming til årsaksanalyser og tar for seg betydningen av agentbaserte modeller (ABM) i vitenskapelig forskning. Forfatter Andrew Manzo argumenterer overbevisende for at forskere innen årsaksinference ofte undervurderer potensialet ABM har for å styrke årsakspåstander. I løpet av de siste tiårene har ABM utviklet seg til en anerkjent metodologi, og boken beskriver denne imponerende fremgangen. Manzo sammenligner også de inferensielle truslene som finnes i ABM med tradisjonelle metoder som randomiserte kontrollerte studier (RCT), regresjonsanalyser og instrumentvariabler, og påpeker at alle disse metodene står overfor en felles utfordring ved å være basert på utestete antakelser. Avslutningsvis presenterer boken fire eksempler der analyser basert på ABM komplementerer og beriker bevisene for spesifikke årsakspåstander fra andre metoder. Gjennom sitt arbeide demonstrerer Manzo tydelig at ABM kan være et verdifullt verktøy i enhver forskers verktøykasse.
