4.4.2 Heterogeneity fan behanneling effekten

Eksperiminten normaal mjitten de gemiddelde effekt, mar it effekt kin wêze oars foar ferskillende minsken.

De twadde kaai idee foar it ferpleatsen fan bûten ienfâldige eksperiminten is heterogeneity fan behanneling effekten. It eksperimint fan Schultz et al. (2007) krêftich yllustrearret hoe't deselde behanneling kin hawwe ferskate effekten op ferskillende soarten fan minsken (Figure 4.4), mar dizze analyze fan heterogeneity is eins hiel ûngewoan foar in analoge leeftyd eksperimint. De measte analoge leeftyd eksperiminten belûke in lyts tal dielnimmers dy't behannele as útwikselber "Widgets" om't in bytsje oer harren bekend pre-behanneling. Yn digitale eksperiminten, lykwols, dizze gegevens beheiningen binne minder faak omdat ûndersikers tend to hawwe mear dielnimmers en mear witte oer harren. Yn dizze ferskillende gegevens omjouwing, wy kinne rûze heterogeneity fan behanneling effekten om te foarsjen oanwizings oer hoe't de behanneling wurket, hoe't it ferbettere wurde kin, en hoe't it kin wurde rjochte oan dy meast wierskynlik te profitearjen.

Twa foarbylden fan heterogeneity fan behanneling effekten yn it ramt fan de maatskiplike noarmen en enerzjy brûke komme út oanfoljende ûndersyk op de Home Energy Rapporten. Earste, Allcott (2011) brûkt de grutte sample grutte (600.000 húshâldens) om fierder spjalte it sample en skatten it effekt fan 'e Home Energy Meld troch decile fan pre-behanneling enerzjy usage. Wylst Schultz et al. (2007) fûn ferskillen tusken swiere en lichte brûkers, Allcott (2011) fûn dat der wienen ek ferskillen binnen de swiere en lichte brûker groep. Bygelyks, de swierste brûkers (dy yn 'e top decile) reduced harren enerzjy usage twa kear safolle as immen yn' e midden fan 'e swiere brûker groep (Figure 4.7). Fierder, in rûzing it effekt troch pre-behanneling gedrach ek bliken dat der wie net in Boomerang wurking sels foar de lichtste brûkers (Figure 4.7).

Figuer 4.7: Heterogeneity fan behanneling effekten yn Allcott (2011) . De delgong yn enerzjy gebrûk wie oars foar minsken yn ferskillende deciles fan nulmjitting usage.

Yn in besibbe stúdzje, Costa and Kahn (2013) spekulearre dat de effektiviteit fan de Home Energy Meld koe ferskille basearre op in dielnimmer syn politike ideology en dat de behanneling mocht eins feroarsaakje minsken mei bepaalde ideologyen te fergrutsjen harren elektrisiteit gebrûk. Yn oare wurden, se spekulearre dat de Home Energy Rapporten soe wêze it meitsjen fan in Boomerang effekt foar guon soarten fan minsken. Om beoardielje dizze mooglikheid, Costa en Kahn fusearre de Opower gegevens mei gegevens oankocht fan in tredde-partij-ferwurker dy't opnommen ynformaasje sa as politike partij registraasje, donaasjes oan omjouwing organisaasjes, en húshâlding partisipaasje yn duorsume enerzjy programma. Mei dizze gearfoegde dataset, Costa en Kahn fûn dat de Home Energy Rapporten produsearre yn grutte halen ek effekten foar dielnimmers mei ferskillende ideologyen; der wie gjin bewiis dat eltse groep útstald Boomerang effekten (Figure 4.8).

Figuer 4.8: Heterogeneity fan behanneling effekten yn Costa and Kahn (2013) . De skatting gemiddelde behanneling effekt foar de hiele stekproef is -2,1% [-1.5%, -2.7%]. Troch it kombinearjen fan ynformaasje fan it eksperimint mei ynformaasje oer de húshâldens, Costa and Kahn (2013) brûkt in rige fan statistyske modellen om skatte de behanneling effekt foar hiel spesifike groepen fan minsken. Twa rûzings wurde presintearre foar eltse groep omdat de rûzings ôfhinklik fan de covariates se opnommen yn harren statistyske modellen (sjoch model 4 en model 6 yn Tabel 3 en Tabel 4 yn Costa and Kahn (2013) ). As dit foarbyld yllustrearret, behanneling effekten kin wêze oars foar ferskillende minsken en rûzings fan behanneling effekten dy't komme fan statistyske modellen kin ôfhingje fan de details fan dy modellen (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) .

As dizze twa foarbylden yllustrearje, yn it digitale tiidrek, kinne wy ​​bewege út in rûzing trochsneed behanneling effekten foar in rûzing de heterogeneity fan behanneling effekten want wy kinne hawwe folle mear dielnimmers en wy witte mear oer dy dielnimmers. Leare oer heterogeneity fan behanneling effekten kinne ynskeakelje rjochte fan in behanneling dêr't is it meast effektyf, fersoargje feiten dy't stimulearjen nije teory ûntwikkeling, en soargje hints oer in mooglike meganisme, it ûnderwerp dêr't ik no keare.