4.4.3 Mecanismes

Els experiments mesuren el que va succeir. Mecanismes expliquen per què i com va succeir.

La tercera idea clau per superar simples experiments és el mecanisme . Els mecanismes ens diuen per què o com un tractament va causar un efecte. El procés de cerca de mecanismes també es denomina a vegades a la recerca de variables intervenients o variables mediadores . Encara que els experiments són bons per estimar els efectes causals, sovint no estan dissenyats per revelar mecanismes. Els experiments digitals ens poden ajudar a identificar mecanismes de dues maneres: (1) ens permeten recollir més dades de processos i (2) ens permeten provar molts tractaments relacionats.

Com que els mecanismes són difícils de definir formalment (Hedström and Ylikoski 2010) , començaré amb un exemple senzill: limes i escorbut (Gerber and Green 2012) . Al segle XVIII, els metges tenien un bon sentit que quan els mariners menjaven les llimes, no es trobaven escorbuts. L'escorbut és una malaltia terrible, de manera que aquesta era una informació potent. Però aquests metges no sabien per què els limes van evitar l'escorbut. No va ser fins a 1932, gairebé 200 anys més tard, que els científics podrien demostrar de manera fiable que la vitamina C era la raó per la qual la calç va evitar l'escorbut (Carpenter 1988, 191) . En aquest cas, la vitamina C és el mecanisme a través del qual els limes eviten l'escorbut (figura 4.10). Per descomptat, identificar el mecanisme també és molt important científicament: molta ciència és comprendre per què les coses succeeixen. Els mecanismes d'identificació també són molt importants pràcticament. Una vegada que entenem per què funciona un tractament, podem desenvolupar nous tractaments que funcionen encara millor.

Figura 4.10: Les llimes prevenen l'escorbut i el mecanisme és la vitamina C.

Malauradament, els mecanismes aïllants són molt difícils. A diferència de les limes i l'escorbut, en molts entorns socials, els tractaments probablement operen a través de moltes vies interrelacionades. Tanmateix, en el cas de les normes socials i l'ús energètic, els investigadors han intentat aïllar mecanismes mitjançant la recopilació de dades de processos i proves de tractaments relacionats.

Una manera de provar possibles mecanismes és recollir dades de processos sobre com el tractament afecta els possibles mecanismes. Per exemple, recordeu que Allcott (2011) mostrar que Home Energy Reports va fer que les persones baixessin el seu consum d'electricitat. Però, com aquests informes redueixen l'ús d'electricitat? Quins eren els mecanismes? En un estudi de seguiment, Allcott and Rogers (2014) es van associar amb una companyia elèctrica que, a través d'un programa de descomptes, havia adquirit informació sobre quins consumidors actualitzaven els seus aparells a models més eficients. Allcott and Rogers (2014) trobar que una mica més de persones que rebien els Informes d'Energia a l'Home van actualitzar els seus electrodomèstics. Però aquesta diferència era tan petita que només podria representar el 2% de la disminució de l'ús energètic a les famílies tractades. En altres paraules, les actualitzacions de l'aparell no eren el mecanisme dominant a través del qual l'Informe d'energia domèstica disminueix el consum d'electricitat.

Una segona forma d'estudiar els mecanismes és realitzar experiments amb versions lleugerament diferents del tractament. Per exemple, en l'experiment de Schultz et al. (2007) i tots els experiments posteriors de l'Informe d'energia a casa, els participants van rebre un tractament que tenia dues parts principals (1) consells sobre l'estalvi energètic i (2) informació sobre el seu ús energètic en relació amb els seus companys (figura 4.6). Per tant, és possible que els consells d'estalvi energètic siguin el que va provocar el canvi, no la informació dels companys. Per avaluar la possibilitat que els consells sols poguessin haver estat suficients, Ferraro, Miranda, and Price (2011) es van associar amb una companyia d'aigua prop d'Atlanta, Geòrgia i van realitzar un experiment relacionat amb la conservació de l'aigua amb prop de 100.000 llars. Hi va haver quatre condicions:

• un grup que va rebre consells sobre estalviar aigua
• un grup que va rebre consells sobre l'estalvi d'aigua més un atractiu moral per estalviar aigua
• un grup que va rebre consells sobre l'estalvi d'aigua més un atractiu moral per estalviar aigua, a més d'informació sobre el seu ús d'aigua en relació amb els seus companys
• un grup de control

Els investigadors van trobar que el tractament exclusiu de consells no va tenir cap efecte en l'ús de l'aigua a curt termini (un any), mitjà (dos anys) i llarg (tres anys). Els consells més el tractament d'apel·lacions van fer que els participants disminuïssin l'ús d'aigua, però només a curt termini. Finalment, els consells més l'apel·lació i el tractament de la informació entre iguals van provocar una disminució de l'ús a curt, mitjà i llarg termini (figura 4.11). Aquest tipus d'experiments amb tractaments desglossats són una bona manera d'esbrinar quina part del tractament -o quins conjunts- són els que estan produint l'efecte (Gerber and Green 2012, sec. 10.6) . Per exemple, l'experiment de Ferraro i col·legues ens demostra que els consells d'estalvi d'aigua no són suficients per disminuir l'ús de l'aigua.

Figura 4.11: Resultats de Ferraro, Miranda, and Price (2011) . Els tractaments van ser enviats el 21 de maig de 2007, i els efectes es van mesurar durant els estius de 2007, 2008 i 2009. Desglossant el tractament, els investigadors esperaven desenvolupar un millor sentit dels mecanismes. El tractament només per a consells no tenia cap efecte a curt termini (un any), mitjà (dos anys) i llarg (tres anys). Els consells més atractius del tractament van fer que els participants disminuïssin l'ús de l'aigua, però només a curt termini. El consell més atractiu i el tractament d'informació entre iguals van fer que els participants redueixin l'ús de l'aigua a curt, mitjà i llarg termini. Les barres verticals són intervals de confiança estimats. Vegeu Bernedo, Ferraro, and Price (2014) per a materials d'estudi reals. Adaptat de Ferraro, Miranda, and Price (2011) , taula 1.

L'ideal seria que un anés més enllà de la captació de components (consells, suggeriments, apel·lacions, suggeriments, més informació sobre l'apel·lació i més informació) a un disseny factorial complet, també de vegades anomenat disseny factorial \(2^k\) , on cada combinació possible de es prova tres elements (taula 4.1). Al provar totes les possibles combinacions de components, els investigadors poden avaluar plenament l'efecte de cada component aïlladament i en combinació. Per exemple, l'experiment de Ferraro i els seus col·legues no revela si la comparació entre iguals hauria estat suficient per provocar canvis a llarg termini en el comportament. En el passat, aquests dissenys factorials han estat difícils de córrer perquè requereixen un gran nombre de participants i requereixen que els investigadors puguin controlar i oferir una gran quantitat de tractaments. Però, en algunes situacions, l'edat digital elimina aquestes restriccions logístiques.

En resum, els mecanismes -els camins a través dels quals un tractament té efecte- són increïblement importants. Els experiments en edat digital poden ajudar els investigadors a conèixer mecanismes (1) recollint dades de processos i (2) permetent dissenys factorials complets. Els mecanismes suggerits per aquests enfocaments poden ser provats directament per experiments dissenyats específicament per a provar mecanismes (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

En total, aquests tres conceptes -validesa, heterogeneïtat dels efectes del tractament i mecanismes- proporcionen un potent conjunt d'idees per dissenyar i interpretar experiments. Aquests conceptes ajuden els investigadors a superar experiments simples sobre el que "treballa" a experiments més rics que tenen vincles més estrictes amb la teoria, que revelen on i per què els tractaments funcionen, i que fins i tot podrien ajudar els investigadors a dissenyar tractaments més eficaços. Donat aquest antecedent conceptual sobre experiments, ara us recorrer a com podeu fer que els vostres experiments passin.