4.4.2 הטרוגניות של שפעות טיפול

ניסויים בדרך כלל למדוד את ההשפעה הממוצעת, אבל ההשפעה יכולה להיות שונה עבור אנשים שונים.

הרעיון המרכזי השני ועובר ניסויים פשוטים הטרוגניות של שפעות טיפול. הניסוי של Schultz et al. (2007) בעצמה ממחיש עד כמה אותו הטיפול יכול להיות השפעות שונות על סוגים שונים של אנשים (איור 4.4), אך ניתוח זה של ההטרוגניות הוא בעצם די יוצא דופן עבור ניסוי גיל אנלוגי. מרבית ניסויי גיל האנלוגיים לערב מספר קטן של משתתפים כי מתייחס אליהם כאל "יישומונים" להחלפה כי קצת עליהם ידועות טיפול מקדים. בניסויים דיגיטליים, לעומת זאת, אילוצי נתונים אלה נפוצים פחות כי חוקרים נוטים להיות יותר המשתתף לדעת עליהם יותר. בסביבת נתונים שונה זה, אנחנו יכולים להעריך ההטרוגניות של שפעות טיפול על מנת לספק רמזים על איך הטיפול עובד, איך הוא יכול להשתפר, ואיך זה יכול להיות ממוקד לאנשים סבירים בעיקר ליהנות.

שתי דוגמאות של ההטרוגניות של שפעות טיפול בהקשר של נורמות חברתיות שימוש באנרגיה באות מחקר נוסף על דוחות בית האנרגיה. ראשית, Allcott (2011) השתמש גודל מדגם הגדול (600,000 משקי בית) כדי להמשיך לפצל את המדגם לאמוד את השפעת יישום דו"ח אנרגית הבית לפי עשירונים של צריכת אנרגיה לפני תחילת טיפול. בעוד Schultz et al. (2007) מצאו הבדלים בין משתמשים כבדים וקלים, Allcott (2011) מצאו כי היו גם הבדלים בתוך קבוצת המשתמשים הכבדה וקלה. לדוגמה, המשתמשים הכבדים ביותר (אלה בעשירון העליון) מופחת צריכת האנרגיה שלהם כפליים מישהו באמצע קבוצת המשתמשים הכבדים (איור 4.7). יתר על כן, הערכת ההשפעה על ידי התנהגות טרום טיפול גם גילה כי לא היה אפקט בומרנג אפילו עבור המשתמשים הקלים (איור 4.7).

איור 4.7: הטרוגניות של השפעות הטיפול ב- Allcott (2011). הירידה בשימוש באנרגיה הייתה שונה עבור אנשים בעשירונים שונים של שימוש בסיס.

איור 4.7: הטרוגניות של השפעות הטיפול ב- Allcott (2011) . הירידה בשימוש באנרגיה הייתה שונה עבור אנשים בעשירונים שונים של שימוש בסיס.

במחקר קשור, Costa and Kahn (2013) העריכו כי האפקטיבי של דוח צריכת חשמל הבית יכול להשתנות בהתאם האידיאולוגיה הפוליטית של משתתף כי הטיפול עשוי לגרום למעשה אנשים עם אידיאולוגיות מסוימות כדי להגביר את צריכת החשמל שלהם. במילים אחרות, הם שיערו כי דו"חות אנרגיה הבית עשוי להיות יצירת אפקט בומרנג עבור סוגים מסוימים של אנשים. כדי להעריך את האפשרות הזאת, קוסטה קאהן התמזגו נתוני Opower עם נתונים הנרכשים צובר צד שלישי שכלל מידע כגון רישום מפלגה, תרומות לעמותות סביבה, והשתתפות ביתית בתוכניות אנרגיה מתחדשות. עם בסיס נתונים ממוזגים זו, קוסטה קאהן נמצאו כי דוחות בית האנרגיה מיוצרות השפעות דומות רחב עבור משתתפים עם אידיאולוגיות שונות; אין שום הוכחה כי כל קבוצה הציגה תופעות בומרנג (איור 4.8).

איור 4.8: הטרוגניות של השפעות הטיפול בקוסטה וקאהן (2013). השפעת הטיפול המשוערת הממוצעת לכלל המדגם הוא -2.1% [-1.5%, 2.7%]. על ידי שילוב מידע מהניסוי עם מידע על משקי הבית, קוסטה קאהן (2013) השתמשו סדרה של מודלים סטטיסטיים כדי לאמוד את השפעת הטיפול לקבוצות ספציפיות מאוד של אנשים. הוצגו שני אומדנים לכל קבוצת מכיוון שהמעריך תלוי והמשתנים הם נכללים המודלים הסטטיסטיים שלהם (ראה מודל 4 ודגם 6 בטבלה 3 ולוח 4 בקוסטה וקאהן (2013)). כפי שמראה דוגמא זו, שפעות טיפול יכולות להיות שונות עבור אנשים ואומדנים שונים של שפעות טיפול שמגיעים ממודלים סטטיסטיים יכול לסמוך על פרטי מודלים אלה (קודרים, מסינג, ווסטווד 2014).

איור 4.8: הטרוגניות של השפעות הטיפול ב- Costa and Kahn (2013) . השפעת הטיפול המשוערת הממוצעת לכלל המדגם הוא -2.1% [-1.5%, 2.7%]. על ידי שילוב מידע מהניסוי עם מידע על משקי הבית, Costa and Kahn (2013) השתמשו סדרה של מודלים סטטיסטיים כדי לאמוד את השפעת הטיפול לקבוצות ספציפיות מאוד של אנשים. הוצגו שני אומדנים לכל קבוצת מכיוון שהמעריך תלוי והמשתנים הם נכללים המודלים הסטטיסטיים שלהם (ראה מודל 4 ודגם 6 בטבלה 3 ולוח 4 ב Costa and Kahn (2013) ). כפי שמראה דוגמא זו, שפעות טיפול יכולות להיות שונות עבור אנשים ואומדנים שונים של שפעות טיפול שמגיעים ממודלים סטטיסטיים יכול לסמוך על פרטי מודלים אלה (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) .

כמו שתי דוגמאות אלה ממחישות, בעידן הדיגיטלי, שנוכל לעבור הערכת שפעות טיפול ממוצעות לאמידת ההטרוגניות של שפעות טיפול כי אנחנו יכולים להיות הרבה יותר משתתפים ואנחנו יודעים יותר על אותם משתתפים. למידה על ההטרוגניות של שפעות טיפול יכולה לאפשר מיקוד של טיפול בו הוא יעיל ביותר, לספק עובדות המעודדים פיתוח התאוריה חדשה, ולספק רמזים על מנגנון אפשרי, הנושא שאליו אפנה עתה.