4.4.3 Mecanismos

Experimentos medir o que aconteceu. Mecanismos de explicar por que e como isso aconteceu.

A terceira ideia-chave para ir além de experiências simples é mecanismos. Mecanismos de nos dizer por que ou como um tratamento causou um efeito. O processo de busca de mecanismos também é às vezes chamado à procura de variáveis ​​intervenientes ou variáveis ​​mediadoras. Embora experimentos são bons para estimar os efeitos causais, muitas vezes eles não são projetados para revelar mecanismos. experimentos era digital pode ajudar-nos a identificar mecanismos de duas maneiras: 1) eles nos permitem recolher mais dados do processo e 2) eles nos permitem testar muitos tratamentos relacionados.

Porque os mecanismos são difíceis de definir formalmente (Hedström and Ylikoski 2010) , eu vou começar com um exemplo simples: Cais e escorbuto (Gerber and Green 2012) . No século 18 médicos tiveram um bom sentido de que, quando os marinheiros comeram limes eles não conseguiram escorbuto. O escorbuto é uma doença terrível, que foi informações poderoso. Mas, esses médicos não sabia por limes impediu o escorbuto. Não foi até 1932, quase 200 anos mais tarde, que os cientistas podem mostrar de forma fiável que a vitamina C foi o motivo que impediu cal escorbuto (Carpenter 1988, p 191) . Neste caso, a vitamina C é o mecanismo através do qual prevenir o escorbuto cais (Figura 4.9). Claro, identificando o mecanismo é muito importantes cientificamente lotes da ciência é sobre a compreensão de por que as coisas acontecem. Identificar mecanismos é muito importante na prática. Uma vez que entendemos por que um tratamento funciona, podemos potencialmente desenvolver novos tratamentos que funcionam ainda melhor.

Figura 4.9: Cais prevenir o escorbuto e do mecanismo é a vitamina C.

Infelizmente, isolando mecanismos é muito difícil. Ao contrário de limão e escorbuto, em muitos contextos sociais, tratamentos provavelmente operar através de muitas vias inter-relacionados, o que torna o isolamento de mecanismos extremamente difícil. No entanto, no caso das normas sociais e uso de energia, os pesquisadores tentaram isolar os mecanismos através da recolha de dados do processo e testar tratamentos relacionados.

Uma maneira de testar possíveis mecanismos é através da coleta de dados do processo sobre como o tratamento impactado possíveis mecanismos. Por exemplo, lembrar que Allcott (2011) mostrou que Inicio Relatos de energia levou as pessoas a reduzir seu uso de eletricidade. Mas, como é que estes relatórios menor uso de energia elétrica? Quais foram os mecanismos? Em um estudo de acompanhamento, Allcott and Rogers (2014) uma parceria com uma empresa de energia que, através de um programa de descontos, tinha adquirido informações sobre quais os consumidores atualizado seus aparelhos para modelos mais eficientes em termos energéticos. Allcott and Rogers (2014) descobriu que um pouco mais pessoas que recebem as Inicio Relatos de Energia atualizado seus aparelhos. Mas, essa diferença foi tão pequena que só poderia ser responsável por 2% da diminuição do consumo de energia nos domicílios tratados. Em outras palavras, atualizações aparelho não eram o mecanismo dominante através do qual o Relatório de Energia Início diminuição do consumo de energia elétrica.

Uma segunda maneira de estudar mecanismos é executar experimentos com versões ligeiramente diferentes do tratamento. Por exemplo, na experiência de Schultz et al. (2007) e todas as subsequentes experiências Início relatório de energia, os participantes foram fornecidos com um tratamento que tem duas partes principais 1) dicas sobre economia de energia e 2) Informação sobre seu consumo de energia em relação aos seus pares (Figura 4.6). Assim, é possível que as dicas de economia de energia são o que causou a mudança, não a informação de pares. Para avaliar a possibilidade de que as dicas só poderia ter sido suficiente, Ferraro, Miranda, and Price (2011) uma parceria com uma companhia de água perto de Atlanta, GA, e passou um experimento relacionado na conservação da água, envolvendo cerca de 100.000 famílias. Havia quatro condições:

• um grupo que recebeu dicas sobre economia de água.
• um grupo que recebeu dicas sobre economia de água + um apelo moral para poupar água.
• um grupo que recebeu dicas sobre economia de água + um apelo moral para economizar água + informação sobre seu uso de água em relação aos seus pares.
• um grupo de controle.

Os pesquisadores descobriram que as pontas único tratamento não teve efeito sobre o uso da água no curto (um ano), médio (dois anos) e longo (três anos) prazo. O dicas + tratamento apelo causou participantes para diminuir o consumo de água, mas apenas no curto prazo. Finalmente, o tratamento dicas + apelo + pares informações causada diminuiu o uso a curto, médio e longo prazo (Figura 4.10). Esses tipos de experimentos com tratamentos desagregados são uma boa maneira de descobrir qual parte do tratamento, ou quais partes juntos, são os únicos que estão causando o efeito (Gerber and Green 2012, Sec. 10.6) . Por exemplo, o experimento de Ferraro e colegas mostra-nos que a poupança de água dicas não são suficientes para diminuir o consumo de água.

Figura 4.10: Resultados de Ferraro, Miranda, and Price (2011) . Os tratamentos foram enviados 21 de maio de 2007, e os efeitos foram medidos durante os verões de 2007, 2008 e 2009. Por desagregação do tratamento, os pesquisadores esperavam para desenvolver uma melhor noção dos mecanismos. As dicas único tratamento teve praticamente nenhum efeito no curto (um ano), médio (dois anos) e longo (três anos) prazo. O dicas + tratamento apelo causou participantes para diminuir o consumo de água, mas apenas no curto prazo. O apelo aconselhamento + + tratamento da informação entre pares causada participantes para diminuir o consumo de água, a curto, médio e longo prazo. As barras verticais são estimados intervalos de confiança. Veja Bernedo, Ferraro, and Price (2014) para materiais de estudo reais.

Idealmente, seria de ir além da estratificação de componentes (dicas, dicas + recurso; dicas + apelo + informação ponto) a um fatorial completo de design, também às vezes chamado de \ (2 ^ k \) design, onde factorial cada combinação possível do três elementos é testado (Tabela 4.1). Ao testar cada combinação possível de componentes, os pesquisadores podem avaliar plenamente o efeito de cada componente isoladamente e em combinação. Por exemplo, o experimento de Ferraro e seus colegas não revelar se a comparação de pares só teria sido suficiente para levar a mudanças de longo prazo no comportamento. No passado, estes modelos fatorial completo tem sido difícil de executar, pois requerem um grande número de participantes e eles requerem investigadores para ser capaz de controlar com precisão e proporcionar um grande número de tratamentos. Mas, na era digital remove essas limitações logísticas em algumas situações.

Em resumo, os mecanismos de-os caminhos através dos quais um tratamento tem um efeito são extremamente importantes. experimentos era digital pode ajudar os pesquisadores a aprender sobre os mecanismos por 1) a coleta de dados do processo e 2) permitindo fatoriais completos. Os mecanismos sugeridos por estas abordagens podem, em seguida, pelo testada diretamente por experimentos especificamente concebidos para testar os mecanismos (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

No total, estes três conceitos-validade; heterogeneidade dos efeitos do tratamento; e mecanismos de fornecer um poderoso conjunto de ideias para a concepção e interpretação de experimentos. Esses pesquisadores conceitos ajudar a mover para além experimentos simples sobre o que "funciona" às experiências mais ricas que têm relações mais estreitas com a teoria, que revelam onde e por que os tratamentos funcionam, e pode até mesmo ajudar os pesquisadores a desenvolver tratamentos mais eficazes. Perante este cenário conceitual sobre experimentos, eu vou voltar agora para como você pode realmente fazer seus experimentos acontecer.