4.4.2 Eterogenitatea efectelor tratamentului

Experimentele măsoară în mod normal efectul mediu, dar efectul probabil nu este același pentru toți.

Cea de-a doua idee-cheie pentru depășirea experimentelor simple este eterogenitatea efectelor tratamentului . Experimentul lui Schultz et al. (2007) ilustrează cu putere modul în care același tratament poate avea un efect diferit asupra diferitelor tipuri de persoane (figura 4.4). În majoritatea experimentelor analoage, cu toate acestea, cercetătorii s-au concentrat asupra efectelor medii ale tratamentului deoarece au existat un număr mic de participanți și puțini au fost cunoscuți despre ei. În experimentele digitale, cu toate acestea, există adesea mulți participanți și mai multe despre ele. În acest mediu de date diferit, cercetătorii care continuă să estimeze numai efectele medii ale tratamentului vor pierde modurile în care estimările privind eterogenitatea efectelor tratamentului pot oferi indicii despre modul în care un tratament funcționează, cum poate fi îmbunătățit și cum poate fi vizat celor care vor beneficia cel mai mult.

Două exemple de eterogenitate a efectelor tratamentului provin din cercetarea suplimentară a Rapoartelor privind energia la domiciliu. În primul rând, Allcott (2011) folosit mărimea eșantionului mare (600 000 de gospodării) pentru a împărți suplimentar eșantionul și pentru a estima efectul Raportului privind energia la domiciliu prin decile de utilizare a energiei înainte de tratare. În timp ce Schultz et al. (2007) constatat diferențe între utilizatorii grei și ușori, Allcott (2011) constatat că există și diferențe în cadrul grupului de utilizatori grei și ușori. De exemplu, cei mai buni utilizatori (cei aflați în topul decilei) și-au redus consumul de energie de două ori mai mult decât cineva din mijlocul grupului de utilizatori grei (figura 4.8). Mai mult, estimarea efectului prin comportamentul pre-tratament a relevat, de asemenea, că nu a existat niciun efect boomerang, chiar și pentru cei mai ușori utilizatori (figura 4.8).

Figura 4.8: Heterogenitatea efectelor tratamentului în Allcott (2011) . Scăderea consumului de energie a fost diferită pentru persoanele cu diferite decile ale utilizării inițiale. Adaptat de la Allcott (2011) , figura 8.

Într-un studiu înrudit, Costa and Kahn (2013) speculat că eficacitatea Raportului privind energia la domiciliu ar putea varia în funcție de ideologia politică a unui participant și că tratamentul ar putea determina, de fapt, oamenii cu anumite ideologii să își mărească consumul de energie electrică. Cu alte cuvinte, au speculat că Rapoartele privind energia la domiciliu ar putea crea un efect bumerang pentru anumite tipuri de oameni. Pentru a evalua această posibilitate, Costa și Kahn au îmbinat datele Opower cu date achiziționate de la un agregator terță parte, care a inclus informații precum înregistrarea partidelor politice, donații către organizațiile de mediu și participarea gospodăriilor la programele de energie regenerabilă. Cu acest set de date fuzionate, Costa și Kahn au constatat că Rapoartele privind energia de origine au produs efecte similare în general pentru participanții cu ideologii diferite; nu a existat nici o dovadă că un grup a prezentat efecte bumerang (figura 4.9).

Figura 4.9: Eterogenitatea efectelor tratamentului în Costa and Kahn (2013) . Efectul mediu de tratament estimat pentru întreaga probă este de -2,1% [-1,5%, -2,7%]. După combinarea informațiilor din experiment cu informații despre gospodării, Costa and Kahn (2013) folosit o serie de modele statistice pentru a estima efectul tratamentului pentru grupuri foarte specifice de persoane. Două estimări sunt prezentate pentru fiecare grup, deoarece estimările depind de covariatele pe care le-au inclus în modelele lor statistice (a se vedea modelele 4 și 6 din tabelele 3 și 4 din Costa and Kahn (2013) ). După cum ilustrează acest exemplu, efectele tratamentului pot fi diferite pentru diferite persoane, iar estimările efectelor tratamentului care provin din modele statistice pot depinde de detaliile acestor modele (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) . Adaptat de la Costa and Kahn (2013) , tabelele 3 și 4.

După cum ilustrează cele două exemple, în era digitală, putem trece de la estimarea efectelor medii de tratament la estimarea eterogenității efectelor tratamentului, deoarece putem avea mai mulți participanți și știm mai multe despre acei participanți. Învățarea despre eterogeneitatea efectelor tratamentului poate permite orientarea unui tratament în cazul în care este cel mai eficient, oferă fapte care stimulează dezvoltarea teoriei noi și oferă indicii despre posibile mecanisme, tema la care mă întorc acum.