4.4.3 آليات

تجارب قياس ما حدث. آليات تفسر لماذا وكيف حدث ذلك.

الفكرة الأساسية الثالثة لتجاوز التجارب البسيطة هي الآليات . تخبرنا الآليات عن سبب أو كيف تسبب المعالجة تأثيرًا. تسمى عملية البحث عن الآليات في بعض الأحيان بالبحث عن المتغيرات المتداخلة أو متغيرات الوساطة . على الرغم من أن التجارب جيدة لتقدير التأثيرات السببية ، إلا أنها غالبًا ما تكون غير مصممة للكشف عن الآليات. يمكن أن تساعدنا التجارب الرقمية في تحديد الآليات بطريقتين: (1) تمكننا من جمع المزيد من بيانات العمليات و (2) تمكننا من اختبار العديد من العلاجات ذات الصلة.

ولأن الآليات صعبة التحديد رسميا (Hedström and Ylikoski 2010) ، (Hedström and Ylikoski 2010) بسيط: الليمون والاسقربوط (Gerber and Green 2012) . في القرن الثامن عشر ، كان لدى الأطباء شعور جيد أنه عندما يأكل البحارة الليمون ، فإنهم لا يحصلون على الإسقربوط. الاسقربوط هو مرض رهيب ، لذلك كانت هذه معلومات قوية. لكن هؤلاء الأطباء لم يعرفوا لماذا يمنع الليمون الاسقربوط. لم يكن حتى عام 1932 ، أي بعد 200 عام تقريبًا ، أن يثبت العلماء أن فيتامين سي كان السبب في منع الليمف (Carpenter 1988, 191) . في هذه الحالة ، فيتامين (ج) هو الآلية التي من خلالها يمنع الكلس على الاسقربوط (الشكل 4.10). وبالطبع ، فإن تحديد الآلية مهم جدا علميا أيضا - فالكثير من العلم يدور حول فهم سبب حدوث الأشياء. تحديد الآليات مهم جدا أيضا عمليا. بمجرد أن نفهم لماذا يعمل العلاج ، يمكننا تطوير علاجات جديدة يمكن أن تعمل بشكل أفضل.

الشكل 4.10: تمنع الليمريات الاسقربوط ، والآلية هي فيتامين C.

لسوء الحظ ، فإن آليات العزل صعبة للغاية. على عكس الليمون والاسقربوط ، في كثير من الظروف الاجتماعية ، قد تعمل العلاجات من خلال العديد من المسارات المترابطة. ومع ذلك ، في حالة الأعراف الاجتماعية واستخدام الطاقة ، حاول الباحثون عزل الآليات عن طريق جمع بيانات العمليات واختبار العلاجات ذات الصلة.

تتمثل إحدى طرق اختبار الآليات المحتملة في جمع بيانات حول كيفية تأثير العلاج على الآليات المحتملة. على سبيل المثال ، أذكر أن Allcott (2011) أظهرت أن تقارير Home Energy قد دفعت الناس إلى خفض Allcott (2011) للكهرباء. ولكن كيف خفضت هذه التقارير استهلاك الكهرباء؟ ماذا كانت الآليات؟ في دراسة متابعة ، Allcott and Rogers (2014) مع شركة كهرباء ، من خلال برنامج الخصم ، اكتسبت معلومات حول المستهلكين الذين قاموا بترقية أجهزتهم إلى نماذج أكثر كفاءة في استخدام الطاقة. Allcott and Rogers (2014) أن عددًا أكبر قليلاً من الأشخاص الذين تلقوا تقارير Home Energy Allcott and Rogers (2014) أجهزتهم. لكن هذا الاختلاف كان صغيرا لدرجة أنه لا يمثل سوى 2٪ من الانخفاض في استخدام الطاقة في الأسر المعالَجة. بعبارة أخرى ، لم تكن ترقيات الأجهزة الآلية السائدة التي من خلالها انخفض تقرير الطاقة المنزلية عن استهلاك الكهرباء.

الطريقة الثانية لدراسة الآليات هي إجراء تجارب مع إصدارات مختلفة قليلاً من العلاج. على سبيل المثال ، في تجربة Schultz et al. (2007) وجميع تجارب تقرير الطاقة المنزلية اللاحقة ، تم تزويد المشاركين بعلاج يحتوي على جزأين رئيسيين (1) نصائح حول توفير الطاقة و (2) معلومات حول استخدام الطاقة الخاصة بهم بالنسبة لأقرانهم (الشكل 4.6). وبالتالي ، من الممكن أن تكون نصائح توفير الطاقة هي السبب في التغيير ، وليس المعلومات النظيرة. لتقييم إمكانية أن تكون التلميحات وحدها كافية ، قامت Ferraro, Miranda, and Price (2011) بالشراكة مع شركة مياه بالقرب من أتلانتا ، جورجيا ، وأجرت تجربة ذات صلة بشأن الحفاظ على المياه شملت حوالي 100.000 أسرة. كانت هناك أربعة شروط:

• مجموعة تلقت نصائح حول توفير المياه
• مجموعة تلقت نصائح حول توفير المياه بالإضافة إلى نداء أخلاقي لتوفير المياه
• مجموعة تلقت نصائح حول توفير المياه بالإضافة إلى نداء أخلاقي لتوفير المياه بالإضافة إلى معلومات حول استخدامهم للمياه مقارنة بأقرانهم
• مجموعة تحكم

وجد الباحثون أن علاج التلميحات فقط لم يكن له تأثير على استخدام المياه في فترة قصيرة (سنة واحدة) ، متوسطة (سنتان) ، وطويلة (ثلاث سنوات). تسببت العلاجات بالإضافة إلى معالجة الاستئناف بالمشاركين لتقليل استخدام المياه ، ولكن على المدى القصير فقط. وأخيرًا ، أدت النصائح بالإضافة إلى الاستئناف بالإضافة إلى معالجة معلومات الزملاء إلى تقليل الاستخدام على المدى القصير والمتوسط ​​والطويل (الشكل 4.11). هذه الأنواع من التجارب مع العلاجات غير المفصولة هي طريقة جيدة لمعرفة أي جزء من العلاج - أو أي الأجزاء معا - هي التي تسبب التأثير (Gerber and Green 2012, sec. 10.6) . على سبيل المثال ، تبين لنا تجربة فيرارو وزملاؤها أن نصائح توفير المياه وحدها لا تكفي لتقليل استهلاك المياه.

الشكل 4.11: نتائج من Ferraro, Miranda, and Price (2011) . تم إرسال العلاجات في 21 مايو 2007 ، وتم قياس التأثيرات خلال صيف عام 2007 ، و 2008 ، و 2009. وبحلول تفكيك العلاج ، كان الباحثون يأملون في تطوير شعور أفضل بالآليات. لم يكن للمعالجة من قبل التلميحات إلا تأثير جوهري على المدى القصير (سنة واحدة) ، والوسيط (سنتين) ، والمدة الطويلة (ثلاث سنوات). أدت نصائح العلاج بالإضافة إلى النداء المشاركين إلى تقليل استخدام المياه ، ولكن على المدى القصير فقط. أدت المشورة بالإضافة إلى الاستئناف بالإضافة إلى معالجة معلومات الزملاء المشاركين إلى تقليل استخدام المياه على المدى القصير والمتوسط ​​والطويل. الأشرطة العمودية هي فترات الثقة المقدرة. راجع Bernedo, Ferraro, and Price (2014) لمواد الدراسة الفعلية. مقتبس من Ferraro, Miranda, and Price (2011) ، table 1.

من الناحية المثالية ، يمكن للمرء أن يتخطى طبقات المكونات (مثل التلميحات ، والنصائح بالإضافة إلى الاستئناف ، والنصائح بالإضافة إلى الاستئناف بالإضافة إلى معلومات الأقران) إلى التصميم الكامل للمختبر ، والذي يطلق عليه أحيانًا التصميمات العشرية \(2^k\) ، حيث كل توليفة ممكنة من يتم اختبار ثلاثة عناصر (الجدول 4.1). من خلال اختبار كل توليفة ممكنة من المكونات ، يمكن للباحثين تقييم تأثير كل مكون على حدة وبشكل كامل. على سبيل المثال ، لا تكشف تجربة فيرارو وزملاؤها ما إذا كانت مقارنة الأقران لوحدها ستكون كافية لإحداث تغييرات على المدى الطويل في السلوك. في الماضي ، كان من الصعب تشغيل هذه التصاميم التحليلية الكاملة لأنها تتطلب عددًا كبيرًا من المشاركين وتتطلب من الباحثين أن يكونوا قادرين على التحكم بدقة وتقديم عدد كبير من العلاجات. ولكن في بعض الحالات ، يزيل العصر الرقمي هذه القيود اللوجستية.

باختصار ، إن الآليات - المسارات التي يكون للمعالجة أثرها - مهمة للغاية. يمكن لتجارب العصر الرقمي أن تساعد الباحثين في التعرف على الآليات عن طريق (1) جمع بيانات العمليات و (2) تمكين التصاميم الكاملة للعوامل. يمكن بعد ذلك اختبار الآليات المقترحة بواسطة هذه الطرق مباشرة من خلال التجارب المصممة خصيصًا لاختبار الآليات (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

في المجموع ، توفر هذه المفاهيم الثلاثة - الصلاحية ، عدم تجانس تأثيرات العلاج ، والآليات - مجموعة قوية من الأفكار لتصميم وتفسير التجارب. تساعد هذه المفاهيم الباحثين على تجاوز التجارب البسيطة حول ما "يعمل" لتجارب أكثر ثراءً لديهم صلات أكثر صرامة بالنظرية ، تكشف أين ولماذا تعمل المعالجات ، والتي قد تساعد الباحثين على تصميم علاجات أكثر فاعلية. بالنظر إلى هذه الخلفية المفاهيمية حول التجارب ، سأنتقل الآن إلى كيفية إجراء تجاربك بالفعل.