4.4.3 Mecanismes

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

La tercera idea clau per anar més enllà de simples experiments és mecanismes. Mecanismes ens diuen per què o com un tractament provocar un efecte. El procés de recerca de mecanismes també se l'anomena a la recerca de les variables que intervenen o variables mediadores. Tot i que els experiments són bons per a l'estimació dels efectes causals, sovint no estan dissenyats per revelar els mecanismes. experiments era digital poden ajudar a identificar els mecanismes de dues maneres: 1) que ens permeten recollir més dades de procés i 2) que ens permeten provar molts tractaments relacionats.

A causa que els mecanismes són difícils de definir formalment (Hedström and Ylikoski 2010) , jo vaig a començar amb un exemple senzill: llimes i l'escorbut (Gerber and Green 2012) . Al segle 18 metges van tenir una molt bona sensació que quan els mariners menjaven llimes no van aconseguir l'escorbut. L'escorbut és una malaltia terrible, així que era informació de gran abast. No obstant això, aquests metges no sabien què llimes prevenir l'escorbut. No va ser fins a 1932, gairebé 200 anys més tard, que els científics podrien fiable mostren que la vitamina C va ser la raó que la calç ha impedit l'escorbut (Carpenter 1988, p 191) . En aquest cas, la vitamina C és el mecanisme a través del qual llimes prevenir l'escorbut (Figura 4.9). Per descomptat, la identificació del mecanisme és de gran importància científica de les porcions de la ciència es tracta d'entendre per què les coses succeeixen. La identificació dels mecanismes és molt important en la pràctica. Una vegada que entenem per què funciona un tractament, que potencialment podem desenvolupar nous tractaments que funcionen fins i tot millor.

Figura 4.9: Cales prevenir l'escorbut i el mecanisme és la vitamina C.

Desafortunadament, mecanismes d'aïllament és molt difícil. A diferència de les llimes i l'escorbut, en molts entorns socials, els tractaments probablement operen a través de moltes vies relacionades entre si, el que fa que l'aïllament dels mecanismes extremadament difícil. No obstant això, en el cas de les normes socials i l'ús d'energia, els investigadors han tractat d'aïllar mecanismes mitjançant la recopilació de dades de procés i provar tractaments relacionats.

Una manera de provar possibles mecanismes és mitjançant la recopilació de dades de procés de com el tractament impactat possibles mecanismes. Per exemple, recordem que Allcott (2011) va mostrar que els Informes d'Energia Domèstica va fer que la gent a reduir el seu consum d'electricitat. Però, com fer aquests informes menor consum d'electricitat? Quins van ser els mecanismes? En un estudi de seguiment, Allcott and Rogers (2014) es van associar amb una companyia d'electricitat que, a través d'un programa de reemborsament, havia adquirit informació en què els consumidors actualitzen els seus aparells als models més eficients energèticament. Allcott and Rogers (2014) van trobar que una mica més les persones que reben els informes d'Energia a la Llar actualitzar els seus aparells. No obstant això, aquesta diferència era tan petita que només podria ser responsable d'un 2% de la disminució en el consum d'energia a les llars tractats. En altres paraules, les actualitzacions d'aparells no eren el mecanisme dominant a través de la qual l'informe de l'Energia Inici disminuir el consum d'electricitat.

Una segona manera d'estudiar els mecanismes és executar experiments amb versions lleugerament diferents del tractament. Per exemple, en l'experiment de Schultz et al. (2007) i tots els posteriors experiments Inici Informe de l'Energia, els participants van rebre un tractament que consta de dues parts principals 1) Consells sobre l'estalvi d'energia i 2) la informació sobre el seu consum energètic en relació als seus parells (Figura 4.6). Per tant, és possible que els consells d'estalvi d'energia són el que va causar el canvi, no la informació de parells. Per avaluar la possibilitat que les puntes només podrien haver estat suficient, Ferraro, Miranda, and Price (2011) es va associar amb una companyia d'aigua prop d'Atlanta, GA, i va córrer un experiment relacionat en la conservació de l'aigua que participen al voltant de 100.000 llars. Hi havia quatre condicions:

• un grup que va rebre consells sobre l'estalvi d'aigua.
• un grup que va rebre consells sobre l'estalvi d'aigua + una crida moral per estalviar aigua.
• un grup que va rebre consells sobre l'estalvi d'aigua + una crida moral per estalviar aigua + informació sobre l'ús de l'aigua en relació amb els seus parells.
• un grup de control.

Els investigadors van trobar que les puntes únic tractament no va tenir efecte sobre el consum d'aigua en el curt (un any), mitjà (dos any) i llarg termini (cada tres anys). La punta + tractament apel·lació va causar participants per disminuir el consum d'aigua, però només en el curt termini. Finalment, el tractament de la informació puntes + + apel·lació parells causar disminució de l'ús en el curt, mitjà i llarg termini (Figura 4.10). Aquest tipus d'experiments amb tractaments no empaquetats són una bona manera de saber quina part del tractament, o quines parts junts, són els que estan causant l'efecte (Gerber and Green 2012, Sec. 10.6) . Per exemple, l'experiment de Ferraro i els seus col·legues ens mostra que els consells d'estalvi d'aigua no són suficients per disminuir el consum d'aigua.

Figura 4.10: Resultats de Ferraro, Miranda, and Price (2011) . Els tractaments van ser enviats 21 maig 2007, i es van mesurar els efectes durant els estius de 2007, 2008 i 2009. Per la desagregació del tractament, els investigadors esperaven per desenvolupar una millor idea dels mecanismes. Les puntes únic tractament tenien essencialment efecte en el curt (un any), mitjà (dos anys) i llarg (tres anys) termini. La punta + tractament apel·lació va causar participants per disminuir el consum d'aigua, però només en el curt termini. El consell d'apel·lació + + tractament d'informació entre parells causats participants per disminuir el consum d'aigua en el curt, mitjà i llarg termini. Les barres verticals es calculen els intervals de confiança. Veure Bernedo, Ferraro, and Price (2014) per als materials d'estudi reals.

L'ideal seria anar més enllà de les capes de components (consells; Filtres + apel·len; informació entre parells consells + apel·lació +) a un factorial complet de disseny també anomenat de vegades un \ (2 ^ k \) disseny on factorial de cada possible combinació de la tres elements es prova (Taula 4.1). En provar cada combinació possible de components, els investigadors poden avaluar plenament l'efecte de cada component en aïllament i en combinació. Per exemple, l'experiment de Ferraro i els seus col·legues no revela si la comparació per parells només hauria estat suficient per donar lloc als canvis a llarg termini en el comportament. En el passat, aquests dissenys factorial complet han estat difícils d'executar, ja que requereixen un gran nombre de participants i requereixen investigadors a ser capaç de controlar amb precisió i lliurar un gran nombre de tractaments. No obstant això, l'era digital elimina aquestes limitacions logístiques en algunes situacions.

En resum, els mecanismes de les vies per les quals un tractament té un efecte-són increïblement importants. experiments era digital poden ajudar els investigadors a aprendre sobre els mecanismes per 1) la recollida de dades de procés i 2) que permet dissenys factorials complets. Els mecanismes suggerits per aquests enfocaments després pels pot provat directament per experiments específicament dissenyats per posar a prova els 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 poderós conjunt d'idees per al disseny i la interpretació dels experiments. Aquests investigadors conceptes d'ajuda van més enllà de simples experiments sobre el que "funciona" a experiments més rics que tenen vincles estrets amb la teoria, que revelen on i per quins tractaments funcionen, i fins i tot podria ajudar els investigadors a dissenyar tractaments més eficaços. Tenint en compte aquest rerefons conceptual sobre els experiments, vaig a passar ara a la forma en que realment pot fer els seus experiments succeeixen.