4.4.3 mécanismes

Les expériences mesurent ce qui est arrivé. Les mécanismes expliquent pourquoi et comment il est arrivé.

La troisième idée clé pour aller au-delà des expériences simples est celle des mécanismes . Les mécanismes nous disent pourquoi ou comment un traitement a provoqué un effet. Le processus de recherche de mécanismes est aussi parfois appelé recherche de variables intermédiaires ou de variables médiatrices . Bien que les expériences permettent d'estimer les effets causaux, elles ne sont souvent pas conçues pour révéler des mécanismes. Les expériences numériques peuvent nous aider à identifier les mécanismes de deux façons: (1) elles nous permettent de collecter davantage de données de processus et (2) elles nous permettent de tester de nombreux traitements apparentés.

Parce que les mécanismes sont difficiles à définir formellement (Hedström and Ylikoski 2010) , je vais commencer par un exemple simple: limes et scorbut (Gerber and Green 2012) . Au dix-huitième siècle, les médecins ont eu la bonne idée que lorsque les marins mangeaient du limes, ils n'avaient pas le scorbut. Le scorbut est une maladie terrible, donc c'était une information puissante. Mais ces médecins ne savaient pas pourquoi les limes empêchaient le scorbut. Ce n'est qu'en 1932, presque 200 ans plus tard, que les scientifiques ont pu démontrer de manière fiable que la vitamine C était la raison pour laquelle la chaux empêchait le scorbut (Carpenter 1988, 191) . Dans ce cas, la vitamine C est le mécanisme par lequel les limes empêchent le scorbut (figure 4.10). Bien sûr, l'identification du mécanisme est également très importante sur le plan scientifique - beaucoup de science consiste à comprendre pourquoi les choses se passent. Identifier les mécanismes est également très important pratiquement. Une fois que nous comprenons pourquoi un traitement fonctionne, nous pouvons potentiellement développer de nouveaux traitements qui fonctionnent encore mieux.

Figure 4.10: Les limes préviennent le scorbut et le mécanisme est la vitamine C.

Malheureusement, les mécanismes d'isolement sont très difficiles. Contrairement au limon et au scorbut, dans de nombreux contextes sociaux, les traitements opèrent probablement à travers de nombreuses voies interdépendantes. Cependant, dans le cas des normes sociales et de la consommation d'énergie, les chercheurs ont tenté d'isoler les mécanismes en recueillant des données sur les processus et en testant les traitements connexes.

Une façon de tester les mécanismes possibles consiste à collecter des données de processus sur la manière dont le traitement a influencé les mécanismes possibles. Par exemple, rappelez-vous Allcott (2011) montré que les rapports sur l'énergie à la maison Allcott (2011) gens à réduire leur consommation d'électricité. Mais comment ces rapports ont-ils réduit la consommation d'électricité? Quels étaient les mécanismes? Dans une étude de suivi, Allcott and Rogers (2014) établi un partenariat avec une compagnie d'électricité qui, grâce à un programme de remise, avait obtenu de l'information sur les consommateurs qui amélioraient leurs appareils pour en faire des modèles plus éconergétiques. Allcott and Rogers (2014) constaté qu'un nombre légèrement plus Allcott and Rogers (2014) personnes recevant des rapports sur l'énergie à domicile amélioraient leurs appareils ménagers. Mais cette différence était si faible qu'elle ne pouvait représenter que 2% de la diminution de la consommation d'énergie dans les ménages traités. En d'autres termes, les mises à niveau d'appareils ménagers n'étaient pas le mécanisme dominant par lequel le rapport sur l'énergie domestique a diminué la consommation d'électricité.

Une deuxième façon d'étudier les mécanismes consiste à faire des expériences avec des versions légèrement différentes du traitement. Par exemple, dans l'expérience de Schultz et al. (2007) et toutes les expériences subséquentes sur le rapport énergétique résidentiel, les participants ont reçu un traitement comportant deux parties principales (1) des conseils sur les économies d'énergie et (2) des informations sur leur consommation d'énergie par rapport à leurs pairs (figure 4.6). Ainsi, il est possible que les conseils d'économie d'énergie aient été à l'origine du changement, et non de l'information par les pairs. Ferraro, Miranda, and Price (2011) associés à une compagnie des eaux près d'Atlanta, en Géorgie, pour mener une expérience sur la conservation de l'eau impliquant environ 100 000 ménages. Il y avait quatre conditions:

• un groupe qui a reçu des conseils pour économiser l'eau
• un groupe qui a reçu des conseils sur l'économie d'eau, plus un appel moral pour économiser l'eau
• un groupe qui a reçu des conseils sur l'économie d'eau plus un appel moral pour économiser l'eau ainsi que des informations sur leur utilisation de l'eau par rapport à leurs pairs
• un groupe de contrôle

Les chercheurs ont constaté que le traitement des pourboires n'a eu aucun effet sur l'utilisation de l'eau à court terme (un an), moyen (deux ans) et long (trois ans). Les conseils et le traitement d'appel ont fait diminuer la consommation d'eau des participants, mais seulement à court terme. Enfin, les conseils et l'appel ainsi que le traitement de l'information par les pairs ont entraîné une diminution de l'utilisation à court, moyen et long terme (figure 4.11). Ces types d'expériences avec des traitements dégroupés sont un bon moyen de déterminer quelle partie du traitement - ou quelles parties ensemble - sont à l'origine de l'effet (Gerber and Green 2012, sec. 10.6) . Par exemple, l'expérience de Ferraro et ses collègues nous montre que les conseils d'économie d'eau ne sont pas suffisants pour réduire la consommation d'eau.

Figure 4.11: Résultats de Ferraro, Miranda, and Price (2011) . Les traitements ont été envoyés le 21 mai 2007 et les effets ont été mesurés au cours des étés de 2007, 2008 et 2009. En dégroupant le traitement, les chercheurs ont espéré développer une meilleure compréhension des mécanismes. Le traitement avec pourboires seulement n'a eu essentiellement aucun effet à court terme (un an), moyen (deux ans) et long (trois ans). Les conseils et le traitement d'appel ont amené les participants à réduire la consommation d'eau, mais seulement à court terme. Le conseil et l'appel ainsi que le traitement de l'information par les pairs ont amené les participants à réduire la consommation d'eau à court, moyen et long terme. Les barres verticales sont des intervalles de confiance estimés. Voir Bernedo, Ferraro, and Price (2014) pour les matériaux d'étude réels. Adapté de Ferraro, Miranda, and Price (2011) , tableau 1.

Idéalement, on irait au-delà de la superposition de composants (conseils, conseils plus appel, conseils plus appel et informations par les pairs) à un plan factoriel complet - parfois appelé un plan factoriel \(2^k\) - où chaque combinaison possible de trois éléments sont testés (tableau 4.1). En testant toutes les combinaisons possibles de composants, les chercheurs peuvent évaluer pleinement l'effet de chaque composant isolément et en combinaison. Par exemple, l'expérience de Ferraro et ses collègues ne révèle pas si la comparaison par les pairs aurait été suffisante pour entraîner des changements de comportement à long terme. Dans le passé, ces plans factoriels complets ont été difficiles à exécuter car ils nécessitent un grand nombre de participants et nécessitent des chercheurs pour pouvoir contrôler et administrer avec précision un grand nombre de traitements. Mais, dans certaines situations, l'ère numérique élimine ces contraintes logistiques.

En résumé, les mécanismes - les voies par lesquelles un traitement a un effet - sont extrêmement importants. Les expériences d'âge numérique peuvent aider les chercheurs à se familiariser avec les mécanismes en (1) collectant des données de processus et (2) en permettant des conceptions factorielles complètes. Les mécanismes suggérés par ces approches peuvent ensuite être testés directement par des expériences spécifiquement conçues pour tester les mécanismes (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

Au total, ces trois concepts - validité, hétérogénéité des effets du traitement et mécanismes - fournissent un ensemble d'idées puissantes pour concevoir et interpréter des expériences. Ces concepts aident les chercheurs à aller au-delà des simples expériences sur ce qui «marche» vers des expériences plus riches qui ont des liens plus étroits avec la théorie, qui révèlent où et pourquoi les traitements fonctionnent et qui pourraient même aider les chercheurs à concevoir des traitements plus efficaces. Compte tenu de ce contexte conceptuel à propos des expériences, je vais maintenant passer à la façon dont vous pouvez réellement faire vos expériences.