4.4.2 Heterogeneity բուժման հետեւանքների

Փորձերը սովորաբար չափում են միջին ազդեցությունը, սակայն ազդեցությունը, հավանաբար, ոչ բոլորի համար նույնն է:

Պարզ փորձարկումներից դուրս գալու երկրորդ հիմնական գաղափարը բուժման հետեւանքների տարբերությունն է : Schultz et al. (2007) փորձը Schultz et al. (2007) Զորեղ կերպով ցույց է տալիս, թե նույն բուժումը կարող է տարբեր ազդեցություն ունենալ տարբեր տեսակի մարդկանց վրա (նկար 4.4): Սակայն շատ անալոգային փորձերում, սակայն, հետազոտողները կենտրոնացած էին միջին բուժման ազդեցության վրա, քանի որ փոքր թվով մասնակիցներ էին եղել, եւ նրանց մասին քիչ բան էր հայտնի: Թվային փորձարկումներում, սակայն, հաճախ շատ ավելի շատ մասնակիցներ կան, եւ դրանց մասին ավելի շատ հայտնի է: Այս տարբեր տվյալների միջավայրում հետազոտողները, ովքեր շարունակում են գնահատել միայն միջին բուժման ազդեցությունները, կկարողանան բաց թողնել այն եղանակները, որոնցում բուժման ազդեցությունների բազմազանության վերաբերյալ գնահատումները կարող են հանգամանալից պարզել, թե ինչպես է բուժումը գործում, ինչպես կարելի է կատարելագործել եւ ինչպես կարող է դա ուղղված լինել ովքեր, ամենայն հավանականությամբ, կկարողանան օգտվել:

Բուժման հետեւանքների տարբեր տեսակների երկու օրինակները բերված են Տնային էներգիայի հաշվետվությունների լրացուցիչ հետազոտություններից: Առաջին, Allcott (2011) Օգտագործեց մեծ նմուշի չափը (600,000 տնային տնտեսություն) `հետագայում բաժանելով ընտրանքը եւ գնահատեց Տուն Էներգետիկ հաշվետվության ազդեցությունը Allcott (2011) օգտագործման Allcott (2011) : Մինչ Schultz et al. (2007) Տարբերություններ հայտնաբերեցին ծանր եւ թեթեւ օգտագործողների միջեւ, Allcott (2011) , որ տարբերություններ կան նաեւ ծանր եւ թեթեւ օգտագործողների խմբում: Օրինակ, ամենաշատ օգտագործողները (վերին decile- ի մեջ) կրճատել են իրենց էներգիայի օգտագործումը երկու անգամ ավելի, որքան ծանր օգտագործողների խմբի մեջ (նկար 4.8): Հետագայում, նախնական բուժման վարքագծի ազդեցությունը գնահատելով, պարզվեց նաեւ, որ բումերանգի ազդեցությունը, նույնիսկ թեթեւ օգտագործողների համար (նկար 4.8):

Գծապատկեր 4.8. Allcott (2011) բուժման հետեւանքների Allcott (2011) : Էներգիայի օգտագործման նվազումը տարբեր էր բազային օգտագործման տարբեր դեցիլներում ապրող մարդկանց համար: Աջակցվել է Allcott (2011) , 8-րդ նկարը:

Հետազոտության մեջ Costa and Kahn (2013) Ենթադրեցին, որ Տուն Էներգետիկ հաշվետվության արդյունավետությունը կարող է տարբեր լինել մասնակիցի քաղաքական գաղափարախոսության հիման վրա եւ բուժումը կարող է իրականացնել մարդկանց որոշակի գաղափարախոսություններով `մեծացնելով էլեկտրաէներգիայի օգտագործումը: Այլ կերպ ասած, նրանք ենթադրեցին, որ Տուն Էներգետիկ հաշվետվությունները կարող են ստեղծվել բումերանգ ազդեցություն մարդկանց որոշ տեսակների համար: Այս հնարավորությունը գնահատելու համար Կոստան եւ Կանը միացան Opower- ի տվյալները `երրորդ կողմի ագրեգատորից ձեռք բերված տվյալների հետ, որոնք ընդգրկում էին քաղաքական կուսակցությունների գրանցում, բնապահպանական կազմակերպությունների նվիրատվություններ եւ տնային տնտեսությունների մասնակցություն վերականգնվող էներգիայի ծրագրերում: Այս միավորված տվյալների հավաքածուով Կոստան եւ Կանը հայտնաբերեցին, որ Տուն Էներգետիկ հաշվետվությունները լայնորեն նմանատիպ ազդեցություն են թողել տարբեր գաղափարախոսությամբ մասնակիցների համար, ոչ մի ապացույց, որ որեւէ խումբ ցուցադրեց բումերանգի ազդեցությունը (նկար 4.9):

Գծապատկեր 4.9. Costa and Kahn (2013) բուժման հետեւանքների Costa and Kahn (2013) : Ընդհանուր նմուշի համար գնահատված միջին բուժման ազդեցությունը կազմում է -2.1% (-1.5%, -2.7%): Տնային տնտեսությունների մասին տեղեկատվության հետ փորձարկումից հետո Costa and Kahn (2013) օգտագործել են մի շարք վիճակագրական մոդելներ, որոնք գնահատելու են մարդկանց հատուկ կոնկրետ խմբերի բուժման ազդեցությունը: Յուրաքանչյուր խմբի համար ներկայացվում է երկու գնահատական, քանի որ գնահատականները կախված են իրենց վիճակագրական մոդելներում ներառված կովարացիաներից (տես Costa and Kahn (2013) 3-րդ եւ 4-րդ աղյուսակներում ներկայացված 4-րդ եւ 6-րդ մոդելները Costa and Kahn (2013) ): Քանի որ այս օրինակը ցույց է տալիս, բուժման ազդեցությունները կարող են տարբեր լինել տարբեր մարդկանց համար եւ վիճակագրական մոդելներից եկող բուժման հետեւանքների գնահատումները կարող են կախված լինել այդ մոդելների մանրամասներից (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) : Կատարից Costa and Kahn (2013) հարմարեցված Costa and Kahn (2013) , աղյուսակ 3 եւ 4:

Քանի որ այս երկու օրինակները ցույց են տալիս, թվային տարիքում մենք կարող ենք տեղափոխվել բուժման միջին ազդեցություն գնահատելու `բուժման հետեւանքների տարբերությունը գնահատելու համար, քանի որ մենք կարող ենք ավելի շատ մասնակիցներ ունենալ, եւ մենք ավելին իմանում ենք այդ մասնակիցների մասին: Ուսումնասիրելով բուժման ազդեցությունների տարբերությունը, կարող է նպաստել բուժման թիրախին, որտեղ այն առավել արդյունավետ է, ապահովում է այն փաստերը, որոնք խթանում են նոր տեսության զարգացումը եւ հուշում են հնարավոր մեխանիզմների վերաբերյալ, թեման որն ես դառնում եմ: