4.4.2 הטרוגניות של שפעות טיפול

ניסויים בדרך כלל למדוד את האפקט הממוצע, אבל ההשפעה היא כנראה לא אותו דבר עבור כולם.

רעיון המפתח השני מעבר לניסויים פשוטים הוא ההטרוגניות של השפעות הטיפול . הניסוי של Schultz et al. (2007) ממחישה היטב כיצד טיפול זה יכול להיות בעל השפעה שונה על סוגים שונים של אנשים (איור 4.4). ברוב הניסויים האנלוגיים, לעומת זאת, החוקרים התמקדו בהשפעות הטיפול הממוצעות, משום שהיו מספר קטן של משתתפים ומעטים היו ידועים עליהם. בניסויים דיגיטליים, עם זאת, ישנם לעתים קרובות יותר משתתפים רבים יותר ידוע עליהם. בסביבת נתונים שונה זו, חוקרים הממשיכים לאמוד רק השפעות טיפול ממוצעות יחמיצו את האופן שבו ההערכות לגבי ההטרוגניות של השפעות הטיפול יכולות לספק רמזים לגבי אופן הטיפול, כיצד ניתן לשפר אותו, וכיצד ניתן לכוון אותו לאלה הסבירות ביותר ליהנות.

שתי דוגמאות להטרוגניות של השפעות הטיפול מגיעות ממחקרים נוספים על דוחות האנרגיה הביתיים. ראשית, Allcott (2011) השתמש בגודל המדגם הגדול (600,000 משקי בית) כדי לפצל עוד יותר את המדגם ולהעריך את ההשפעה של דו"ח האנרגיה הביתית על ידי עשירון של טיפול באנרגיה לפני הטיפול. בעוד Schultz et al. (2007) מצאו הבדלים בין משתמשים כבדים וקלים, Allcott (2011) מצאו כי היו גם הבדלים בתוך קבוצת משתמשים כבדים וקלים. לדוגמה, המשתמשים הכבדים (אלה בעשירון העליון) הפחיתו את צריכת האנרגיה שלהם פי שניים ממספר המשתמשים בקבוצת המשתמשים הכבדים (איור 4.8). יתר על כן, הערכת ההשפעה על ידי התנהגות לפני הטיפול גם חשפה כי אין אפקט בומרנג, אפילו עבור המשתמשים הקל (איור 4.8).

איור 4.8: הטרוגניות של השפעות הטיפול Allcott (2011) . הירידה בשימוש באנרגיה הייתה שונה עבור אנשים בעשירונים שונים של שימוש בסיסי. הסתגלות מתוך Allcott (2011) , איור 8.

במחקר אחר, Costa and Kahn (2013) העריכו כי האפקטיביות של דוח האנרגיה הביתית עשויה להשתנות בהתאם לאידיאולוגיה הפוליטית של משתתף, וכי הטיפול עלול לגרום לאנשים בעלי אידיאולוגיות מסוימות להגביר את צריכת החשמל שלהם. במילים אחרות, הם שיערו כי הבית אנרגיה דוחות עשוי להיות יצירת אפקט בומרנג עבור סוגים מסוימים של אנשים. כדי לאמוד אפשרות זו, התמזגו קוסטה וקאהן בנתוני Opower עם נתונים שנרכשו מצובר צד שלישי שכלל מידע כגון רישום מפלגות פוליטיות, תרומות לארגונים סביבתיים והשתתפות משקי הבית בתוכניות אנרגיה מתחדשת. עם מערך הנתונים הממוזג הזה, קוסטה וקאהן מצאו כי דוחות האנרגיה הביתיים הניבו השפעות דומות באופן רחב עבור משתתפים עם אידיאולוגיות שונות; לא הייתה כל עדות לכך שכל קבוצה הציגה השפעות בומרנג (איור 4.9).

איור 4.9: ההטרוגניות של השפעות הטיפול Costa and Kahn (2013) . האפקט הממוצע של הטיפול הממוצע במדגם כולו הוא -2.1% [-1.5%, -2.7%]. לאחר שילוב מידע מהניסוי עם מידע על משקי הבית, השתמשו Costa and Kahn (2013) בסדרת מודלים סטטיסטיים על מנת להעריך את השפעת הטיפול עבור קבוצות ספציפיות של אנשים. שתי אומדנים מוצגים עבור כל קבוצה, משום שהאומדנים תלויים במשתנים הכלולים במודלים הסטטיסטיים שלהם (ראה מודלים 4 ו -6 בטבלאות 3 ו -4 Costa and Kahn (2013) . כפי שהדוגמה הזו ממחישה, השפעות הטיפול יכולות להיות שונות עבור אנשים שונים ואומדנים של השפעות טיפול שמקורם במודלים סטטיסטיים עשויים להיות תלויים בפרטים של המודלים הללו (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) . מתואמים Costa and Kahn (2013) , טבלאות 3 ו -4.

כפי שמראים שתי הדוגמאות הללו, בעידן הדיגיטלי, אנו יכולים לנוע מאמידה של השפעות טיפוליות ממוצעות על מנת להעריך את ההטרוגניות של השפעות הטיפול, מכיוון שאנו יכולים לקבל יותר משתתפים רבים ואנו יודעים יותר על המשתתפים. למידה על ההטרוגניות של השפעות הטיפול יכולה לאפשר מיקוד של טיפול שבו הוא היעיל ביותר, לספק עובדות המעודדות פיתוח תיאוריה חדשה, ולספק רמזים לגבי מנגנונים אפשריים, הנושא שאליו אני פונה עכשיו.