4.4.3 메커니즘

실험은 무슨 일이 있었는지 측정한다. 왜 메커니즘은 무슨 일이 있었 방법에 대해 설명합니다.

간단한 실험을 넘어서는 세 번째 핵심 아이디어는 메커니즘 입니다. 메커니즘은 왜 치료가 효과를 일으켰 는지 또는 방법을 알려줍니다. 메커니즘에 대한 검색의 과정은 또한 때때로 변수를 중간 또는 변수를 매개을 찾고이라고합니다. 실험은 인과 적 영향을 평가하기에 좋지만 종종 메커니즘을 밝히기 위해 고안되지는 않습니다. 디지털 실험은 두 가지 방식으로 메커니즘을 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다. (1) 더 많은 프로세스 데이터를 수집 할 수 있고 (2) 많은 관련 치료를 테스트 할 수 있습니다.

메커니즘은 공식적으로 정의하는 것이 (Hedström and Ylikoski 2010) 때문에 (Hedström and Ylikoski 2010) , 간단한 예제부터 시작하겠습니다 : 석회와 괴혈병 (Gerber and Green 2012) . 18 세기에 의사들은 선원들이 석회를 먹었을 때 괴혈병에 걸리지 않았다는 것을 꽤 잘 알고있었습니다. 괴혈병은 끔찍한 병이므로 강력한 정보였습니다. 그러나이 의사들은 왜 라임이 괴혈병을 예방 했는지 알지 못했습니다. 거의 200 년 후인 1932 년이되어 과학자들은 비타민 C가 석회가 괴혈병을 예방하는 이유임을 확실하게 보여줄 수있었습니다 (Carpenter 1988, 191) . 이 경우 비타민 C는 라임이 괴혈병을 예방하는 메커니즘입니다 (그림 4.10). 물론 메커니즘을 확인하는 것은 과학적으로 매우 중요합니다. 과학이 많이 필요한 이유를 이해하는 것입니다. 메커니즘을 확인하는 것도 실제적으로 매우 중요합니다. 일단 치료가 효과가있는 이유를 알게되면 더 나은 치료법을 개발할 수 있습니다.

도표 4.10 : 석회는 괴혈병을 방지하고 메커니즘은 비타민 C입니다.

불행하게도, 메커니즘 분리는 매우 어렵습니다. 석회와 괴혈병과 달리, 많은 사회 환경에서 치료법은 아마도 많은 상호 연관된 경로를 통해 작용할 것입니다. 그러나 사회적 규범과 에너지 사용의 경우 연구자들은 공정 데이터를 수집하고 관련 처리 방법을 시험하여 메커니즘을 격리하려고 노력했습니다.

가능한 메커니즘을 테스트하는 한 가지 방법은 치료가 가능한 메커니즘에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 프로세스 데이터를 수집하는 것입니다. 예를 들어, Allcott (2011) 은 가정 에너지 보고서가 사람들로 하여금 전기 사용량을 낮추는 원인이되었음을 나타 냈습니다. 그러나이 보고서는 전기 사용량을 어떻게 줄였습니까? 메커니즘은 무엇입니까? 후속 연구에서 Allcott and Rogers (2014) 는 리베이트 프로그램을 통해 소비자가 가전 제품을보다 에너지 효율적인 모델로 업그레이드 한 정보를 수집 한 전력 회사와 파트너 관계를 맺었습니다. Allcott and Rogers (2014) 는 가정 에너지 보고서를받는 사람들이 장비를 업그레이드 한 사람들이 약간 더 많다는 것을 발견했습니다. 그러나이 차이는 너무 작아서 치료 된 가정에서의 에너지 사용 감소의 2 % 만 차지할 수 있습니다. 즉, 가정용 에너지 보고서가 전기 소비량을 줄이는 주요 메커니즘은 설비 업그레이드가 아니 었습니다.

메커니즘을 연구하는 두 번째 방법은 약간 다른 버전의 치료법을 사용하여 실험을 실행하는 것입니다. 예를 들어, Schultz et al. (2007) 및 이후의 모든 가정 에너지 보고서 실험에서 참가자들은 두 가지 주요 부분 (1) 에너지 절감에 대한 조언과 (2) 동료와 비교 한 에너지 사용에 대한 정보를 제공 받았다 (그림 4.6). 따라서 에너지 절약 팁이 동료 정보가 아닌 변경의 원인이 될 수 있습니다. 팁만으로 충분할 수 있다는 가능성을 평가하기 위해 Ferraro, Miranda, and Price (2011) 는 조지아 애틀랜타 근처 물 회사와 파트너십을 맺고 약 10 만 가구가 관여하는 수자원 보전 실험을 실시했습니다. 네 가지 조건이있었습니다.

• 물 절약에 대한 조언을받은 단체
• 물 절약에 대한 조언과 물 절약을위한 도덕적 호소를받은 그룹
• 물 절약에 대한 조언과 물 절약을위한 도덕적 호소 및 동료와 관련된 물 사용에 대한 정보를받은 그룹
• 대조군

연구자들은 팁만의 처리가 짧은 (1 년), 중간 (2 년) 및 장기 (3 년) 기간의 용수 사용에 아무런 영향을 미치지 않는다는 것을 발견했습니다. 팁과 호소 치료는 참가자들로 하여금 물 사용량을 줄 이도록 하였지만 단기간에 만 가능했습니다. 마지막으로, 팁과 호소력 및 동료 정보 처리로 인해 단기, 중기 및 장기간의 사용이 감소했습니다 (그림 4.11). 번들되지 않은 치료법을 사용하는 이러한 종류의 실험은 치료의 어느 부분 또는 어떤 부분이 함께 효과를 일으키는 지 알아내는 좋은 방법입니다 (Gerber and Green 2012, sec. 10.6) . 예를 들어 Ferraro와 동료의 실험에 따르면 물 절약 팁만으로는 물 사용량을 줄일 수 없다는 것을 알 수 있습니다.

그림 4.11 : Ferraro, Miranda, and Price (2011) . 치료제는 2007 년 5 월 21 일에 보내졌으며 2007 년, 2008 년, 2009 년 여름에 효과가 측정되었습니다. 치료법을 개별화함으로써 연구원은보다 나은 메커니즘을 개발하기를 희망했습니다. 팁 만있는 치료는 짧은 (1 년), 중간 (2 년) 및 장기 (3 년) 기간에는 본질적으로 아무런 영향을 미치지 않았습니다. 팁과 호소 치료는 참가자들로 하여금 물 사용을 줄 이도록 하였지만, 단기간에 만 가능했습니다. 항의 플러스 정보와 동료 정보 처리를 통해 참가자는 단기간, 중기 및 장기간의 물 사용량을 줄였습니다. 수직 막대는 추정 된 신뢰 구간입니다. 실제 학습 자료는 Bernedo, Ferraro, and Price (2014) 를 참조하십시오. Ferraro, Miranda, and Price (2011) , 표 1.

이상적으로는 하나의 요소 계층화 (팁, 팁 및 호소, 팁 및 호소 및 동료 정보)에서 전체 요소 디자인 \(2^k\) 때로 \(2^k\) 요인 디자인이라고도 함)으로 이동할 수 있습니다. 3 가지 요소가 시험된다 (표 4.1). 가능한 모든 구성 요소의 조합을 테스트함으로써 연구원은 각 구성 요소의 효과를 개별적으로 또는 조합하여 전체적으로 평가할 수 있습니다. 예를 들어, Ferraro와 동료의 실험은 동료 비교만으로는 행동의 장기적인 변화로 이어질만큼 충분한 지 여부를 밝히지 않습니다. 과거에는 많은 수의 참가자가 필요하고 연구자가 많은 수의 처리를 정확하게 제어하고 제공해야하기 때문에 이러한 전체 요인 설계는 실행하기가 어려웠습니다. 그러나 어떤 경우에는 디지털 시대가 이러한 물류 제약을 제거합니다.

요약하면, 치료가 효과를 발휘하는 메커니즘 인 메커니즘은 대단히 중요합니다. 디지털 시대 실험은 연구자가 (1) 프로세스 데이터를 수집하고 (2) 전체 요인 설계를 가능하게하여 메커니즘을 학습하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 접근법에 의해 제안 된 메커니즘은 메커니즘을 테스트하기 위해 특별히 설계된 실험을 통해 직접 테스트 할 수 있습니다 (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

총 유효성, 치료 효과의 이질성 및 메커니즘의 세 가지 개념은 실험을 설계하고 해석하는 데 필요한 강력한 아이디어를 제공합니다. 이 개념은 연구자가 이론과의 밀접한 관련이있는 풍부한 실험, 치료법의 위치와 이유를 밝혀내는 연구자가보다 효과적인 치료법을 설계하는 데 도움이 될 수있는 간단한 실험을 넘어 실험자를 돕습니다. 실험에 대한 개념적 배경을 감안할 때 실제로 실험을 수행 할 수있는 방법을 살펴 보겠습니다.