4.4.3 Механізми

Експерименти виміряти то , що сталося. Механізми пояснити , чому і як це сталося.

Третя ключова ідея виходу за межі простих експериментів - це механізми . Механізми говорять нам, чому або як лікування викликало ефект. Процес пошуку механізмів також іноді називається пошуком перехресних змінних або посередницьких змінних . Хоча експерименти корисні для оцінки причинних наслідків, вони часто не призначені для виявлення механізмів. Цифрові експерименти можуть допомогти нам визначити механізми двома способами: (1) вони дозволяють нам збирати більше даних про процес та (2) дозволяють нам протестувати багато пов'язаних з ними процедур.

Оскільки механізми складно визначити формально (Hedström and Ylikoski 2010) , я збираюся розпочати з простого прикладу: лайми та цинга (Gerber and Green 2012) . У вісімнадцятому столітті лікарі мали гарний сенс, коли моряки їли лайми, вони не отримали цинга. Цибуля - страшне захворювання, тому це була потужна інформація. Але ці лікарі не знали, чому лайми запобігли цингу. Майже 200 років потому, що вчені змогли достовірно показати, що вітамін С є причиною того, що лайм запобігає цинковій тканині (Carpenter 1988, 191) . У цьому випадку вітамін С - це механізм, за допомогою якого лайми запобігають цингу (рис. 4.10). Звичайно, ідентифікація механізму також дуже важлива науково-багато наук про розуміння того, чому все відбувається. Ідентифікаційні механізми також дуже важливі практично. Коли ми зрозуміємо, чому лікування працює, ми можемо потенційно розробити нові методи лікування, які працюють ще краще.

Малюнок 4.10: Лаймс запобігає цинзі, а механізм - вітамін С.

На жаль, ізоляційні механізми дуже складні. На відміну від лаймів і цинга, в багатьох соціальних умовах лікування, ймовірно, діє через багато взаємопов'язаних шляхів. Проте, у випадку соціальних норм та використання енергії, дослідники намагалися ізолювати механізми, збираючи дані процесу та тестування відповідних процедур.

Один із способів перевірки можливих механізмів полягає у зборі даних процесу про те, як лікування вплинуло на можливі механізми. Наприклад, нагадаємо, що Allcott (2011) показав, що повідомлення Home Energy Reports призвели до зниження споживання електроенергії. Але як ці звіти зменшили споживання електроенергії? Якими були механізми? У наступному дослідженні Allcott and Rogers (2014) співпрацювали з енергетичною компанією, яка за допомогою програми знижок отримувала інформацію про те, які споживачі модернізували свою техніку на більш енергоефективні моделі. Allcott and Rogers (2014) виявили, що трохи більше людей, які отримують Звіти про домашню енергію, вдосконалили свою техніку. Але ця різниця була настільки мала, що може становити лише 2% зменшення споживання енергії у оброблених домогосподарствах. Іншими словами, оновлення обладнання не були домінуючим механізмом, за допомогою якого Доповідь про енергозбереження зменшив споживання електроенергії.

Другий спосіб вивчення механізмів полягає в тому, щоб запускати експерименти з дещо різними версіями лікування. Наприклад, у експерименті Schultz et al. (2007) та всі наступні експерименти Home Energy Report, учасники отримали лікування, яке мав дві головні частини (1) поради щодо енергозбереження та (2) інформацію про їх споживання енергії відносно їх однолітків (рис. 4.6). Таким чином, цілком можливо, що поради щодо енергозбереження - те, що викликало зміну, а не інформація про однолітків. Щоб оцінити можливість того, що одні поради могли бути достатніми, Ferraro, Miranda, and Price (2011) співпрацювали з водною компанією поблизу штату Атланта, штат Джорджія, і провели відповідний експеримент із збереження води, у якому брали участь близько 100 000 домогосподарств. Існували чотири умови:

• група, яка отримала поради щодо економії води
• група, яка отримала поради щодо економії води, а також моральний заклик економити воду
• група, яка отримала поради щодо економії води, а також моральний заклик економити воду, а також інформацію про їх використання у воді щодо своїх однолітків
• контрольна група

Дослідники дійшли висновку, що лікування під тиском не вплинуло на використання води в короткостроковій (один рік), середній (два роки) та тривалий (трирічний) термін. Підказки та процедура звернення викликали зменшення кількості споживачів води, але тільки в короткостроковій перспективі. Нарешті, поради плюс апеляція та обробка однолітків інформації призвели до зменшення використання в короткостроковому, середньому та довгостроковому періоді (рис. 4.11). Такі види експериментів з відокремленими процедурами є хорошим способом з'ясувати, яка частина лікування - або які частини разом - є такими, що викликають ефект (Gerber and Green 2012, sec. 10.6) . Наприклад, експеримент Ферраро та його колег показує нам, що порад щодо збереження води не вистачає, щоб зменшити споживання води.

Малюнок 4.11: Результати Ferraro, Miranda, and Price (2011) . Лікувальні процедури були відправлені 21 травня 2007 року, а ефекти вимірювали під час літа у 2007, 2008 та 2009 роках. При відокремленні лікування дослідники сподівалися покращити почуття цих механізмів. Підготовка до лікування практично не вплинула на короткі (один рік), середній (два роки) та тривалий (трирічний) термін. Підказки плюс звернення до апеляції призвели до зменшення використання води, але тільки в найближчій перспективі. Порада плюс апеляція плюс одноліткова інформація допомогла учасникам скоротити використання води в короткостроковому, середньому та довгостроковому періоді. Вертикальні смуги оцінюються довірчими інтервалами. Перегляньте фактичні навчальні матеріали Bernedo, Ferraro, and Price (2014) . Адаптований з Ferraro, Miranda, and Price (2011) , таблиця 1.

В ідеалі можна було б вийти за рамки компонування компонентів (поради, підказки та апеляція, поради та апеляція, а також інформація про однолітків) до повного факторіального дизайну, який іноді називається факторіальним дизайном \(2^k\) де кожне можливе поєднання перевірено три елементи (таблиця 4.1). Випробувавши всі можливі комбінації компонентів, дослідники можуть повністю оцінити вплив кожного компонента в ізоляції та в поєднанні. Наприклад, експеримент Ферраро та його колег не показує, чи було б достатньо порівняння однолітків, щоб призвести до довготривалих змін у поведінці. У минулому ці повнофункціональні проекти були складними для виконання, оскільки вони вимагають великої кількості учасників, і вони вимагають від дослідників точного контролю та доставки великої кількості процедур. Але в деяких ситуаціях цифрова епоха позбавляє цих логістичних обмежень.

Таким чином, механізми - шляхи, через які лікування має ефект, - неймовірно важливі. Експерименти з цифрового віку можуть допомогти дослідникам вивчати механізми шляхом (1) збору даних процесу та (2) впровадження повного факторного проектування. Механізми, запропоновані цими підходами, потім можуть бути перевірені безпосередньо експериментами, спеціально розробленими для тестування механізмів (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

Загалом, ці три поняття - обгрунтованість, неоднорідність ефектів лікування та механізми - забезпечують потужний набір ідей для проектування та інтерпретації експериментів. Ці концепції допомагають дослідникам вийти за межі простих експериментів про те, що "працює" до більш багатих експериментів, які мають більш тісні зв'язки з теорією, що показує, де і чому лікування існує, і це може навіть допомогти дослідникам розробити більш ефективні методи лікування. Враховуючи цей концептуальний фон про експерименти, я зараз перейду до того, як можна реально зробити ваші експерименти.