4.4.3 میکانزم

تجربات کیا ہوا کی پیمائش. میکانزم کیوں کی وضاحت اور یہ کیسے ہوا.

سادہ تجربات سے باہر منتقل کرنے کے لئے تیسرے اہم خیال میکانیزم ہے . میکانزم ایک علاج ایک اثر کی وجہ سے کیوں یا کس طرح ہمیں بتاو. میکانیزم کی تلاش کے عمل کو کبھی بھی مداخلت متغیر یا مداخلت متغیر کی تلاش میں بلایا جاتا ہے . اگرچہ تجربات کے اثرات کے اثرات کا اندازہ لگانا اچھا ہے، وہ اکثر میکانیزم کو ظاہر کرنے کے لئے تیار نہیں ہوتے ہیں. ڈیجیٹل تجربات ہمیں دو طریقے سے میکانیزم کی شناخت میں مدد کر سکتی ہیں: (1) وہ ہمیں زیادہ عمل کے اعداد و شمار کو جمع کرنے کے قابل بناتے ہیں اور (2) وہ ہمیں بہت سے متعلقہ علاج کرنے کے قابل بناتے ہیں.

کیونکہ میکانزم رسمی طور پر وضاحت کرنے کے لئے مشکل ہیں (Hedström and Ylikoski 2010) ، میں ایک سادہ مثال کے ساتھ شروع کرنے جا رہا ہوں: (Hedström and Ylikoski 2010) (Gerber and Green 2012) . اتھارٹی صدی میں، ڈاکٹروں نے ایک بہت اچھا احساس تھا کہ جب ناراضوں نے زمانے کو کھایا، تو وہ سست نہیں ہوئے. Scurvy ایک خوفناک بیماری ہے، لہذا یہ طاقتور معلومات تھی. لیکن یہ ڈاکٹروں کو معلوم نہیں تھا کہ کیوں لائموں نے scurvy کو روک دیا. یہ 1932 تک، تقریبا 200 سال بعد تک نہیں تھا، کہ سائنسدانوں کو قابل اعتماد طور پر دکھایا جا سکتا ہے کہ وٹامن سی اس وجہ سے تھا کہ چونکہ scurvy کی روک تھام (Carpenter 1988, 191) . اس صورت میں، وٹامن سی ایک میکانزم ہے جس کے ذریعہ سکور کو روکنے کے لئے (4.10 نمبر). یقینا، میکانزم کی شناخت بھی سائنسی طور پر بہت اہم ہے- بہت سے سائنس کو سمجھنے کے بارے میں یہ ہے کہ چیزیں کیوں ہوتی ہیں. میکانیزم کی شناخت عملی طور پر بہت اہم ہے. ایک بار ہم سمجھتے ہیں کہ ایک علاج کا کام کیوں کرتا ہے، ہم ممکنہ طور پر نئے علاج کو بہتر بنا سکتے ہیں جو بہتر کام کرتے ہیں.

شکل 4.10: لائم scurvy کو روکنے اور میکانیزم وٹامن سی ہے.

بدقسمتی سے، الگ الگ میکانزم بہت مشکل ہے. بہت سے سماجی ترتیبات میں، ممنوع اور محور کے برعکس، علاج بہت سے متصل راستے سے چلتے ہیں. تاہم، سماجی معیار اور توانائی کے استعمال کے معاملے میں، محققین نے پروسیسنگ ڈیٹا جمع کرنے اور متعلقہ علاج کی جانچ کے ذریعے میکانیزم کو الگ کرنے کی کوشش کی ہے.

ممنوعہ میکانیزم کی جانچ کرنے کا ایک طریقہ عمل کے اعداد و شمار کو جمع کرنے کے ذریعہ ہے جس سے علاج ممکنہ میکانیزم پر اثر انداز ہوتا ہے. مثال کے طور پر، یاد رکھیں کہ Allcott (2011) نے ظاہر کیا کہ گھر توانائی کی رپورٹیں لوگوں کو بجلی کے استعمال میں کم کرنے کے سبب بنائے ہیں. لیکن ان رپورٹس نے بجلی کے استعمال کو کم کیا؟ میکانیزم کیا تھے؟ فالو شدہ مطالعہ میں، Allcott and Rogers (2014) نے ایک طاقتور کمپنی کے ساتھ شراکت کی، ایک Allcott and Rogers (2014) پروگرام کے ذریعہ، معلومات حاصل کی تھی جس کے بارے میں صارفین نے اپنے ایپلائینسز کو مزید توانائی کے موثر ماڈلوں کو اپ گریڈ کیا. Allcott and Rogers (2014) نے معلوم کیا کہ ہوم انرجی رپورٹس حاصل کرنے میں تھوڑا سا زیادہ لوگ اپنے آلات کو اپ گریڈ کر رہے ہیں. لیکن یہ فرق اتنا چھوٹا تھا کہ علاج شدہ گھروں میں انرجی کے استعمال میں یہ صرف 2 فیصد کم ہوسکتی تھی. دوسرے الفاظ میں، آلات کی اپ گریڈ کو غالب میکانزم نہیں تھا جس کے ذریعہ ہوم توانائی کی رپورٹ بجلی کی کھپت میں کمی آئی تھی.

میکانیزم کا مطالعہ کرنے کا ایک دوسرا طریقہ علاج کے تھوڑا مختلف ورژن کے ساتھ تجربات چلانا ہے. مثال کے طور پر، Schultz et al. (2007) تجربے میں Schultz et al. (2007) اور بعد میں گھریلو انرجی رپورٹ کے تجربات، شرکاء کو اس علاج کے ساتھ فراہم کیا گیا تھا جس میں دو اہم حصوں (1) توانائی کی بچت اور (2) ان کے ساتھیوں سے متعلق توانائی کے استعمال کے بارے میں معلومات (اعداد و شمار 4.6) تھے. اس طرح، یہ ممکن ہے کہ توانائی کی بچت کی تجاویز کیا تبدیلی کی وجہ سے ہیں، ساتھی معلومات نہیں. اس امکان کا اندازہ لگانا کہ اکیلے تجاویز کافی ہوسکتے ہیں، Ferraro, Miranda, and Price (2011) نے اٹلانٹا، جوج جارجیا کے قریب ایک پانی کمپنی کے ساتھ شراکت کی اور 100،000 گھریلو گھروں میں پانی کے تحفظ پر متعلقہ تجربے میں حصہ لیا. چار حالات تھے:

• ایک گروپ جس نے پانی بچانے کے بارے میں تجاویز حاصل کی ہیں
• ایک گروپ جس نے پانی کو بچانے کے لئے پانی کی بچت کے علاوہ ایک اخلاقی اپیل پر تجاویز حاصل کی
• ایک گروپ جس نے پانی بچانے کے بارے میں تجاویز حاصل کی اور اخلاقی اپیل کی ہے کہ ان کے ساتھیوں کے ساتھ پانی سے متعلق پانی کے بارے میں معلومات کو بچانے کے لئے
• ایک کنٹرول گروپ

محققین نے معلوم کیا کہ تجاویز صرف علاج (ایک سال)، درمیانے (دو سال)، اور طویل (تین سال) مدت میں پانی کے استعمال پر کوئی اثر نہیں پڑا. تجاویز اور اپیل کے علاج کے باعث شرکاء نے پانی کے استعمال کو کم کرنے کی وجہ سے، لیکن صرف مختصر مدت میں. آخر میں، تجاویز اور اپیل کے ساتھ ساتھ ہم مرتبہ معلومات کے علاج کے باعث، مختصر، درمیانی اور طویل مدتی میں استعمال میں کمی کا سامنا (4.11 نمبر). غیر جانبدار علاج کے ساتھ ان قسم کے تجربات کا پتہ لگانے کا ایک اچھا طریقہ ہے جس میں علاج یا کون سا حصہ ایک دوسرے کے ساتھ ہوتا ہے - وہ لوگ ہیں جو اس کے اثرات کا سبب بن رہے ہیں (Gerber and Green 2012, sec. 10.6) . مثال کے طور پر، Ferraro اور ساتھیوں کے تجربے سے ہمیں پتہ چلتا ہے کہ صرف پانی کی بچت کی تجاویز صرف پانی کے استعمال کو کم کرنے کے لئے کافی نہیں ہیں.

شکل 4.11: Ferraro, Miranda, and Price (2011) . 21 مئی، 2007 کو علاج بھیجا گیا تھا، اور اثرات 2007، 2008 اور 2009 کے موسموں کے دوران ماپا رہے تھے. علاج کو غیرقانونی کرکے، محققین نے امید ظاہر کی کہ میکانیزم کا بہتر احساس پیدا ہو. تجاویز صرف علاج مختصر (ایک سال)، درمیانے (دو سال)، اور لمبی (تین سال) مدت میں کوئی اثر نہیں پڑا. تجاویز اور اپیل کے علاج کے باعث شرکاء نے پانی کے استعمال کو کم کرنے کی وجہ سے، لیکن صرف مختصر مدت میں. مشاورت کے علاوہ اپیل کے علاوہ ہم مرتبہ معلومات کے علاج کے باعث شرکاء نے مختصر، درمیانی اور طویل مدتی میں پانی کے استعمال کو کم کرنے کی وجہ سے. عمودی سلاخوں کا اعتماد وقفے کا اندازہ لگایا جاتا ہے. اصل مطالعہ کے مواد کے Bernedo, Ferraro, and Price (2014) . Ferraro, Miranda, and Price (2011) ، ٹیبل 1 سے مطابق.

مثالی طور پر، ایک اجزاء کی تزئینات (تجاویز؛ تجاویز اور اپیل؛ تجاویز اور اپیلس کے علاوہ ہمسایہ معلومات) کو مکمل فالوریل ڈیزائن کے طور پر بھی لے جا سکتا ہے- کبھی کبھی کبھی بھی \(2^k\) فیکٹری ڈیزائن کے طور پر بھی کہا جاتا ہے- جہاں ہر ممنوعہ مجموعہ تین عناصر کا تجربہ کیا گیا ہے (جدول 4.1). اجزاء کے ہر ممنوع مجموعہ کی جانچ کر کے، محققین کو تنصیب اور مجموعہ میں ہر جزو کے اثر کو مکمل طور پر اندازہ لگا سکتا ہے. مثال کے طور پر، Ferraro اور ساتھیوں کے تجربے کو ظاہر نہیں ہوتا ہے کہ ہم منصب کے مقابلے میں اکیلے سلوک کے دوران طویل مدتی تبدیلیوں کی قیادت کرنے کے لئے کافی ہوں گے. ماضی میں، یہ مکمل حقیقت پسندانہ ڈیزائن چلنے کے لئے مشکل ہو چکے ہیں کیونکہ انہیں بڑی تعداد میں شرکاء کی ضرورت ہوتی ہے اور انہیں محققین کی ضرورت ہوتی ہے اور اس کے علاج کے لئے کافی تعداد میں علاج کرنے کی ضرورت ہوتی ہے. لیکن، بعض حالات میں، ڈیجیٹل عمر ان لوجیاتی خسارے کو ہٹاتا ہے.

خلاصہ میں، میکانیزم - راستے کے ذریعے جس کا علاج ایک اثر ہے - ناقابل یقین حد تک اہم ہے. ڈیجیٹل عمر تجربات محققین کے بارے میں سیکھنے میں مدد کر سکتے ہیں (1) عمل کے اعداد و شمار کو جمع کرنے اور (2) مکمل فلوٹوریج ڈیزائن کو چالو کرنے کے. ان طریقوں کی طرف سے تجویز کردہ میکانزموں کو براہ راست تجربات کی جانچ پڑتال کی جاسکتی ہے خاص طور پر میکانیزم (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

مجموعی طور پر، یہ تین تصورات، اعتبار، علاج اثرات اور میکانیزموں کی تجاویز، تجربات کے ڈیزائن اور تشریح کے لئے خیالات کا ایک طاقتور سیٹ فراہم کرتے ہیں. یہ تصورات محققین کی مدد سے سادہ تجربات سے باہر نکل جاتے ہیں جو کہ امیر تجربات کے لئے "کام کرتا ہے" جو اصول کے ساتھ سخت روابط رکھتا ہے، اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ کیوں اور علاج کیوں کام کرتا ہے، اور اس سے بھی تحقیق کاروں کو بھی زیادہ مؤثر علاج ڈیزائن کرنے میں مدد ملے گی. تجربات کے بارے میں اس تصوراتی پس منظر کو، میں اب میں تبدیل کروں گا کہ آپ واقعی اپنے تجربات کیسے کر سکتے ہیں.