4.4.3 Cơ chế

Các thí nghiệm đo lường những gì đã xảy ra. Cơ chế giải thích lý do tại sao và làm thế nào nó xảy ra.

Ý tưởng then chốt thứ ba cho việc di chuyển ngoài các thí nghiệm đơn giản là các cơ chế . Cơ chế cho chúng tôi biết lý do tại sao hoặc cách điều trị gây ra tác dụng. Quá trình tìm kiếm cơ chế cũng đôi khi được gọi là tìm kiếm các biến can thiệp hoặc các biến trung gian . Mặc dù các thí nghiệm là tốt cho việc ước tính các hiệu ứng nhân quả, chúng thường không được thiết kế để tiết lộ các cơ chế. Thử nghiệm kỹ thuật số có thể giúp chúng tôi xác định các cơ chế theo hai cách: (1) chúng cho phép chúng tôi thu thập thêm dữ liệu quy trình và (2) chúng cho phép chúng tôi kiểm tra nhiều phương pháp điều trị có liên quan.

Bởi vì cơ chế là khó khăn để xác định chính thức (Hedström and Ylikoski 2010) , tôi sẽ bắt đầu với một ví dụ đơn giản: limes và scurvy (Gerber and Green 2012) . Vào thế kỷ thứ mười tám, các bác sĩ đã có một cảm giác khá tốt rằng khi các thủy thủ ăn limes, họ không bị bệnh ghẻ. Bệnh ghẻ là một căn bệnh khủng khiếp, vì vậy đây là thông tin mạnh mẽ. Nhưng các bác sĩ này không biết tại sao lại hạn chế bệnh scorbut. Mãi cho đến năm 1932, gần 200 năm sau, các nhà khoa học có thể cho thấy rằng vitamin C là lý do mà vôi ngăn chặn bệnh scorbut (Carpenter 1988, 191) . Trong trường hợp này, vitamin C là cơ chế mà qua đó hạn chế ngăn ngừa bệnh còi (hình 4.10). Tất nhiên, việc xác định cơ chế cũng rất quan trọng một cách khoa học - rất nhiều khoa học là về sự hiểu biết tại sao mọi sự xảy ra. Xác định cơ chế cũng rất quan trọng thực tế. Một khi chúng ta hiểu tại sao một phương pháp điều trị lại hoạt động, chúng ta có thể phát triển các phương pháp điều trị mới tốt hơn.

Hình 4.10: Limes ngăn ngừa bệnh scorbut và cơ chế là vitamin C.

Thật không may, cơ chế cô lập là rất khó khăn. Không giống như limes và scurvy, trong nhiều môi trường xã hội, phương pháp điều trị có thể hoạt động thông qua nhiều con đường liên quan. Tuy nhiên, trong trường hợp các tiêu chuẩn xã hội và sử dụng năng lượng, các nhà nghiên cứu đã cố gắng cách ly các cơ chế bằng cách thu thập dữ liệu quá trình và thử nghiệm các phương pháp điều trị liên quan.

Một cách để kiểm tra các cơ chế có thể là thu thập dữ liệu quá trình về cách xử lý ảnh hưởng đến các cơ chế có thể. Ví dụ, nhớ lại rằng Allcott (2011) đã chỉ ra rằng Báo cáo năng lượng tại nhà khiến người ta giảm mức sử dụng điện của họ. Nhưng các báo cáo này làm giảm mức sử dụng điện như thế nào? Các cơ chế là gì? Trong một nghiên cứu tiếp theo, Allcott and Rogers (2014) hợp tác với một công ty điện lực, thông qua chương trình giảm giá, đã thu thập thông tin về việc người tiêu dùng nào đã nâng cấp thiết bị của mình lên nhiều mô hình tiết kiệm năng lượng hơn. Allcott and Rogers (2014) nhận thấy rằng có ít người nhận được Báo cáo năng lượng gia đình nâng cấp thiết bị của họ. Nhưng sự khác biệt này quá nhỏ đến nỗi nó chỉ chiếm 2% mức giảm sử dụng năng lượng ở các hộ gia đình được điều trị. Nói cách khác, việc nâng cấp thiết bị không phải là cơ chế chi phối mà qua đó Báo cáo Năng lượng Gia đình giảm tiêu thụ điện.

Cách thứ hai để nghiên cứu cơ chế là chạy thử nghiệm với các phiên bản hơi khác nhau của việc điều trị. Ví dụ, trong thí nghiệm của Schultz et al. (2007) và tất cả các thí nghiệm Báo cáo năng lượng tại nhà tiếp theo, những người tham gia được cung cấp một điều trị có hai phần chính (1) mẹo về tiết kiệm năng lượng và (2) thông tin về việc sử dụng năng lượng của chúng so với các đồng nghiệp của họ (hình 4.6). Vì vậy, có thể là những lời khuyên tiết kiệm năng lượng là những gì gây ra sự thay đổi, không phải là thông tin ngang hàng. Để đánh giá khả năng những lời khuyên có thể là đủ, Ferraro, Miranda, and Price (2011) hợp tác với một công ty nước gần Atlanta, Georgia, và điều hành một thí nghiệm liên quan đến bảo tồn nước với khoảng 100.000 hộ gia đình. Có bốn điều kiện:

• một nhóm đã nhận được lời khuyên về tiết kiệm nước
• một nhóm đã nhận được lời khuyên về tiết kiệm nước cộng với một sự hấp dẫn đạo đức để tiết kiệm nước
• một nhóm đã nhận được lời khuyên về tiết kiệm nước cộng với một sự hấp dẫn đạo đức để tiết kiệm nước cộng với thông tin về việc sử dụng nước của họ liên quan đến các đồng nghiệp của họ
• một nhóm kiểm soát

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng việc điều trị chỉ có lời khuyên không ảnh hưởng đến việc sử dụng nước trong thời gian ngắn (một năm), trung bình (hai năm) và dài (ba năm). Những lời khuyên cộng với điều trị kháng cáo khiến người tham gia giảm lượng nước sử dụng, nhưng chỉ trong ngắn hạn. Cuối cùng, những lời khuyên cộng với việc xử lý thông tin về kháng cáo và cộng đồng đã làm giảm sử dụng trong ngắn hạn, trung hạn và dài hạn (hình 4.11). Những loại thí nghiệm với phương pháp điều trị chưa được kết hợp này là một cách hay để tìm ra phần nào của quá trình điều trị - hoặc những phần nào cùng nhau - là những nguyên nhân gây ra hiệu ứng (Gerber and Green 2012, sec. 10.6) . Ví dụ, thí nghiệm của Ferraro và các đồng nghiệp chỉ cho chúng ta thấy rằng những lời khuyên tiết kiệm nước một mình là không đủ để giảm lượng nước sử dụng.

Hình 4.11: Kết quả từ Ferraro, Miranda, and Price (2011) . Các phương pháp điều trị đã được gửi vào ngày 21 tháng 5 năm 2007, và các hiệu ứng được đo trong mùa hè 2007, 2008 và 2009. Bằng cách bỏ nhóm điều trị, các nhà nghiên cứu hy vọng phát triển một cơ chế tốt hơn. Việc điều trị chỉ có lời khuyên về cơ bản không có hiệu lực trong thời gian ngắn (một năm), trung bình (hai năm) và dài (ba năm). Những lời khuyên cộng với điều trị kháng cáo khiến người tham gia giảm lượng nước sử dụng, nhưng chỉ trong ngắn hạn. Lời khuyên cộng với sự hấp dẫn cộng với việc xử lý thông tin ngang hàng khiến người tham gia giảm lượng nước sử dụng trong ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Thanh dọc là khoảng tin cậy ước tính. Xem Bernedo, Ferraro, and Price (2014) cho các tài liệu nghiên cứu thực tế. Chuyển thể từ Ferraro, Miranda, and Price (2011) , bảng 1.

Lý tưởng nhất, người ta sẽ vượt ra ngoài việc phân lớp các thành phần (lời khuyên; mẹo cộng với lời kêu gọi; lời khuyên cộng với thông tin về cộng đồng) với thiết kế giai thừa đầy đủ - đôi khi còn được gọi là thiết kế giai thừa \(2^k\) ba phần tử được kiểm tra (bảng 4.1). Bằng cách kiểm tra mọi kết hợp có thể có của các thành phần, các nhà nghiên cứu hoàn toàn có thể đánh giá hiệu quả của từng thành phần trong sự cô lập và kết hợp. Ví dụ, thí nghiệm của Ferraro và các đồng nghiệp không tiết lộ liệu so sánh ngang hàng có đủ để dẫn đến những thay đổi trong hành vi lâu dài hay không. Trong quá khứ, những thiết kế giai thừa đầy đủ này đã khó chạy vì chúng đòi hỏi một số lượng lớn người tham gia và họ yêu cầu các nhà nghiên cứu có thể kiểm soát và cung cấp một số lượng lớn các phương pháp điều trị. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, thời đại kỹ thuật số loại bỏ những hạn chế về hậu cần này.

Tóm lại, các cơ chế - các con đường mà qua đó một phương pháp điều trị có hiệu quả - là cực kỳ quan trọng. Các thí nghiệm trong thời đại kỹ thuật số có thể giúp các nhà nghiên cứu tìm hiểu về các cơ chế bằng (1) thu thập dữ liệu quy trình và (2) cho phép thiết kế đầy đủ giai thừa. Các cơ chế được đề xuất bởi các phương pháp này sau đó có thể được kiểm tra trực tiếp bằng các thí nghiệm được thiết kế đặc biệt để kiểm tra các cơ chế (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

Tổng cộng, ba khái niệm này - tính hợp lệ, tính không đồng nhất của hiệu ứng điều trị và cơ chế — cung cấp một tập hợp các ý tưởng mạnh mẽ để thiết kế và diễn giải các thí nghiệm. Những khái niệm này giúp các nhà nghiên cứu vượt qua các thí nghiệm đơn giản về những gì "hoạt động" cho các thí nghiệm phong phú hơn có liên kết chặt chẽ hơn đến lý thuyết, cho thấy lý do tại sao và phương pháp điều trị hoạt động hiệu quả hơn. Với nền tảng khái niệm này về các thử nghiệm, bây giờ tôi sẽ chuyển sang cách bạn thực sự có thể thực hiện các thử nghiệm của mình.