¿Hasta qué punto es eficaz el Nudging?

¿A quién se puede dar un codazo? Examinar la eficacia del nudging en el contexto de la necesidad de conocimiento y la necesidad de singularidad

¿Cuál es la eficacia del nudging? Una revisión cuantitativa de los tamaños de los efectos y los límites de los estudios empíricos sobre nudging

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¿Cómo describiría de forma sencilla el objeto de su investigación?

Los nudges son "cualquier aspecto de la arquitectura de la elección que altera el comportamiento de las personas de forma predecible sin prohibir ninguna opción ni cambiar significativam^ente sus incentivos económicos "1. Como los nudges son muy populares, afectan a nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, a través de unidades gubernamentales de nudges, como el Behavioral Insights Team del Reino Unido o el antiguo Social and Behavioral Sciences Team de Estados Unidos. Sin embargo, nunca se ha investigado realmente a gran escala si los nudges funcionan de verdad y, en caso afirmativo, en qué condiciones. Uno de los autores del libro ^original sobre nudgiⁿg dedicó incluso un artículo aparte a los "nudges que fracasan".2 Con nuestra investigación,3 pretendíamos estimar la eficacia de los nudges. Además, queríamos diseñar un sistema de clasificación que pudiera servir de guía para futuros estudios sobre nudging.

¿Cómo explicaría su pregunta de investigación al público en general?

Pues bien, seguimos dos cuestiones principales de investigación. Por un lado, queremos juzgar si el bombo que se da al nudging puede documentarse con datos científicos. Nos preguntamos en qué medida los nudges disminuyen o aumentan un resultado en comparación con un grupo de control que no recibió ningún nudge.

Además, queremos saber cuáles serían los factores que influyen en una eficacia divergente. Como el nudging es un concepto amplio, algunos tipos de nudges o contextos podrían ser más eficaces que otros. Por otra parte, nos preguntamos si existe alguna forma de clasificar todos los estudios sobre nudges en un sistema global, como una taxonomía o un cuadro morfológico.

¿Qué pensaba encontrar y por qué?

Como seguimos un enfoque exploratorio, no formulamos ninguna hipótesis explícita. Sin embargo, esperábamos que los nudges fueran muy eficaces. Basándonos en revisiones previas de la literatura sobre nudging, pensamos que, en particular, los incumplimientos estarían entre los tipos de nudges más eficaces. Además, esperábamos que los nudges difirieran según el contexto, por ejemplo, la energía, el medio ambiente, etc., y que se distinguiera entre nudging offline y nudging digital, que es un concepto bastante nuevo introduci^do por Weinmann et al.4 Por último, también esperábamos encontrar información más bien práctica, como en qué países se han realizado menos estudios sobre nudging o qué tipos de nudges se han utilizado raramente para ofrecer vías de investigación futura a otros investigadores. En cuanto al sistema de clasificación, nos mostramos totalmente curiosos y abiertos, ya que a lo largo del proceso se desarrollan taxonomías o cajas morfológicas.

¿Qué tipo de proceso siguió?

En primer lugar, realizamos una revisión bibliográfica sistemática. Las revisiones bibliográficas se realizan más o menos como sigue: Tras definir un objetivo, una estrategia de búsqueda, palabras clave y bases de datos, realizamos una combinación de palabras clave en varias bases de datos académicas. Teníamos un amplio conjunto de palabras clave y encontramos unos 2.500 artículos que tuvimos que cribar basándonos en el título, las palabras clave y el resumen. Después de la selección, leímos 280 artículos en su totalidad para extraer los 100 artículos relevantes para nuestro análisis (fue realmente una coincidencia que acabara en un número tan redondo). Estos artículos se analizaron en detalle, extrayendo el tipo de nudge, el tamaño del efecto, el contexto y otra información relevante. Al final, creamos una base de datos, que está disponible previa petición, con más de 300 tratamientos de nudging diferentes y extrajimos más de 20 características para cada tratamiento. Para diseñar la caja morfológica, seguimos las recomendaciones de Nickerson et al.5

¿Qué descubrió al final?

Descubrimos mucho más de lo que podríamos presentar en un artículo académico. En primer lugar, nuestro análisis reveló que sólo el 62% de los tratamientos con nudges son estadísticamente significativos, lo que es mucho menos de lo que esperábamos inicialmente. Los nudges tienen un efecto medio del 21%, que depende del tipo de nudge y del contexto. Como era de esperar, los predeterminados son los más eficaces, mientras que las estrategias de precompromiso (es decir, comprometerse ahora a hacer algo en el futuro) son las menos eficaces. Además, el nudging digital es igual de eficaz que el nudging offline, pero ofrece nuevas posibilidades de individualizar los nudges. Esto significa que los nudges digitales pueden adaptarse más fácilmente a las características individuales de los decisores (para más información, véase un estudio completamente nuevo: Ingendahl et al., 2020). Por último, desarrollamos un cuadro morfológico que categoriza los estudios empíricos sobre nudges a lo largo de ocho dimensiones.

¿Qué importancia cree que tiene esto en un contexto aplicado?

Cuando se publicó el artículo, muchas personas de empresas o de la sociedad civil se pusieron en contacto con nosotros para saber más sobre las aplicaciones de los resultados. A menudo, los directivos nos preguntaban cuál era el nudge más eficaz para aumentar las ventas, lo que, por supuesto, no es el objetivo del nudging (sino más bien una forma de manipulación). Pero en el caso de los bienes públicos, nuestros resultados muestran, por ejemplo, que cambiar el esfuerzo, los recordatorios y la retroalimentación son nudges eficaces en un contexto sanitario que podría ofrecer formas de luchar contra el virus Covid-19 (por ejemplo, recordando a la gente que se lave las manos o dándoles retroalimentación si se han lavado las manos el tiempo suficiente).

¿Cuáles cree que son las líneas de investigación más interesantes derivadas de su estudio?

Nuestro estudio ofrece varias pistas para futuras investigaciones. En primer lugar, observamos que sólo unos pocos estudios utilizaban incentivos digitales. Como cada vez se toman más decisiones en línea, este es sin duda un campo en evolución para futuras investigaciones. Esto es especialmente cierto si se tiene en cuenta que programar entornos digitales es mucho más fácil que reorganizar físicamente las filas de la cafetería o cambiar el valor por defecto de las donaciones de órganos. Además, se podrían realizar más estudios en África, Asia o América Latina, esta última totalmente ignorada por los estudios que hemos encontrado. Por último, algunos tipos de nudges están poco estudiados, como las estrategias de precompromiso o los nudges de retroalimentación (esto último nos sorprendió mucho, ya que los mecanismos de retroalimentación de todo tipo son muy comunes hoy en día).