Prólogo
En TDL, nuestro objetivo es hacer que la ciencia del comportamiento sea accesible a las masas. Este artículo forma parte de una serie sobre investigación de vanguardia que tiene el potencial de crear un impacto social positivo. Aunque la investigación es inherentemente específica, creemos que las ideas extraídas de cada artículo de esta serie son relevantes para los profesionales de las ciencias del comportamiento en muchos campos diferentes. Como empresa de investigación aplicada con conciencia social, siempre estamos buscando formas de traducir la ciencia en impacto. Si desea hablar con nosotros sobre una posible colaboración, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
Introducción
La ciencia del comportamiento está abriendo nuevas líneas de investigación en todo tipo de ámbitos, tanto en el mundo académico como en el sector público. Uno de los ámbitos en los que la ciencia del comportamiento ha sido más eficaz es el de las políticas públicas. Representados sobre todo por el Behavioral Insights Team, los científicos del comportamiento están cambiando el contenido y la aplicación de las políticas en todo el mundo. Como empresa de investigación aplicada con conciencia social, TDL está interesada en utilizar la empatía, la tecnología y el pensamiento de diseño para promover mejores resultados en muchos aspectos de la sociedad, desde la salud a la educación, pasando por la capacitación económica de grupos desfavorecidos. Para ampliar aún más estos impactos, nos ponemos en contacto con expertos que actualmente llevan a cabo investigaciones en áreas que implican a la ciencia del comportamiento en la búsqueda de objetivos con conciencia social.
Con esta idea en mente, The Decision Lab se puso en contacto con Elizabeth Linos y Stefano DellaVigna, dos destacados académicos que estudian economía, política pública y ciencias del comportamiento.
Elizabeth Linos es profesora adjunta de Políticas Públicas en la Universidad de Berkeley. Sus investigaciones se sitúan en la intersección de la gestión pública y las ciencias del comportamiento, lo que implica el uso de herramientas de las ciencias del comportamiento para mejorar la prestación de servicios públicos. Anteriormente fue Vicepresidenta y Directora de Investigación y Evaluación del Behavioral Insights Team en Norteamérica, donde trabajó con organismos públicos de EE.UU. y el Reino Unido para mejorar los programas mediante el uso de la ciencia del comportamiento y crear capacidad en torno a una evaluación rigurosa.
El Dr. Stefano DellaVigna es el Daniel Koshland, Sr. Distinguido Profesor de Economía y Profesor de Administración de Empresas en la Universidad de California, Berkeley. Es codirector de la Initiative for Behavioral Economics and Finance y coeditor de la American Economics Review. Ha estudiado la economía de los medios de comunicación, el diseño de experimentos de campo basados en modelos, el análisis de revistas científicas y la dependencia de referencias de los trabajadores desempleados.
En su artículo, los doctores Linos y DellaVigna investigaron la eficacia del nudging a partir de los datos facilitados por dos de las mayores unidades Nudge de Norteamérica.
La versión completa del artículo está disponible aquí: https://eml.berkeley.edu/~sdellavi/wp/NudgeToScale2020-05-09.pdf
Transcripción
Nathan: ¿Cómo describiría el enfoque de su investigación a un público general?
Dr. Linos: Mi investigación se centra en cómo utilizar lo que sabemos sobre el comportamiento real de las personas, basándonos en décadas de investigación en psicología y economía, para mejorar la prestación de servicios por parte de los gobiernos. En mi caso, esto significa pensar en cómo contratar, retener y apoyar a los funcionarios para que presten mejores servicios. También significa mejorar la forma en que los gobiernos informan a los residentes sobre los programas y servicios a los que pueden optar.
Nathan: ¿Cómo trasladó esos temas generales a un proyecto concreto?
Dr. Linos: En este proyecto esperábamos comprender mejor el impacto de las unidades de ciencias del comportamiento en los gobiernos. Las "Nudge Units", como se las suele llamar, se han hecho muy populares en todo el mundo, con más de 200 unidades en varios países dedicadas a utilizar la ciencia del comportamiento para mejorar la prestación de servicios gubernamentales. Estas unidades han hecho algo con lo que muchos académicos solo han soñado: han normalizado el uso de la evaluación rigurosa (ensayos controlados aleatorios) a escala, mediante la realización de cientos de ensayos bien diseñados en ámbitos políticos que van desde la educación a la adopción de la red de seguridad social o el transporte público. Nuestro objetivo era conocer el efecto medio de estos incentivos a gran escala, para entender mejor si este enfoque puede marcar una diferencia significativa cuando se lleva fuera de los laboratorios y de los estudios académicos individuales a una escala más amplia.
Nathan: ¿Puede darnos una visión general de su enfoque experimental?
Dr. Linos: En primer lugar, analizamos cientos de ensayos (que aún no se han publicado) realizados por dos de las mayores "Nudge Units" de Estados Unidos: la Office of Evaluation Sciences y el Behavioral Insights Team North America. Estas dos unidades han trabajado a nivel federal, estatal y local y nos dieron pleno acceso a todos los ensayos que han realizado desde 2015. Cabe destacar que se trató de un caso notable de transparencia y documentación académica. Estimamos el efecto medio de un "codazo" en todos los ensayos y, a continuación, comparamos nuestros resultados con los metaanálisis existentes de ensayos de "codazos" que se publican en la literatura académica. La mayor parte del proyecto explora por qué hay una gran brecha entre el efecto medio de un "nudge", cuando se miran las Unidades Nudge, y el efecto medio de un "nudge" si sólo se miran los metaanálisis recientes. Consideramos varias opciones: la publicación selectiva, la diferencia en las características de los ensayos y las diferencias en las características de los nudges.
Nathan: ¿Cuáles fueron tus hallazgos?
Dr. Linos: En primer lugar, hemos comprobado que el efecto medio de un nudge sobre el tratamiento es estadísticamente significativo y positivo: en todos los ensayos, los nudges aumentan el consumo en aproximadamente 1,4 puntos porcentuales (o un 8% por encima del grupo de control). Si nos fijáramos en los metaanálisis de artículos académicos publicados recientemente, el efecto medio de un nudge sería de más de 8 puntos porcentuales. Descubrimos que podemos cerrar completamente la brecha entre estas dos estimaciones si tenemos en cuenta la publicación selectiva en artículos académicos. Es decir, probablemente hay ensayos con resultados nulos o negativos realizados por académicos que no se publican, o ni siquiera se escriben. Se trata de una cuestión que suele denominarse "el problema del cajón de los archivos". Lleva a una sobreestimación del efecto medio de un nudge en la literatura publicada académicamente. También podemos reducir la diferencia en unos dos tercios si tenemos en cuenta las diferencias entre los tipos de nudges llevados a cabo por académicos y los llevados a cabo por las Unidades Nudge. Algunas de estas diferencias van de la mano del aumento de escala; por ejemplo, los ensayos con intervenciones en persona son más eficaces, pero también mucho menos probables a escala.
Nathan: ¿Qué importancia cree que tiene esto en un contexto aplicado (por ejemplo, en la empresa o la política pública)?
Dr. Linos: Estos resultados son especialmente relevantes en un contexto aplicado porque proporcionan una estimación optimista pero realista de lo que es posible conseguir con un nudge. Por un lado, ahora tenemos pruebas claras de que, por término medio, los nudges realizados en diversos entornos y organismos públicos son eficaces en comparación con un grupo de comparación bien definido. No es poca cosa. Recordemos que la mayoría de las políticas y programas gubernamentales no se evalúan de forma rigurosa, y a menudo vemos casos de programas que se consideraban eficaces pero que acabaron siendo ineficaces una vez sometidos al escrutinio de una evaluación rigurosa. Al mismo tiempo, el impacto probable de cualquier nudge es probablemente menor de lo que predecirían los responsables políticos si solo se fijaran en la literatura académica. Esto significa que las empresas o los responsables políticos pueden necesitar ir más allá de los "nudges" para lograr un mayor impacto. Las propias Unidades Nudge lo reconocen: muchos equipos y expertos en ciencias del comportamiento ya están explorando cómo utilizar los conocimientos de estas ciencias para diseñar mejores políticas, mejores legislaciones y replantear los programas en su conjunto. Los nudges son sólo una pequeña parte de la caja de herramientas.
Nathan: ¿Cree que su estudio dará lugar a futuras investigaciones? ¿En qué direcciones?
Dr. Linos: Esta investigación suscita muchas preguntas adicionales. En primer lugar, para entender el impacto global de las unidades Nudge en la política, es importante documentar lo que ocurre después de un ensayo. Es decir, una vez que tenemos pruebas de que algo funciona mejor que el statu quo, queremos saber con qué rapidez se extiende este conocimiento a otros responsables políticos y cómo y cuándo se implanta como nuevo statu quo. También nos interesa conocer más a fondo los cálculos de coste-beneficio que cuantificarían el valor exacto de un aumento de 1,4 puntos porcentuales en la adopción. Por último, esperamos que nuestra investigación estimule un debate en curso sobre cómo documentar y compartir los resultados de todos los ensayos, independientemente de si se publican o no en las mejores revistas académicas.
