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新的证据审查说,轻推理论毕竟行不通——但它仍然可能有未来 Chinese-Xiaoxi

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去年年底(2021 年),人们对过去对旨在改变人们行为的技术(称为“轻推”)的研究的首次全面分析感到非常兴奋,并自信地表明它们是有效的。 这对研究人员来说是个好消息,对于世界各地已经投资于使用这种方法的“推动单位”的政府来说也是如此。

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助推旨在影响人们做出更好的决定。 例如,当局可能会默认设置一个“更好”的选择,例如捐赠您的器官。 或者他们可以通过标签使健康食品选择更具吸引力。

但是,审查这篇论文的新研究——已经研究了 212 篇已发表的论文,涉及超过 200 万参与者——现在其他人警告说,轻推可能对行为根本没有任何影响。

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为了理解为什么,我们需要深入了解一些关于统计学的细节,以及如何分析和解释实验结果。 研究人员从没有效果的假设开始(零假设)。 然后他们问,偶然获得实际效果的概率是多少?

因此,如果在我的实验中,有一组人接触到特定的轻推技术,而对照组则没有受到轻推,我的出发点是这两组人不会有差异。 如果我然后发现差异,我会使用统计数据来计算这仅仅是偶然发生的可能性有多大。 这称为P值,越低越好。 较大的 p 值意味着两组之间的差异在很大程度上可以通过偶然性来解释。

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效果大小正好相反。 衡量效果的大小以评估实验的实际价值也很重要。 想象一下,我正在测试一种旨在帮助肥胖者减轻体重的轻推,我观察到轻推组中的人在六个月的时间里减掉了一磅。 虽然这种差异可能很显着(我得到的 p 值很低),但我可能会正确地询问这种影响对于任何实际目的是否足够大。

因此,虽然 p 值为我们提供了观察到的差异仅是偶然的可能性的指示,但效应大小告诉我们效应有多大——因此也有多大的相关性。

一项好的研究需要显示出中等或较大的效应量,但也需要说明其中有多少是“发表偏倚”的结果。 这是对结果的挑选,以显示轻推的胜利,这意味着发现轻推不起作用的研究首先不包括在内,甚至没有发表。 这可能是因为科学期刊的编辑和审稿人希望看到表明实验有效的结果——毕竟它使阅读更有趣。

轻推被用来鼓励社会疏远。
Travelpixs/Shutterstock

最初的 2021 年研究的作者报告了轻推行为的中等效应量,排除了严重到足以对他们发现的合理效应量产生重大影响的发表偏倚。

轻推的麻烦

从那以后发生了两件事。 今年,我和一位同事强调,无论 2021 年的结果如何,轻推科学仍然存在普遍问题。 例如,科学家过度依赖某些类型的实验。 而且他们通常不会考虑相对于使用助推的实际成本的好处,或者弄清楚助推是否实际上是对行为产生积极影响的实际原因。

许多研究人员也开始越来越怀疑 2021 年研究报告的效应量。 在发现分析的数据似乎包括使用伪造数据的研究后,一些人呼吁撤回该论文。

现在,一项发表在 PNAS 上的新研究重新审视了 2021 年研究中发表偏倚的估计影响。 新论文的作者使用了他们自己的统计方法,并评估了发表偏倚的严重程度及其对实际效应大小的影响。 他们表明,所有 212 项研究的原始效应量实际上并不是中等的——它是零。

这一切有多糟糕? 从科学的角度来看,这是极好的。 研究人员开始收集数据的过程,以告知有关轻推有效性的一般假设。 其他研究人员检查相同的数据和分析,然后提出对结论的修订。 一切都以科学应有的方式发展。

这对轻推有多糟糕? 对它的投资是巨大的。 研究人员、政府以及世界卫生组织等组织使用轻推作为改变行为的标准方法。 因此,一个巨大的负担已经放在了轻推者的肩上。 这也可能导致了严重的发表偏见,因为有很多人投入到展示它的工作中。

目前,我们拥有的最好的科学正在严重质疑轻推的有效性。 但包括我自己在内的许多人早就知道这一点——多年来一直在仔细评论轻推研究需要改进的各种方式,但在很大程度上被忽视了。

也就是说,不必放弃使用行为干预的努力。 一个更好的前进方法是专注于建立一个证据基础,显示哪些推动和其他方法的组合可以协同工作。 例如,正如我所展示的,将推动方法与税收和补贴的变化相结合,对可持续消费的影响比单独实施任何一种都强。

这减轻了对行为改变负全部责任的轻推负担,特别是因为它本身并没有多大作用。 其实,怎么可能? 考虑到人类行为的复杂性,一种单一的方法怎么可能希望改变它呢? 历史上没有一个成功的例子,至少不是没有侵犯人权。

正如我之前所展示的,如果我们对失败的可能性诚实,那么我们可以用它来学习如何做得更好。

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