доказательный ⎵ пробел pinned «💡13–31 июля 2026 — NBER Summer Institute, одна из главных ежегодных конференций по экономике Среди участников, авторов и организаторов: Клаудия Голдин, Радж Четти, Жан Тироль, Джошуа Дэвид Ангрист, Гвидо Имбенс, Эдвард Глейзер, Андрей Шлейфер и другие известные…»
Forwarded from Ряды Фурье
Как мягко менять поведение людей, чтобы они не воспринимали это как давление? И, может, вообще не осознавали?
Взяли 455 экспериментов на 2,14 миллиона участников и свели в кучу.
Считалось, что менять поведение можно:
1. Рублём. Чтобы человек поступал как надо — давать субсидии, налоговые льготы, штрафы, повышать или понижать цены.
2. Добрым словом. Менять убеждения через информационные кампании, просвещение, рекламу.
Оба варианта не учитывали идиотов.
За то, как учитывать идиотов в экономике, как-то даже дали нобелевку. Люди — не рациональные агенты. У человека мало времени, мало данных и нет сил подумать, поэтому он часто хватается за то, что под рукой, копирует поведение окружающих, поддаётся тому, как преподнесли варианты. И вот вопрос: а можно ли чуть переделать обстановку так, чтобы человеку было проще сделать нужный выбор? Типа он сам, но сделал то, что надо.
Да, можно, это работает, и это третий путь. Называется подталкивание. Некоторые называют это UI dark pattern, но граница там размыта. Ну то есть разница как между заранее поставленной галочкой и заранее снятой галочкой на спам.
Сила эффекта скромная, примерно как у обычной рекламы пользы или у денежных поощрений. Примерно в 1 случае из 7 подталкивание может сработать наоборот. Легче всего подтолкнуть человека там, где решение мелкое и привычное (что сожрать на ужин). Труднее всего — там, где на кону деньги и серьёзные последствия.
Конкретные приёмы:
— Информировать. Перевести на человеческий, сделать побольше, повесить у кассы, показать норму по соседям и т.п. Олкотт разослал на 600 тысяч писем, где расход электричества сравнивался с расходом соседей. Люди стали тратить в среднем на 2% меньше. Такой же эффект можно получить, поднимая цену на 11-20%.
— Поменять расстановку вариантов и формат выбора. Ну типа положить самое дорогое молоко поближе к глазам и рукам, а самое дешёвое запихать на самый верх, чтобы бабки не достали без сотрудника магазина. Это самый сильный вариант. Сравнили донорство органов в разных странах Европы: где галка стоит по умолчанию — на 60 процентных пунктов наборов органов больше.
— Устранить разрыв между намерением и поведением. Один раз взять обещание и напоминать. Типа, сначала спрашиваете, кто готов помогать, а потом просите скинуться, а не сразу спрашиваете, кто скинется.
Слабые места работы: скандал с лабораторией Корнелла с систематическими научными подлогами — десятки статей Брайана Уонсинка отозвали. И нашли большое публикационное смещение из-за того, что чаще печатают удачные результаты (эффект сисек). Чем красивее работа, тем охотнее её берут, работы "мы измерили, что-то нифига не работает" — некрасивые. Из-за этого реальный эффект ещё на четверть слабее.
А тут берут ровно те же данные, прогоняют их через метод, который учитывает публикационное смещение.
Вывод: доказательств того, что подталкивание работает — нету.
Основное:
— Информирование не работает вообще
— Структура выбора работает нормально или слабо
— Напоминания и упрощение действий почти не работает
— В финансах вообще не работает ничего
В авторах офигенно тёплая компания. Т. Д. Стенли, — чувак, который всю жизнь громит метаанализы; его друг Д. Шэнск — берёт психологические теоретические работы и ставит практические эксперименты по ним под визги теоретиков (потому что обычно нифига не сходится). И ещё Э. Вагенмакерс, который знатно так поработал над кризисом воспроизводимости с помощью матметодов.
Слабое место работы — риск перекоррекции, вероятно, оценка сместилась к нулю больше, чем должна была в реальности, это подтверждается оценкой сверху вниз и снизу вверх, они разные.
То есть читать лучше так: подталкивание как-то работает, но слабо. Но вот про часть работы в обратную сторону — сохранилось )
И это, скажите кто-нибудь это маркетологам и ПО, пожалуйста, а то задолбали пихать свои выдумки в каждый интерфейс!
--
Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты
Большинство пользователей, играющих в игры 18+, родились 1 января!
Взяли 455 экспериментов на 2,14 миллиона участников и свели в кучу.
Считалось, что менять поведение можно:
1. Рублём. Чтобы человек поступал как надо — давать субсидии, налоговые льготы, штрафы, повышать или понижать цены.
2. Добрым словом. Менять убеждения через информационные кампании, просвещение, рекламу.
Оба варианта не учитывали идиотов.
За то, как учитывать идиотов в экономике, как-то даже дали нобелевку. Люди — не рациональные агенты. У человека мало времени, мало данных и нет сил подумать, поэтому он часто хватается за то, что под рукой, копирует поведение окружающих, поддаётся тому, как преподнесли варианты. И вот вопрос: а можно ли чуть переделать обстановку так, чтобы человеку было проще сделать нужный выбор? Типа он сам, но сделал то, что надо.
Да, можно, это работает, и это третий путь. Называется подталкивание. Некоторые называют это UI dark pattern, но граница там размыта. Ну то есть разница как между заранее поставленной галочкой и заранее снятой галочкой на спам.
Сила эффекта скромная, примерно как у обычной рекламы пользы или у денежных поощрений. Примерно в 1 случае из 7 подталкивание может сработать наоборот. Легче всего подтолкнуть человека там, где решение мелкое и привычное (что сожрать на ужин). Труднее всего — там, где на кону деньги и серьёзные последствия.
Конкретные приёмы:
— Информировать. Перевести на человеческий, сделать побольше, повесить у кассы, показать норму по соседям и т.п. Олкотт разослал на 600 тысяч писем, где расход электричества сравнивался с расходом соседей. Люди стали тратить в среднем на 2% меньше. Такой же эффект можно получить, поднимая цену на 11-20%.
— Поменять расстановку вариантов и формат выбора. Ну типа положить самое дорогое молоко поближе к глазам и рукам, а самое дешёвое запихать на самый верх, чтобы бабки не достали без сотрудника магазина. Это самый сильный вариант. Сравнили донорство органов в разных странах Европы: где галка стоит по умолчанию — на 60 процентных пунктов наборов органов больше.
— Устранить разрыв между намерением и поведением. Один раз взять обещание и напоминать. Типа, сначала спрашиваете, кто готов помогать, а потом просите скинуться, а не сразу спрашиваете, кто скинется.
Слабые места работы: скандал с лабораторией Корнелла с систематическими научными подлогами — десятки статей Брайана Уонсинка отозвали. И нашли большое публикационное смещение из-за того, что чаще печатают удачные результаты (эффект сисек). Чем красивее работа, тем охотнее её берут, работы "мы измерили, что-то нифига не работает" — некрасивые. Из-за этого реальный эффект ещё на четверть слабее.
А тут берут ровно те же данные, прогоняют их через метод, который учитывает публикационное смещение.
Вывод: доказательств того, что подталкивание работает — нету.
Основное:
— Информирование не работает вообще
— Структура выбора работает нормально или слабо
— Напоминания и упрощение действий почти не работает
— В финансах вообще не работает ничего
В авторах офигенно тёплая компания. Т. Д. Стенли, — чувак, который всю жизнь громит метаанализы; его друг Д. Шэнск — берёт психологические теоретические работы и ставит практические эксперименты по ним под визги теоретиков (потому что обычно нифига не сходится). И ещё Э. Вагенмакерс, который знатно так поработал над кризисом воспроизводимости с помощью матметодов.
Слабое место работы — риск перекоррекции, вероятно, оценка сместилась к нулю больше, чем должна была в реальности, это подтверждается оценкой сверху вниз и снизу вверх, они разные.
То есть читать лучше так: подталкивание как-то работает, но слабо. Но вот про часть работы в обратную сторону — сохранилось )
И это, скажите кто-нибудь это маркетологам и ПО, пожалуйста, а то задолбали пихать свои выдумки в каждый интерфейс!
--
Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты
🔥7😁2😢2
Ранний доступ к медицине может продлевать жизнь спустя 70-80 лет. Новая работа Хамида Ногханибехамбари (Hamid Noghanibehambari) и Джейсона Флетчера (Jason Fletcher) “Early Life Healthcare Access and Later-life Mortality: Evidence Using Openings of County Health Departments”, NBER Working Paper No. 35533, июль 2026 г., исследует последствия открытия окружных департаментов здравоохранения (County Health Departments, CHD) в США в начале XX века. Эти учреждения создавались прежде всего в бедных и сельских районах и давали доступ к недорогой медицине, дородовому наблюдению, вакцинации, санитарному контролю и профилактике инфекций. Главный результат - доступ к такой инфраструктуре во время внутриутробного развития и в первые годы жизни оставляет измеримый след в продолжительности жизни через десятилетия.
Методологически работа интересна хорошим историческим квазиэкспериментом. Авторы связывают данные Social Security Administration о смертности с полной переписью США 1940 года и восстанавливают округ рождения или проживания в детстве примерно для 2,1 млн человек, родившихся в 1900-1940 гг. Тритмент - открытие CHD в конкретном округе, причем разные округа получали учреждения в разные годы. Это позволяет применить staggered difference-in-differences и событийный анализ (event study), включая estimator Sun-Abraham при гетерогенных эффектах по времени: сравнивается продолжительность жизни людей, которым на момент открытия CHD было 0-4 года или которые еще находились в утробе матери, с более старшими когортами того же округа. Поэтому результат интерпретируется как intent-to-treat - эффект появления доступа к медицинской инфраструктуре, а не фактического обращения конкретного человека за медицинской помощью.
Базовая оценка - около +0,9 месяца жизни для получивших доступ в возрасте до 4 лет. На первый взгляд немного, но речь идет о вмешательстве в самом начале жизни и об эффекте, проявляющемся спустя многие десятилетия. Причем эффект усиливается на более высоких возрастных порогах и оказывается выше у мужчин, небелого населения и людей из семей с менее образованными родителями. Очень сильная проверка каузальной интерпретации - обратный эксперимент: там, где CHD закрывались, ранняя потеря доступа связана уже с сокращением продолжительности жизни примерно на 1,3-1,4 месяца. Результаты также почти не меняются при альтернативных fixed effects, Sun-Abraham, survival-моделях, Heckman correction, исключении когорт пандемии 1918 года и других проверок на робастность.
Самое интересное - авторы пытаются раскрыть механизм накопления эффекта по жизненному циклу. После открытия CHD младенческая смертность снижается примерно на 4%, рождаемость растет примерно на 3,9%. В дальнейшем у детей улучшаются образовательные траектории: вероятность посещать школу выше примерно на 1,4 п.п., средняя продолжительность обучения - примерно на 0,17 года, улучшаются профессиональный и социально-экономический статус. В пожилом возрасте эти люди оказываются в более обеспеченных территориях.
Авторы оценивают денежный эквивалент полученных дополнительных лет жизни примерно в $13,6 млрд в ценах 2020 года при совокупных исторических затратах на CHD около $1,25 млрд. Кажется, что это очень хороший пример того, почему оценка государственной политики через полный жизненный цикл может приводить к совершенно иным выводам, чем стандартный краткосрочный анализ выгод и затрат (cost-benefit analysis).
@evidencespace
Методологически работа интересна хорошим историческим квазиэкспериментом. Авторы связывают данные Social Security Administration о смертности с полной переписью США 1940 года и восстанавливают округ рождения или проживания в детстве примерно для 2,1 млн человек, родившихся в 1900-1940 гг. Тритмент - открытие CHD в конкретном округе, причем разные округа получали учреждения в разные годы. Это позволяет применить staggered difference-in-differences и событийный анализ (event study), включая estimator Sun-Abraham при гетерогенных эффектах по времени: сравнивается продолжительность жизни людей, которым на момент открытия CHD было 0-4 года или которые еще находились в утробе матери, с более старшими когортами того же округа. Поэтому результат интерпретируется как intent-to-treat - эффект появления доступа к медицинской инфраструктуре, а не фактического обращения конкретного человека за медицинской помощью.
Базовая оценка - около +0,9 месяца жизни для получивших доступ в возрасте до 4 лет. На первый взгляд немного, но речь идет о вмешательстве в самом начале жизни и об эффекте, проявляющемся спустя многие десятилетия. Причем эффект усиливается на более высоких возрастных порогах и оказывается выше у мужчин, небелого населения и людей из семей с менее образованными родителями. Очень сильная проверка каузальной интерпретации - обратный эксперимент: там, где CHD закрывались, ранняя потеря доступа связана уже с сокращением продолжительности жизни примерно на 1,3-1,4 месяца. Результаты также почти не меняются при альтернативных fixed effects, Sun-Abraham, survival-моделях, Heckman correction, исключении когорт пандемии 1918 года и других проверок на робастность.
Самое интересное - авторы пытаются раскрыть механизм накопления эффекта по жизненному циклу. После открытия CHD младенческая смертность снижается примерно на 4%, рождаемость растет примерно на 3,9%. В дальнейшем у детей улучшаются образовательные траектории: вероятность посещать школу выше примерно на 1,4 п.п., средняя продолжительность обучения - примерно на 0,17 года, улучшаются профессиональный и социально-экономический статус. В пожилом возрасте эти люди оказываются в более обеспеченных территориях.
Авторы оценивают денежный эквивалент полученных дополнительных лет жизни примерно в $13,6 млрд в ценах 2020 года при совокупных исторических затратах на CHD около $1,25 млрд. Кажется, что это очень хороший пример того, почему оценка государственной политики через полный жизненный цикл может приводить к совершенно иным выводам, чем стандартный краткосрочный анализ выгод и затрат (cost-benefit analysis).
@evidencespace
❤8👍4🔥2
📢 Наши подписчики приглашают принять участие в международном исследовании взаимодействия человека и ИИ
Эксперимент проходит онлайн, полностью анонимен и занимает 10-15 минут. Нацелен на тех, кто сейчас живет в России.
🔗 Ссылка: https://princetonsurvey.az1.qualtrics.com/jfe/form/SV_bmHuUsXoCpi4s3s?Q_Language=RU
Мы изучаем, как люди оценивают аргументы по общественно значимым вопросам при взаимодействии с большими языковыми моделями. Исследование проводится международной исследовательской группой с участием университетов Princeton, Columbia, Cambridge и других (IRB #19354).
Эксперимент проходит онлайн, полностью анонимен и занимает 10-15 минут. Нацелен на тех, кто сейчас живет в России.
🔗 Ссылка: https://princetonsurvey.az1.qualtrics.com/jfe/form/SV_bmHuUsXoCpi4s3s?Q_Language=RU
Qualtrics
Conversations with AI
In this study, you will complete a demographic questionnaire, write a short statement about your perspective on a selected topic, use an AI chatbot, and answer a few more questions.
👍4❤2
доказательный ⎵ пробел
J-PAL совместно с MIT стартует свой курс по оценке социальных программ. Наши подписчики оставляли замечательный отзыв о курсах J-PAL здесь. Теперь у вас снова есть возможность пройти бесплатный курс в этом потоке. Регистрация здесь. @evidencespace
Новый бесплатный курс J-PAL и MIT Data Analysis for Social Scientists, посвященный методам анализа данных в social science, стартует 8 сентября 2026 года. Курс проходит под руководством Эстер Дюфло и Сары Фишер Эллисон. Набор открыт.
@evidencespace
@evidencespace
🔥4❤2👍2
Cambridge University Press открыл доступ к новой подборке научных статей по экономике. Хорошая возможность бесплатно пополнить список литературы и познакомиться со свежими исследованиями. 👉 Открыть подборку
@evidencespace
@evidencespace
Cambridge Core
Content listing
Welcome to Cambridge Core
👍8🔥4👏2
Forwarded from Профессорский кот
У замечательного эконометриста Скотта Каннингема вышло второе издание его замечательного учебника про причинно-следственную эконометрику. Напомню, что онлайн-версия его учебника доступна для всех совершенно бесплатно тут. Пока это, так сказать, бета-версия – она еще не до конца проверена, там могут быть ошибки. И пока еще нет раздела о том, как использовать этот учебник вместе с большими языковыми моделями. Первое издание обещают сделать доступным по отдельной ссылке – можно будет сравнивать, как изменился подход автора к изложению материала.
А еще в учебнике, по словам автора, усилено обсуждение исторических корней прикладной причинно-следственной эконометрики. По мнению Каннингема (и я с ним полностью согласна), это не только интересно, но и может быть полезно для тех, кто несколько увяз в уравнениях – как напоминание о том, зачем это все нужно.
Если вы с этим учебником еще не знакомы, советую пойти почитать. Даже если вам не нужны эти методы, это просто интересное чтение.
А еще в учебнике, по словам автора, усилено обсуждение исторических корней прикладной причинно-следственной эконометрики. По мнению Каннингема (и я с ним полностью согласна), это не только интересно, но и может быть полезно для тех, кто несколько увяз в уравнениях – как напоминание о том, зачем это все нужно.
Если вы с этим учебником еще не знакомы, советую пойти почитать. Даже если вам не нужны эти методы, это просто интересное чтение.
Scunning
Causal Inference The Remix
👍9❤4
Forwarded from Если быть точным
Сегодня Институт проблем правоприменения при ЕУСПб опубликовал новую версию Российской базы бухгалтерской отчетности. Теперь она охватывает 2011-2025 годы.
Новая версию базы уже доступна в нашем каталоге. В ней собрана финансовая отчетность всех действующих компаний России за 2011-2025 годы, а также данные о компания, которые должны были отчитаться, но не сделали этого. По сравнению с прошлой версией:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🎉3
Forwarded from Если быть точным
Перезапуску «Если быть точным» — три года!
С сентября 2023 года «Если быть точным» работает в новом формате — как независимый проект.
Мы делаем статистику из сотен источников доступной для всех и помогаем понять, что она значит. Мы считаем, что достоверные данные необходимы для устойчивого развития России и всего мира.
За это время мы рассказали, как изменилось питание россиян за последние 40 лет, почему смертность людей с высшим образованием ниже, из-за чего в России выросло число бездомных и кто чаще всего попадает на улицу. Охваты наших самых цитируемых исследований доходят до 12 миллионов человек.
А еще обработали и сохранили почти 50 наборов данных — на нашем сайте в свободном доступе есть муниципальная статистика, показатели абортов и бездомности, финансовая отчетность компаний и много что еще. Их скачали более 78 тысяч раз.
Все это требует больших ресурсов. Например, на обновление датасета по муниципальным образованиям у нас ушло 600 часов, а на исследование про рабство — полгода.
«Если быть точным» — некоммерческий проект. Чтобы продолжать работу, нам нужно хотя бы новых 100 подписчиков на регулярные пожертвования. Поддержать нас можно донатом или подпиской на рассылку.
Социальные проблемы требуют точности. Спасибо, что вы с нами!
С сентября 2023 года «Если быть точным» работает в новом формате — как независимый проект.
Мы делаем статистику из сотен источников доступной для всех и помогаем понять, что она значит. Мы считаем, что достоверные данные необходимы для устойчивого развития России и всего мира.
За это время мы рассказали, как изменилось питание россиян за последние 40 лет, почему смертность людей с высшим образованием ниже, из-за чего в России выросло число бездомных и кто чаще всего попадает на улицу. Охваты наших самых цитируемых исследований доходят до 12 миллионов человек.
А еще обработали и сохранили почти 50 наборов данных — на нашем сайте в свободном доступе есть муниципальная статистика, показатели абортов и бездомности, финансовая отчетность компаний и много что еще. Их скачали более 78 тысяч раз.
Все это требует больших ресурсов. Например, на обновление датасета по муниципальным образованиям у нас ушло 600 часов, а на исследование про рабство — полгода.
«Если быть точным» — некоммерческий проект. Чтобы продолжать работу, нам нужно хотя бы новых 100 подписчиков на регулярные пожертвования. Поддержать нас можно донатом или подпиской на рассылку.
Социальные проблемы требуют точности. Спасибо, что вы с нами!
❤11🎉3
Forwarded from Канал влияния
Недавно мы писали про прикладное и облегчённое введение в причинный анализ от Мартина Хубера и упомянули его более раннюю и фундаментальную книгу «Causal Analysis: Impact Evaluation and Causal Machine Learning with Applications in R». Книга вошла в финалисты PROSE Award 2024 в категории Computing and Information Sciences – и заслуженно: по охвату методов идентификации это весьма достойный текст
Структура учебника строится по нарастающей сложности идентификационных стратегий: от эксперимента и линейной регрессии к selection on observables, causal machine learning, instrumental variables, DiD, synthetic control, RDD/kink/bunching designs. Автор рассчитывает на наличие у читателя базовых знаний теории вероятностей, регрессионного анализа и навыка тестирования гипотез, но не перегибает с избыточной детализацией, погружая читателя лишь в необходимые для повествования детали
Относительно конкурентов книга выгодно выделяется наличием современных инструментов, которые редко встречаются в стандартных учебниках по causal inference. Вместе с разрывной регрессией Хубер разбирает regression kink design и bunching designs, обсуждает ситуацию частичного выполнения предпосылок в главах про partial identification и sensitivity analysis, а также разбирает нарушения SUTVA в главе про interference effects
Рынок учебников по causal inference за последние годы сильно вырос. На наш взгляд книга Хубера занимает нишу между двумя лагерями. С одной стороны – популярные онлайн-учебники вроде «Causal Inference: The Mixtape» Каннингема и «The Effect» Хантингтона-Кляйна, которые выбирают разговорный, интуитивный тон изложения и осознанно жертвуют частью формальной строгости ради доступности для более широкой аудитории. С другой стороны рынка — классические тексты типа Angrist & Pischke, которые дают строгий формальный аппарат, но почти не касаются causal machine learning и не покрывают такие узкоспециализированные темы, как bunching designs или interference effects
Книга подходит продвинутым в статистике студентам, аспирантам и исследователям. Каждую главу сопровождают примеры на R, но, в отличие от «Firms and Organizations», без дублирования на Python. Тем не менее учебник хорошо закрывает задачу понимания границ применимости методов и даёт обзор тем, которые обычно остаются за рамками стандартных курсов
Напоминаем, что про другие книги по причинному выводу можно почитать тут, тут и тут
#канал_рекомендует
@causal_channel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍3🔥3
Forwarded from Совет молодых учёных ЭФ МГУ (СМУч)
🎓Осенняя серия семинаров Chamberlain, 2026–27
11 сентября 2026 в 19:00 (МСК) — тематическая сессия: Новые методы эконометрики в экономике развития и рандомизированных экспериментах
В программе:
– Michael Gechter (University of Arkansas):
Selecting Experimental Sites for External Validity
– José Luis Montiel Olea (Cornell):
Externally Valid Selection of Sites via the k-Median Problem
– Davide Viviano (Harvard):
Evidence Aggregation with Ignorance in Mind: Learning what we do not know for archetypes discovery
Формат: онлайн (подробности подключения — на сайте и в рассылке организаторов)
Также открыт приём заявок на тематические сессии 2026–27. Организаторы отдельно приглашают исследователей, которые сейчас находятся в начале своей карьеры. Там же можно предложить будущих спикеров
Подробности
11 сентября 2026 в 19:00 (МСК) — тематическая сессия: Новые методы эконометрики в экономике развития и рандомизированных экспериментах
В программе:
– Michael Gechter (University of Arkansas):
Selecting Experimental Sites for External Validity
– José Luis Montiel Olea (Cornell):
Externally Valid Selection of Sites via the k-Median Problem
– Davide Viviano (Harvard):
Evidence Aggregation with Ignorance in Mind: Learning what we do not know for archetypes discovery
Формат: онлайн (подробности подключения — на сайте и в рассылке организаторов)
Также открыт приём заявок на тематические сессии 2026–27. Организаторы отдельно приглашают исследователей, которые сейчас находятся в начале своей карьеры. Там же можно предложить будущих спикеров
Подробности
👍3