Se le ha llamado "la estrella de la inferencia estadística de Stanford, "y es responsable de crear una gran cantidad de estadísticas modernas, incluido el bootstrap. Pero cuando Brad Efron escuchó por primera vez sobre un proyecto para abordar la horrible prevalencia de violaciones en las escuelas más pobres de Nairobi, su primer pensamiento fue que requería más que ayuda estadística:requería una intervención "angelical". "Lo puse en la categoría de grandes ideas que no se pudieron llevar a cabo, ", dice." ¿Cómo se ejecuta realmente un plan de intervención altamente interactivo dentro de un sistema de escuelas públicas dispar, y luego cómo se demuestra si las intervenciones están funcionando? "
Esas eran precisamente las respuestas que buscaba el fundador de No Means No Worldwide. Los líderes de la organización no gubernamental (ONG) con sede en San Francisco con un proyecto para capacitar a las niñas se acercaron a Stanford en busca de ayuda después de que su fundador, Lee Paiva, Pensó que no era suficiente decirles a los patrocinadores cuántos niños habían pasado por el programa. "¿Qué obtuvieron esos niños en realidad?" preguntó en un Medicina de Stanford (https://stanmed.stanford.edu/2016summer/standing-up-to-sexual-assault.html) artículo. "¿Qué va a hacer ese dinero realmente? Y en ese momento, Lo sabía, no volveré a hacer esto hasta que sepa absolutamente qué sacó ese niño de esto ".
Darse cuenta de eso requiere más que tomar algunos cursos de estadísticas. Requiere ampliar los límites del modelado estadístico, sí mismo. "Y luego hice una cosa inteligente, "dice Efron." Hice que Mike Baiocchi participara en el proyecto ".
La pasión de Baiocchi por la inferencia causal lo había llevado a ocupar puestos tanto en el departamento de estadística como en el Stanford Research Prevention Center de la facultad de medicina de la universidad; rápidamente quedó absorbido por el tecnicismo del desafío y el impacto de encontrar una solución. "Si podemos medir conceptos difíciles como el empoderamiento y las normas de género, " él dice, "entonces podemos utilizar análisis estadísticos para trazar las vías causales para evaluar lo que es esencial, y lo que no es, en estas intervenciones ".
Al desarrollar una base de evidencia para lo que funciona, financiadores, los formuladores de políticas y las ONG pueden destinar sus recursos limitados a donde tendrán el mayor impacto, y todo en forma altamente cuantificable, formas defendibles.
Inicialmente, Baiocchi comenzó a analizar los datos de observación que No Means No Worldwide había recopilado de su capacitación en las escuelas de Nairobi para ver si podían usarse de manera rigurosa para hacer inferencias sobre lo que estaba funcionando. Pero, como él nota, Los datos de observación a menudo tientan a los investigadores a exagerar los beneficios de una intervención. Al mismo tiempo, No Means No Worldwide quería ampliar su programa. "Entonces, estábamos como, 'Oye, ¡esta es una oportunidad perfecta para hacer un estudio aleatorio! '". Al asignar aleatoriamente algunas escuelas a la capacitación y otras a demorarse en recibir la capacitación, tendrían una idea mucho mejor del impacto general del programa.
Baiocchi se asoció con Clea Sarnquist, un investigador de alto nivel en pediatría que había realizado un trabajo pionero en la evaluación de intervenciones para prevenir la violencia de género en el África subsahariana. En 2014, ambos fueron a Kenia.
La ubicación del proyecto, los barrios marginales de Nairobi, presentó un enorme desafío estadístico. "Es un entorno dinámico, ", dice Baiocchi." Se están construyendo y demoliendo edificios; la gente se mueve constantemente y trata de alcanzar la velocidad de escape. Entonces, si ejecuta un programa de capacitación en una escuela y luego la escuela desaparece, tendrás que lidiar con la difusión de los estudiantes ".
"También escuchamos de manera anecdótica que a las niñas les encantó el entrenamiento y estaban enseñando a sus amigas, hermanas y mamás, "continúa Baiocchi." Eso es maravilloso, y los investigadores están pensando en cómo utilizarlo. Pero, desde una perspectiva estadística, Existía el riesgo de que nuestro grupo de intervención contaminase a nuestro grupo de control, y eso nos impediría ver si la intervención estaba funcionando. Simplemente no estaba claro que pudiéramos establecer empíricamente que se pudieran prevenir las agresiones sexuales en este tipo de entornos ".
El primer ensayo involucró a 5, 000 niñas en 28 escuelas, y se combinó con, como dijo Baiocchi, el equivalente experimental de un presupuesto reducido, goma de mascar y cinta adhesiva. Pero el resultado fue sorprendente, y reflejaba lo que habían visto en el estudio observacional:el entrenamiento redujo la tasa de agresión sexual a la mitad.
Al mismo tiempo, un grupo de investigadores canadienses publicó los resultados (www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMsa1411131) de su ensayo aleatorizado de varios años de un programa similar de intervención de agresión sexual para mujeres en edad universitaria en la Universidad de Windsor y encontró que las tasas de violación se habían reducido Cortar por la mitad. El hecho de que programas de intervención similares tuvieran resultados similares en dos poblaciones y entornos muy diferentes fue una señal de que la teoría subyacente detrás de la capacitación realmente estaba funcionando.
Pero el equipo de Stanford solo estaba comenzando. "Queríamos desentrañar por qué estaban sucediendo las cosas, y no solo centrarse en cambiar los resultados, dice Baiocchi. "Queríamos asegurarnos de que realmente entendemos lo que está pasando".
La teoría detrás del entrenamiento postuló cuatro vías causales para prevenir el asalto. El primero es el conocimiento de la situación, lo que implica capacitar a las niñas para que sean conscientes de los escenarios comunes que utilizan los perpetradores y para que sean conscientes de los recursos físicos y sociales que tienen a su disposición. El segundo es el empoderamiento, lo que implica capacitar a las niñas para que comprendan que "valen la pena" y que tienen derecho a que se escuche y registre su voluntad en tales situaciones. El tercero es el entrenamiento en las habilidades verbales:cómo ser escuchado, las palabras que son más efectivas y el tono y construcciones sociales a utilizar. Y el cuarto es la defensa física, una mezcla de Krav Maga y jujitsu brasileño.
"Nuestro primer ensayo aleatorio mostró una fuerte evidencia de que la vía del empoderamiento parece funcionar como propone la teoría, ", dice Baiocchi." Pero necesitaban pruebas más grandes y complejas para profundizar, y eso sería caro ". Para continuar con la metáfora del ángel de Efron, al menos en términos de inversión, ingrese al Departamento de Desarrollo Internacional (DfID) del Reino Unido y su programa global centrado en niñas y mujeres, Qué funciona para prevenir la violencia ( www.whatworks.co.za ).
Con el apoyo de DfID, ahora están trabajando con más de 100 escuelas y siguiendo a los estudiantes durante dos años para evaluar su experiencia a lo largo del tiempo, Identifique las vías causales y observe la durabilidad del efecto del entrenamiento. "Si las chicas son entrenadas una vez, ¿Esa capacitación dura años? ", pregunta Baiocchi." ¿O se necesita un programa de 'refuerzo' para mantener las habilidades efectivas? "También medirán los resultados académicos para ver si el programa tiene beneficios adicionales fuera de la agresión sexual, algo que ayudaría Abogar por que el Ministerio de Educación de Kenia amplíe la intervención.
Baiocchi se apresura a notar que el éxito tiene muchos autores, desde los investigadores colaboradores en Kenia hasta los que dirigen la capacitación y los canadienses que realizan su estudio. Pero como estadístico, se detiene en la contribución de un grupo cuyo impacto es fácil de pasar por alto:el Stanford Ph.D. estudiantes de estadística que se inscribieron para ayudar con el proyecto. Trabajaron en la agotadora tarea de establecer los datos demográficos de referencia a partir de los cuales medir los resultados futuros, desde la experiencia de las niñas con la violencia de género hasta los materiales de los que están hechas sus casas. Y se encargaron de crear tutoriales con conjuntos de datos sintéticos para que otros pudieran aprender a hacer estudios similares.
"No hay mucha experiencia estadística en el campo global de la violencia de género, "dice Rina Friedberg, un doctorado de tercer año. estudiante de estadística. "Entonces, hemos estado creando programas de formación para otros grupos que quieran realizar estudios similares. Pueden revisar y leer nuestro código de software y nuestras explicaciones de lo que hace y por qué, y con suerte podrán salir y replicar nuestras estadísticas ".
Es difícil exagerar la importancia de esto, según Baiocchi. "La disciplina académica de la prevención de agresiones sexuales es bastante joven, por lo que sus investigadores fueron capacitados en muchas disciplinas diferentes, "dice Baiocchi." Esto significa que cuando nos reunimos para hablar, es un poco como la Torre de Babel en términos de estadísticas, porque todos usan un lenguaje estadístico diferente; es difícil comunicarse. Estamos tratando de proporcionar una piedra de Rosetta para todos los que trabajan en la prevención de agresiones sexuales, para que sea fácil tener una metodología estadística coherente y rigurosa con relativa rapidez ".
"Mike y sus colegas pudieron, con lo que me pareció heroico empeño, tanto para llevar a cabo la intervención como para demostrar sus efectos masivamente buenos, "dice Efron." Estos muchachos van a ganar importantes premios humanitarios ".
El año pasado, Baiocchi ganó el premio Rosenkranz de Stanford para la investigación en atención médica en países en desarrollo. El equipo está utilizando el apoyo financiero de este premio para explorar el impacto de las tensas elecciones de Kenia de 2017 en las tasas de violencia en los niños de los barrios marginales. Este año, Friedberg ganó el premio Marjorie Lozoff por una beca que promueve el desarrollo de la mujer. En la primavera de 2018, El equipo de Baiocchi se asoció con los investigadores que desarrollaron el programa de capacitación para mujeres en edad universitaria en Canadá para comenzar un programa piloto para estudiantes universitarios de Stanford. "Estamos emocionados de llevar este enfoque para combatir el asalto sexual a casa, "dice Baiocchi." Y un poco nervioso por todas las nuevas complejidades que encontraremos aquí en el campus ".
