A fines del año pasado (2021), hubo mucho entusiasmo por el primer análisis exhaustivo de investigaciones anteriores sobre técnicas diseñadas para cambiar el comportamiento de las personas (conocido como "empujoncito"), que muestra con confianza que funcionan. Esta fue una gran noticia para los investigadores, pero también para los gobiernos de todo el mundo que han invertido en "unidades de empuje" que utilizan tales métodos.

Los empujones tienen como objetivo influir en las personas para que tomen mejores decisiones. Por ejemplo, las autoridades pueden establecer una opción "mejor", como la donación de sus órganos, como opción predeterminada. O podrían hacer que una opción de comida saludable sea más atractiva a través del etiquetado.

Pero una nueva investigación que revisa este artículo, que analizó 212 artículos publicados que involucraron a más de 2 millones de participantes, y otros ahora advierten que los empujones pueden no tener ningún efecto en el comportamiento.

Para entender por qué, debemos entrar en algunos detalles sobre las estadísticas y cómo se analizan e interpretan los hallazgos experimentales. Los investigadores comienzan con una hipótesis de que no hay efecto (hipótesis nula). Luego preguntan, ¿cuál es la probabilidad de obtener un efecto real por casualidad?

Entonces, si en mi experimento hay un grupo de personas que están expuestas a una técnica de empujón específica y un grupo de control que no es empujado, mi punto de partida es que los dos grupos no serán diferentes. Si luego encuentro una diferencia, uso las estadísticas para determinar qué tan probable es que esto haya sucedido solo por casualidad. Esto se llama el valor P, y cuanto más bajo es, mejor. Un valor p grande significaría que las diferencias entre los dos grupos pueden explicarse en gran medida por casualidad.

Lo contrario es cierto para los tamaños del efecto. También es importante medir el tamaño del efecto para evaluar el valor práctico de un experimento. Imagínese que estoy probando un empujón que se supone que ayuda a las personas obesas a reducir su peso, y observo que las personas en el grupo del empujón pierden una libra en el transcurso de seis meses. Si bien esta diferencia puede ser significativa (obtengo un valor p bajo), podría preguntar correctamente si este efecto es lo suficientemente grande para fines prácticos.

Entonces, mientras que los valores p nos brindan una indicación de la probabilidad de que una diferencia observada sea solo por casualidad, los tamaños del efecto nos dicen qué tan grande y, por lo tanto, qué tan relevante es el efecto.

Un buen estudio debe mostrar un tamaño del efecto moderado o grande, pero también debe establecer cuánto fue el resultado del "sesgo de publicación". Esta es la selección de resultados para mostrar una victoria para el empujón, lo que significa que los estudios que encuentran que los empujones no funcionan no se incluyen ni se publican en primer lugar. Esto puede deberse a que los editores y revisores de revistas científicas quieren ver hallazgos que demuestren que un experimento funcionó; después de todo, es una lectura más interesante.

Los autores del estudio original de 2021, que informó un tamaño moderado del efecto del empujón en el comportamiento, descartaron un sesgo de publicación que fuera lo suficientemente grave como para tener una influencia importante en el tamaño razonable del efecto que encontraron.

Problema por empujón

Sin embargo, dos cosas han sucedido desde entonces. Este año, un colega y yo destacamos que, independientemente de los resultados de 2021, todavía hay problemas generales con la ciencia de los empujones. Por ejemplo, los científicos confían demasiado en ciertos tipos de experimentos. Y a menudo no consideran los beneficios en relación con los costos reales de usar nudges, ni determinan si los nudges son de hecho la razón real de los efectos positivos en el comportamiento.

Muchos investigadores también comenzaron a sospechar cada vez más sobre el tamaño del efecto informado del estudio de 2021. Algunos pidieron que se retractara el artículo después de descubrir que los datos analizados parecían incluir estudios que habían usado datos falsos.

Y ahora un nuevo estudio, publicado en PNAS , ha vuelto a examinar el impacto estimado del sesgo de publicación en el estudio de 2021. Los autores del nuevo artículo utilizaron sus propios métodos estadísticos y evaluaron la gravedad del sesgo de publicación, así como su impacto en el tamaño del efecto real. Demostraron que el tamaño del efecto original de los 212 estudios en realidad no era moderado:era cero.

¿Qué tan malo es todo esto? Desde una perspectiva científica, esto es excelente. Los investigadores inician un proceso de recopilación de datos para informar supuestos generales sobre la efectividad de los empujones. Otros investigadores inspeccionan los mismos datos y análisis, y luego proponen una revisión de las conclusiones. Todo avanza como debe hacerlo la ciencia.

¿Qué tan malo es esto para el empujón? La inversión en ella es enorme. Los investigadores, los gobiernos y organizaciones como la Organización Mundial de la Salud utilizan los empujones como método estándar para el cambio de comportamiento. Por lo tanto, se ha colocado una enorme carga sobre los hombros de los empujones. Esto también puede haber resultado en un serio sesgo de publicación, porque muchos se esforzaron por demostrar que funcionaba.

En este momento, la mejor ciencia que tenemos es cuestionar seriamente la efectividad de los empujones. Pero muchos, incluyéndome a mí, saben esto desde hace mucho tiempo:pasaron muchos años comentando cuidadosamente las diversas formas en que la investigación sobre el empujón necesita mejorar, y han sido ignorados en gran medida.

Dicho esto, no es necesario abandonar los esfuerzos para utilizar intervenciones conductuales. Una mejor manera de avanzar sería centrarse en construir una base de evidencia que muestre qué combinaciones de empujones y otros enfoques funcionan juntos. Por ejemplo, como he demostrado, las combinaciones de métodos de empuje junto con cambios en los impuestos y los subsidios tienen un efecto más fuerte en el consumo sostenible que la implementación de cualquiera de ellos por separado.

Esto quita la carga de ser el único responsable del cambio de comportamiento, especialmente porque solo no hace mucho. De hecho, ¿cómo podría? Dado lo complejo que es el comportamiento humano, ¿cómo podría un solo enfoque esperar cambiarlo? No hay un solo ejemplo de que esto se haya hecho con éxito en la historia, al menos no sin afectar los derechos humanos.

Como he demostrado antes, si somos honestos acerca de la posibilidad de fallar, entonces podemos usarla para aprender qué hacer mejor. + Explora más

Empujones:Cuatro razones para dudar de la técnica popular para moldear el comportamiento de las personas

Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.