Como planejar um experimento

Este artigo foi escrito por Susan Broomhall, especialista em comportamento do New South Wales Fire and Rescue. Ele se baseia em sua entrevista na última seção e percorre o processo de criação de um experimento de insights comportamentais - e obtenção de adesão para ele.

Os insights comportamentais são usados para entender como as pessoas se comportam e por que se comportam dessa maneira. A aplicação desses insights é freqüentemente usada em políticas sociais, design e desenvolvimento de programas e mensagens. Essa compreensão dos insights é então predominantemente usada para permitir a mudança de comportamento ou modificação de comportamento - alguma forma de "intervenção".

Apesar do debate sobre a legitimidade da ciência comportamental como uma “ciência” (Ver: [O debate “Is Psychology a Science?”](Https://www.psychologytoday.com/us/blog/theory-knowledge/201601/the- is-psychology-science-debate)), e tenta denegrir as ciências comportamentais como "soft" em vez de "hard", (por exemplo: [How Hard is Hard Science, How Soft é Soft Science?](https: //users.cs.northwestern.edu/~paritosh/papers/others/HedgesHardSoftScience87.pdf)) permanece o fato de que a ciência comportamental adequada assume os mesmos conceitos de metodologia de pesquisa que todas as ciências - ou pelo menos deveria.

Cada vez mais, governos e outros tomadores de decisão estão começando a entender que a ciência comportamental não é uma fantasia abstrata. Em vez disso, permite o desenvolvimento de soluções substanciais, baseadas em evidências e centradas no ser humano, que podem ser aplicadas a todos os tipos de problemas de “pessoas” e são essenciais para o sucesso dos resultados. Qualquer coisa que envolva humanos deve ser projetada com uma compreensão de como o comportamento humano se aplica a ela.

Embora o uso e o valor da ciência comportamental estejam ganhando força, para o leigo em geral, a ciência comportamental e sua aplicação não são bem compreendidas. Evitar jargões, simplificar a linguagem, mostrar como ele se aplica ao cotidiano e levar as pessoas ao longo da jornada são elementos essenciais para incentivar os tomadores de decisão a incorporar o uso da ciência comportamental como um primeiro passo padrão no processo de tomada de decisão.

Para “provar” o valor da ciência comportamental e ser comprado, os insights desenvolvidos precisam ser de qualidade, compreensíveis, aplicáveis, ressoar com o problema que está sendo abordado e ser testados quanto à eficácia.

Otimizar nossa capacidade de fazer o melhor uso de nossa compreensão de por que e como as pessoas se comportam da maneira como se comportam se resume à força das evidências que foram coletadas para desenvolver esses insights.

O que estamos falando aqui é a metodologia de pesquisa científica básica.

Então, como você desenvolve metodologia de pesquisa científica comportamental rigorosa e robusta para obter resultados de percepção comportamental de qualidade que levem as pessoas a perceber?

** Entenda qual é o problema ou problema que você está tentando resolver ou alterar. **

Se você foi solicitado a fornecer insights comportamentais, pergunte “por quê? O que você está tentando entender? O que você está tentando mudar? ”

Pergunte 'por quê' de tudo, mesmo se você achar que sabe a resposta, verifique e valide a direção perguntando constantemente 'por quê'.

Retire o problema de uma perspectiva psicológica e das ciências sociais e considere e defina como seria seu comportamento "ideal" ou preferido. Em seguida, projete o caminho para o seu ideal por meio de sua pesquisa.

** Com base na sua base inicial para compreender o problema, desenvolva hipóteses para testar. **

Um ponto crítico em qualquer metodologia de pesquisa é a formação e teste de hipóteses, pois isso dá a direção e o foco da pesquisa. Escrever uma hipótese é um exercício de pensamento criativo e quanto mais considerada sua abordagem, mais valiosos serão os resultados

Dê uma olhada neste recurso para ajudá-lo.

Não tenha medo de desenvolver algumas hipóteses para testar e, mais importante, não tenha medo de provar que sua hipótese está errada! Na ciência, não existem resultados “certos” e “errados”, apenas resultados.

Rejeitar suas hipóteses permite que você reveja sua metodologia e pensamento, o que pode permitir que você elimine a hipótese como uma opção e, assim, concentre-se novamente em outras opções a serem consideradas.

Você pode desenvolver suas hipóteses usando revisões de literatura, pesquisa empírica, pesquisa observacional ou simplesmente fazer perguntas às pessoas sobre o que elas pensam.

Science Buddies observa um processo simples de “If \ _ \ _ \ _ \ _ \ [I do this ] \ _ \ _ \ _ \ _ \ _ \ _, então \ _ \ _ \ _ \ _ \ _ \ _ \ [isto ] acontecerá ”.

** Siga os princípios básicos da pesquisa científica. **

Considere como será sua metodologia de pesquisa, por que você está coletando informações e como essas informações desenvolverão uma compreensão melhor do que você está analisando.

Certifique-se de ter coberto o básico - entenda a diferença entre correlação e causalidade, certifique-se de que o tamanho da sua amostra seja robusto, aplique as medidas de controle apropriadas para comparar os resultados e certifique-se de documentar tudo para que seja o mais replicável possível.

Depois de projetar e implementar um programa de intervenção de base comunitária para melhorar as taxas de penetração dos alarmes de fumaça nas residências, procuramos testar a eficácia dessa intervenção.

Estávamos questionando "a intervenção foi diferente de não fazer nada?" Usando dados de incidentes de incêndio sobrepostos a dados de segmentação de estilo de vida, desenvolvemos um Modelo de Risco de Lesões de Incêndio que foi usado para desenvolver um programa piloto visando atingir famílias com maior propensão para incidentes de incêndio.

Acreditava-se que o fato de os bombeiros visitarem as pessoas em suas casas e discutirem a importância dos alarmes de fumaça, ao mesmo tempo em que garantisse que a casa tivesse um detector de fumaça funcionando, aumentaria não apenas a taxa de penetração dos alarmes de fumaça, mas também a compreensão das famílias sobre a importância de manter um trabalhando alarme de fumaça.

[Usando um teste controlado randomizado de cluster para determinar os efeitos da intervenção de alarmes de fumaça de bateria e com fio em New South Wales, Austrália: programa piloto de verificações de segurança contra incêndio em casa](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0022437515000869) pesquisamos três coortes - uma que havia sido visitada por bombeiros, uma que teve material de segurança residencial enviado a eles e outra que não teve nenhuma intervenção.

A pesquisa não apenas descobriu que a intervenção resultou no aumento do uso de alarmes de fumaça, mas também em percepções adicionais sobre o problema e a melhor forma de abordá-lo.

Tornar um experimento replicável incentiva outras pessoas a olhar para sua pesquisa e testar seus resultados, o que continua a gerar conversas sobre seus insights e apenas melhora nossa capacidade coletiva de compreensão.

** Use as habilidades e o conhecimento de cientistas sociais devidamente qualificados. **

Evite questionários do tipo pesquisa de opinião que se popularizaram graças à crescente disponibilidade de ferramentas simples de pesquisa. O acesso a ferramentas simplificadas levou a um aumento na linguagem pseudocientífica comumente usada na mídia e no marketing, o que prejudica a sua ciência e a capacidade de exibir resultados baseados em evidências.

Governos em todo o mundo, (como a Behavioural Economics Team of the Australian Government e o New South Wales Premier & Cabinet [Behavioral Insights](https: //www .dpc.nsw.gov.au / programs-and-services / behavioral-insights /)) estão adotando o valor da aplicação da ciência comportamental e fornecem recursos em seus sites para ajudá-lo e orientá-lo.

Ao procurar a assistência de uma agência, procure aquelas que se especializam em economia comportamental, como The Behavioral Architects.

** Personalize sua metodologia de acordo com o problema que você está examinando. **

A menos que você esteja tentando replicar o experimento de outra pessoa, generalizar o trabalho de outras pessoas e adaptar os resultados ao seu problema é mais frequentemente "errar" do que "acertar".

Use revisões de literatura para ver o que outras pessoas fizeram no espaço e, em seguida, personalize e elabore sua hipótese de acordo com seu contexto específico. Procure desenvolver percepções comportamentais sob medida, pois elas serão mais eficazes na abordagem do seu problema do que descobertas mais generalizadas e de alto nível.

Seja criativo ao invés de prescritivo em seu projeto de pesquisa. Lembre-se, é importante entender que cada experimento da ciência comportamental pode ser diferente / único / sob medida / personalizado para o contexto que você está explorando.

Por exemplo, embora incêndios em cozinhas sem vigilância sejam um problema significativo para muitos países ocidentais, as mensagens sobre prevenção e resposta são geralmente generalizadas (consulte, por exemplo, [Como apagar fogos de cozinha](https://www.dummies.com/food -beber / cozinhar / cozinha-segurança / como-apagar-fogos-cozinha /))

Ao pesquisar como os incêndios na cozinha afetam pessoas diferentes de maneiras diferentes (enquanto trabalhava em "Continue procurando ao cozinhar"), descobriu-se que mensagens, por exemplo, aconselhar cobrir uma panela em chamas com uma tampa levou a um ferimento de incêndio maior e mais consequente no idoso.

Pesquisar essa ocorrência levou ao entendimento de que os idosos são menos ágeis nos movimentos, aumentando suas chances de exposição ao fogo da pele, que é mais fina e frágil do que os mais jovens.

Embora o problema (de um incêndio na cozinha) possa ser semelhante para cada pessoa, a mensagem para os idosos em relação à resposta deve ser diferente, pois eles precisam se afastar do fogo e pedir ajuda de emergência imediatamente.

Use tantos métodos de pesquisa diferentes quanto possível para triangular seus resultados. Há muito por onde escolher - pesquisa correlacional, análise de dados e conteúdo, revisões de literatura, pesquisas, teste de grupo de foco, pesquisa empírica, para citar alguns.

** Seja colaborativo e inclusivo. **

Enquanto você lidera o projeto e o desenvolvimento de uma metodologia de pesquisa robusta, certifique-se de trazer diferentes perspectivas e conjuntos de habilidades para garantir que você entenda as preocupações e questões em relação a todas as partes interessadas. Isso ajuda a determinar como os resultados impactarão diferentes pessoas de maneiras diferentes.

Ao trabalhar em nossa pesquisa de incêndios em cozinhas autônomas, os dados e as evidências mostraram claramente que, de fato, tínhamos um problema com as pessoas que não olhavam para seus fogões.

No entanto, olhar mais amplo e conversar com aqueles que interagem com as pessoas em suas casas revelou informações que levam ao entendimento de que diferentes culturas têm diferentes práticas culinárias.

Surpreendentemente, descobrimos que certas culturas usam cilindros de gás armazenados em lavanderias para cozinhar alimentos em temperaturas mais altas do que as disponíveis em um fogão, por exemplo. Claramente, essas percepções levaram a uma mensagem diferente sendo promovida para essas culturas em relação às práticas de cozimento seguras.

** Entenda a diferença entre “relatar” resultados e “analisar” resultados. **

Ler uma planilha do Excel e transmitir o que os números dizem é “relatório”. A análise é a consideração cuidadosa de vários dados e, em seguida, sintetizá-los em informações. É a análise dos resultados que cria os insights - estatísticas básicas não são insights.

Garantir que sua equipe de pesquisa tenha capacidade de análise de dados é importante para desenvolver métricas para medir o efeito de qualquer intervenção. São os analistas de dados que ajudam a desenvolver percepções para sua pesquisa.

Os insights devem levar à capacidade de implementar alguma forma de intervenção e mudança na direção de algum problema. Certifique-se de criar conjuntos de dados, não apenas para testar suas hipóteses, mas também para rastrear a eficácia da intervenção. Como você saberá se seus insights têm algum valor se não puder rastrear e monitorar a aplicação desses insights? Informações significativas e análises de dados são críticas.

** Certifique-se de que seus insights comportamentais sejam compreensíveis para o leigo. **

Resultados científicos brilhantes são inúteis se ninguém entender do que você está falando ou como usá-los.

Sintetize seus resultados para que sejam digeridos por todos em seu grupo de partes interessadas e eles vejam claramente o que significam e como podem ser usados.

Incorpore a avaliação iterativa ao processo para garantir que você está rastreando conforme o esperado. Depois de desenvolver insights e propor uma intervenção, rastrear como a implementação de seus insights está indo provar ou refutar a eficácia da intervenção.

Reveja por que algo está ou não funcionando como você pensava. Explore se isso está relacionado aos insights ou à aplicação desses insights.

Então, como você otimiza os insights comportamentais? Mostre a todos como esses insights melhoram suas vidas.

Aproveitar!

_ ** Principais conclusões: ** _

• Use revisões da literatura e outras pesquisas existentes, mas seu experimento deve ser projetado de acordo com seu cenário e problema específicos.
• Certifique-se de que seu processo é cientificamente robusto - mas seus resultados são comunicáveis a leigos
• Avalie conforme você avança para que possa iterar e melhorar