Pesquisa

Tabarrok sobre o uso de experimento natural:

1) In evaluating any study try to take into account the amount of background noise. That is, remember that the more hypotheses which are tested and the less selection [this is one reason why theory is important it strengthens selection, AT] which goes into choosing hypotheses the more likely it is that you are looking at noise.

2) Bigger samples are better. (But note that even big samples won’t help to solve the problems of observational studies which is a whole other problem).

3) Small effects are to be distrusted.

4) Multiple sources and types of evidence are desirable.

5) Evaluate literatures not individual papers.

6) Trust empirical papers which test other people’s theories more than empirical papers which test the author’s theory.

7) As an editor or referee, don’t reject papers that fail to reject the null.

Fonte: Aqui (mais aqui)

Custo do Pokémon Go

Recentemente comentamos sobre o experimento natural, como uma metodologia que tem sido usada cada vez mais nas pesquisas científicas. Uma pesquisa conduzida em uma cidade do interior dos Estados Unidos (Tippecanoe, Indiana) tentou verificar o efeito do jogo Pokémon Go no trânsito. Recentemente este jogo tornou-se uma febre, quando pessoas tentavam capturar o seu Pokémon, a exemplo do desenho japonês.

Mara Faccio e John J. McConnell, usando dados de acidente de trânsito, comprovaram um aumento desporporcional no número de batidas de automóveis depois do surgimento do jogo. Muitos motoristas jogavam enquanto dirigiam, o que seria responsável pelos acidentes de automóveis. Esses sinistros tiveram um custo para a localidade estimado entre 5,2 a 25,5 milhões de dólares. Extrapolando para o país, Faccio e McConnell estimaram num custo entre 2 a 7,3 bilhões de dólares.

Experimento natural

Um dos métodos mais interessantes em utilização por parte dos economistas é o chamado “experimento natural” (ou “experimento acidental”). Basicamente o pesquisador descobre um evento que permite comparar a situação antes e depois deste fato. Com as informações existentes, procura-se determinar se o evento/fato/acidente provocou algum efeito sobre a economia/sociedade. De certa forma, o experimento se aproxima do estudo de caso, pois geralmente trata-se de uma situação única, onde a generalização é mais difícil. Mas a grande quantidade de dados e a possibilidade de comparar o antes e o depois podem trazer conclusões muito mais sólidas que o estudo de caso. Além disto, possui uma grande vantagem sobre o experimento em laboratório, como o questionário (1), onde o pesquisador simplifica a realidade.

O grande problema do experimento acidental é descobrir este evento/fato/acidente. Nem sempre ele está disponível para o pesquisador usar em um determinado assunto.

Eis um caso muito interessante sobre os efeitos da prostituição sobre a sociedade (via aqui). Em um determinado período, a prostituição deixou de ser ilegal em Rhode Island (vide aqui um verbete da Wikipedia). Com isto, dois pesquisadores compararam as estatísticas existentes antes e depois da medida e descobriram que o mercado de trabalho aumentou (isto é uma conclusão fácil, já que não existe mais a figura do crime), mas reduziram as estatísticas de estupro, assim como a incidência de doença sexualmente transmissível. O percentual de redução deste dois últimos pontos foi bastante expressivo: 30% e mais de 40% .

Com o experimento acidental foi possível determinar um benefício para a descriminalização da prostituição para sociedade, algo que talvez não fosse possível com outro método de pesquisa.

(1) No livro Comportamento Inadequado, Richard Thaler faz uma interessante defesa do questionário como método de estudo na área de ciências sociais.