¿Cómo pueden los experimentos enseñarnos más?
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    12
    Jul
    2011

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    Supongamos que quisiéramos evaluar la “teoría de las ventanas rotas”  desarrollada por Kelling y Wilson (1982) y tan ampliamente implementada en la ciudad de Nueva York en las últimas décadas.

    La “teoría de las ventanas rotas” se basa en la idea de que la aplicación de la ley en relación a los delitos menores debe conducir a una disminución en la comisión de delitos más graves.

    El argumento es que los desórdenes vecinales y el vandalismo son señales de una indiferencia generalizada por parte del Estado, lo que a su vez estimula un comportamiento criminal más grave. Por lo tanto, al reducir los problemas originados por los desórdenes vecinales, la policía puede encargarse de la reducción eficaz de los principales aspectos de la criminalidad.

    Por lo tanto, si estamos interesados en medir el impacto de la teoría de la vigilancia de las ventanas rotas en relación al delito, probablemente debemos empezar a pensar sobre la manera de establecer un experimento en el cual se asigne al azar  una muestra de vecindarios con alta criminalidad a grupos de tratamiento y control, donde los vecindarios que integren el grupo de tratamiento implementen las formas de vigilancia basadas en la teoría de las ventanas rotas.

    Pero ¿qué pasaría si en cambio, vamos en dirección contraria y decidimos formular un experimento en el cual estacionamos por ejemplo un número considerable de vehículos de segunda mano con sus ventanas rotas en la mitad de los barrios y no hacemos nada en la otra mitad?

    Aunque la idea pueda sonar inicialmente como poco realista y extraña, en realidad fue puesta en práctica por Philip Zimbardo, en los años 60 y sus resultados motivaron el posterior desarrollo de la “teoría de vigilancia de las ventanas rotas”.

    Además, actualmente está siendo utilizada por los economistas Jens Ludwig de la Universidad de Chicago, Sendhil Mullainathan la Universidad de Harvard y R. Jeffrey Kling de la Oficina de Presupuesto del Congreso de Estados Unidos para fomentar la aplicación de este tipo de experimentos, que ellos llaman “experimentos de mecanismos” para identificar y entender los canales a través del cual operan las políticas. Su documento de trabajo presentado a la Oficina Nacional de Investigación Económica (National Bureau of Economic Research, en inglés), titulado “Experimentos y Mecanismos de Evaluación de Políticas” desarrolla este mismo argumento en detalle.

    Jens Ludwig presentó este enfoque interesante de la evaluación experimental en la sesión de clausura de la reunión de AL CAPONE que tuvo lugar en Río de Janeiro, y que se llevó a cabo del 23 al 24 de junio. Su presentación fue sumamente atractiva no sólo por la forma innovadora en la que propuso pensar sobre las evaluaciones aleatorias, sino porque explicó cómo este enfoque podría ayudar a resolver los problemas de validez externa de las evaluaciones tradicionales de políticas.

    Teniendo en cuenta que los experimentos de mecanismos prueban directamente el canal causal a través del cual opera una política determinada (en oposición a la política en sí misma), permiten, por consiguiente, la predicción de cómo las características de un determinado entorno podrían moderar la eficacia de una política determinada. Además, en la medida en que los experimentos de mecanismos pueden ser menos costosos en comparación con los experimentos en base a políticas, esto permitiría pruebas más específicas en diferentes contextos y situaciones.

    La idea aquí no es afirmar que los experimentos de mecanismos son mejores o que  deben sustituir a las evaluaciones tradicionales de políticas, sino más bien reconocer que en ciertas circunstancias los experimentos de mecanismos pueden proporcionar información útil para la formulación de políticas.

    Entonces, ¿ por qué no empezar a considerar los experimentos de mecanismos en nuestras próximas evaluaciones?

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