Najbolja rešenja su daleko efikasnija od drugih

Autor Benjamin Todd · Objavljeno septembra 2021

Scared Straight je bio vladin program koji je dobio milijarde dolara finansiranja, a prikazan je i u nagrađivanom dokumentarcu. Ideja je bila da se deci koja su počinila zločine pokaže život u zatvoru i da se uplaše i promene svoje ponašanje.

Ali u celoj stvari postoji jedan problem. Jedna meta-analiza je pokazala da je program povećao verovatnoću da će deca počiniti zločine, a druga novija meta-analiza pokazala je da nema efekta 1.

Nanošenje ovolike štete je retko, ali kada se socijalni programi rigorozno testiraju, veliki deo njih ne funkcioniše 2.

Dakle, čak i ako ste izabrali hitno pitanje, bilo bi lako završiti tako što radite na njegovom rešenju koje ima veoma mali uticaj.

U međuvremenu, istraživanja otkrivaju da su među rešenjima koja imaju pozitivne efekte, najbolje intervencije u okviru neke oblasti daleko isplativije od proseka — često postižući preko 10, a ponekad i 100 puta više za datu jedinicu resursa.

Karijera koja vam omogućava da radite na efikasnijim rešenjima je jedan od načina da pronađete veću priliku da doprinesete .

U ovom članku objašnjavamo šta mislimo da trenutno istraživanje implicira o tome koliko se rešenja razlikuju u efikasnosti, zašto bi to trebalo da promeni način na koji pristupamo ostvarivanju uticaja i kako pronaći najbolja rešenja u okviru oblasti u praksi.

Koliko se rešenja razlikuju po tome koliko dobro funkcionišu?

Poslednjih godina došlo je do talasa zagovaranja da se prestane sa upotrebom plastičnih kesa. Međutim, ubeđivanjem nekoga da potpuno odustane od plastičnih kesa do kraja života (oko 10.000 kesa) bi se izbeglo oko 0,1 tona emisije CO2 . Nasuprot tome, ubeđivanje nekoga da ode na samo jedan transatlantski let manje smanjilo bi emisiju CO2 za više od jedne tone — više od 10 puta više! 3

Umesto da pokušavate da promenite ličnu potrošnju, mi tvrdimo da biste mogli da učinite još više da smanjite emisije zagovaranjem većeg finansiranja zanemarene zelene tehnologije.

Ovaj obrazac ne važi samo za klimatske promene. Na njegov značaj je prvi put ukazao u oblasti globalnog zdravlja Tobi Ord u članku „Moralni imperativ prema isplativosti u globalnom zdravlju“.

Pronašao je podatke koji su upoređivali različite zdravstvene intervencije u siromašnim zemljama (npr. mreže za krevet protiv malarije, vakcine, vrste operacija) u smislu koliko godina zdravog života proizvode na 1.000 uloženih dolara.

Ovi podaci su pokazali da su najisplativije intervencije bile oko 50 puta isplativije od prosečnih, 23 puta veće od srednje vrednosti i da su skoro potpuno poštovale pravilo80/20.

Isplativost intervencije u globalnom zdravlju u poređanih po korigovanim životnim godinama nesposobnosti (eng. DALI) po 1000 USD na y-osi, iz DCP2.

Ovo je neverovatno otkriće, jer sugeriše da bi jedna osoba koja radi na najefikasnijim intervencijama u okviru globalnog zdravlja mogla da postigne čak koliko i 50 ljudi koji rade na tipičnoj intervenciji.

Primetilie smo slične obrasce:

• Među velikim američkim socijalnim programima

• Na drugim mestima u globalnom zdravstvu, kao i u zdravstvu u bogatim zemljama

• U obrazovanju u zemljama u razvoju i razvijenim zemljama

• Politici za smanjenje emisije CO2

• U različitim načinima da izađete na glasanje

U osnovi smo pronašli ovaj obrazac svuda gde su podaci dostupni.

• Drugi globalni skupovi zdravstvenih podataka, kao što su WHO-CHOICE i DCP3

• Javno zdravlje u bogatim zemljama

• Obrazovne intervencije u zemljama u razvoju

• Načini da se smanji potrošnja mesa kako bi se smanjila patnja životinja

• Politike za smanjenje emisije CO2

Uradili smo sveobuhvatniji pregled podataka u posebnom istraživačkom delu:

• Koliko se rešenja društvenih problema razlikuju po svojoj efikasnosti? Zbirka svih studija koje smo mogli pronaći.

Postoje neki razlozi da mislite da ovi podaci preuveličavaju stvarne razlike u efikasnosti između različitih rešenja — posebno onih na kojima možete da radite u budućnosti.

Jedan od razloga je taj što često na najefikasnijim rešenjima u nekoj oblasti već radi neko drugi.

Suptilniji razlog je regresija na srednju vrednost. Sve procene uključuju mnogo neizvesnosti i grešaka. Nekim intervencijama će se ‘posrećiti’ i završiće sa greškama zbog kojih izgledaju bolje nego što jesu, a druge će imati manje sreće i izgledaće gore.

U stvari, čak i da su sva rešenja podjednako efikasna, zbog slučajnih grešaka neka bi izgledala bolja od proseka, a druga gore od proseka.

Ako uporedimo intervencije koje izgledaju najbolje u poređenju sa prosekom, verovatnije je da su imale koristi od pozitivnih grešaka. To znači da ako ih podrobnije ispitamo, verovatno će ispasti gore nego što se isprva čini.

Ovo se i dogodilo u praksi. Na primer, podaci koje je Tobi koristio otkrili su da je razdeljivanje mreža protiv malarije tretiranih insekticidima među najisplativijim rešenjima u skupu podataka. Međutim, najnovije procene procenjivača dobrotvornih organizacija GiveWell su da je to oko 15 puta manje isplativo od prvobitne procene.

Dakle, prvobitne procene su bile previše optimistične i preuveličavale su raspon od najboljeg do tipičnog, ali se čini da je očekivana isplativost mreža protiv malarije i dalje mnogo veća od proseka — verovatno i dalje više od 10 puta bolja.

U stvari, globalni zdravstveni stručnjaci i dalje veruju da su najbolji načini za spasavanje života u siromašnim zemljama oko 100 puta jeftiniji od proseka 4.

S druge strane, podaci u ovim studijama bi takođe mogli potceniti stvarne razlike u efikasnosti između rešenja. Jedan od razloga je taj što podaci pokrivaju samo rešenja sa lako merljivim rezultatima koji se mogu proučavati u ispitivanjima, alinajuticajniji načini da se čini dobro su u prošlosti najčešće uključivali istraživanje ili zagovaranje, a ne merljive intervencije. To bi značilo da u skupovima podataka nedostaju najbolja rešenja.

Na primer, relativno mali broj ljudi je radio na razvoju oralne rehidracione terapije, koja sada spašava oko milion života godišnje. Ovo istraživanje je verovatno bilo izuzetno isplativo, ali nismo mogli direktno da izmerimo njegovu efikasnost pre nego što je obavljeno.

Gledajući unapred, mislimo da postoji dobar argument u korist toga da će medicinska istraživanja koja imaju za cilj da pomognu siromašnima širom sveta biti isplativija od potrošnje na direktne intervencije, povećavajući ukupan stepen raspona.

Ima još mnogo toga da se kaže o tome koliko se rešenja razlikuju u efikasnosti i voleli bismo da vidimo više istraživanja o tome. Međutim, naš opšti sud je da je često moguće pronaći rešenja koja donose oko 10 puta veći napredak po godini truda od drugih uobičajeno podržanih rešenja u nekoj oblasti, a ponekad je moguće pronaći rešenja koja postižu i 100 puta više.

O ovom pitanju ćemo se detaljnije baviti u ranije pomenutom istraživačkom članku.

Tehnikalije na stranu: teorijski argumenti o tome koliko se rešenja razlikuju

Možda mislite da je iznenađujuće da postoje tako velike razlike. Ali postoje neki teorijski argumenti da to treba da očekujemo:

·         Nema mnogo razloga za očekivati da će dobrotvorni svet biti „efikasan“ na isti način na koji su finansijska tržišta, jer su povratne sprege između uticaja i sticanja više resursa veoma slabe. Glavna nagrada koju ljudi dobijaju čineći dobro su često pohvale i osećaj zadovoljstva, ali oni ne prate radnje koje su najefikasnije. Ne očekujemo ni da će to biti potpuno neefikasno — čak i mali broj aktera koji misle na efikasnost može da iskoristi najbolje prilike — ali ne treba da se iznenadimo kada nađemo velike razlike.

·         Relativno jednostavan model može dati veliko širenje. Na primer, isplativost je rezultat dva faktora; očekivali bismo da ima log-normalnu distribuciju, koja je teškog repa.

·         Teške distribucije izgledaju kao norma u mnogim sličnim slučajevima, na primer koliko različiti stručnjaci proizvode u nekoj oblasti , što znači da ne treba da se iznenadimo ako se pojave u svetu činjenja dobra.

·         Ako mislimo da postoji izvesna šansa da je distribucija teškog repa i izvesna šansa da je normalno raspoređena, onda možemo očekivati da će biti teškog repa, i treba da se ponašamo kao da jeste.

Na šta ovi nalazi ukazuju?

Ako pokušavate da se pozabavite problemom, od vitalnog je značaja da tražite najbolja rešenja u nekoj oblasti, a ne ona koja su samo „dobra“.

Ovo je u suprotnosti sa uobičajenim stavom da je važno pokušati ‘napraviti razliku’ ili da ‘svako malo pomaže’. Ako neka rešenja postižu 100 puta više godišnje truda, onda je zaista važno da pokušamo da pronađemo ona koja najviše utiču na problem.

Dakle, kada uporedite koliko vam različite karijere omogućavaju da doprinesete hitnim problemima, jedna ključna stvar koju treba uzeti u obzir je efikasnost rešenja koja ste u mogućnosti da podržite. (Drugi faktor je koliko vam karijera daje uticaja, o čemu ovde govorimo.)

Ovo je posebno važno kasnije u vašoj karijeri kada se fokus pomeri sa istraživanja i ulaganja u vaše veštine na korišćenje vaših veština i resursa na najhitnijim problemima.

Dakle, kako možemo pronaći najefikasnija rešenja u nekoj oblasti?

Pristupi zasnovani na pogocima u odnosu na pristupe zasnovane na podacima

Među našim čitaocima postoje dva široka pristupa:

1.   Pristup zasnovan na podacima: potražite podatke o tome koliki napredak po dolaru postižu različita rešenja, idealno randomizovana ispitivanja i fokusirajte se na najbolja.

2.   Pristup zasnovan na pogocima: potražite osnovna pravila koja čine da rešenje bude među najboljima u nekoj oblasti i prihvatite da će većina rešenja biti loša.

Generalno favorizujemo pristup zasnovan na pogocima, posebno za pojedince, a ne za velike institucije, i za ljude koji su u stanju da ostanu motivisani uprkos velikim šansama za neuspeh.

Zašto? Kao što je napomenuto, najbolja rešenja se obično ne mogu meriti testovima, pa će biti automatski isključena ako primenite pristup zasnovan na podacima. Ovo je ozbiljan problem — ako su najbolja rešenja daleko efikasnija od tipičnih, moglo bi biti bolje da nasumično birate među rešenjima koja bi mogla biti najbolja, umesto da birate nešto što će verovatno biti bolje od prosečnog, ali definitivno ne među najboljim. I verovatno možemo učiniti nešto mnogo bolje nego nasumično birati – čime se bavimo u nastavku.

Drugi argument je da mnoge institucije sa društvenim misijama izgledaju previše nesklone riziku. Na primer, vladine agencije za donacije su žestoko kritikovane zbog finansiranja propalih projekata, ali zaposleni u takvim agencijama ne dobijaju veliku nagradu kada podržavaju pobedničke opcije. Ovo sugeriše da kao pojedinac voljan da rizikuje, možete dobiti prednost podržavanjem rešenja koja imaju velike šanse da ne funkcionišu. (Možete pročitati više o argumentima za pristup zasnovan na pogocima.)

U praksi, kada su u pitanju problematična područja koja su nam najpoznatija, najperspektivnija rešenja zasnovana na pogocima izgledaju isplativija od najperspektivnijih zasnovanih na podacima.

Ne verujemo da je pristup zasnovan na pogocima uvek najbolji. Ponekad možda neće biti moguće pronaći rešenje zasnovano na pogocima koje izgleda bolje od onih najboljih zasnovanih na podacima.

Na primer, u okviru svog globalnog tima za zdravlje i dobrobit, Open Philanthropy veruje da, iako su najbolje intervencije zasnovane na pogocima zaista efikasnije od onih koje se zasnivaju na najboljim podacima, oni nisu u mogućnosti da pronađu dovoljno njih da popune sve svoje donacije. kapacitet, tako da u praksi podržavaju pristupe zasnovane na podacima i pogocima 5.

Slično tome, ohrabrujemo čitaoce da počnu tražeći obećavajuća rešenja sa pristupom zasnovanim na pogocima, a ako nisu u mogućnosti, da se fokusiraju na rešenje zasnovano na podacima.

Štaviše, ako posmatramo perspektivu zajednice, ne bismo želeli da 100% naših čitalaca prihvati pristup zasnovan na pogocima. Zajedno ćemo imati veći uticaj ako se manjina specijalizuje za pristup zasnovan na podacima. (Saznajte više o diversifikaciji pogleda na svet.)

Jedan od odgovora na pristup zasnovan na pogocima je da se oslanja na duboko nesigurne procene, umesto na objektivne dokaze. To je tačno, ali mi tvrdimo da ne možete pobeći od oslanjanja procene. Sve naše akcije dovode do talasnih efekata koji odjekuju dugo u budućnosti. Primenom pristupa zasnovanog na podacima, čak i ako pretpostavimo da su podaci potpuno pouzdani, u najboljem slučaju mogu da obuhvate neke od kratkoročnih efekata. Ali moraćete da se oslonite na rasuđivanje o dugoročnim efektima – a ako pridajemo neku vrednost budućim generacijama, dugoročni efekti čine većinu svih efekata.

S obzirom na to da su lične procene neizbežne, najbolje što možemo da uradimo je da pokušamo da donesemo najbolje moguće odluke, koristeći najbolje dostupne tehnike.

Saznajte više o ovom argumentu i ideji ‘bezidejnosti’.

Šta u praksi uključuje pristup zasnovan na pogocima?

Ukratko, potrebno je da tražimo pravila koja čine da rešenje bude među najboljima u nekoj oblasti (i malo je verovatno da će biti veoma negativno). Ovo može uključivati sledeće metode:

• Analiza prednosti i mana: potražite rešenja sa potencijalno veoma visokim pozitivnim stranama (i ograničenim nedostacima).

• Primijenite okvir važnosti, zanemarenosti i rešivosti, ali na nivou rješenja, a ne problema. Evo primera ove vrste analize klimatskih promena od Founders Pledge.

• Napravite grube procene napretka po godini uloženog truda. Čak i kada su procene veoma nesigurne, one nam i dalje mogu pomoći da uočimo veoma velike razlike u efikasnosti. Možete dodatno poboljšati svoje procene primenom najboljih praksi u predviđanju. Pogledajte neke primere iz Open Philanthropy.

Analiza uskog grla: pokušajte da identifikujete ključni korak koji bi otključao napredak u nekoj oblasti 6. Na primer, u novim oblastima često je najvažnije uraditi istraživanje koje postavlja pravce i pokazati da je napredak moguć; tada prioritet postaje izgradnja pokreta oko problema i skaliranje najboljih rešenja.

• Razvijte teoriju promene i upotrebite je da uočite ključne tačke intervencije.

• Primena pristupa zasnovanog na podacima može biti jedan ulaz u pristup zasnovan na pogocima: pristup zasnovan na podacima može nam pomoći da isključimo neke intervencije koje uopšte ne funkcionišu. Ako možemo, recimo, da uklonimo donju polovinu intervencija, to nam može omogućiti da otprilike udvostručimo svoj uticaj, tako da je to korisna heuristika – iako je važno da se više fokusiramo na pozitivne strane.

U praksi, ovo se često završava fokusiranjem na istraživanje, izgradnju pokreta, promenu politike ili društveno zagovaranje, kao i na rešenja koja su nepravedno zanemarena ili deluju nekonvencionalno, ili koja mogu imati posebno velike prednosti.

U primeni ovih okvira, možete pokušati sami da uradite ovu analizu ili pronađete stručnjake u toj oblasti koji razumeju potrebu da se odrede prioriteti i mogu da urade analizu umesto vas (ili kombinaciju oba).

Mi smo pre generalisti nego stručnjaci u oblastima koje preporučujemo, tako da uglavnom pokušavamo da identifikujemo dobre stručnjake — kao što su oni na našem podkastu — i itvršimo sintetizu njihovih stavova o tome kako da se pozabavimo problemima o kojima pišemo u našim profilima problema.

Međutim, ako razmišljate da svoju karijeru posvetite rešavanju određenog problema, verovatno ćete na kraju znati više o tome od nas, pa bi trebalo da date veću težinu sopstvenoj analizi.

Mnoge oblasti koje preporučujemo su takođe male, tako da se ne zna mnogo o tome kako ih najbolje rešiti. Ovo čini postajanje stručnjakom lakše nego što se čini. To takođe znači da je vaš doprinos tome koja su rešenja najbolja posebno dragocen — stavovi jedne dodatne osobe mogu značajno da doprinesu kolektivnoj mudrosti o ovom pitanju.

Praćenje stručnih stavova takođe ne znači nužno biranje „konsenzusnih“ izbora, jer oni mogu upasti u zamku da budu prilično dobri, ali ne i najbolji. Umesto toga, ako manjina stručnjaka snažno podržava intervenciju (a ostali ne misle da je štetna), to bi moglo biti dovoljno da se na nju isplati kladiti. Ukratko, cilj nam je da razmotrimo i snagu gledišta i koliko se intervencije čine dobrim, i spremni smo da se kladimo na nešto suprotno ako su prednosti dovoljno jake.

Tražeći najbolja rešenja, možete dramatično povećati svoje šanse da imate veliki uticaj na izabrani problem.

Sada nastavite da čitate o nekim putevima karijere koji vas mogu podesiti da dobijete mnogo uticaja na najefikasnija rešenja.

Saznajte više

• Da li je pošteno reći da većina socijalnih programa ne funkcioniše?

• Kviz: Možete li da pogodite koji socijalni programi funkcionišu?

• Dobra procena: zašto je važno činiti dobro i kako to poboljšati

• Davanje zasnovano na pogocima — post na blogu Holdena Karnofskog na Open Philanthropy.

• Poboljšanje globalnog zdravlja na jasne i direktne načine — podkast sa Aleksandrom Bergerom iz Open Philanthropy, gde on upoređuje načine za smanjenje globalnog siromaštva zasnovane na dokazima sa onima zasnovanim na pogocima. On tvrdi da iako su najbolji pristupi zasnovani na pogocima ponekad bolji, oni ne mogu da pronađu dovoljno njih da raspoređuju ceo svoj budžet, pa podržavaju i one zasnovane na dokazima.

• Da li je moguće generalizovati nalaze društvenih nauka? — podkast sa Evom Vivalt

• Očekivane procene vrednosti možete shvatiti (donekle) bukvalno – post na blogu Grega Luisa, koji objašnjava jedan način na koji bismo mogli da pokušamo da ispravimo regresiju na srednju vrednost.

• Pogledajte našu listu profila problema sa idejama o tome kako najbolje rešiti probleme koje preporučujemo.

Pretražujte našepodkast intervjue po pitanju da biste čuli stručnjake koji raspravljaju o svojim stavovima.