jueves, 14 de diciembre de 2017

Tres pilares de la libertad. 2: La información


Un individuo puede tener muchas opciones a su elección, pero si las desconoce es como si no las tuviera. También puede conocer las opciones, pero sin saber a qué conduce cada una. En ese caso la capacidad de elegir está también limitada. Así, pues, la información es un elemento de vital importancia para tener libertad. Cualquier manera de organizar una sociedad de personas libres debe garantizar un mínimo de diseminación de la información sobre las opciones vitales y un mínimo de educación para poder comprenderla.

Llegados a este punto, podemos entrar en problemas. ¿Es evidente que debe garantizarse tal cosa? Una persona con poca información elige no informarse sobre las consecuencias de ciertas opciones. Puede informarse y elige no hacerlo. ¿Es inmediato que el Estado o quien sea debe hacerle llegar esa información o, por lo menos minimizar el coste de hacerlo, si es que era el coste de adquirirla lo que le limitaba? Aquí estamos pasando de un intento de describir cómo de libres son las personas a tomar una posición normativa. Lo que sí podemos decir manteniéndonos en el aspecto descriptivo, es que una mejora de la información nos hará más libres, si es que eso es verdad, que también podrá discutirse qué pasa cuando la información es abrumadora. Pero de momento mantengamos que es cierto. Otra manera de verlo es decir que una persona que adquiere cierta información acerca de las consecuencias de sus opciones difícilmente querría volver a la situación en la que no tiene esa información. Es decir, que si valoramos la libertad, también valoraremos como de más libertad una situación en la que se amplía la información. Otra cosa es la posición moral o política que se quiera tener ante la decisión de proveer o no esa información desde la cosa pública.

Existe el riesgo, claro está, de que la información se provea de manera sesgada, según los intereses de quien la provea. Por ello los proveedores deben ser diversos, plurales y sujetos a crítica. Y aquí tenemos el gran problema. Por una parte hay información pública cuya diseminación puede no aportar beneficios a quien lo haga de manera privada y requerir de la provisión pública. Por otra parte, la provisión pública puede estar controlada por quien en ese momento esté gobernando. Ambas provisiones son imperfectas. Ante esto, algunos dicen que nada de cosa privada, que todos los medios de comunicación y de investigación sean públicos (algunos de Podemos andan con esto) y otros dicen lo contrario (algunos austriacos patrios). El argumento es: lo otro es imperfecto así que por eliminación lo mío es lo mejor. Craso error, la conclusión correcta es que tengamos ambas y que en ambas exijamos la minimización de sus problemas. Pluralidad y competencia en la cosa pública, y reconocimiento a quien produzca y disemine con calidad en la cosa privada.

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Hace tres años en el blog: Lo confieso: me gusta el chocolate.
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lunes, 11 de diciembre de 2017

Tres pilares de la libertad. 1: Las opciones

¿Cómo de libre es una persona? Comencemos por analizar sus opciones. En otras entradas analizaremos otros aspectos.


Un tal Lucas tiene que tomar una acción y se da cuenta de que solo tiene una alternativa, la A. Lucas no es libre para tomar esa acción. Si Lucas tuviera a su disposición las alternativas A y B sería un poco libre, y si pudiera elegir entre A, B y C, lo sería un poco más, aunque no podamos cuantificar cuánto más libre. Contar el número de alternativas no lleva a nada interesante. Por ejemplo, poder elegir entre A, B y C no tiene por qué dar más libertad que elegir entre A y K. A, B y C pueden ser alternativas muy parecidas entre sí, mientras que A y K pueden ofrecer una mayor diversidad a pesar de ser menos. Si Lucas aprecia poder elegir entre una mayor diversidad, podrá sentirse más libre en el mundo en que las opciones son entre A y K.

Si Lucas ya sabe que, entre A, B, C, elegirá A ¿será igual de libre si tiene A como única opción comparado con la situación en que puede elegir entre las tres? No parece. Si queremos que nuestra manera de hablar de opciones pueda decir algo relevante cuando los resultados de cada opción tienen algo de incertidumbre, un abanico más amplio de alternativas será estrictamente mejor.

Todo lo anterior sirve para ilustrar algo que debería ser obvio: no existe tal cosa como libertad si o libertad no. No hay un absoluto de libertad frente al cual cualquier falta de libertad basta para hablar de no-libertad también de un modo absoluto. Sin embargo, esto se suele olvidar en numerosas ocasiones. ¿Una mejora en las opciones no gusta porque parece poco? Dígase que no ofrece verdadera libertad y así intentar ganar el discurso retórico. Es posible que esa mejora sea poca, que su aceptación impida tener mejores opciones todavía. Pero si eso es así, dígase de esa manera, que será lo que importa para el análisis. Hablar en términos absolutos no lleva a ningún diagnóstico de la situación que nos permita mejorarla.

Un ejemplo de lo anterior sucede cuando en un país pobre, muy pobre, entran empresas que contratan mano de obra barata. Se suele decir que les trabajadores, a pesar de tener ahora más opciones, en realidad no las tienen porque su libertad de elegir sigue siendo muy escasa. Es verdad, como también lo es que sí tienen más opciones y que, hasta ese momento, nadie les había ofrecido nada mejor. También puede ser verdad que esas empresas podían ofrecerles mejores condiciones sin dejar de ser competitivas. Pero entonces el análisis será acerca de qué mejoras son esas, y hasta qué punto pueden llevarse a cabo de manera que sigan queriendo estar en ese país. Véase qué distinto es eso que negar cualquier contratación hasta que no haya una verdadera libertad según la idea de quien opine. No se suele ver la discusión en estos términos.

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Hace cinco años en el blog: Ciencia y pseudociencia y periodismo. El vídeo.
Hace tres años en el blog: Cómo estar satisfechos creyendo cualquier cosa.
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jueves, 7 de diciembre de 2017

El egoísmo en Economía

Esta entrada es la publicada hace más de un año en Nada es Gratis y, más recientemente y en inglés, en Mapping Ignorance. Es hora de recogerla en mi blog personal.
Se le reprocha a menudo que la Economía se basa en supuestos irreales, entre ellos el que las personas seamos egoístas. Según algunas críticas (por ejemplo, las del filósofo Bunge), este hecho es suficiente para mostrar la invalidez de los modelos económicos. Al fin y al cabo, si partimos de una falsedad, ¿qué esperanza podemos tener de encontrar teorías útiles?

Es una objeción importante, así que debe ser contestada de manera adecuada. Para empezar, sí es posible desarrollar teorías útiles partiendo de falsedades, siempre y cuando estas constituyan una buena aproximación o un buen punto de partida. Por ejemplo, en Astronomía los planetas pueden postularse como masas puntuales cuando lo que interesa es conocer sus posiciones relativas. A nadie se le escapa la falsedad de considerar que un planeta es un punto y, sin embargo, el modelo es muy útil. ¿Ocurre algo así en la Economía?

Empecemos con los mercados competitivos. El teorema que enuncia su eficiencia parte de agentes que se comportan como el Homo economicus. Si embargo, este postulado es una condición suficiente, y no necesaria. De hecho, es posible encontrar algo muy parecido a este resultado sin necesidad de postular un comportamiento egoísta por parte de los agentes, como mostraron Gode y Sunder. ¿Por qué entonces el modelo usa el postulado más restrictivo? Porque es una buena aproximación y porque, después de todo, en los mercados competitivos, los agentes sí parecen ser bastante egoístas. Pocas veces observamos a los compradores en un supermercado regalar dinero a los demás clientes, a los empleados o a los dueños. Es cierto que, en campañas de recogida de alimentos, somos capaces de comprar un kilo de comida para los necesitados, pero eso es una parte muy pequeña del presupuesto. Por otro lado, el modelo de mercados competitivos con el supuesto egoísta predice muy bien lo que ocurre en muchos mercados reales cuando se impone un precio político, una cuota, un arancel o un impuesto, entre otras posibilidades de intervención. Cualquier mejora que parta de un postulado más realista debería llegar en estos casos a conclusiones muy parecidas a las que ya se llega con el postulado egoísta.

Consideremos ahora los mercados no competitivos. Por ejemplo, los mercados oligopolistas. Si las empresas son egoístas, estos mercados no son eficientes, se producirá demasiado poco a un precio demasiado alto y las empresas se beneficiarán en una medida desproporcionada en comparación con los consumidores. Las empresas bien pudieran ser menos egoístas y vender más cantidad y a menor precio, como lo harían en competencia perfecta. Si queremos desarrollar una teoría del oligopolio con la que explicar lo que ocurre en estos mercados y simular los resultados de diferentes tipos de regulación, ¿querríamos partir del hecho de que las empresas en un mercado oligopolista son altruistas o que son egoístas?


Entonces, ¿dónde es importante considerar que los individuos no somos egoístas y que tenemos comportamientos cooperativos o altruistas? Los es, por ejemplo, en el estudio de las decisiones económicas dentro de la familia, donde se postulan preferencias altruistas sobre el cónyuge y los hijos (Becker fue pionero en estos estudios usando modelos económicos). Sin embargo, son las noticias sobre cómo la economía experimental ha encontrado comportamientos alejados del egoísmo en el juego del ultimátum, entre otros, las que han agudizado las críticas. En este juego, del que Antonio Cabrales ha hablado aquí, el experimentador da una cantidad de dinero para que se repartan entre dos jugadores, pero deben hacerlo según unas reglas: (i) uno de los jugadores es designado como repartidor por el experimentador, (ii) este jugador realizará una propuesta de reparto, y (iii) el otro jugador solo podrá aceptar o rechazar la oferta. Si la acepta se lleva a cabo el reparto ofrecido y si la rechaza ambos se quedan sin nada. Si los jugadores fueran egoístas y racionales, el repartidor ofrecería quedarse con casi todo y dejar apenas un céntimo para el otro jugador. Como un céntimo es mejor que nada, este aceptaría. Sin embargo no es lo que se observa en los experimentos, donde el repartidor ofrece quedarse alrededor de un 60% del dinero y el otro jugador suele rechazar divisiones que le dan menos del 40% (véase el artículo de Antonio Cabrales para más detalles). Así, pues, en este tipo de situaciones, el postulado egoísta no es satisfactorio.


Ante estos experimentos caben varias actitudes, entre ellas:
  1. Sustituir el postulado egoísta por otro que dé cuenta de lo que pasa en todas las interacciones económicas y no solo en los mercados competitivos y en oligopolios.
  2. Mantener el postulado egoísta en los modelos de mercados competitivos y en los oligopolios y cambiarlo allí donde no es un buen postulado.
La primera sería la mejor opción si tuviéramos a mano ese otro postulado más general que el egoísta y que mejora los modelos. Lamentablemente, no tenemos todavía tal cosa, y debemos conformarnos con algo más parecido a la segunda opción.

Con todo, este no es el fin del postulado egoísta en el juego mencionado. El estudio del equilibrio al que se llega siendo egoístas es importante, incluso si en la realidad nadie lo es, por cuanto establece un punto de partida respecto al cual medir o comparar el comportamiento observado o los equilibrios que surgen con otros postulados. Por ejemplo, permite establecer una medida del altruismo según el comportamiento se aparte del equilibrio egoísta. También es importante porque algunas variaciones de estos juegos se acercan a ese equilibrio. Por ejemplo, cuando el juego del ultimátum se juega contra un ordenador o cuando los jugadores son grupos, los individuos tienden a aceptar ofertas pequeñas (véanse estos artículos de van’t Wout y otros, y de Christopher y Carnevale). Más aún, el comportamiento observado se va acercando al del equilibrio egoísta a medida que se enuncia la situación como una interacción anónima en un mercado y se realiza el experimento con doble ciego, donde el sujeto experimental tiene garantías de que ni siquiera el experimentador va a saber cuál ha sido su comportamiento (Hoffman y otros). Finamente, la manera en que los comportamientos observados difieren del postulado egoísta en distintos juegos puede ayudar a diferenciar entre hipótesis alternativas. Por ejemplo, comparando el comportamiento en el juego del ultimátum con otros juegos como el del dictador, podemos intentar distinguir si las observaciones se explican mejor postulando altruismo, reciprocidad o resentimiento.

Así pues, el problema del postulado egoísta no es que sea o no cierto en general, sino si lo usamos de la manera adecuada en los modelos adecuados. Decir que en Economía usamos agentes egoístas es una mala crítica. Señalar que se abusa del postulado y que se usa en situaciones en que no debería hacerse (Pedro Rey habló aquí de algunos casos), sí sería una buena crítica. Juzgue el lector quién hace una u otra y quién avanza en proponer cada vez mejores modelos.

Otras entradas relacionadas:

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Hace cinco años en el blog: El Homo economicus.
Y también: Qué entendemos por sanidad pública.
Y también: Cómo ser economista de la escuela austriaca en 11 lecciones.
Hace tres años en el blog: Las claves del programa económico del PSOE.
Y también: Economía experimental y la desregulación eléctrica (1).
Y también: Economía experimental y la desregulación eléctrica (2).
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lunes, 27 de noviembre de 2017

Hacia una teoría de la economía del comportamiento (2)

Esta es la segunda parte de la versión en español de mi artículo de octubre en Mapping Ignorance. Debe leerse la primera parte para entender esta.

Cuantal de nivel k (QLk)

Stahl y Wilson (1994) [5] proponen un modelo de razonamiento estratégico que combina elementos de los modelos QRE y nivel k. En QLk los agentes tienen tres niveles de razonamiento, como en el modelo nivel k, y cada agente responde a sus creencias de manera cuantal, como en QRE. El modelo se caracteriza por cinco parámetros: dos para determinar las proporciones de individuos de niveles 0, 1 y 2, y tres más para especificar una manera particular de modelar los errores: las probabilidades de cometer un error por parte de los individuos de niveles 1 y 2 y –esta es una novedad- las creencias de los jugadores de novel 2 acerca de la probabilidad de cometer un error que tienen los jugadores de nivel 1.

Introspección con ruido

Goeree y Holt (2004) [6] proponen un modelo en el que los niveles de razonamiento estratégico no están limitados a un número fijo. Como otros modelos, considera una mezcla de diferentes jugadores con diferentes niveles de razonamiento. Además, el modelo requiere un vector de parámetros para definir la distribución de los tipos de jugadores, un parámetro por los errores de los individuos de nivel 0 y un último parámetro que determina cuán rápidamente aumentan los errores con el nivel de razonamiento. Sin embargo, los autores muestran que el modelo converge a una única predicción tras un número finito de iteraciones en el nivel de razonamiento estratégico no importa cuál sea la elección de parámetros que definen la distribución de jugadores. De esta manera solamente dos parámetros son realmente importantes.

Comparando los modelos

Los modelos predicen no solo las probabilidades de elegir una estrategia, sino también una distribución de probabilidad completa sobre el conjunto de posibles estrategias. Así, uno no puede simplemente ordenar qué tal predicen los modelos la elección de una estrategia en particular. De acuerdo con esto, los autores usan el criterio de verosimilitud: para cada dato de un juego experimental computan la probabilidad de las acciones observadas de acuerdo con la predicción del modelo.

Hay un segundo problema que surge por tener los modelos distintos grados de libertad dados por los parámetros necesarios para su especificación. Tras descartar tres posibilidades, los autores siguen el enfoque usado en el aprendizaje automático (machine learning). Primero calibran los parámetros de cada modelo que mejor se ajustan a un subconjunto de los datos experimentales y después evalúan el modelo resultante en el resto de los datos. Para este propósito, los datos experimentales se dividen aleatoriamente en dos conjuntos, uno para la calibración y el otro para la comprobación.

Como los autores están interesados en comparar la verosimilitud de los datos experimentales y puesto que el equilibrio de Nash asigna una probabilidad cero a cualquier estrategia que no sea una mejor respuesta, hace falta una modificación del equilibrio de Nash. Los autores introducen una probabilidad de que los jugadores cometan errores, de manera que cualquier resultado tiene una probabilidad positiva. De esta manera se pueden aplicar las técnicas de calibración usadas en otros modelos.

Hay todavía más complicaciones que resolver, como la interpretación de los parámetros, su robustez y la comparación entre modelos con diferentes grados de libertad. De especial importancia es considerar variaciones de los modelos, puesto que algunos de ellos parecen depender de supuestos arbitrarios.

Tras construir su conjunto de datos con todos los experimentos publicados sobre los diferentes modelos para juegos no repetidos, y tras resolver las cuestiones antes mencionadas, los autores encuentran que el mejor modelo, con diferencia, es el cuantal de nivel k (QLk). Este resultado contradice sugerencias anteriores a favor del modelo de jerarquía cognitiva. Los autores van más allá y proponen algunos cambios en el modelo que reducen el número de parámetros a tres y que aun así aumenta su poder predictivo. De acuerdo con los autores, los buenos resultados de QLk se deben a su combinación de razonamiento acotado e iterativo, y de errores proporcionales a los costes. Estas características del modelo pueden describir el razonamiento humano o pueden simplemente ser una aproximación al comportamiento humano mejor que la acostumbrada especificación de errores uniformes.

Referencias

5. Stahl, D., y Wilson, P. 1994. Experimental evidence on players’ models of other players. Journal of Economic Behavior and Organization 25 (3), 309–327.

6. Goeree, J.K., y Holt, C.A. 2004. A model of noisy introspection. Games and Economic Behavior 46 (2), 365–382.

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Hace cinco años en el blog: Ciencia, pseudociencia y periodismo.
Hace tres años en el blog: La presentación de la propuesta económica de V. Navarro y J. Torres para Podemos.
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sábado, 25 de noviembre de 2017

Hacia una teoría de la economía del comportamiento (1)

Esta es la primera parte de la versión en español de mi artículo de octubre en Mapping Ignorance.


La Teoría de Juegos estudia modelos matemáticos de decisión estratégica. Históricamente, la primera aproximación fue estudiar las interacciones de individuos perfectamente racionales, con preferencias completas y transitivas y que son suficientemente inteligentes para analizar el juego en que están. Este es un enfoque normativo: viene a decir qué se debe hacer si se acepta que tanto los demás como uno mismo somos racionales. Hay otras normas posibles, pero esta es la que se ha estudiado más ampliamente. Pronto se hizo evidente que el modelo racional era una pobre descripción del comportamiento real en muchos juegos. Se propusieron y estudiaron entones nuevas teorías con un enfoque descriptivo (aprendizaje, complejidad, comportamiento en manada, imitación, adaptación evolutiva, etc.), pero en los últimos años algunos modelos de comportamiento han ganado notoriedad. Wright y Leyton-Brown (2017) [1] toman los cinco modelos más usados y llevan a cabo un meta-análisis para encontrar cuál de ellos funciona mejor como teoría descriptiva.

En la base de todas las teorías del comportamiento está el concepto de “respuesta”: cómo reaccionan los individuos en un determinado ambiente que, en el caso de la Teoría de Juegos, incluye el comportamiento de los demás. En el modelo racional –y su concepto clave, el equilibrio de Nash-, los jugadores siempre responden eligiendo su mejor respuesta dadas las acciones de los demás. A continuación describimos cinco teorías del comportamiento en términos de sus supuestos acerca de la manera en que los jugadores responden a lo que asumen es el comportamiento de los demás.

Equilibrio de respuesta cuantal (Quantal response equilibrium, QRE)

McKelvey y Palfrey (1995) [2] proponen que los individuos eligen las mejores respuestas con probabilidades más elevadas. Más específicamente, la probabilidad de elegir una acción determinada es proporcional al valor de la función exponencial donde el exponente es la utilidad del individuo multiplicada por una constante C. Esta constante le da al modelo un grado de libertad que, cuando vale cero, implica un comportamiento aleatorio y que se aproxima a la mejor respuesta racional a medida que C tiende a infinito.

Modelo nivel-k (level-k model)

De acuerdo con este modelo, propuesto por Costa-Gomes et al,. 2001 [3], los individuos son capaces de alcanzar únicamente k niveles de razonamiento. Un nivel 0 implica que los individuos eligen su acción de manera aleatoria. El nivel 1 implica que los individuos eligen la estrategia que maximiza su utilidad si todos los demás jugadores usan un nivel 0 de razonamiento. Por inducción, un nivel k significa que cada individuo elige la estrategia que maximiza su utilidad si todos los demás usan un nivel k-1 de razonamiento. Los autores consideran un modelo particular de nivel k en el que (i) un jugador puede ser de nivel 1, 2 o 3, (ii) los jugadores de nivel 1 y 2 comenten algún error cuando eligen su estrategia, y (iii) la predicción de las acciones es la media ponderada de las distribuciones de cada nivel. Este modelo tiene cuatro parámetros: las proporciones de los individuos de nivel 1 y 2, y las probabilidades de cometer un error por parte de esos mismos individuos.

Jerarquía cognitiva

Al igual que los modelos de nivel k, el modelo de jerarquía cognitiva, propuesto por Camerer et al. (2004) [4], se basa en un razonamiento iterativo. Difiere de los modelos de nivel k en dos aspectos. Primero, los jugadores no cometen errores y, segundo, un jugador de nivel k elige su mejor respuesta frente a la distribución completa de agentes de nivel 0, 1,…, k-1, y no solo frente a los de nivel k-1. Además, la proporción de jugadores de distintos niveles está gobernada por una distribución de probabilidad particular, la distribución de Poisson. Este modelo tiene únicamente un parámetro libre, el necesario para determinar la distribución de Poisson.

(Continua aquí.)

Referencias

1. Wright, J.R., y Leyton-Brown, K. 2017. Predicting human behavior in unrepeated, simultaneous-move games. Games and Economic Behavior 106, 16-37.

2. McKelvey, R., y Palfrey, T.,1995. Quantal response equilibria for normal form games. Games and Economic Behavior. 10 (1), 6–38.

3. Costa-Gomes, M.; Crawford, V., y Broseta, B. 2001. Cognition and behavior in normal-form games: an experimental study. Econometrica 69 (5), 1193–1235.

4. Camerer, C., y Hua Ho, T. 1999. Experience-weighted attraction learning in normal form games. Econometrica 67 (4), 827–874.

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Hace cinco años en el blog: ¿Cuánto ha producido España en los últimos años?
Y también: ¿Dónde están los liberales?
Y también: Índices de poder en el parlamento catalán.
Hace tres años en el blog: Odiosa comparación (6).
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sábado, 18 de noviembre de 2017

Escépticos en el pub: ¿Por qué lo llaman preliminares cuando quieren decir sexo?

Para calentar un poco el frío mes de noviembre vamos a derribar unos cuantos mitos sobre sexualidad. Y lo haremos de la mano de Laura Morán (@veneciana1981), psicóloga y sexóloga. Será el sábado 18 de noviembre pero, atención, un poco antes de nuestro horario habitual: empezaremos a las 18:30.

En esta charla, titulada “¿Por qué lo llaman preliminares cuando quieren decir sexo?”, Laura nos anuncia que “desmontará a conciencia varios mitos que perjudican no solo a nuestra comprensión de la sexualidad sino la forma que podamos tener de vivenciarla. Desde los ‘diferentes tipos de orgasmo’ hasta la ‘viagra femenina’, pasando por la importancia del ‘tamaño’, los errores de percepción van cayendo uno a uno bajo la luz de la ciencia, la experiencia clínica y el sentido del humor.”


Laura Morán es psicóloga por vocación, sexóloga y terapeuta familiar y de pareja por convicción. Tras licenciarse en Psicología en la Universidad de Deusto, se especializó en Terapia Familiar y de Pareja. Posteriormente se ha formado en Sexología al comprobar en su práctica profesional la cantidad de dificultades individuales y de pareja que tienen que ver con la sexualidad humana. Ejerce la psicoterapia con adolescentes, adultos, parejas y familias, a la vez que divulga e imparte talleres de diversas temáticas. Además tiene el blog http://lauramoranpsicologa.es.

Como siempre, la entrada es libre y gratuita. Durante la realización de esta actividad cultural está permitida la presencia de menores de 18 años, siempre que no consuman bebidas alcohólicas, y de los menores de 16 años si están acompañados por uno de sus padres o tutor. Os esperamos en el Moe Club, en Alberto Alcocer 32 el sábado 18 de noviembre a las 18:30.

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Hace tres años en el blog: Matar una discusión (2). Comparo lo que me da la gana.
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miércoles, 15 de noviembre de 2017

Cursos online frente a cursos presenciales. ¿Cuáles son mejores? (2)

Esta es la segunda parte de la versión en español de mi artículo de septiembre en Mapping Ignorance. Debe leerse la primera parte para entender esta.


Lo siguiente que hacen los autores es comprobar la robustez de su modelo. Para ello repiten el análisis usando diferentes especificaciones. Por ejemplo, reemplazan las especificaciones lineales de la distancia por unas cuadráticas e incluso cúbicas y comprueban que obtienen resultados similares. También replican el análisis tomando subgrupos de estudiantes de acuerdo a la distancia que viajan hasta el campus y no pueden rechazar la hipótesis nula de que las estimaciones a diferentes distancias sean iguales. Cuatro comprobaciones adicionales sobre la robustez tampoco conducen a ninguna alteración de los principales resultados.
Finalmente, los autores completan el análisis introduciendo más variables de control para ver cómo varían los resultados según las características particulares de los alumnos y de los cursos que toman. De esta manera encuentran cuatro resultados principales:
  • La caída de las calificaciones tras tomar un curso online es alta para estudiantes con una media por debajo de la mediana (con una reducción de 0,5 puntos o más). Sin embargo, para estudiantes con una media en cursos anteriores en los tres primeros deciles, el efecto no es significativamente distinto de cero.
  • Los efectos negativos de los cursos online son algo mayores para los estudios relacionados con la salud en comparación con estudios en negocios o relacionados con la informática.
  • Para los estudiantes que toman cursos obligatorios (cerca de la mitad de la muestra), los efectos en las notas son algo mayores y los efectos en la matrícula posterior son menores.
  • Los autores comparan también los efectos de tomar un curso online en los cursos introductorios e intermedios frente a los avanzados. El efecto negativo se da en los dos niveles.
Es importante también señalar qué no hace este estudio. Primero, no dice nada acerca de los cursos online masivos (MOOCs), puesto que los datos usados son sobre cursos online que son sustitutos de cursos regulares, donde el tamaño del grupo y la matrícula son iguales que en la sección presencial del mismo curso. Segundo, los datos no tienen suficiente información para estudiar el mecanismo subyacente que lleva a peores resultados tras tomar un curso online. Por supuesto, uno puede encontrar varias hipótesis en la literatura, pero el estudio descrito no permite discriminar entre ellas. Finalmente, los resultados no ofrecen un análisis de bienestar completo. Incluso si los cursos online llevan a peores resultados, eso no impide que puedan ser una opción sensata si es menos costosa para el alumno. Incluso si el precio de la matrícula es el mismo, la conveniencia del curso online puede dar al estudiante una oportunidad que el curso presencial no ofrece.

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Hace tres años en el blog: Los mitos de la razón. La Mano Invisible.
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