McClendon, G. H. Social esteem and participation in contentious politics: a field experiment at an LGBT pride rally. American Journal of Political Science, vol. 58, n. 2, 2014, p. 279-290.
Este documento descreve a replicação em R do artigo de McClendon (2014), a partir dos dados de replicação depositados pela autora no Harvard Dataverse (https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=hdl:1902.1/21992). Todo o script de replicação está no arquivo R “Replicacao_McClendon_Tailma”, entregue junto a este relatório.
L → E → P
L → I → P
L → IG → P
Em que:
L = Laços sociais
E = Promessa de estima
P = Participação
I = Informação
IG = Identidade Grupal
O artigo de McClendon investiga por que cidadãos comuns decidem participar de políticas contenciosas, focando na estima social (a admiração de pares) como o principal mecanismo causal. A autora propõe que o desejo por estima social atua como um incentivo seletivo que motiva a participação política. No trabalho, a autora discute três mecanismos causais: estima social, informacional e de queixas (ou identidade). Quanto ao primeiro, a teoria sugere que indivíduos são mais propensos a participar de eventos (como protestos ou comícios) quando acreditam que sua ação será observada e valorizada por outros membros de seu grupo social.
O mecanismo informacional, por sua vez, foca na utilidade prática das redes sociais para reduzir as barreiras de entrada na ação coletiva ao fornecer: acesso a dados logísticos (o indivíduo obtém informações sobre o evento por estar inserido numa rede social); e redução de custos percebidos (as informações tranquilizam o potencial participante ao lhe assegurar que os custos da ação não serão tão altos). No estudo de McClendon, o mecanismo foi representado pelo grupo de controle, que recebeu um e-mail contendo apenas informações sobre os objetivos e a logística do evento.
O mecanismo de identidade e queixas (grievances) está ligado aos laços emocionais e ideológicos que unem o grupo, no sentido de que laços sociais ajudam a construir um senso de identidade grupal e propósito comum (propósito compartilhado), e sentimentos de injustiça e de sucesso do grupo social motivam a participação (destino ligado ao grupo). Neste sentido, a identificação com o grupo ajuda a superar o dilema da ação coletiva, motivando o indivíduo a defender uma causa que acredita.
A autora discute os três mecanismos, mas estrutura seu experimento para isolar a estima social dessas outras teorias, uma vez que está interessada em mensurar o efeito deste mecanismo sobre a participação. Para anular o fator informação, ela forneceu exatamente as mesmas informações logísticas e de objetivo tanto para o grupo de controle quanto para os grupos de tratamento. Já para controlar o fator identidade/queixas, a autora realizou uma pesquisa pós-experimento para testar se os e-mails de tratamento haviam dado aos sujeitos uma maior percepção de importância da causa. Os resultados do artigo mostraram que o aumento na participação não se deveu a uma mudança no compromisso ideológico, mas sim à percepção de que a ação seria observada e admirada pela comunidade.
Do ponto de vista metodológico, o estudo utilizou uma lista de e-mails para enviar convites para um comício de orgulho (organização LGBTQIAPN+ em Nova Jersey), realizando um experimento com atribuição de três condições (informação apenas, newsletter e facebook), randomizando 3.651 potenciais participantes da ação coletiva. Os sujeitos foram divididos aleatoriamente em três grupos: um grupo de controle (apenas informações sobre o evento) e dois grupos de tratamento que prometiam estima social (boletim informativo da organização - newsletter - ou menção no Facebook).
O estudo calculou o efeito médio da atribuição às mensagens de e-mail sobre a participação (estimativa de intenção de tratamento - ITT), além de utilizar a técnica de variáveis instrumentais (IV) para estimar o efeito de ler atentamente os e-mails (em vez de apenas recebê-los), tratando a atribuição aleatória como um instrumento para a leitura real. Os resultados de ITT mostraram um aumento estatisticamente significativo tanto na intenção de participar quanto na participação real (retirada de ingressos no evento) para os grupos que receberam promessas de estima social em comparação com o grupo de controle. O efeito foi consideravelmente maior quando se utilizou a técnica de IV para isolar aqueles que de fato leram os e-mails.
A autora reporta duas métricas principais de efeito causal: o ITT e o CACE (Complier Average Causal Effects) ou LATE (Local Average Treatment Effect). O ITT mede o efeito médio da atribuição ao grupo de tratamento, independentemente de o sujeito ter de fato lido o e-mail. De acordo com Hernán e Robbins (2025) e Gerber e Green (2012), o ITT é valioso para avaliação de programas porque resume o impacto líquido de uma intervenção pretendida em uma população real, onde a adesão perfeita é rara. O LATE ou CACE (efeito causal médio do cumpridor), por sua vez, mede o efeito do tratamento apenas entre os “cumpridores” (compliers). Na pesquisa, os cumpridores são as pessoas que leem o e-mail se ele for enviado. Ela utilizou o rastreamento de cliques em imagens no e-mail como evidência de leitura próxima para identificar esse grupo. Portanto, McClendon foca no ITT para mostrar o alcance geral da sua intervenção e no LATE/CACE (via IV) para demonstrar a força da estima social sobre aqueles que de fato processaram a mensagem.
Nas seções abaixo, eu reporto, respectivamente, a metodologia de replicação, os resultados (discutindo as semelhanças e as diferenças entre a replicação e aquilo que é reportado no artigo), e uma breve conclusão.
O arquivo de replicação disponibilizado pela autora (lgbtrally_replication.do) foi traduzido comando a comando (de Stata para R) com auxílio do Claude Code, mantendo a mesma ordem de tabelas do original (1 a 11, incluindo Apêndice). Pacotes utilizados constam no arquivo R (script) “Replicacao_McClendon_Tailma”, que apresenta os códigos respectivos para cada tabela. Script e base para replicação disponibilizados pela autora podem ser consultados no Harvard Dataverse (link acima).
Tabela 1 - Diferenças nas taxas de participação (ITT)
A Tabela 1 apresenta as estimativas de ITT, comparando os grupos que receberam e-mails com promessa de estima social (via newsletter ou facebook) com o grupo de controle (apenas informações). Ambos os tratamentos aumentaram significativamente a participação. Os valores abaixo reproduzem os números obtidos a partir da replicação. Contrastando com os reportados no artigo, há diferenças pequenas (em destaque), provavelmente resultantes de arredondamento, ou seja, não comprometem a interpretação do resultado.
| Comparação | Desfecho | Grupo tratado | N1 | Grupo controle | N0 | Diferença | EP | valor-p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Newsletter vs. Controle | Intenção | 6.08% | 1217 | 3.53% | 1217 | 2.55 | 0.0087 | 0.003 |
| Facebook vs. Controle | Intenção | 5.94% | 1213 | 3.53% | 1217 | 2.40 | 0.0086 | 0.005 |
| Esteem (pooled) vs. Controle | Intenção | 6.01% | 2430 | 3.53% | 1217 | 2.48 | 0.0072 | <0.001 |
| Newsletter vs. Controle | Comparecimento | 3.04% | 1217 | 1.73% | 1217 | 1.31 | 0.0062 | 0.033 |
| Facebook vs. Controle | Comparecimento | 2.97% | 1213 | 1.73% | 1217 | 1.24 | 0.0061 | 0.043 |
| Esteem (pooled) vs. Controle | Comparecimento | 3.00% | 2430 | 1.73% | 1217 | 1.27 | 0.0051 | 0.012 |
Tabela 2 - Efeito de ler atentamente o e-mail de “estima” (Estimativa de IV)
Utilizando IV, a autora estima o efeito especificamente sobre os “cumpridores” (compliers), ou seja, aqueles que de fato leram o e-mail (identificados pelo clique para exibir imagens). Quando se isola quem realmente processou a mensagem, os efeitos causais são drasticamente maiores. Variável endógena: “openedesteem” (leu/abriu o e-mail). Instrumento: esteem (atribuição aleatória dos dois tipos de e-mail de “estima”, newslatter ou facebook, vs. controle). O primeiro estágio confirma um instrumento forte, com F = 103,76 (praticamente idêntico ao F = 104 reportado no texto do artigo). Importante apontar do-file original (disponibilizado pela autora) não deixa explícito como o F=104 foi calculado. Outros resultados diferentes reportados no artigo também estão em destaque.
| Desfecho (Y) | Termo | Coeficiente | EP (bootstrap, 2000 reps) | N |
|---|---|---|---|---|
| Intenção | (Intercept) | 0.0353 | 0.0053 | 3647 |
| Intenção | openedesteem | 0.3149 | 0.0888 | 3647 |
| Comparecimento | (Intercept) | 0.0173 | 0.0037 | 3647 |
| Comparecimento | openedesteem | 0.1627 | 0.0625 | 3647 |
Tabela 3 - Diferenças nas taxas de participação relatada (pós-survey)
A Tabela 3 analisa as respostas de um subgrupo de 298 pessoas que responderam à pesquisa pós-experimento. Entre os que responderam, o aumento na participação relatada foi substantivo: 15,46% para o grupo da newsletter e 14,25% para o do facebook. A autora utilizou esses dados para confirmar que não houve um viés sistemático onde as pessoas do grupo de controle apenas esqueceram de retirar seus ingressos no local. Diferenças pequenas também estão em destaque.
| Comparação | Grupo tratado | N1 | Grupo controle | N0 | Diferença | EP | valor-p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Newsletter vs. Controle | 61.00% | 100 | 45.54% | 101 | 15.46 | 0.0699 | 0.028 |
| Facebook vs. Controle | 59.79% | 97 | 45.54% | 101 | 14.25 | 0.0706 | 0.045 |
| Esteem (pooled) vs. Controle | 60.41% | 197 | 45.54% | 101 | 14.87 | 0.0608 | 0.015 |
Entre as Tabelas 3 e 4, no artigo (p. 286), a autora discute um teste de robustez. Antes de reportar o teste realizado na replicação, alguns aspectos precisam ser relembrados. McClendon utiliza dois indicadores principais para a participação real: a retirada física de um bilhete no evento e o relato posterior em uma pesquisa (Tabela 3). Ocorre que McClendon identificou que alguns indivíduos afirmaram na pesquisa ter comparecido, mas não constavam nos registros físicos de retirada de ingressos. Tecnicamente, isso cria um risco para a validade da mensuração. Se as pessoas no grupo de controle fossem sistematicamente mais propensas a “esquecer” de retirar o ingresso do que as pessoas nos grupos de tratamento, o efeito positivo da estima social observado na Tabela 1 seria um resultado produzido por erro de medição e não um efeito causal real.
Para lidar com essa preocupação, a autora criou uma variável binária chamada “no pickup” (não retirada): indivíduos que relataram ter ido ao evento, mas não retiraram o bilhete. A partir dela, McClendon comparou a frequência desse “não retirada” entre os três grupos (Controle, Newsletter e Facebook). De acordo com a literatura, um valor de p superior a 0,05 indica que não se pode rejeitar a hipótese nula de que as taxas de erro são as mesmas em todos os grupos. Isso sugere que qualquer “deslize” entre o relato e a retirada ocorreu de forma aleatória e equilibrada, ou seja, não foi causado pelo tratamento. Na replicação, o valor-p encontrado foi de 0,37, levemente superior ao verificado pela autora (0,35), mas ainda maior que 0,05, corroborando com os resultados reportados antes. Quer dizer, esse teste estatístico serve para validar a robustez da Tabela 1, garantindo que a diferença observada na participação física reflete uma mudança real no comportamento motivada pela estima social e não uma diferença na forma como os grupos interagiram com o sistema de registro do evento. Este teste é uma aplicação prática da proteção à integridade teórica e à excludabilidade, conforme Gerber e Green (2012).
Tabela 4 - Razões declaradas para participação/não participação
A Tabela 4 é extremamente importante para validar o mecanismo causal, testando se o tratamento de fato ativou o desejo por estima social e não outras motivações (como diversidade da causa ou diversão). Mais especificamente, ela compara as razões declaradas entre condição esteem e controle, separadamente entre quem reportou ter comparecido e quem não compareceu. O padrão central do artigo se confirma: entre os que compareceram, a razão “seria admirado pela comunidade” tem uma diferença de 45,49% (esteem vs. controle, p < 0,001); entre os que não compareceram, a ausência dessa razão é 30,9 % mais comum no grupo esteem (p < 0,001), coerente com a leitura de que o mecanismo de esteem (estima social), e não outras motivações, é o que distingue as condições. A replicação do código confirmou inteiramente os resultados reportados pela autora.
| Subgrupo | Razão | Esteem | N1 | Controle | N0 | Diferença | EP | valor-p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Compareceram | Promover uma causa | 52.10% | 119 | 54.35% | 46 | -2.25% | 0.0873 | 0.798 |
| Compareceram | Camaradagem/conhecer pessoas | 52.10% | 119 | 63.04% | 46 | -10.94% | 0.0854 | 0.204 |
| Compareceram | Diversão | 29.41% | 119 | 36.96% | 46 | -7.54% | 0.0833 | 0.368 |
| Compareceram | Tempo/facilidade de acesso | 28.57% | 119 | 26.09% | 46 | 2.48% | 0.0776 | 0.749 |
| Compareceram | Seria admirado pela comunidade | 67.23% | 119 | 21.74% | 46 | 45.49% | 0.0752 | <0.001 |
| Compareceram | Interesse em liderança | 52.10% | 119 | 50.00% | 46 | 2.10% | 0.0876 | 0.811 |
| Compareceram | Evento importante p/ a organização | 33.61% | 119 | 36.96% | 46 | -3.35% | 0.0841 | 0.692 |
| Não compareceram | Promover uma causa | 98.72% | 78 | 94.55% | 55 | 4.17% | 0.0335 | 0.216 |
| Não compareceram | Camaradagem/conhecer pessoas | 79.49% | 78 | 78.18% | 55 | 1.31% | 0.0726 | 0.858 |
| Não compareceram | Diversão | 3.85% | 78 | 3.64% | 55 | 0.21% | 0.0336 | 0.950 |
| Não compareceram | Tempo/facilidade de acesso | 53.85% | 78 | 49.09% | 55 | 4.76% | 0.0886 | 0.593 |
| Não compareceram | Seria admirado pela comunidade | 100.00% | 78 | 69.09% | 55 | 30.91% | 0.0629 | <0.001 |
| Não compareceram | Interesse em liderança | 19.23% | 78 | 20.00% | 55 | -0.77% | 0.0706 | 0.913 |
| Não compareceram | Evento importante p/ a organização | 35.90% | 78 | 29.09% | 55 | 6.81% | 0.0825 | 0.411 |
APÊNDICE
Nesse item reporto tabelas e resultados apresentados no Apêndice, com mais destaque para aquelas que são mais relevantes e/ou que apresentaram resultados diferentes dos reportados pela autora. Em geral, o apêndice fornece testes de robustez e estatísticas descritivas que reforçam a validade dos achados principais.
Tabela 5 - Estatística descritiva
5a. Amostra completa
| Variável | N | Média | DP | Mín | Máx |
|---|---|---|---|---|---|
| female | 3647 | 0.416 | 0.493 | 0.0 | 1.0 |
| fivemiles | 3647 | 0.875 | 0.330 | 0.0 | 1.0 |
| yearshpccpreexp | 3615 | 5.150 | 4.001 | 0.5 | 15.0 |
| intended | 3647 | 0.052 | 0.222 | 0.0 | 1.0 |
| attended | 3647 | 0.026 | 0.158 | 0.0 | 1.0 |
5b. Subamostra de respondentes
| Variável | N | Média | DP | Mín | Máx |
|---|---|---|---|---|---|
| female | 298 | 0.362 | 0.482 | 0.0 | 1.0 |
| fivemiles | 298 | 0.883 | 0.322 | 0.0 | 1.0 |
| groupwarmth | 298 | 5.886 | 2.826 | 0.0 | 9.0 |
| yearshpccpreexp | 298 | 5.169 | 4.005 | 0.5 | 15.0 |
| age | 279 | 47.176 | 10.207 | 26.0 | 72.0 |
| education | 289 | 3.588 | 1.402 | 1.0 | 6.0 |
| unemployed | 298 | 0.107 | 0.310 | 0.0 | 1.0 |
| retired | 298 | 0.057 | 0.232 | 0.0 | 1.0 |
| vote_08 | 285 | 0.947 | 0.224 | 0.0 | 1.0 |
| vote_09 | 289 | 0.716 | 0.452 | 0.0 | 1.0 |
| vote_10 | 289 | 0.716 | 0.452 | 0.0 | 1.0 |
| democrat | 298 | 0.624 | 0.485 | 0.0 | 1.0 |
| reported_attended | 298 | 0.554 | 0.498 | 0.0 | 1.0 |
| attended | 298 | 0.242 | 0.429 | 0.0 | 1.0 |
Tabela 6 - Balanceamento entre condições (checagem da aleatorização)
Na Tabela 6, a autora demonstra que, dentro do subgrupo que respondeu à pesquisa pós-experimento, as variáveis demográficas e de comportamento de voto (como idade, gênero, educação e histórico de voto) estão equilibradas entre as condições de “apenas informação” e “estima social”. Ou seja, nenhuma das covariáveis pré-tratamento difere significativamente entre a condição esteem (estima) e o controle, consistente com sucesso da aleatorização, como reportado no artigo. Em nota no apêndice, a autora informa que “Os valores-p são provenientes de testes-t bicaudais da hipótese de que a diferença entre as médias é igual a zero, levando em conta variâncias desiguais. Essas estatísticas excluem as respostas em que o entrevistado indicou que ‘preferia não responder’”.
| Variável | Esteem | N1 | Controle | N0 | Diferença | EP | valor-p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| age | 47.424 | 184 | 46.695 | 95 | 0.729 | 1.2741 | 0.568 |
| female | 0.371 | 197 | 0.347 | 101 | 0.024 | 0.0588 | 0.683 |
| education | 3.508 | 189 | 3.740 | 100 | -0.232 | 0.1775 | 0.193 |
| unemployed | 0.096 | 197 | 0.129 | 101 | -0.032 | 0.0396 | 0.416 |
| retired | 0.061 | 197 | 0.050 | 101 | 0.011 | 0.0276 | 0.680 |
| vote_08 | 0.947 | 189 | 0.948 | 96 | -0.001 | 0.0280 | 0.977 |
| vote_09 | 0.704 | 189 | 0.740 | 100 | -0.036 | 0.0552 | 0.512 |
| vote_10 | 0.735 | 189 | 0.680 | 100 | 0.055 | 0.0569 | 0.331 |
| democrat | 0.624 | 197 | 0.624 | 101 | 0.001 | 0.0595 | 0.992 |
Tabela 7 - Efeitos do ITT com controles de linha de base
A autora adiciona covariáveis (gênero, distância do local do comício e anos de afiliação à organização) para testar se os resultados principais permanecem estáveis. As estimativas de ITT permanecem praticamente idênticas às apresentadas no corpo principal do artigo. Gerber e Green (2012) explicam que o uso de covariáveis pré-tratamento em experimentos randomizados serve para aumentar a precisão das estimativas, reduzindo a variância residual, mas não deve alterar o valor esperado do estimador se a randomização for íntegra. McClendon demonstra que seus resultados são robustos a esses controles, o que reforça a integridade teórica do estudo.
A replicação produziu resultados iguais aos do apêndice, com duas exceções: (i) o R² de intenção de participar no apêndice tem valor de 0,04; (ii) e o coeficiente de facebook e a constante tem uma pequena diferença em relação ao reportado (0,024 e 0,053, respectivamente). Quanto ao R² de 0,04 do apêndice para “Intended to Participate”, me parece ser um erro de digitação da autora (falta um zero). Meu R² (0,004) é praticamente idêntico ao R² da equação de “Actual Participation” (0,004 nas duas fontes), o que faz sentido: os dois modelos têm covariáveis fracas e coeficientes pequenos, não há razão teórica para o R² de um ser 10x maior que o do outro.
Quanto à diferença na constante e no coeficiente do Facebook (intenção), como ela é muito pequena (0,001 e 0,003) e não muda nenhuma conclusão, a explicação mais provável, assim como pequenas divergências em outras tabelas, é que pode ter ocorrido uma diferença muito sutil de arredondamento/precisão entre a base anonimizada pública e a base original usada pela autora.
| Intenção de participar | Participação efetiva | |
|---|---|---|
| Newsletter | 0.026 | 0.014 |
| 0.025 | 0.013 | |
| Constante | 0.056 | 0.022 |
| N | 3647 | 3647 |
| R² | 0.004 | 0.004 |
Tabela 8 - Efeito da Leitura Atenta por Tipo de Tratamento (IV)
Diferente da Tabela 2 do artigo principal, que agrupa os tratamentos de estima, esta tabela separa os efeitos de ler o e-mail da newsletter e do facebook. Os efeitos são de magnitude semelhante entre os dois grupos (ex.: coeficiente de leitura atenta sobre comparecimento: 0,172 no grupo newsletter vs. 0,154 no grupo facebook), sem diferença estatisticamente detectável entre eles. O resultado é coerente com o teste DiD mencionado no texto do artigo (nota 12), que não rejeita igualdade entre os dois tratamentos. Como a atribuição é aleatória, ela serve como um instrumento válido para a leitura (o “cumprimento” ou compliance). A Tabela 8 isola o CACE para cada canal de estima, provando que o mecanismo funciona de forma consistente, independentemente da plataforma de divulgação (GERBER; GREEN, 2012).
| Grupo | Desfecho | term | estimate | boot_se | n | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | Newsletter | Intenção | (Intercept) | 0.0353 | 0.0053 | 2434 |
| openednewsletter | Newsletter | Intenção | openednewsletter | 0.3333 | 0.1132 | 2434 |
| (Intercept)1 | Newsletter | Comparecimento | (Intercept) | 0.0173 | 0.0038 | 2434 |
| openednewsletter1 | Newsletter | Comparecimento | openednewsletter | 0.1720 | 0.0773 | 2434 |
| (Intercept)2 | Intenção | (Intercept) | 0.0353 | 0.0052 | 2430 | |
| openedfacebook | Intenção | openedfacebook | 0.2974 | 0.1018 | 2430 | |
| (Intercept)3 | Comparecimento | (Intercept) | 0.0173 | 0.0036 | 2430 | |
| openedfacebook1 | Comparecimento | openedfacebook | 0.1538 | 0.0711 | 2430 |
Tabela 9 - Tabela de contingência: respostas da pesquisa por condição de tratamento
A Tabela 9 mostra que a probabilidade de responder à pesquisa foi quase idêntica em todos os grupos (p = 0,96). O teste é relevante para descartar o viés de seleção. Nessa direção, Gerber e Green (2012) contribuem para a interpretação do resultado: se o tratamento afetasse a disposição das pessoas em responder à pesquisa, o subgrupo de respondentes não seria comparável entre as condições. Ao provar a simetria na resposta, McClendon garante que sua Tabela 3 (participação relatada) não está contaminada por um perfil de respondente criado pelo próprio e-mail de estima social. 1 = responderam ao survey; 0 = não responderam.
| control | newsletter | ||
|---|---|---|---|
| 0 | 1116 | 1116 | 1117 |
| 1 | 101 | 97 | 100 |
Teste qui-quadrado 2×3 comparando taxa de resposta entre as três condições: χ² = 0,08, p = 0,961. Reproduz exatamente o valor do artigo, confirmando que a resposta ao survey não diferiu sistematicamente por condição.
Tabela 10 - Efeito da leitura atenta de e-mails de estima (esteem), em comparação com um grupo de controle
Semelhante à Tabela 7, mas agora para a estimativa com IV. Qui-quadrado = 0,080 para o desfecho intenção daqueles que leram o e-mail de estima e qui-quadrado = 0,112 para o desfecho de comparecimento daqueles que leram o e-mail de estima, semelhante ao reportado pela autora no apêndice. Valor com alguma diferença está em destaque, embora seja reduzida a diferença, como em situações anteriores já mencionadas.
| Desfecho | Termo | Coeficiente | EP (bootstrap) | N |
|---|---|---|---|---|
| Intenção | (Intercept) | 0.0496 | 0.0120 | 3647 |
| Intenção | openedesteem | 0.3181 | 0.0915 | 3647 |
| Intenção | female | -0.0055 | 0.0072 | 3647 |
| Intenção | fivemiles | -0.0139 | 0.0114 | 3647 |
| Intenção | fiveyears | — | — | 3647 |
| Comparecimento | (Intercept) | 0.0200 | 0.0078 | 3647 |
| Comparecimento | openedesteem | 0.1718 | 0.0632 | 3647 |
| Comparecimento | female | -0.0129 | 0.0048 | 3647 |
| Comparecimento | fivemiles | 0.0025 | 0.0072 | 3647 |
| Comparecimento | fiveyears | — | — | 3647 |
Tabela 11 - Efeitos ITT na Participação Relatada com Controles
Por fim, na Tabela 11, a autora usa controles da própria pesquisa (como desemprego e participação prévia). O tratamento do facebook aparece com um efeito ainda mais forte (17,5%) quando esses controles são incluídos; e fatores como estar desempregado (ter mais tempo) e ter frequentado eventos anteriores aparecem altamente correlacionados com a presença no comício. Hernán e Robins (2025) discutem como o efeito de um tratamento pode ser modificado por variáveis de base (effect modification). McClendon usa esses controles para contextualizar quem são os indivíduos mais sensíveis à mobilização, confirmando que a estima social funciona mesmo após considerar fatores como engajamento prévio. A replicação confirma o padrão do artigo e corrobora com a tabela do apêndice.
| VD = Participação relatada | ||
|---|---|---|
| (Intercept) | (Intercept) | 0.100 |
| newsletter | newsletter | 0.093 |
| 0.175 | ||
| female | female | 0.020 |
| previous_attend | previous_attend | 0.771 |
| vote_10 | vote_10 | -0.055 |
| young | young | -0.050 |
| unemployed | unemployed | 0.167 |
| democrat | democrat | 0.013 |
| 1 | N | 289 |
| 2 | R² | 0.657 |
Através da tradução e execução do código original em linguagem R, foi possível observar que os resultados obtidos são estatisticamente equivalentes aos reportados pela autora, com diferenças marginais provavelmente derivadas de arredondamentos, o que atesta a robustez e a transparência dos dados depositados pela autora. Em geral, o trabalho de replicação reforça a conclusão de McClendon de que, para além da informação e da identidade, o status intragrupal e a visibilidade da ação são motores relevantes para a participação política. Do ponto de vista metodológico, o estudo serve como um bom exemplo de como aplicar princípios de inferência causal (v.g., aleatorização, excludabilidade e SUTVA) no contexto da ciência política utilizando experimentos.