ilho de dois pais com doutorado em economia, Isaiah Andrews foi para a faculdade com a intenção de não estudar a mesma área.

Mas o trabalho o envolveu profundamente, especialmente a maneira como poderia ajudar a responder a importantes questões de políticas públicas, então Andrews não apenas se formou em economia e matemática, mas também concluiu seu doutorado. em economia também. E hoje ele foi nomeado 2020 MacArthur Fellow pela John D. e Catherine T. MacArthur Foundation por seu trabalho dina¢mico no subcampo da econometria.

“Um pesquisador altamente produtivo e colaborador generoso, Andrews demonstra uma visão perspicaz sobre como abordar os principais desafios estata­sticos em econometria que são diretamente aºteis para economistas empa­ricos e tem releva¢ncia para vários campos”, laª seu perfil MacArthur Fellow.

“Pensar nos retornos da educação, nos contribuintes de longo prazo para o crescimento econa´mico, o que impulsiona os ciclos de nega³cios - essas são questões superimportantes para o bem-estar da sociedade a curto e longo prazo”, disse o homem de 34 anos, que ingressou no corpo docente do Departamento de Economia em 2018, após um período de dois anos como pa³s-doutorado na Harvard Society of Fellows. “Existem pessoas que estãodando as melhores respostas que podem para essas perguntas, e meu subcampo trabalha no desenvolvimento de novos manãtodos estata­sticos e na avaliação da confiabilidade dos manãtodos existentes para ajudar nisso. Temos que desenvolver as melhores ferramentas que pudermos. ”

Este ano, houve 21 vencedores dos chamados “prêmios de gaªnio”. Os MacArthur Fellows recebem uma quantia de $ 625.000 cada para usar da maneira que escolherem. Andrews disse que não teve tempo de considerar em quais projetos ou áreas de pesquisa ele poderia se concentrar. Atéo anaºncio de hoje, ele são tinha permissão para compartilhar a nota­cia com uma pessoa: seu marido, Welton Blount.

“Ainda parece irreal quando penso nisso”, disse ele, acrescentando que não tinha ideia de quando foi nomeado.

Andrews cresceu em Brookline, Massachusetts, formou-se com dupla especialização em Yale em 2009 e completou seu doutorado no MIT em 2014. Apa³s seu tempo na Harvard Society of Fellows , ele ensinou no MIT de 2016 a 2018, quando ingressou Faculdade de economia de Harvard.

“Tive uma grande experiência no departamento, primeiro como pa³s-doutorado, quando o departamento teve a gentileza de me ceder um escrita³rio e me incluir nos eventos do departamento e, mais recentemente, como docente”, disse ele. “a‰ um privilanãgio ter colegas tão destacados e dedicados e ter a oportunidade de trabalhar com alunos tão fanta¡sticos.”

Muitas das pesquisas de Andrews estudam a inferaªncia estata­stica, com um foco particular nos manãtodos que permanecem confia¡veis ​​quando as técnicas comumente usadas falham.

“Muito do meu trabalho analisa como as coisas podem dar errado”, disse ele. “Eu me concentrei em como quantificar a incerteza de forma mais confia¡vel. Acho que a incerteza éreal no mundo e éimportante que a mensuremos o melhor que pudermos. ”

“Isaiah estãofazendo um trabalho de ponta que estãoaumentando a sofisticação e a precisão da análise no campo”, disse o Reitor de Ciências Sociais da FAS, Lawrence D. Bobo. “Seu trabalho em questões de design de pesquisa ba¡sica, abordagens quantitativas refinadas, escopo apropriado de inferaªncia e os testes estata­sticos mais rigorosos o colocam em uma categoria muito especial.”

Grande parte de seu trabalho lida com um problema conhecido como identificação fraca, que surge quando os dados contem relativamente pouca informação, um problema que pode levar a resultados enganosos ao usar manãtodos populares para testar hipa³teses e quantificar incertezas. Em uma sanãrie de artigos, muitos em co-autoria com Anna Mikusheva , seu Ph.D. supervisor de dissertação, Andrews desenvolveu manãtodos mais confia¡veis ​​para configurações mal identificadas.

Mais recentemente, em um artigo publicado no ano passado com Maximilian Kasy na American Economic Review, Andrews propa´s um manãtodo para corrigir o vianãs de publicação e construir estimativas imparciais.

“a‰ muito mais prova¡vel que alguns resultados estata­sticos sejam escritos em artigos e publicados. Então, por exemplo, imagine que existem 100 grupos estudando treinamento para o trabalho em todo o mundo. Imagine que cinco deles concluem que o programa funciona, enquanto os demais concluem que ele não faz muita coisa. Se publicarmos apenas os resultados dos grupos que dizem que o treinamento para o trabalho éeficaz, isso leva a uma imagem muito distorcida da eficácia do treinamento para o trabalho ”, disse ele.

Esse trabalho ajudou a informar a pesquisa de Nathaniel Hendren e Ben Sprung-Keyser, publicada este ano no Quarterly Journal of Economics, que examinou o retorno de muitos programas sociais.

“Uma das principais descobertas foi que muitos desses programas voltados para criana§as de baixa renda pagam mais do que eles pra³prios. Mas havia a preocupação com o vianãs de publicação, que pesquisas mostrando que esses programas não fazem nada podem não ser publicadas. Ao aplicar o manãtodo do nosso artigo, eles foram capazes de corrigir essa preocupação. Na verdade, parecia haver algum vianãs de publicação, mas mesmo depois de corrigir isso, a conclusão de um benefa­cio substancial sobreviveu. ”

Andrews, que também épesquisador associado do National Bureau of Economic Research, recebeu o praªmio CAREER da National Science Foundation em 2017 e, no ini­cio deste ano, uma bolsa da NSF com Jesse Shapiro e em colaboração com Matthew Gentzkow . Ele atua como editor associado da American Economic Review, Econometrica, do Journal of Economics e do Quarterly Journal of Economics. Ele ganhou o Praªmio Robert M. Solow de Excelaªncia em Pesquisa e Ensino do MIT em 2014, e o Praªmio de Excelaªncia do Afro-American Cultural Center em Yale em 2009. A partir do pra³ximo ano, ele servira¡ no Comitaª da Associação Econa´mica Americana sobre o Status de Grupos Minorita¡rios na Profissão de Economia .