4.6.2 Csere finomítása, és csökkentik a

Tedd kísérlet humánusabb helyett kísérletek nem kísérleti vizsgálatok, finomítás a kezelések, és csökkenti a résztvevők száma.

A második darab tanácsot, hogy szeretnék ajánlani tervezésével digitális kísérletek vonatkozik etika. Mivel a Restivo és van de Rijt kísérlet barnstars Wikipedia mutatja, csökkent költségeket jelenti, hogy az etika lesz egyre fontosabb része a kutatási terv. Amellett, hogy az etikai keretek irányadó emberi alanyok kutatás fogom leírni a 6. fejezetben, a kutatók tervezése digitális kísérletek is felhívni etikai ötleteket egy másik forrásból: az etikai elvek kidolgozott irányítani érintő kísérleteket állatokon. Különösen azok korszakalkotó könyve elvei Humane kísérleti technika, Russell and Burch (1959) javasolt három elveket, állatkísérletek: Csere finomítása, és csökkentik. Szeretném javasolni, hogy ez a három R is használható-egy kissé módosított formában, hogy irányítsák a design az emberi kísérleteket. Különösen,

  • Csere: Cserélje kísérletek kevésbé invazív módszerekkel lehetőség
  • Finomítani: Finomítsa a kezelés, hogy olyan ártalmatlan, mint lehetséges
  • Csökkentse: Csökkentse a résztvevők száma a kísérlet, amennyire csak lehetséges

Annak érdekében, hogy ez a három R beton és megmutatni, hogyan lehet a potenciálisan jobb és humánusabb kísérleti tervezés, fogom leírni egy online szabadföldi kísérletben generált etikai vita. Aztán leírja, hogy a három R sugallják konkrét és gyakorlati változtatásokat a design a kísérletet.

Az egyik etikailag vitatott digitális területen kísérletek "érzelmi fertőzés", amely által végzett Adam Kramer, Jamie Gillroy és Jeffrey Hancock (2014) . A kísérlet zajlott a Facebook-on, és motiválta keveréke a tudományos és gyakorlati kérdéseket. Abban az időben, a domináns mód, hogy kapcsolatba Facebook volt a News Feed, egy algoritmus kurátora sor Facebook státusz frissítéseket a felhasználó Facebook barátok. Egyes kritikusok a Facebook azt javasolta, hogy azért, mert a News Feed többnyire pozitív üzenete-barát mutatja ki a legújabb party-okozhat a felhasználóknak, hogy szomorú, mert az életük kevésbé tűnik izgalmasnak képest. Másrészt, talán a hatás pontosan az ellenkezője; Talán látta a barátja, egy jó ideje lenne úgy érzi, boldog? Annak érdekében, hogy ezeket az egymással versengő hipotézis, és jobban megérthetjük, hogy egy személy érzelmeit hatással vannak a barátai "érzelmei Kramer és kollégái futott egy kísérletet. A kutatók elhelyezett mintegy 700.000 felhasználó négy csoportra egy héten át a "negativitás csökkentett" csoport, akik számára állások negatív szavakkal (pl szomorú) véletlenszerűen blokkolva megjelenjenek a News Feed; a "pozitivitás csökkentett" csoport, akik számára üzenete pozitív szavak (pl boldog) véletlenszerűen blokkolt; és két kontroll csoportban. A kontroll csoportban a "negativitás csökkentett" csoport, üzenete véletlenszerűen blokkolta ugyanolyan sebességgel, mint a "negativitás csökkentett" csoport, hanem anélkül, hogy az érzelmi tartalmat. A kontroll csoport a "pozitivitás csökkentett" csoport került kialakításra párhuzamos módon. A design a kísérlet szemlélteti, hogy a megfelelő kontroll csoport nem mindig egy változtatások nélkül. Inkább néha a kontrollcsoport kap kezelést annak érdekében, hogy megteremtse a pontos összehasonlítás, hogy a kutatási kérdés igényel. Minden esetben az üzenete, hogy a blokkolt a News Feed még elérhető a felhasználók más részein a Facebook honlapján.

Kramer és munkatársai megállapították, hogy a résztvevők a pozitivitás csökkentett feltétel az aránya, pozitív szavak állapotfrissítéseikről csökkent, és a százalékos negatív szavak nőtt. Másrészt, a résztvevők számára a negativitás csökkentett állapotban, a százalékos pozitív szavak nőtt, és a százalékos negatív szavak csökkent (ábra 4.23). Azonban ezek a hatások meglehetősen kicsi: a különbség a pozitív és a negatív szavak kezelések között és a kontrollként körülbelül 1: 1000 szó.

Ábra 4.23: Bizonyíték érzelmi fertőzés (Kramer, Guillorynek és Hancock 2014). Százalékában pozitív szavak és negatív szavak kísérleti állapotban. Az oszlopok becsült standard hibák.

Ábra 4.23: Bizonyíték érzelmi fertőzés (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) . Százalékában pozitív szavak és negatív szavak kísérleti állapotban. Az oszlopok becsült standard hibák.

Tettem egy vita a tudományos szempontok a kísérlet a további olvasás szakasz végén a fejezet, de sajnos, ez a kísérlet a legismertebb generáló etikai vita. Csak nappal ez papírt tették közzé Proceedings of the National Academy of Sciences, volt egy hatalmas felháborodás mind a kutatók és a sajtó. Felháborodás a papírról középpontjában két fő pontok: 1) a résztvevők nem adtak semmilyen hozzájárulása túl a szokásos Facebook feltételek szolgáltatás-egy kezelés, amely néhány gondolat okozhat kárt a résztvevők és 2) a vizsgálat nem ment volna keresztül a harmadik fél az etikai felülvizsgálat (Grimmelmann 2015) . Az etikai kérdések felmerült a vita okozta a folyóirat, hogy gyorsan közzé egy ritka "szerkesztői kifejezése aggodalom" etikáját és etikai felülvizsgálati eljárás a kutatás (Verma 2014) . Az ezt követő években, a kísérlet továbbra forrása lehet heves vita és nézeteltérés, és ez a nézeteltérések voltak a nem szándékolt hatását vezetés az árnyékba sok más kísérletek, hogy a jelenleg társaságok végzik (Meyer 2014) .

Tekintettel arra, hogy háttér érzelmi fertőzés, most szeretném megmutatni, hogy a 3 R javasolnám konkrét, gyakorlati fejlesztések valós tanulmányok (bármi lehet, személyesen gondol az etikai e kísérletben). Az első R csere: kutatók igyekeznek helyettesíteni kísérletek kevésbé invazív és kockázatos technikák, ha lehetséges. Például ahelyett, hogy fut egy kísérletben a kutatók volna kihasználva a természetes kísérlet. Amint azt a 2. fejezetben, a természetes kísérletek olyan helyzetek, amikor valami történik a világban, amely megközelíti a véletlen besorolás kezelések (pl lottó, hogy ki lesz besorozták a katonai). Az előnye, egy természetes kísérlet, hogy a kutató nem kell szállítani kezelésekre; A környezet nem, hogy az Ön számára. Más szóval, a természetes kísérlet, a kutatók nem lett volna szükség, hogy kísérletileg manipulálni az emberek hírcsatornák.

Tény, hogy szinte egyidejűleg az érzelmi fertőzés kísérlet Coviello et al. (2014) volt, kihasználva, hogy mit lehetne nevezni érzelmi fertőzés természetes kísérlet. A megközelítés, amely felhasználja a technika az úgynevezett instrumentális változók, egy kicsit bonyolultabb, ha soha nem látta volna. Így annak érdekében, hogy miért volt szükség, építsük fel azt. Az első gondolat, hogy egyes kutatók lehet tanulni érzelmi fertőzés lenne összehasonlítani a hozzászólásaidat a napon, amikor a News Feed nagyon pozitív volt, hogy a bejegyzéseket a napokon, amikor a News Feed igen negatív volt. Ez a megközelítés jó lenne, ha a cél az volt, csak megjósolni az érzelmi tartalmát a bejegyzéseket, de ez a megközelítés is problematikus, ha a cél az, hogy tanulmányozza a okozati hatása a News Feed a hozzászólások. Hogy a probléma ezzel a design, úgy hálaadás. Az USA-ban, a pozitív hozzászólásokat tüske és negatív hozzászólás zuhannak a hálaadás. Így a hálaadás, a kutatók is látta, hogy a News Feed nagyon pozitív volt, és hogy a kiküldött pozitív dolgokat is. De a pozitív üzenete okozhatta Hálaadás nem a tartalom a News Feed. Ehelyett becslése érdekében az oksági hatás kutatók kell valami, ami megváltoztatja a tartalom a News Feed nélkül közvetlen változó érzelmek. Szerencsére, van valami ilyesmi történik minden alkalommal: az időjárás.

Coviello és munkatársai megállapították, hogy egy esős napon valakinek a város átlagosan arányának mérséklésére állások, amely pozitív eredményt körülbelül 1 százalékponttal, és növelje a hozzászólásokat, amelyek negatív mintegy 1 százalékponttal. Ezután Coviello és munkatársai kihasználva ezt a tényt, hogy tanulmányozza az érzelmi fertőzés, anélkül, hogy kísérletileg manipulálni senkit hírcsatorna. Lényegében mit csináltak az intézkedés hogyan üzenete nagyban befolyásolta az időjárás a városban, ahol a barátai élnek. Hogy lássuk, miért van értelme, képzeld el, hogy él New Yorkban, és van egy barátom, aki él Seattle-ben. Képzeljük el, hogy egy nap elkezd esni Seattle-ben. Ez az eső Seattle közvetlenül nem befolyásolják a hangulatot, de ez okozza a News Feed kevésbé pozitív és több negatív, mert a barátja üzenetét. Így az eső Seattle véletlenszerűen manipulálja a News Feed. Turning ezt az intuíciót egy megbízható statisztikai eljárás bonyolult (és a pontos megközelítést, amellyel Coviello és kollégái egy kicsit nem szabványos), így tettem egy részletesebb leírását a további olvasás részben. A legfontosabb dolog, hogy emlékezzen a Coviello és munkatársa megközelítése az, hogy lehetővé tette számukra, hogy tanulmányozza az érzelmi fertőzés nélkül fusson a kísérlet, hogy kárt okozzon a résztvevők, és ez lehet a helyzet, hogy sok más beállítást is helyettesítheti kísérletezés technikákat.

A második a 3 Rs finomítása: kutatók igyekeznek finomítani kezelések érdekében, hogy hatására a legkisebb kárt lehetséges. Például ahelyett, hogy blokkolja tartalmat volt pozitív vagy negatív, a kutatók is fellendítette tartalom volt pozitív vagy negatív. Ez fellendítése kialakítás változott volna az érzelmi tartalmát résztvevők hírcsatornák, de ez lett foglalkozott az egyik aggodalom, hogy a kritikusok kifejezve: a kísérletek okozhatott volna a résztvevőket, hogy hiányozni fontos információkat a News Feed. A tervezés által használt Kramer és munkatársai, egy üzenet, ami fontos, mint valószínű, hogy blokkolja az egyik, hogy nem az. Azonban egy növelése tervezés, az üzenetek, amelyek elmozdíthatók lennének azok, amelyek kevésbé fontos.

Végül a harmadik R csökkentése: a kutatók arra kell törekednie, hogy csökkentse a résztvevők száma a kísérlet, ha lehetséges. A múltban ez a csökkenés történt természetesen, mert a változó költségek analóg kísérletek magas volt, amely arra ösztönözte a kutatás, hogy optimalizálják tervezés és elemzés. Azonban, ha van nulla változó költség adatokat, a kutatók ne kelljen szembenézniük a költség korlátot a mérete a kísérlet, és ez a lehetőség, hogy feleslegesen nagy kísérletek.

Például Kramer és munkatársai lehetett volna használni a kezelés előtti információt a résztvevők, mint a kezelés előtti kiküldetés viselkedés, hogy azok elemzését hatékonyabbá. Pontosabban, ahelyett, összehasonlítva az aránya a pozitív szavak a kezelés és a kontroll körülmények között, Kramer és munkatársai volna képest a változás aránya a pozitív szavak közötti körülmények között; megközelítés gyakran nevezik a különbség-in-különbségek és amely szorosan kapcsolódik a vegyes kialakítás, amit korábban leírt fejezetben (4.5 ábra). Ez azt jelenti, minden résztvevőnek, a kutatók volna létre változást pontszámot (kezelés utáni viselkedés - előkezelés viselkedés), majd összevetették változás pontszámok résztvevőinek kezelt és kontroll körülmények között. Ez a különbség-in-különbségek megközelítés hatékonyabb statisztikailag, ami azt jelenti, hogy a kutatók lehet elérni ugyanazt statisztikai bizalom segítségével sokkal kisebb mintákat. Más szóval, ha nem kezeljük a résztvevők, mint a "kütyü", a kutatók is gyakran pontosabb becsléseket.

Anélkül, hogy a nyers adatokat nehéz pontosan tudni, hogy milyen sokkal hatékonyabb a különbség-in-különbségek megközelítés lett volna ebben az esetben. De, Deng et al. (2013) számolt be, hogy a három online kísérletek a Bing kereső tudták csökkenteni a szórása a becslések szerint mintegy 50%, és hasonló eredményeket közöltek néhány internetes kísérletek Netflix (Xie and Aurisset 2016) . Ez 50% variancia csökkentése azt jelenti, hogy az érzelmi fertőzés kutatók volna képes csökkenteni a minta fele, ha már némileg eltérő elemzési módszereket. Más szavakkal, egy apró változás az elemzés, 350000 embert lehetett volna kímélni részvétel a kísérletben.

Ezen a ponton lehet, hogy vajon miért kutatók érdekel, ha 350.000 ember volt érzelmi fertőzés feleslegesen. Két sajátosságaira érzelmi fertőzés, amelyek aggodalomra túlzott megfelelő méretű, és ezek a funkciók a sokak által osztott digitális területen kísérletek: 1) bizonytalanság van, hogy a kísérlet kárt tenni legalább néhány résztvevő és 2) a részvétel nem volt önkéntes. A kísérletekben a két tulajdonság tanácsosnak tűnik, hogy tartsa a kísérleteket a lehető legkisebb.

Összefoglalva, a három R's-Csere, finomítása, és csökkenti-nyújtanak elvek, amelyek segítségével a kutatók építeni etika a saját kísérleti programot. Természetesen minden ilyen lehetséges változások érzelmi fertőzés vezet kompromisszumokat. Például bizonyíték a természetes kísérletek nem mindig tiszta, mint a random kísérletek és fokozva lett volna több logisztikailag nehéz megvalósítani, mint a blokk. Tehát az a célja, ami arra utal, ezek a változások nem volt elzárni a döntések más kutatók. Sokkal inkább az volt, hogy bemutassa, hogy a három R alkalmazni lehetne egy reális helyzetben.