4.5.2合作夥伴與強大

Partnering模式可以降低成本，擴大規模，但它可以改變各種參與者，治療方法與結果，您可以使用。

自己做的另一種方法是用一個強大的組織合作，如公司，政府或非政府組織。與合作夥伴合作的好處是，它們可以讓你運行實驗，你就不能由自己做。例如，實驗，我會告訴你下面參與6100萬參與者之一;任何個人研究者可以達到這一規模。在同一時間，建立夥伴關係增加了你可以做什麼，它也同時限制了你。例如，大多數公司不會允許您運行可能損害他們的業務或他們的聲譽實驗。與合作夥伴的合作也意味著，當談到時間進行發布，你可能會在壓力下“重制幀”你的結果，有些合作夥伴可能甚至試圖阻止你的作品的出版，如果這讓他們看起來很糟糕。最後，還合作帶有相關的開發和維護這些合作成本。

一個必須解決使這些成功的合作夥伴關係的核心挑戰是找到一種方法來平衡雙方的利益，並想想平衡有用的方法是巴斯德象限 (Stokes 1997) 。許多研究人員認為，如果他們是在一些實事，一些可能會感興趣的工作夥伴，那麼他們就不會做真正的科學。這種心態將使它很難建立成功的合作關係，這也恰好是完全錯誤的。用這種思維方式的問題是奇妙的生物學家路易斯·巴斯德的開創性研究說明。雖然在商業發酵工程甜菜汁轉換成酒精的工作，巴斯德發現了一類新的微生物，最終導致疾病的細菌理論。這一發現解決了一個很實際的問題，它有助於改善的過程中發酵，並導致一個重大的科學進步。因此，而不是想著與實際應用研究，與真正的科研衝突之中，不如將它們看作兩個獨立的維度。研究可以利用的動機（或沒有）和研究可以尋求基本的了解（或沒有）。重要的是，一些研究樣Pasteur's，可以通過使用，並尋求從根本上了解（圖4.16）的動機。研究巴斯德象限的研究內在地推進兩個目標，是理想的研究人員和合作夥伴之間的合作。在這種背景下，我將描述與夥伴關係兩個實驗研究：一個公司和一個有一個非政府組織。

圖4.16：巴斯德象限（根據圖3.5從Stokes (1997)而不是研究思路是不是“基本”或“應用”最好是通過使用（或不），並尋求從根本上了解（或沒有）的動機是想研究。這兩個是利用動機，並尋求從根本上了解研究的一個例子是巴斯德對轉換甜菜汁成酒精而導致疾病的細菌理論的工作。這是一種工作，這是最適合與強大的合作夥伴關係。工作的例子利用的動機，但並不尋求基本的了解來自於托馬斯·愛迪生和尋道諒解來自尼爾斯·玻爾不是由使用動機但工作的例子。見Stokes (1997)對這種框架的一個更深入的討論，每個這些情況 ​​。

大企業，尤其是高科技公司，已經開發了運行複雜的實驗，令人難以置信的複雜的基礎設施。在高科技產業，這些實驗通常被稱為A / B測試（因為他們測試的兩種治療的效果：A和B）。這些實驗是經常運行的東西像廣告上提高點擊率，但在相同的實驗基礎設施也被用於推進科學認識的研究。這說明了這種研究的潛在的一個例子是通過Facebook和加州聖地亞哥大學的研究人員之間的夥伴關係進行的，不同的消息對選民投票率的影響的研究(Bond et al. 2012)

在2010年11月2日，在美國國會中期選舉，所有6100萬的Facebook誰住在美國和超過18的用戶每天約表決實驗的一部分。當來訪的Facebook，用戶被隨機分配到一個三組，其中決定什麼旗（如果有的話）被放置在他們的新聞飼料（圖4.17）的頂部：

• 對照組。
• 大約有一個可點擊的投票參考消息“我投票”按鈕，計數器（信息）。
• 大約有一個可點擊的投票參考消息“我投票”按鈕，計數器+名字和他們的朋友誰已經點擊了“我投票”（信息+社會的）的圖片。

邦德和他的同事研究了兩種主要成果：報告投票行為與實際投票行為。首先，他們發現，人們在信息社會+組中分別為約2個百分點，比人信息組更可能點擊“我投票”（約20％比18％）。此外，研究人員合併可公開獲得的投票記錄約6萬人的數據後，他們發現，人們在信息+社會群體是0.39個百分點，更可能實際上比人們在控制條件選舉權和人們的信息組同樣可能投票作為控制條件的人（圖4.17）。

圖4.17：來自Facebook上的GET-出的票試驗結果(Bond et al. 2012)該信息組中的參與者投票贊成以相同的速率，因為人們在控制條件下，但人們在信息+社會組投以稍高的速率。條代表估計的95％置信區間。結果在圖中包括對他們來說，研究人員能夠匹配表決記錄600萬參與者。

這個實驗表明，一些上網，出了票的消息比其他人更有效，這表明治療的有效性研究人員的估計可能取決於他們是否研究報告或實際行為。這個實驗遺憾的是不提供有關機制的任何線索，通過這些社會信息化 - 這一些研究人員戲稱為一個“面子一堆” - 增加投票。這可能是社會信息化增加的可能性，有人注意到橫幅或它增加了一個人究竟是誰發現的旗幟投票或兩者的概率。因此，該實驗提供了一個有趣的發現，即進一步研究可能會探索（見例如， Bakshy, Eckles, et al. (2012)

除了推進研究人員的目標，這個實驗也推進合作夥伴組織（臉譜）的目標。如果更改投票買肥皂研究的行為，那麼你就可以看到，該研究具有完全相同的結構作為實驗來衡量網絡廣告的效果（參見例如， Lewis and Rao (2015)這些廣告效果的研究中頻繁測量曝光的效果，網絡廣告，在該處理Bond et al. (2012)基本上都是進行表決，離線行為的廣告。因此，本研究可以推動Facebook的研究網絡廣告的效果能力，可以幫助Facebook說服Facebook的廣告是有效的潛在的廣告客戶。

儘管研究人員和合作夥伴的利益在這項研究中大多一致，他們也部分地緊張。特別是，參加者的三個條件，控制，信息和信息+社會極大了不平衡的分配：樣品的98％被分配到信息+社交。這個不平衡分配是低效的統計，並為研究人員提供更好的分配會一直各組中的參與者的1/3。但是，不平衡的分配發生了因為Facebook希望每個人都收到信息+社會待遇。幸運的是，研究人員相信他們忍住1％為對照組相關的治療和參與者的1％。沒有對照組，將已基本無法衡量的信息社會+治療的效果，因為這將是一個“擾動觀察”的實驗，而不是一個隨機對照實驗。這個例子提供了寶貴的實踐課與合作夥伴合作：有時你創建說服齎治療，有時您通過說服別人不提供一個處理一個實驗的實驗（即創建一個對照組）。

合作夥伴並不總是需要科技公司和A / B測試，數以百萬計的參與者參與。例如，亞歷山大科波克，安德魯猜了，約翰Ternovski (2016)與非政府環保組織（保護選民聯盟）合作，進行實驗測試不同的策略，促進社會動員。研究人員使用了非政府組織的Twitter賬號來發送公共鳴叫，並且試圖黃金不同類型的身份私人直接消息。然後，研究人員測量了這些消息是最有效的鼓勵人們簽署有關的請願書請願書和轉推的信息。

總體而言，與強大的合作能夠給您一個規模，是很難不這樣做工作，和表4.3提供的研究人員和機構之間的夥伴關係的其他例子。夥伴關係可能比建立自己的實驗要容易得多。但是，這些優點都設有缺點：夥伴關係可以限制種參與者，治療和預後可以學習。此外，這些夥伴關係可能導致的倫理挑戰。現貨的合作夥伴關係的機會，最好的辦法是注意當你正在做有趣的科學可以解決一個真正的問題。如果你不習慣的看待世界的這種方式，它可以是很難發現​​在巴斯德象限的問題，但經過實踐，你會開始注意到他們越來越多。