4.5.4 Güclü tərəfdaş

Ortaklık xərclərini azaltmaq və miqyaslı artırmaq, ancaq iştirakçıları, müalicə növləri dəyişdirə bilər, və siz istifadə edə bilərsiniz ki nəticələr bilər.

Özünüzü etmək üçün alternativ bir şirkət, hökumət və ya QHT kimi güclü bir təşkilatla əməkdaşlıq edir. Bir tərəfdaşla işin üstünlüyü, onlar yalnız özünüz edə bilməyəcəyiniz təcrübələrdən istifadə etməyə imkan verə bilər. Məsələn, aşağıda sizə məlumat verəcəyəm ki, təcrübələrdən biri 61 milyon iştirakçıdır - heç bir fərdi tədqiqatçı bu miqyaya nail ola bilməz. Eyni zamanda tərəfdaşlıq, nə edə biləcəyinizi artırır, bu sizi də məhdudlaşdırır. Məsələn, əksər şirkətlər sizin biznesinizə və ya onların nüfuzuna zərər verə biləcək bir təcrübə yaratmağa icazə verməyəcəklər. Tərəfdaşlarla işləmək də deməkdir ki, nəşr olunma vaxtı gəldikdə, nəticələrinizi yenidən "təzələmək" üçün təzyiqə məruz qala bilər və bəzi tərəfdaşlar hətta pis görünsələr, işinizin nəşrini bloklamaq üçün cəhd edə bilərlər. Nəhayət, tərəfdaşlıq bu əməkdaşlığı inkişaf etdirmək və davam etdirməklə bağlı xərclərlə gəlir.

Bu tərəfdaşlıqların uğurlu olması üçün həll edilməli olan əsas problem hər iki tərəfin maraqlarını balanslaşdırmaq üçün bir yol tapmaqdır və bu balans haqqında Pasteur Quadrant (Stokes 1997) kimi düşünmək üçün faydalı bir üsuldur. Bir çox tədqiqatçı düşünür ki, əgər onlar praktik bir şey üzərində işləyirlərsə, bir tərəfdaşa maraq göstərə biləcək bir şey olarsa, onda gerçək elmləri edə bilməzlər. Bu zehniyyət, uğurlu tərəfdaşlıq yaratmaq üçün çox çətin olacaq və bu da tamamilə səhvdir. Bu düşüncə tərzi problemi, bioloq Louis Pasteurun gediş-gəliş tədqiqatı ilə gözəl şəkildə təsvir edilir. Pancar şirəsinin spirtə çevrilməsi üçün kommersiya fermentasiya layihəsi üzərində işləyərkən, Pasteur nəticədə mikrobun xəstəlik nəzəriyyəsinə gətirib çıxardığı yeni bir mikroorqanizm kəşf etdi. Bu kəşf çox praktik bir problem həll etdi - fermantasiya prosesini yaxşılaşdırmağa kömək etdi və bu, böyük bir elmi tədqiqata səbəb oldu. Beləliklə, praktiki tətbiqlərlə əsl elmi tədqiqatlarla zidd olaraq araşdırmağı düşünməməkdən başqa, bunları iki ayrı ölçü kimi düşünmək daha yaxşıdır. Tədqiqat istifadəsi ilə motivasiya edilə bilər (və ya) və tədqiqat əsas anlayışa (və ya) müraciət edə bilər. Critically, bəzi tədqiqat kimi Pasteur'lar istifadə etmək və əsas anlaşma əldə etmək üçün motivasiya edilə bilər (şəkil 4.17). Pasteur'un quadrant-tədqiqatı, təbii olaraq iki məqsədi inkişaf etdirir - tədqiqatçılar və tərəfdaşlar arasında əməkdaşlıq üçün idealdır. Arxa planı nəzərə alaraq, iki təcrübəli işi tərəfdaşlıqla təsvir edəcəyəm: biri şirkət və bir QHT ilə.

Şəkil 4.17: Pasterin Quadrantı (Stokes 1997). Tədqiqatın əsas və ya tətbiq olunduğu kimi düşünməməzdən əvvəl, onu istifadəsi (və ya olmaması) ilə əsaslandırmaq və əsas anlaşma (və ya) axtarmağı düşünmək daha yaxşıdır. Hər ikisi də istifadəyə əsaslanan tədqiqatların nümunəsi və əsas anlayışa əsaslanan Pasteurun çuğundur suyunun spermaya çevrilmə işi xəstəliyin mikrob nəzəriyyəsinə gətirib çıxarır. Bu, güclü əməkdaşlıq üçün ən uyğun olan iş növüdür. İstifadəyə əsaslanan, lakin əsas fikir axtarmaq etməyən işlərin nümunələri Tomas Edisondan gəlir və istifadə edərək motivasiya edilməyən, lakin anlayış istəyən iş nümunələri Niels Bohrdan gəlir. Bu çərçivənin daha ətraflı müzakirəsi və bu halların hər biri üçün Stokesə (1997) baxın. Stokes (1997), rəqəm 3.5-dən uyarlanmıştır.

Şəkil 4.17: Pasterin Quadrantı (Stokes 1997) . Tədqiqatın "əsas" və ya "tətbiqi" kimi düşünməməsi əvəzinə onu istifadə etmək (və ya) ilə əsaslandırılmış və əsas anlaşma (və ya) axtarmağı düşünmək daha yaxşıdır. Hər ikisi də istifadəyə əsaslanan tədqiqatların nümunəsi və əsas anlayışa əsaslanan Pasteurun çuğundur suyunun spermaya çevrilmə işi xəstəliyin mikrob nəzəriyyəsinə gətirib çıxarır. Bu, güclü əməkdaşlıq üçün ən uyğun olan iş növüdür. İstifadəyə əsaslanan, lakin əsas fikir axtarmaq etməyən işlərin nümunələri Tomas Edisondan gəlir və istifadə edərək motivasiya edilməyən, lakin anlayış istəyən iş nümunələri Niels Bohrdan gəlir. Bu çərçivənin daha ətraflı müzakirəsi və bu halların hər biri üçün Stokes (1997) baxın. Stokes (1997) , rəqəm 3.5-dən uyarlanmıştır.

Böyük şirkətlər, xüsusilə də texnologiya şirkətləri, kompleks təcrübələri idarə etmək üçün olduqca mürəkkəb infrastruktur hazırlamışlar. Texnologiya sənayesində bu təcrübələr tez-tez A / B testləri adlanırlar, çünki onlar iki müalicənin effektivliyini müqayisə edirlər: A və B. Bu cür təcrübə tez-tez reklamlarda artan klik dərəcələri kimi işləyir, lakin eyni təcrübəli infrastruktur həm də elmi anlayışı inkişaf etdirən araşdırmalar üçün istifadə edilə bilər. Bu cür tədqiqatın potensialını nümunə edən bir nümunə Facebook və California Universitetində (San Diego) tədqiqatçılar arasında fərqli mesajların seçicilərin iştirakına təsiri ilə əlaqəli bir işdir (Bond et al. 2012) .

2 noyabr 2010-cu il ABŞ Konqresinin seçkiləri günü - Birləşmiş Ştatlarda yaşayan və 18 yaşdan yuxarı olan 61 milyon Facebook istifadəçisi səsvermə ilə bağlı bir sınaqda iştirak etdi. Facebooku ziyarət etdikdən sonra, istifadəçilər təsadüfi olaraq üç xəbərdarlıq qrupundan birinə yerləşdiriliblər, hansı ki, onların banner (əgər varsa) News Feed-in üstündə yerləşdirilib (şəkil 4.18):

  • bir nəzarət qrupu
  • bir tıklanabilir "Mən səs verdim" düyməsinə və sayğac (Info) ilə səsvermə haqqında məlumat mesajı
  • "Mən səs verdim" düyməsinə basmaqla səs vermə haqqında məlumatlı bir mesaj və artıq "Mən səs verdim" (Info + Sosial)

Bond və həmkarları iki əsas nəticəni öyrəndilər: səsvermə davranışı və faktiki səsvermə davranışı. Birincisi, Info + Sosial qrupundakı insanlar "Mən səs verdim" (təxminən 20% -ə qarşı 18%) düyməsinə basmaq üçün Info qrupundakı insanlara nisbətən daha iki bal çox idi. Bundan əlavə, tədqiqatçılar 6 milyona yaxın insan üçün ictimaiyyətə açıq səsvermə qeydləri ilə məlumatlarını birləşdirdikdən sonra Info + Sosial qrupunda olan insanların səs qrupuna daxil olanlara nisbətən 0,39 faiz səs çox olduğunu və məlumat qrupundakı insanların nəzarət qrupunda olanlar kimi səs vermə ehtimalı çox idi (şəkil 4.18).

Şəkil 4.18: Facebook-da səs-küylü səs-küy sınaqlarından əldə edilən nəticələr (Bond və digərləri 2012). Məlumat qrupundakı iştirakçılar nəzarət qrupu ilə eyni dərəcədə səs verdilər, lakin Info + Social qrupundakı insanlar bir qədər yüksək dərəcədə səs veriblər. Barlar təxminən 95% etibarlılıq intervalı təşkil edir. Qrafikdə göstərilən nəticələr səsvermə qeydlərinə uyğunlaşdırılmış təxminən altı milyon iştirakçı üçün nəzərdə tutulub. Bond və ark. (2012), şəkil 1.

Şəkil 4.18: Facebook-da səs-küylü səs-küy sınaqlarından əldə edilən nəticələr (Bond et al. 2012) . Məlumat qrupundakı iştirakçılar nəzarət qrupu ilə eyni dərəcədə səs verdilər, lakin Info + Social qrupundakı insanlar bir qədər yüksək dərəcədə səs veriblər. Barlar təxminən 95% etibarlılıq intervalı təşkil edir. Qrafikdə göstərilən nəticələr səsvermə qeydlərinə uyğunlaşdırılmış təxminən altı milyon iştirakçı üçün nəzərdə tutulub. Bond et al. (2012) , şəkil 1.

Bu təcrübənin nəticələri göstərir ki, bəzi online səs-küy səs-küyləri başqalarına nisbətən daha effektivdir və tədqiqatçının səmərəliliyinin qiymətləndirilməsi nəticənin səsvermə və ya faktiki səsvermə ilə bağlı olub-olmamasından asılı ola bilər. Bu təcrübə təəssüf ki, bəzi tədqiqatçılar şüurlu şəkildə "üzlü qığılcım" adlandırdıqları sosial informasiya olan mexanizmlər haqqında heç bir ipucu təklif etmir. Bəlkə də, ictimai məlumatlar birinin bayraqları fərqləndirdiyini və ya bayraqları fərqləndirən birinin həqiqətən səs verdiyini və ya hər ikisini ehtimal etdiyini ehtimal edirdi. Beləliklə, bu təcrübə digər tədqiqatçıların, ehtimal ki, tədqiq edəcəyi maraqlı bir məlumat verir (məsələn, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Tədqiqatçıların məqsədlərini inkişaf etdirməklə yanaşı, bu təcrübə tərəfdaş təşkilatın (Facebook) məqsədi də inkişaf etmişdir. Səsvermədən öyrənilən davranışın sabun satın alınmasına dəyişdirdiyiniz təqdirdə, işin onlayn reklamların təsirini ölçmək üçün bir sınaq kimi eyni quruluşa malik olduğunu görə bilərsiniz (baxın, məsələn, RA Lewis and Rao (2015) ). Bu reklam effektivliyi tədqiqatları tez-tez onlayn reklamlara məruz qalmanın təsirini ölçür - Bond et al. (2012) , əsasən, səsvermə üçün offline reklamlardır. Beləliklə, bu araşdırma Facebook-un online reklamların effektivliyini öyrənmək qabiliyyətini inkişaf etdirə bilər və Facebook Facebook reklamlarının davranış dəyişikliyində təsirli olan potensial reklamçıları razı salmasına kömək edə bilər.

Tədqiqatçıların və tərəfdaşların maraqlarını bu işdə əsasən uyğunlaşdırsalar da, qismən də gərginlik içərisindədirlər. Xüsusilə, iştirakçıları üç nəzarət qrupu, Info və Info + Sosial-ə qədər bölüşdürmə dərəcəsi çox böyük dərəcədə balanslaşdırılmışdı: nümunənin 98% -i Info + Social-ə verildi. Bu balanssız ayırma statistik cəhətdən qeyri-effektivdir və tədqiqatçılar üçün daha yaxşı ayırma hər bir qrupdakı iştirakçıların üçdə bir hissəsini təşkil edəcəkdir. Lakin balanssız ayırma Facebook hər kəsin Info + Sosial müalicəsini almasını istəyirdi. Xoşbəxtlikdən, tədqiqatçılar onlara müvafiq müalicə üçün 1% -ni və nəzarət qrupu üçün iştirakçıların 1% -ni geri qaytarmağa razı oldu. Nəzarət qrupu olmadan, Info + Sosial müalicəsinin təsiri ölçmək mümkün olmadı, çünki bu, bir randomizə nəzarətli sınaqdan çox "sınaq və müşahidə" sınaq olardı. Bu nümunə tərəfdaşlarla işləmək üçün dəyərli praktiki dərs verir: bəzən bəziləri bir müalicəni təmin etməyə razı salmaqla bir təcrübə yaradır və bəzən birinin bir müalicəni (yəni, bir nəzarət qrupu yaratmaq üçün) təslim etməyinə inandıraraq bir təcrübə yaradırsınız.

Tərəfdaşlıq həmişə texnologiya şirkətlərini və milyonlarla iştirakçı ilə A / B testlərini cəlb etməməlidir. Məsələn, İskəndər Coppock, Andrew Guess və John Ternovski (2016) , ətraf mühitin qorunması ilə məşğul olan bir QHT-lərlə əməkdaşlıq edərək, sosial səfərbərliyin təşviq edilməsi üçün müxtəlif strategiyaları sınaqdan keçirən eksperimentlər aparırlar. Tədqiqatçılar QHT-nin Twitter hesabından həm də müxtəlif növ şəxsiyyətlərə üstünlük verən ictimai tweets və xüsusi birbaşa mesajlar göndərmək üçün istifadə edirdilər. Daha sonra, bu mesajların hansı birini ərizəyə imza atmağa təşviq etmək və ərizə ilə bağlı məlumatları retweet etmək üçün ən təsirli olanları ölçdilər.

Cədvəl 4.3: Tədqiqatçılar və təşkilatlar arasında tərəfdaşlıqları əhatə edən təcrübələrin nümunələri
Mövzu References
Facebook News Feed-in məlumat mübadiləsinə təsiri Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
Online tanışlıq saytında davranışlara qismən anonimlik təsiri Bapna et al. (2016)
Evdə Enerji Hesabatlarının elektrik istifadəsinə təsirləri Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013)
Virus yayılmasına tətbiq dizaynının təsiri Aral and Walker (2011)
Yayılma mexanizminin difüzyona təsiri SJ Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
Reklamlarda sosial məlumatların təsiri Bakshy, Eckles, et al. (2012)
Kataloq tezliyini kataloqu və müxtəlif növ müştərilər üçün online vasitəsilə satışa çıxarmaq Simester et al. (2009)
Populyarlıq məlumatlarının potensial iş proqramlarına təsiri Gee (2015)
İlkin qiymətləndirmələrin populyarlıqa təsiri Muchnik, Aral, and Taylor (2013)
Mesajların məzmununun siyasi səfərbərliyə təsiri Coppock, Guess, and Ternovski (2016)

Ümumiyyətlə, güclü tərəfdaşlıq etmək başqa cür çətin bir miqyasda işləməyə imkan verir və 4.3-cü bəndi tədqiqatçılar və təşkilatlar arasında əməkdaşlıq nümunələrinin digər nümunələrini təqdim edir. Ortaqlaşma öz təcrübənizi qurmaqdan daha asan ola bilər. Lakin bu üstünlüklər mənfi cəhətlərdən yaranır: əməkdaşlıq iştirakçılar, müalicələr və öyrənə biləcəyiniz nəticələrlə məhdudlaşa bilər. Bundan əlavə, bu əməkdaşlıq etik problemlərə yol aça bilər. Bir ortaqlıq üçün bir fürsət tapmanın ən yaxşı yolu, maraqlı bir elm edərkən həll edə biləcək bir gerçək problemi görür. Dünyaya baxmağınız üçün bu yolla istifadə edilmirsə, Pasteur'un Quadrant'ında problemlərin yerini çətinləşdirə bilər, amma praktik olaraq onları daha çox görməyə başlayacaqsınız.