4.5.4 Партнёр з магутным

Partnering можа знізіць выдаткі і павялічыць маштаб, але ён можа змяніць віды удзельнікаў, лячэння, а таксама вынікі , якія вы можаце выкарыстоўваць.

Альтэрнатыва рабіць гэта самастойна ў партнёрстве з магутнай арганізацыяй, як кампаніі, урад ці НДА. Перавага работы з партнёрам з'яўляецца тое, што яны могуць дазволіць вам выканаць эксперыменты, якія вы проста не можаце зрабіць самі. Напрыклад, адзін з эксперыментаў, якія я вам распавяду ніжэй ўдзел 61 млн удзельнікаў, ні адзін чалавек даследчык не можа дасягнуць гэтага маштабу. У той жа час, што партнёрскі павялічвае тое, што вы можаце зрабіць, гэта таксама стрымлівае вас. Напрыклад, большасць кампаній не дазволяць правесці эксперымент, які можа пашкодзіць іх бізнес або іх рэпутацыю. Праца з партнёрамі таксама азначае, што, калі прыйдзе час публікацыі, вы можаце апынуцца пад ціскам «ізноў кадр» вашы вынікі, і некаторыя партнёры могуць нават паспрабаваць заблакаваць публікацыю вашай работы, калі гэта прымушае іх выглядаць дрэнна. Нарэшце, партнёрства таксама пастаўляецца з выдаткамі, звязаных з распрацоўкай і падтрымання гэтага супрацоўніцтва.

Асноўнай задачай , якая павінна быць вырашана , каб зрабіць гэтыя партнёрства паспяхова знаходзіць спосаб збалансаваць інтарэсы абодвух бакоў, і карысны спосаб думаць пра тое , што баланс з'яўляецца Quadrant Пастера (Stokes 1997) . Многія даследчыкі лічаць, што калі яны працуюць над чымсьці практычным-то, што можа прадстаўляць цікавасць да партнёра, то яны не могуць рабіць сапраўдную навуку. Гэты вобраз мыслення будзе зрабіць вельмі складана стварыць паспяховыя партнёрства, і гэта таксама адбываецца зусім няправільна. Праблема з такім чынам мыслення выдатна ілюструецца первопроходческим даследаваннем біёлага Луі Пастэр. Падчас працы на камерцыйную фэрмэнтацыю праект, каб ператварыць бурачны сок у спірт, Пастэр выявіў новы клас мікраарганізмаў, што ў канчатковым рахунку прывёў да мікробнай тэорыі хвароб. Гэта адкрыццё вырашыла вельмі практычную праблему, гэта дапамагло палепшыць працэс закісання-і гэта прывяло да сур'ёзнага навуковаму прагрэсу. Такім чынам, замест таго, каб думаць пра даследаванні з практычнымі праграмамі, якія ўступаюць у супярэчнасці з праўдзівымі навуковымі даследаваннямі, лепш думаць пра іх як два асобных вымярэнняў. Даследаванне можа быць матывавана выкарыстаннем (або няма), і даследаванні могуць шукаць фундаментальнае разуменне (ці не). Крытычна, некаторыя даследаванні, як Pasteur's-можа быць матывавана выкарыстаннем і шукае фундаментальнае разуменне (малюнак 4.17). Даследаванні ў Quadrant-даследаваннях Пастера, які па сваёй прыродзе прасоўвае дзве мэты, ідэальна падыходзяць для супрацоўніцтва паміж даследнікамі і партнёрамі. Улічваючы, што фон, я апішу два эксперыментальных даследаванняў і партнёрства: адна з кампаніяй і адзін з НДА.

Малюнак 4.17: Quadrant Пастера (Stokes 1997). Замест таго, каб думаць даследаванні альбо як асноўныя або прыкладныя, то лепш думаць пра гэта як матываванае выкарыстанні (ці не) і шукаюць фундаментальнае разуменне (ці не). Прыклад даследаванняў, як матываваны выкарыстанне і шукае фундаментальнае разуменне працы Пастера аб пераўтварэнні бурачнага соку ў спірт, якія прыводзяць да мікробнай тэорыі хвароб. Гэта тая праца, якая лепш за ўсё падыходзіць для партнёрства з магутным. Прыклады работ, якія матывавана выкарыстанне, але гэта не шукаць фундаментальнае разумення зыходзіць ад Томаса Эдысана, і прыклады працы, не матываваныя выкарыстання, але якія адшукваюць разуменне, прыходзяць ад Нільса Бора. См Стоукс (1997) для больш падрабязнага абмеркавання гэтых рамак, і кожны з гэтых выпадкаў. Адаптавана з Стокса (1997), малюнак 3.5.

Малюнак 4.17: Quadrant Пастера (Stokes 1997) . Замест таго, каб думаць даследаванні альбо як «асноўны» або «ўжываецца," лепш думаць пра гэта як матываванае выкарыстанні (ці не) і шукаюць фундаментальнае разуменне (ці не). Прыклад даследаванняў, як матываваны выкарыстанне і шукае фундаментальнае разуменне працы Пастера аб пераўтварэнні бурачнага соку ў спірт, якія прыводзяць да мікробнай тэорыі хвароб. Гэта тая праца, якая лепш за ўсё падыходзіць для партнёрства з магутным. Прыклады работ, якія матывавана выкарыстанне, але гэта не шукаць фундаментальнае разумення зыходзіць ад Томаса Эдысана, і прыклады працы, не матываваныя выкарыстання, але якія адшукваюць разуменне, прыходзяць ад Нільса Бора. См Stokes (1997) для больш падрабязнага абмеркавання гэтых рамак , і кожны з гэтых выпадкаў. Адаптавана з Stokes (1997) , малюнак 3.5.

Буйныя кампаніі, у прыватнасці, тэхналагічныя кампаніі, распрацавалі неверагодна складаную інфраструктуру для запуску складаных эксперыментаў. У індустрыі высокіх тэхналогій, гэтыя эксперыменты часта называюць тэсты A / B, таму што яны параўноўваюць эфектыўнасць двух метадаў лячэння: A і B. Такія эксперыменты часта запускаць рэчы, як павелічэнне клікам цэны на рэкламу, але тая ж самая эксперыментальная інфраструктура можа таксама выкарыстоўвацца для даследаванняў, якія прасоўваюць навуковае разуменне. Прыклад , які ілюструе патэнцыял такога роду даследаванняў з'яўляецца даследаванне , праведзенае ў рамках партнёрства паміж даследчыкамі на Facebook і Універсітэта Каліфорніі, Сан - Дыега, пра ўплыў розных паведамленняў аб яўцы выбаршчыкаў (Bond et al. 2012) і (Bond et al. 2012) .

2 лістапада 2010-дзень выбараў-усіх кангрэсменаў ЗША карыстальнікаў 61 мільёнаў Facebook, якія жылі ў Злучаных Штатах і былі 18 гадоў і старэй прынялі ўдзел у эксперыменце, аб галасаванні. Пасля наведвання Facebook, карыстальнікі былі выпадковым чынам размеркаваны ў адну з трох груп, якія вызначылі, што банер (калі такія маюцца) быў змешчаны ў верхняй частцы іх News Feed (малюнак 4.18):

  • кантрольная група
  • інфармацыйнае паведамленне аб галасаванні з інтэрактыўным «Я Проголосовал» кнопка і лічыльнік (Info)
  • інфармацыйнае паведамленне аб галасаванні з інтэрактыўным «Я Проголосовал» кнопка і лічыльнік плюс імёны і фатаграфіі сваіх сяброў, якія ўжо пстрыкнулі «я прагаласаваў» (Info + Social)

Бонд і яго калегі вывучылі два асноўных выніку: паведамілі электаральных паводзінаў і рэальнае паводзіны галасавання. Па-першае, яны выявілі, што людзі ў Info + сацыяльнай групы былі прыкладна два працэнтныя пункты больш, чым у людзей у групе Info націснуць «Я Прагаласавалі» (каля 20% супраць 18%). Акрамя таго, пасля таго, як даследчыкі аб'ядналі свае дадзеныя з агульнадаступнымі запісамі галасавання каля шасці мільёнаў людзей, яны выявілі, што людзі ў Info + сацыяльнай групе былі 0,39 працэнтных пункта больш шанцаў на самай справе галасавалі, чым у кантрольнай групе, і што людзі ў групе Info былі гэтак жа верагодна, каб галасаваць, як у кантрольнай групе (мал 4,18).

Малюнак 4.18: Вынікі эксперыменту Get-па-за-The-галасаванне на Facebook (Bond і інш 2012) .. Удзельнікі групы Info галасавалі з той жа хуткасцю, што і ў кантрольнай групе, але людзі ў Info + сацыяльнай групе галасавалі на некалькі больш высокія тэмпах. Слупкі паказваюць паводле ацэнак 95% даверных інтэрвалаў. Вынікі ў графе для прыблізна шасці мільёнаў удзельнікаў, якія былі ўзгодненыя з запісамі галасавання. Адаптавана з Bond і інш. (2012), малюнак 1.

Малюнак 4.18: Вынікі эксперыменту Get-па-за-The-галасаванне на Facebook (Bond et al. 2012) і (Bond et al. 2012) . . Удзельнікі групы Info галасавалі з той жа хуткасцю, што і ў кантрольнай групе, але людзі ў Info + сацыяльнай групе галасавалі на некалькі больш высокія тэмпах. Слупкі паказваюць паводле ацэнак 95% даверных інтэрвалаў. Вынікі ў графе для прыблізна шасці мільёнаў удзельнікаў, якія былі ўзгодненыя з запісамі галасавання. Адаптавана з Bond et al. (2012) і Bond et al. (2012) , малюнак 1.

Вынікі гэтага эксперыменту паказваюць, што некаторыя паведамленні ў Інтэрнэце атрымаць-з-галасавання з'яўляюцца больш эфектыўнымі, чым іншыя, і што ацэнка даследчыка эфектыўнасці можа залежаць зыход паведамляецца Ці галасавання альбо фактычнае галасаванне. Гэты эксперымент, на жаль, не дае ніякіх падказак пра механізмы, з дапамогай якіх сацыяльнай інфармацыі, якую некаторыя даследчыкі гулліва называюць «тварам ворсам» -павелічэнне галасаваннем. Гэта можа быць, што сацыяльная інфармацыя павялічвала верагоднасць таго, што хтосьці заўважыў банэр або, што павялічыла верагоднасць таго, што хто-то заўважыў, што банер на самай справе галасавалі ці абодвух. Такім чынам, гэты эксперымент дае цікавую выснову аб тым , што іншыя даследчыкі, верагодна , вывучыць (гл, напрыклад, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

У дадатак да прасоўванні мэтаў даследчыкаў, гэты эксперымент таксама высунуў мэта арганізацыі-партнёра (Facebook). Калі змяніць паводзіны вывучанага ад галасавання , каб купляць мыла, то вы можаце ўбачыць , што даследаванне мае дакладна такую ж структуру , як і эксперымент , каб вымераць эфект онлайн - рэкламы (гл , напрыклад, RA Lewis and Rao (2015) ). Гэтыя даследаванні эфектыўнасці аб'явы часта вымераць эфект ўздзеяння інтэрнэт - рэкламы-лячэння ў Bond et al. (2012) і Bond et al. (2012) у асноўным аб'явы для галасавання па пытанні аўтаномнага паводзін. Такім чынам, гэта даследаванне можа развівацца здольнасць Facebook, каб вывучыць эфектыўнасць інтэрнэт-рэкламы і можа дапамагчы Facebook пераканаць патэнцыйных рэкламадаўцаў, што Facebook аб'явы эфектыўныя пры змене паводзін.

Нягледзячы на ​​тое, што інтарэсы даследчыкаў і партнёраў у асноўным былі выраўнаваны ў гэтым даследаванні, яны былі таксама часткова ў напрузе. У прыватнасці, размеркаванне удзельнікаў на тры групы-кантролю, інфармацыя і інфармацыя + сацыял была надзвычай незбалансаванае: 98% выбаркі быў прызначаны Info + Social. Гэта незбалансаванае размеркаванне з'яўляецца неэфектыўным статыстычна, і значна больш эфектыўнае размеркаванне для даследчыкаў мелі б адну трэць удзельнікаў у кожнай групе. Але незбалансаванае размеркаванне адбылося таму, што Facebook хоча, каб усе атрымліваць Info + Сацыяльнае лячэнне. На шчасце, даследчыкі пераканалі іх утрымаць 1% для адпаведнага лячэння і 1% удзельнікаў для кантрольнай групы. Без кантрольнай групы, было б у прынцыпе немагчыма вымераць эфект Info + Сацыяльнага лячэння, таму што гэта быў бы «абурае і назіраць» эксперымент, а не рандомізірованное эксперымент. Гэты прыклад дае каштоўны практычны ўрок па працы з партнёрамі: часам вы ствараеце эксперымент пераканаўшы кагосьці, каб паставіць лячэнне, а часам вы ствараеце эксперымент пераканаўшы каго-тое, каб не даставіць лячэння (гэта значыць, каб стварыць кантрольную групу).

Партнёрства не заўсёды трэба прыцягваць высокатэхналагічныя кампаніі і тэсты A / B з мільёнамі удзельнікаў. Да прыкладу, Аляксандр Коппока, Эндру Guess, і Джон Терновский (2016) у партнёрстве з экалагічнай НДА-Лігі па захаванню выбаршчыкаў-запускаць эксперыменты па праверцы розных стратэгій для садзейнічання сацыяльнай мабілізацыі. Даследнікі выкарысталі Twitter рахункі НДА разаслаць як дзяржаўныя, так і прыватныя твіты прамых паведамленні, якія спрабавалі простымі рознымі тыпамі ідэнтычнасцяў. Затым яны вымяралі, якія з гэтых паведамленняў былі найбольш эфектыўнымі для заахвочвання людзей падпісаць петыцыю і перечириканье інфармацыі аб хадайніцтве.

Табліца 4.3: Прыклады эксперыментаў, звязаных партнёрства паміж даследчыкамі і арганізацыямі
тэма спасылкі
Эфект Facebook Стужка навін па абмене інфармацыяй Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
Уплыў частковай ананімнасці на паводзіны на інтэрнэт-сайце знаёмстваў Bapna et al. (2016)
Ўплыў Home Energy Справаздачы аб выкарыстанні электраэнергіі Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013)
Ўплыў дызайну прыкладанняў на вірусным распаўсюдзе Aral and Walker (2011)
Уплыў распаўсюджвання механізму на дыфузію SJ Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
Уплыў сацыяльнай інфармацыі ў рэкламе Bakshy, Eckles, et al. (2012)
Ўплыў частоты каталога па продажах праз каталог і інтэрнэт для розных тыпаў кліентаў Simester et al. (2009)
Уплыў інфармацыі папулярнасці патэнцыйных працы прыкладанняў Gee (2015)
Ўплыў пачатковых адзнак па папулярнасці Muchnik, Aral, and Taylor (2013)
Ўплыў ўтрымання паведамленні на палітычнай мабілізацыі Coppock, Guess, and Ternovski (2016)

У цэлым, партнёрства з магутным дазваляе Вам працаваць у маштабе, які ў адваротным выпадку цяжка зрабіць, і табліца 4.3 падае іншыя прыклады партнёрства паміж даследчыкамі і арганізацыямі. Partnering можа быць нашмат прасцей, чым стварыць свой уласны эксперымент. Але гэтыя перавагі прыходзяць з недахопамі: партнёрства можа абмежаваць віды удзельнікаў, лячэння і вынікаў, якія можна вывучаць. Акрамя таго, гэтыя партнёрскія адносіны могуць прывесці да этычных праблемах. Лепшы спосаб вызначыць магчымасць для партнёрства заўважыць рэальную праблему, якую вы можаце вырашыць, калі вы робіце цікавую навуку. Калі вы не прывыклі да гэтага погляду на свет, гэта можа быць цяжка выявіць праблемы ў квадранце Пастера, але, з практыкай, вы пачнеце заўважаць усё больш і больш.