4.5.2 Партнёр з магутным

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

Альтэрнатывай рабіць гэта самастойна ў партнёрстве з магутнай арганізацыі, такія як кампаніі, ўрада ці НДА. Перавага работы з партнёрам з'яўляецца тое, што яны могуць дазволіць вам праводзіць эксперыменты, якія вы проста не можаце зрабіць самі. Напрыклад, адзін з эксперыментаў, якія я вам распавяду ніжэй 61 млн прыцягнутых удзельнікаў; ні адзін чалавек даследчык не мог дасягнуць гэтай шкалы. У той жа час, што павялічвае партнеринг тое, што вы можаце зрабіць, гэта таксама, адначасова, абмяжоўвае вас. Напрыклад, большасць кампаній не дазволіць вам правесці эксперымент, які можа пашкодзіць іх бізнес або іх рэпутацыю. Праца з партнёрамі таксама азначае, што, калі прыйдзе час для публікацыі, вы можаце апынуцца пад ціскам "зноў кадр" вашы вынікі, і некаторыя партнёры могуць нават паспрабаваць заблакаваць публікацыю вашай працы, калі гэта робіць іх выглядаць дрэнна. І, нарэшце, партнёрства таксама пастаўляецца з выдаткамі, звязанымі з распрацоўкай і падтрыманне такога супрацоўніцтва.

Асноўная праблема , якая павінна быць вырашана , каб зрабіць гэтыя партнёрства паспяхова знаходзіць спосаб збалансаваць інтарэсы абодвух бакоў, а таксама 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 для партнёра-то яны не могуць рабіць сапраўдную навуку. Такое мысленне будзе зрабіць гэта вельмі складана стварыць паспяховыя партнёрскія адносіны, і гэта таксама здараецца быць цалкам няправільна. Праблема з гэтым спосабам мыслення пышна ілюструецца первопроходческой даследаванні біёлаг Луі Пастера. Падчас працы на камерцыйнай ферментацыі праекта, каб ператварыць бурачны сок у спірт, Пастэр адкрыў новы клас мікраарганізма, які ў канчатковым выніку прывяло да мікробнай тэорыі хвароб. Гэта адкрыццё вырашыла вельмі практычную праблему, гэта дапамагло палепшыць працэс закісання-і гэта прывядзе да значнага навуковага прагрэсу. Такім чынам, замест таго, каб думаць пра даследаванні з практычнымі праграмамі, як знаходзячыся ў канфлікце з сапраўдным навуковым даследаванням, лепш думаць пра іх як пра двух асобных вымярэнняў. Даследаванне можа быць матывавана выкарыстання (ці не) і даследаванні могуць шукаць фундаментальнае разуменне (ці не). Крытычна, некаторыя даследаванні, як Pasteur's-можа быць матывавана выкарыстаннем і шукае фундаментальнае разуменне (Малюнак 4.16). Даследаванні ў галіне Quadrant-даследаванняў Пастера, які па сваёй прыродзе прасоўвае дзве мэты, ідэальна падыходзіць для супрацоўніцтва паміж даследнікамі і партнёрамі. Улічваючы, што фон, я апішу два эксперыментальных даследаванняў з партнёрскімі адносінамі: адна з кампаніяй і адзін з НДА.

Малюнак 4.16: Quadrant Пастера (заснавана на мал 3.5 з Стокса (1997)). Замест таго каб думаць даследаванні альбо як асноўны або ўжываць яго лепш думаць даследаванні, як матываванае выкарыстання (ці не) і шукае фундаментальнае разуменне (ці не). Прыкладам даследаванняў, што абедзве матываванае выкарыстання і шукае фундаментальнае разуменне праца Пастера аб пераўтварэнні бурачны сок у спірт, якія прыводзяць да мікробнай тэорыі хваробы. Гэта тая праца, якая лепш за ўсё падыходзіць для партнёрскіх адносінаў з магутным. Прыклады працы матываванае выкарыстання, але, што не імкнецца фундаментальнае разуменне зыходзіць ад Томаса Эдысана, і прыклады працы, не матываваныя выкарыстання, але якое імкнецца разуменне прыходзяць ад Нільса Бора. См Стокса (1997) для больш падрабязнага абмеркавання гэтых рамак і кожны з гэтых выпадкаў.

Малюнак 4.16: Quadrant Пастера (заснавана на мал 3.5 з Stokes (1997) ). Замест таго каб думаць даследаванні альбо як "асноўны" ці "прыкладной" лепш думаць аб даследаваннях, матываванае выкарыстання (ці не) і шукае фундаментальнае разуменне (ці не). Прыкладам даследаванняў, што абедзве матываванае выкарыстання і шукае фундаментальнае разуменне праца Пастера аб пераўтварэнні бурачны сок у спірт, якія прыводзяць да мікробнай тэорыі хваробы. Гэта тая праца, якая лепш за ўсё падыходзіць для партнёрскіх адносінаў з магутным. Прыклады працы матываванае выкарыстання, але, што не імкнецца фундаментальнае разуменне зыходзіць ад Томаса Эдысана, і прыклады працы, не матываваныя выкарыстання, але якое імкнецца разуменне прыходзяць ад Нільса Бора. См Stokes (1997) для больш падрабязнага абмеркавання гэтых рамак і кожны з гэтых выпадкаў.

Буйныя кампаніі, асабліва высокатэхналагічных кампаній, распрацавалі неверагодна складаную інфраструктуру для запуску складаных эксперыментаў. У індустрыі высокіх тэхналогій, гэтыя эксперыменты часта называюць тэсты A / B (таму што яны праверыць эфектыўнасць двух метадаў лячэння: А і В). Гэтыя эксперыменты часта працаваць для рэчаў, як павялічваючы лік клікаў па аб'явах, але тая ж эксперыментальная інфраструктура можа таксама выкарыстоўвацца для даследавання, што дасягненні навуковага разумення. Прыклад , які ілюструе патэнцыял такога роду даследаванняў з'яўляецца даследаванне , праведзенае на аснове партнёрства паміж даследчыкамі на Facebook і ў Універсітэце Каліфорніі, Сан - Дыега, пра ўплыў розных паведамленняў аб яўцы выбаршчыкаў (Bond et al. 2012) і (Bond et al. 2012) .

2 лістапада 2010-дзень выбараў-ўсіх кангрэсменаў ЗША 61 мільён карыстальнікаў Facebook, якія жывуць у ЗША і старэйшыя за 18 гадоў 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 (мал 4.17):

  • кантрольная група.
  • інфармацыйнае паведамленне аб галасаванні з інтэрактыўнымі "Я Voted" кнопку і лічыльнік (дадзеныя).
  • інфармацыйнае паведамленне аб галасаванні з інтэрактыўнымі "Я Voted" кнопку і лічыльнік + імёны і фатаграфіі сваіх сяброў, якія ўжо пстрыкнуў "я галасую" (дадзеныя + сацыяльная).

Бонд і яго калегі вывучылі два асноўных выніку: паведамлялі паводзіны пры галасаванні і фактычнае паводзіны галасавання. Па-першае, яны выявілі, што людзі ў інфармацыйным + сацыяльнай групе было каля 2 працэнтных пункта больш, чым у людзей у інфармацыйнай групе націснуць кнопку "Я Voted" (каля 20% супраць 18%). Акрамя таго, пасля таго, як даследчыкі аб'ядналі свае дадзеныя з дапамогай агульнадаступных запісаў галасавання каля 6 мільёнаў чалавек, яны выявілі, што людзі ў інфармацыйным + сацыяльнай групе былі 0,39 працэнтных пункта больш, верагодна, на самай справе галасавалі, чым у людзей, якія знаходзяцца ў стане кантролю, і што людзі ў інфармацыйнай групе гэтак жа, як, верагодна, каб галасаваць, як людзі ў стане кіравання (мал 4.17).

Малюнак 4.17: Вынікі эксперыменту Get-па-за-The-галасавання на Facebook (Bond 2012 і інш.). Удзельнікі інфармацыйнай групы прагаласавалі з той жа хуткасцю, як і людзі ў стане кантролю, але людзі ў інфармацыйным + сацыяльная група прагаласавала на некалькі больш высокімі тэмпамі. Слупкі паказваюць ацэнак, 95% даверны інтэрвал. Вынікі ў графіцы ўключаюць каля 6 мільёнаў удзельнікаў, якім даследчыкі маглі адпавядаць запісах галасавання.

Малюнак 4.17: Вынікі эксперыменту Get-па-за-The-галасавання на Facebook (Bond et al. 2012) і (Bond et al. 2012) . Удзельнікі інфармацыйнай групы прагаласавалі з той жа хуткасцю, як і людзі ў стане кантролю, але людзі ў інфармацыйным + сацыяльная група прагаласавала на некалькі больш высокімі тэмпамі. Слупкі паказваюць ацэнак, 95% даверны інтэрвал. Вынікі ў графіцы ўключаюць каля 6 мільёнаў удзельнікаў, якім даследчыкі маглі адпавядаць запісах галасавання.

Гэты эксперымент паказвае, што некаторыя інтэрнэт-паведамленні трапляюць з-The-галасавання з'яўляюцца больш эфектыўнымі, чым іншыя, і гэта паказвае, што ацэнка даследчыка эфектыўнасці лячэння можа залежаць ад вывучэння таго, яны паведамілі, або фактычнае паводзіны. Гэты эксперымент, на жаль, не дае якіх-небудзь падказкі пра механізмы, з дапамогай якіх сацыяльная інфармацыя, якую некаторыя даследчыкі гулліва называюць "асобай паля" -Павелічэнне галасавання. Гэта можа быць, што сацыяльная інфармацыя ўзрасла верагоднасць таго, што хтосьці заўважыў банэр або, што павялічыла верагоднасць таго, што хтосьці заўважыў, што сцяг на самай справе галасавалі ці абодвух. Такім чынам, гэты эксперымент дае цікавую выснову , што далейшае даследчык, верагодна , вывучыць (гл , напрыклад, Bakshy, Eckles, et al. (2012) і Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

У дадатак да прасоўванні мэтаў даследчыкаў, гэты эксперымент таксама высунуў мэта арганізацыі-партнёра (Facebook). Калі змяніць паводзіны вывучалі пры галасаванні на куплю мыла, то вы можаце ўбачыць , што даследаванне мае дакладна такую ​​ж структуру , як і эксперымент , каб вымераць эфект онлайн - рэкламы (гл , напрыклад, 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 з'яўляюцца эфектыўнымі.

Нягледзячы на ​​тое, інтарэсы даследчыкаў і партнёраў у асноўным былі выраўнаваны ў гэтым даследаванні, яны былі таксама часткова ў напрузе. У прыватнасці, размеркаванне удзельнікаў трох умоў кантролю, інфармацыя, і інфармацыя + сацыяльна-быў надзвычай незбалансаванае: 98% выбаркі быў прызначаны інфармацыя + сацыяльны. Гэта незбалансаванае размеркаванне з'яўляецца неэфектыўным статыстычна, і значна больш эфектыўнае размеркаванне для даследчыкаў б было 1/3 удзельнікаў у кожнай групе. Але, незбалансаванай размеркаванне адбылося таму, што Facebook хоча, каб усе атрымаць інфармацыю + 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 інфа + сацыяльнае лячэнне, таму што гэта быў бы "абураюць і назіраць" эксперымент, а не рандомізірованное кантраляванае эксперымент. Гэты прыклад дае каштоўны практычны ўрок для працы з партнёрамі: часам вы ствараеце эксперымент пераканаўшы кагосьці, каб паставіць лячэнне, а часам вы ствараеце эксперымент пераканаўшы каго-тое, каб не даставіць лячэнне (гэта значыць, каб стварыць кантрольную групу).

Партнёрства не заўсёды трэба прыцягваць тэхналагічныя кампаніі і тэсты A / B з мільёнамі удзельнікаў. Напрыклад, Аляксандр Coppock, Эндру Guess, і Джон Терновский (2016) у партнёрстве з экалагічнай НДА (Ліга Выбаршчыкаў Захавання) праводзіць эксперыменты тэставання розных стратэгій для садзейнічання сацыяльнай мабілізацыі. Даследчыкі выкарыстоўвалі шчабятаць рахункі НДА разаслаць як дзяржаўныя, так і прыватныя твіты прамыя паведамленні, якія спрабавалі простых розных тыпаў ідэнтычнасцяў. Затым даследнікі вымяралі, якія з гэтых паведамленняў былі найбольш эфектыўнымі для заахвочвання людзей падпісаць петыцыю і перечириканье інфармацыю аб петыцыі.

Табліца 4.3: Прыклады даследаванняў, якія прыходзяць дзякуючы партнёрству паміж даследчыкамі і арганізацыямі. У некаторых выпадках даследчыкі працуюць у арганізацыях.
тэма цытаванне
Эфект Facebook Стужка навін па абмене інфармацыяй Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
Ўплыў частковай ананімнасці на паводзіны на інтэрнэт-сайце знаёмстваў Bapna et al. (2016)
Ўплыў дома энергіі 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 віруснага распаўсюджвання Aral and Walker (2011)
Ўплыў распаўсюджвання механізму на дыфузію Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
Ўплыў сацыяльнай інфармацыі, якая змяшчаецца ў рэкламных аб'явах Bakshy, Eckles, et al. (2012)
Ўплыў частоты каталог продажаў праз каталог і он-лайн для розных тыпаў кліентаў Simester et al. (2009)
Ўплыў інфармацыі папулярнасці на патэнцыйных працу 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 цяжка зрабіць інакш, і ў табліцы 4.3 падае іншыя прыклады партнёрскіх адносін паміж даследчыкамі і арганізацыямі. Partnering можа быць нашмат прасцей, чым стварыць свой уласны эксперымент. Але гэтыя перавагі з недахопамі: партнёрства могуць 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 заўважаць рэальную праблему, якую вы можаце вырашыць у той час як вы робіце цікавую навуку. Калі вы не прывыклі да такога погляду на свет, гэта можа быць цяжка выявіць праблемы ў квадранце Пастера, але з практыкай, вы пачнеце заўважаць іх усё больш і больш.