4.5.1.1 Použít existující prostředí

Můžete provádět experimenty uvnitř existujících prostředí, často bez kódování nebo partnerství.

Logisticky, nejjednodušší způsob, jak dělat digitální experimenty je překrýt svůj experiment na vrcholu existujícího prostředí, což vám umožní spustit digitální terénní experiment. Tyto pokusy lze spustit v přiměřeně velkém měřítku a nevyžadují partnerství se společností nebo rozsáhlé vývoj softwaru.

Například Jennifer Doleac a Luke Stein (2013) využil on-line tržiště (např Craigslist) spustit experiment, který měřenou rasovou diskriminaci. Doleac a Stein inzeroval tisíce iPod a systematickým měněním charakteristiky prodávajícího, byli schopni studovat vliv závodu na ekonomických transakcí. Dále Doleac a Stein používá měřítko jejich experimentu odhadnout, kdy se účinek je větší (heterogenita účinků léčby) a nabízejí některé představy o tom, proč je efekt může nastat (mechanismů).

Před studiem Doleac a Stein, tam byli dva hlavní přístupy k experimentálně měřením diskriminaci. V korespondenci studie vědci vytvořit životopisy fiktivních lidí různých ras a používat tyto životopisy, aby se například žádat o různé úlohy. Bertrand a Mullainathan je (2004) papír s památným názvem "Are Emily a Greg lépe zaměstnatelní než Lakisha a Jamal? Polní pokus o uplatnění na trhu práce diskriminace "je nádherné ilustrace korespondence studie. Korespondenční studie mají relativně nízké náklady na pozorování, což umožňuje, aby jeden výzkumník shromáždit tisíce pozorování v typické studii. Ale byly zpochybňována korespondence studie rasové diskriminace protože názvy potenciálně signál mnoho věcí kromě závodě žadatele. To znamená, že jména jako Greg, Emily, Lakisha a Jamal může signalizovat společenskou třídu navíc na rasu. Proto jakýkoliv rozdíl v zacházení pro resumé z Greg a Jamal to mohlo být způsobeno více než předpokládaných rasa rozdílů žadatelů. Studie audit, na druhou stranu, zahrnovat najímání aktéry různých ras žádat osobně o zaměstnání. I když studie kontrolní poskytují jasný signál žádající rasy, které jsou velmi drahé na pozorování, což znamená, že mají obvykle jen stovky pozorování.

Ve svém digitálním polním pokusu, Doleac a Stein byli schopni vytvořit atraktivní hybrid. Byli schopni sbírat data při relativně nízké náklady na sledování, což v tisících pozorování (jak je uvedeno ve srovnávací studii) -a byli schopni signalizovat závod použití fotografií-za vzniku čirého uncounfounded signál rasy (jako ve studii auditu ). To znamená, že on-line prostředí někdy umožní výzkumníkům vytvářet nové způsoby léčby, které mají vlastnosti, které jsou těžko postavit jinak.

IPod inzeráty Doleac a Stein měnit vychází ze tří základních rozměrů. Za prvé, měnit vlastnosti prodávajícího, který byl naznačen ruky držící fotografovaného iPod [bílá, černá, bílá s tetováním] (obrázek 4.12). Za druhé, měnit požadovanou cenu [$ 90, $ 110, $ 130]. Za třetí, oni měnit kvalitu reklamního textu [vysoce kvalitního a nekvalitního (např kapitalizace a chyb spelin)]. To znamená, že autoři měli návrh 3 x 3 x 2, který byl nasazen na více než 300 místních trzích od měst (např Kokomo, IN a North Platte, NE) do velkoměst (např New Yorku a Los Angeles).

Obrázek 4.12: Ruce použité v experimentu Doleac a Stein (2013). iPody byly prodávány prodejci s různými vlastnostmi na míru diskriminace v on-line trhu.

Obrázek 4.12: Ruce použité v experimentu Doleac and Stein (2013) . iPody byly prodávány prodejci s různými vlastnostmi na míru diskriminace v on-line trhu.

V průměru napříč všemi podmínkami, výsledky byly lepší pro bílé prodejce než černého prodejce s tím, že prodávající má tetovaný průběžné výsledky. Například bílé prodejci obdržela více nabídek a měli vyšší konečné prodejní ceny. Kromě těchto průměrných efekty, Doleac a Stein odhaduje různorodost efektů. Například jeden predikce z dřívějších teorií je, že diskriminace by byl méně na trzích, které jsou konkurenceschopnější. Použití Počet obdržených nabídek jako proxy pro konkurenci na trhu, autoři zjistili, že černé prodejci skutečně dostávat nabídky horší trzích s nízkým stupněm hospodářské soutěže. Dále, na základě porovnání výsledků za reklamy s vysoce kvalitním a nekvalitním textem, Doleac a Stein zjistil, že kvalita reklam nemá vliv na znevýhodnění evropských černých a vytetované prodejců. Konečně, s využitím skutečnosti, že reklamy byly umístěny na více než 300 trzích, autoři zjistili, že černé prodejci jsou více znevýhodněn ve městech s vysokou mírou kriminality a vysokou segregace v oblasti bydlení. Žádný z těchto výsledků nám dávají přesné pochopení přesně to, proč černí prodejci měli horší výsledky, ale v kombinaci s výsledky jiných studií, mohou začít informovat teorie o příčinách rasové diskriminace v různých typech ekonomických transakcí.

Další příklad, který ukazuje schopnost výzkumných pracovníků provádět experimenty digitálních polí v existujících systémů je výzkum Arnout van de Rijt a jeho kolegové (2014) na klíčů k úspěchu. V mnoha aspektech života, zdánlivě podobné lidí skončí s velmi odlišnými výsledky. Jedním z možných vysvětlení tohoto modelu je, že malé a v podstatě náhodnými výhody lze uzamknout-in a růst v průběhu času, což je proces, který vědci nazývají kumulativní výhodu. Za účelem zjištění, zda malé počáteční úspěchy lock-in nebo zmizet, van de Rijt a jeho kolegové (2014) zasáhl do čtyř různých systémů propůjčuje úspěch na náhodně vybraných účastníků, a pak měří dlouhodobé dopady tohoto nežádoucího úspěchu.

Přesněji řečeno, van de Rijt a jeho kolegové 1) zastavené peníze na náhodně vybrané projekty na kickstarter.com , webové stránky crowdfunding; 2) pozitivně hodnotili náhodně vybraných názory na webových stránkách Epinions ; 3) dala ocenění na náhodně vybraných přispěvatelům do Wikipedie ; a 4), ​​podepsané náhodně vybrané petice na change.org . Vědci zjistili, velmi podobné výsledky napříč všemi čtyřmi systémy: v každém případě, že účastníci byli náhodně uvedené nějaký časný úspěch pokračoval mít větší úspěch než následné jejich jinak zcela nerozeznatelné vrstevníky (obr 4.13). Skutečnost, že stejný vzor se objevil v mnoha systémech zvyšuje vnější platnost těchto výsledků, protože to snižuje možnost, že tento vzorec je artefakt konkrétního systému.

Obrázek 4.13: Dlouhodobá účinky náhodně udělil úspěch ve čtyřech různých společenských systémů. Arnout van de Rijt a jeho kolegové (2014) 1) slíbil peníze na náhodně vybrané projekty na kickstarter.com, webové stránky crowdfunding; 2) pozitivně hodnotili náhodně vybraných názory na webových stránkách Epinions; 3) dala ocenění na náhodně vybraných přispěvatelům do Wikipedie; a 4), podepsané náhodně vybrané petice na change.org.

Obrázek 4.13: Dlouhodobá účinky náhodně udělil úspěch ve čtyřech různých společenských systémů. Arnout van de Rijt a jeho kolegové (2014) 1) slíbil peníze na náhodně vybrané projekty na kickstarter.com , webové stránky crowdfunding; 2) pozitivně hodnotili náhodně vybraných názory na webových stránkách Epinions ; 3) dala ocenění na náhodně vybraných přispěvatelům do Wikipedie ; a 4), ​​podepsané náhodně vybrané petice na change.org .

Společně tyto dva příklady ukazují, že vědci mohou provádět experimenty digitální terénní aniž by bylo nutné, aby partner s firmami, nebo potřebě vytvářet složité číslicové systémy. Dále Tabulka 4.2 poskytuje ještě více příkladů, které ukazují rozsah toho, co je možné, když výzkumníci používají infrastrukturu stávajících systémů doručit léčby a / nebo měřit výsledky. Tyto experimenty jsou relativně levné pro výzkumné pracovníky a nabízejí vysokou míru realismu. Ale tyto experimenty nabízejí výzkumníkům omezenou kontrolu nad účastníky ošetření a výsledky mají být měřeny. Dále, pro experimenty, které se konají v jediném systému, výzkumní pracovníci musí být znepokojen tím, že účinky by mohly být poháněny dynamiky specifické pro daný systém (například tak, že Kickstarter patří projekty nebo způsob, jakým change.org řadí petice, pro více informací, vidět diskuzi o algoritmického matoucích v kapitole 2). Nakonec, když výzkumníci zasahovat do pracovních systémech, záludné etické otázky se objeví o možném poškození účastníků, které nejsou účastníky a systémů. Budeme uvažovat tyto etickou otázku podrobněji v kapitole 6, a tam je vynikající pojednání o nich v příloze van de Rijt (2014) . Kompromisy, které přicházejí s prací v existujícím systému nejsou ideální pro každý projekt, a proto někteří vědci budovat své vlastní experimentální systém, na téma další části.

Tabulka 4.2: Příklady experimentů ve stávajících systémech. Tyto experimenty se zdá, lze rozdělit do tří hlavních kategorií, a to kategorizace může pomoci si všimnout další příležitosti pro svůj vlastní výzkum. Za prvé, existují pokusy, které zahrnují prodej nebo nákup něčeho (např Doleac and Stein (2013) ). Za druhé, existují pokusy, které zahrnují dodávající ošetření na konkrétní účastníky (např Restivo and Rijt (2012) ). Konečně, tam jsou pokusy, které zahrnují dodává ošetření na konkrétní předměty, jako jsou petice (např Vaillant et al. (2015) ).
Téma Citace
Vliv barnstars na příspěvky Wikipedii Restivo and Rijt (2012) ; Restivo and Rijt (2014) ; Rijt et al. (2014)
Vliv anti-obtěžování zprávy o rasistických tweetů Munger (2016)
Vliv způsobu aukce na prodejní ceně Lucking-Reiley (1999)
Vliv pověsti o ceně v on-line aukce Resnick et al. (2006)
Vliv rasy prodávajícího při prodeji karty baseballu na eBay Ayres, Banaji, and Jolls (2015)
Vliv rasy prodávajícího z prodeje iPodů Doleac and Stein (2013)
Vliv závodu host na Airbnb nájemné Edelman, Luca, and Svirsky (2016)
Vliv dary na úspěchu projektů na Kickstarter Rijt et al. (2014)
Vliv rasy a etnického původu na bydlení nájemné Hogan and Berry (2011)
Vliv pozitivního hodnocení na budoucí hodnocení na Epinions Rijt et al. (2014)
Vliv podpisů na úspěch petice Vaillant et al. (2015) ; Rijt et al. (2014)