4.1 Ynlieding

Yn it oanpakken bedutsen oant no ta yn dit boek-observearjen gedrach (Haadstik 2) en freegjen fragen (haadstik 3) -researchers gegevens sammelje oer wat is fan natuere foarkommende yn 'e wrâld. De oanpak besloech yn dit haadstik-rinnende eksperiminten-is folslein oars. Doe't ûndersikers rinne eksperiminten, se systematysk yngripe yn 'e wrâld te meitsjen gegevens dat is by útstek geskikt om te beäntwurdzjen fan fragen oer oarsaak-en-effekt relaasjes.

Feroarsaakje-en-effekt fragen binne hiel gewoan yn sosjale ûndersyk, en foarbylden út fragen lykas Does tanimmende leararen 'salarissen fergrutsje studint learen? Wat is it effekt fan minimumlean op wurkgelegenheid tariven? Hoe hat in baan oanfreger fan ras effect har kâns op it krijen fan in baan? Neist dizze eksplisyt kausale fragen, soms feroarsaakje-en-effekt fragen binne ymplisyt yn mear algemiene fragen oer maximization fan guon prestaasjes metrike. Bygelyks, de fraach "wat kleur knop sil maksimalisearje donaasjes op in NGO webside side?" Is echt in protte fragen oer it effekt fan ferskillende knop kleuren op donaasjes.

Ien manier om te beänderjen oarsaak-en-effekt fragen is te sjen foar patroanen yn besteande gegevens. Bygelyks, mei help fan gegevens út tûzenen skoallen, jo miskien berekkene dat learlingen leare mear yn skoallen dy't oanbiede hege learaar salarissen. Mar, hat dizze korrelaasje sjen dat hegere salarissen feroarsaakje learlingen leare mear? Fansels net. Skoallen dêr't leararen mear fertsjinje soe wêze oars yn in soad opsichten. Bygelyks, learlingen yn skoallen mei hege learaar salarissen kinne komme út rikere famyljes. Sa, wat sjocht as in effekt fan leararen koene krekt komme út fergelykjen ferskillende soarten learlingen. Dy unmeasured ferskillen tusken learlingen wurde neamd confounders, en yn it algemien, de mooglikheid fan confounders wreaks havoc op ûndersikers fermogen om te beänderjen oarsaak-en-effekt fragen troch socht nei patroanen yn besteande gegevens.

Ien oplossing foar it probleem fan confounders is om te besykje om earlike ferlikings troch it oanpassen foar waarnimbere ferskillen tusken de groepen. Bygelyks, Jo kin wêze kinne download OZB gegevens fan in tal fan de oerheid websiden. Dêrnei, do koe ferlykje prestaasjes fan learlingen yn skoallen dêr't thús prizen binne ek mar learaar salarissen binne oars, en jimme noch miskien fine dat learlingen leare mear yn skoallen mei hegere learaar betelje. Mar, der binne noch in soad mooglik confounders. Miskien de âlden fan dizze studint ferskille yn harren nivo fan ûnderwiis of miskien de skoallen ferskille yn harren closeness oan iepenbiere biblioteken of miskien de skoallen mei hegere learaar pay ek hawwe hegere lean foar opdrachtjouwers en wichtichste lean, net learaar pay, is echt wat is hieltyd studint learen. Jo kinne besykje om mjitten dy oare faktoaren as goed, mar de list fan mooglike confounders is yn wêzen einleaze. Yn in soad sitewaasjes, dy krekt net mjitten en oanpasse foar al it mooglike confounders. Dizze oanpak kin allinnich nimme jo sa fier.

In bettere oplossing foar it probleem fan confounders rint eksperiminten. Eksperiminten ynskeakelje ûndersikers te bewegen boppe de correlations yn natuerlik foarkommende gegevens om betrouber antwurd oarsaak-en-effekt fraach. Yn de analoge leeftyd, eksperiminten wiene faak logistically dreech en djoer. No, yn it digitale tiidrek, logistike beheiningen wurde stadichoan fading fuort. Net allinnich is it makliker om te dwaan eksperiminten lykas dy ûndersikers hawwe dien yn it ferline, is it no mooglik om rinne nije soarten fan eksperiminten.

Yn wat ik skreaun sa fier ik haw al in bytsje los yn myn taal, mar it is wichtich om te ûnderskieden tusken twa dingen: eksperiminten en willekeurich regele eksperiminten. Yn in eksperimint in ûndersiker grypt yn 'e wrâld en dan mjit in útkomst. Ik haw heard dat oanpak beskreaun as "perturb en observearjen." Dizze strategy is tige effektyf yn de natuerwittenskippen, mar yn medyske en sosjale wittenskippen, is der in oare oanpak dy't wurket better. Yn in willekeurich regele eksperimint in ûndersiker grypt foar guon minsken en net foar oaren, en, kritysk, de ûndersiker bepaalt hokker minsken krije de yntervinsje troch randomization (bygelyks, Flipping in munt). Dizze proseduere soarget derfoar dat willekeurich kontrolearren eksperiminten meitsje earlike fergelikingen tusken twa groepen: ien dat hat krigen de yntervinsje en ien dat hat net. Yn oare wurden, willekeurich regele eksperiminten binne in oplossing foar de problemen fan confounders. Nettsjinsteande de wichtige ferskillen tusken eksperiminten en willekeurich kontrolearren eksperiminten, sosjale ûndersikers faak brûke dizze betingsten trochinoar. Ik folgje dizze konvinsje, mar, op bepaalde punten, ik brek de konvinsje te ûnderstreekje de wearde fan willekeurich kontrolearren eksperiminten oer eksperiminten sûnder randomization en in kontrôle groep.

Willekeurich kontrolearren eksperiminten hawwe bewiisd te wêzen in krêftige wize om te learen oer de sosjale wrâld, en yn dit haadstik, Ik sil dy leare mear oer hoe om te brûke se yn jo ûndersyk. Yn paragraaf 4.2, ik yllustrearje de basis logika fan eksperimintearjen mei in foarbyld fan in eksperimint op Wikipedia. Dêrnei, yn paragraaf 4.3, ik beskriuwe it ferskil tusken lab eksperiminten en fjild eksperiminten en de ferskillen tusken analoge eksperiminten en digitale eksperiminten. Fierder, ik stelle dat digitale fjild eksperiminten kinne biede de bêste mooglikheden fan analoge lab eksperiminten (strakke kontrole) en analoge fjild eksperiminten (realisme), allegear op in skaal dat wie net mooglik earder. Folgjende, yn paragraaf 4.4, ik beskriuwe trije konsepten-jildichheid, heterogeneity fan behanneling effekten, en meganismen-, dat binne kritysk foar it ûntwerpen fan rike eksperiminten. Mei dat eftergrûn, ik beskriuwe de hannel-offs belutsen by de twa wichtichste strategyen foar it fieren fan digitale eksperiminten: docht it sels (paragraaf 4.5.1) of partner mei it machtige (paragraaf 4.5.2). Ta beslút, ik slute mei wat ûntwerp advys oer hoe't jo kinne profitearje fan de wiere macht fan digitale eksperiminten (paragraaf 4.6.1) en beskriuwe wat fan ferantwurdlikheid dy't komt mei dy macht (paragraaf 4.6.2). It haadstik wurdt presintearre mei in minimum fan wiskundige notaasje en formele taal; lêzers ynteressearre yn in mear formele, wiskundige oanpak oan eksperiminten moatte ek lêze de Technyske Oanhingsel oan 'e ein fan it haadstik.