4.5.2 Partner mei it machtige

Partner kin ferminderjen kosten en fergrutsjen skaal, mar dat kin feroarje de soarten fan dielnimmers, behannelings, en útkomsten dat jo brûke kinne.

It alternatyf foar dwaan dat sels is partner mei in machtige organisaasje lykas in bedriuw, oerheid, of NGO. It foardiel fan wurkjen mei in partner is dat se kinne jo te rinne eksperiminten dat jo gewoan net dwaan troch josels. Bygelyks, ien fan 'e eksperiminten dy't ik fertelle jo oer hjirûnder belutsen 61 miljoen dielnimmers; gjin yndividuele ûndersiker koe berikke dat skaal. Tagelyk dat partner ferheget wat jo dwaan kinne, is it ek, tagelyk, twingt dy. Bygelyks, de measte bedriuwen sille net tastean jo te rinne in eksperimint dat koe skea harren bedriuw of harren reputaasje. Wurkje mei partners ek betsjut dat as it giet tiid om te publisearjen, kin komme ûnder druk te "re-frame" jimme resultaten, en guon partners kinne sels besykje te blokkearje de publikaasje fan dyn wurk as it makket se sjogge bad. Ta beslút, partner ek komt mei kosten yn ferbân mei it ûntwikkeljen en yn stân hâlden fan dy gearwurkingsferbannen.

De kearn útdaging dat hat te wurde oplost om dy gearwurkingsferbannen slagge is it finen fan in manier om lykwicht de belangen fan beide partijen, en in brûkbere wize te tinken oer dy balâns is Pasteur fan Kwadrant (Stokes 1997) . In protte ûndersikers tinke dat as se wurkje op wat praktysk-eat dat miskien wêze fan belang om in partner-dan se kinne net te dwaan echte wittenskip. Dizze tinken sil meitsje it tige dreech om te meitsjen suksesfolle gearwurkingsferbannen, en dat ek bart te wêzen hielendal mis. It probleem mei dy wize fan tinken is noflik yllustrearre troch it paad-breaking ûndersyk fan biolooch Louis Pasteur. Wylst wurke oan in kommersjele gisting projekt te bekearen beet sop yn alkohol, Pasteur ûntdekte in nije klasse fan microorganism dy't úteinlik late ta it sie teory fan sykte. Dizze ûntdekking oplost in hiel praktysk probleem-it holp ferbetterjen it proses fan fermentation-en it liede ta in grutte wittenskiplike foarútgong. Sa, as it tinken oer ûndersyk mei praktyske tapassings as yn konflikt mei wiere wittenskiplik ûndersyk, is it better om te tinken fan dy as twa aparte diminsjes. Ûndersyk kin ynjûn troch gebrûk (of net) en ûndersyk kin sykje fûnemintele ynsjoch (of net). Kritysk, guon ûndersyk-lykas Pasteur's-kin wurde ynjûn troch gebrûk en sykjende fûnemintele ynsjoch (Figure 4,16). Ûndersyk yn Pasteur fan Kwadrant-ûndersyk dat djip Advances twa doelen-is ideaal foar gearwurkingsferbannen tusken ûndersikers en partners. Mei it each op dat eftergrûn, ik beskriuwe twa eksperimintele stúdzjes mei gearwurkingsferbannen: ien mei in bedriuw en ien mei in NGO.

Figuer 4,16: Pasteur fan Kwadrant (basearre op Fig 3.5 út Stokes (1997)). Leaver as it tinken fan ûndersyk as itsij basis of tapast is it better om te tinken fan ûndersyk as motivearre troch brûken (of net) en siket fûnemintele ynsjoch (of net). In foarbyld fan ûndersyk dat beide is ynjûn troch gebrûk en siket fûneminteel begryp is Pasteur syn wurk op it omsette fan beet sop yn alkohol dy't liede ta it sie teory fan sykte. Dit is de soarte fan wurk dat is bêste geskikt foar gearwurkingsferbannen mei de machtigen. Foarbylden fan wurk motivearre troch gebrûk, mar dat hat net siikje fûnemintele ynsjoch komme út Thomas Edison, en foarbylden fan wurk dat is net ynjûn troch gebrûk, mar dy't siket forstân komme út Niels Bohr. Sjoch Stokes (1997) foar in mear yngeande diskusje fan dit ramt en elk fan dy gefallen.

Figuer 4,16: Pasteur fan Kwadrant (basearre op Fig 3.5 út Stokes (1997) ). Leaver as it tinken fan ûndersyk as beide "basic" of "tapast" it is better te tinken fan ûndersyk as motivearre troch brûken (of net) en siket fûnemintele ynsjoch (of net). In foarbyld fan ûndersyk dat beide is ynjûn troch gebrûk en siket fûneminteel begryp is Pasteur syn wurk op it omsette fan beet sop yn alkohol dy't liede ta it sie teory fan sykte. Dit is de soarte fan wurk dat is bêste geskikt foar gearwurkingsferbannen mei de machtigen. Foarbylden fan wurk motivearre troch gebrûk, mar dat hat net siikje fûnemintele ynsjoch komme út Thomas Edison, en foarbylden fan wurk dat is net ynjûn troch gebrûk, mar dy't siket forstân komme út Niels Bohr. Sjoch Stokes (1997) foar in mear yngeande diskusje fan dit ramt en elk fan dy gefallen.

Grutte bedriuwen, benammen tech bedriuwen, hawwe ûntwikkele ongelooflijk ferfine ynfrastruktuer foar running kompleks eksperiminten. Yn de tech yndustry, dizze eksperiminten wurde faak neamd A / B tests (om't se hifkje de effektiviteit fan twa behannelings: A en B). Dy eksperiminten binne faak rinne foar saken lykas it ferheegjen fan klik-troch tariven op advertinsjes, mar deselde eksperimintele ynfrastruktuer kin ek brûkt wurde foar ûndersyk dat Advances wittenskiplik ynsjoch. In foarbyld dat yllustrearret de mooglikheden fan dit soarte fan ûndersyk is in ûndersyk útfierd troch in gearwurkingsferbân tusken ûndersikers op Facebook en de Universiteit fan Kalifornje, San Diego, op de effekten fan de ferskillende berjochten op voter opkomst (Bond et al. 2012) .

Op 2 novimber, 2010-de dei fan 'e Amerikaanske congressional ferkiezings-alle 61 miljoen Facebook brûkers dy't wenje yn' e Amerikaanske en binne mear as 18 naam diel yn it eksperimint oer stimming. Op besite Facebook, brûkers waarden willekeurich tawiisd yn ien fan de trije groepen, dy't fêststeld wat banner (as ien) waard pleatst op de top fan harren News Feed (Figure 4.17):

  • in kontrôle groep.
  • in ynformele berjocht oer stimming mei in clickable "Ik Voted" knop en in kontra (info).
  • in ynformele berjocht oer stimming mei in clickable "Ik Voted" knop en in counter + nammen en foto 's fan harren freonen, dy't al klikst op de "ik Voted" (info + sosjale).

Bond en kollega studearre twa wichtichste útkomsten: melden stimgedrach en feitlike stimgedrach. Earst, se fûn dat minsken yn 'e info + sosjale groep wienen oer 2 persintaazje punten mear kâns as minsken yn' e info groep te klik "Ik Voted" (likernôch 20% vs 18%). Fierder, nei de ûndersikers gearfoege harren gegevens mei iepenbier beskikber stimmen records foar likernôch 6 miljoen minsken se fûn dat minsken yn 'e info + sosjale groep wienen 0.39 persintaazje punten mear kâns om feitlik stimme as minsken yn de sizzenskip betingst en dat minsken yn de info groep krekt as alle gedachten te stimme as minsken yn 'e kontrôle tastân (Figure 4.17).

Figuer 4.17: Results út in get-út-de-stimmen eksperimint op Facebook (Bond et al. 2012). Dielnimmers yn it info groep stimde op itselde taryf as minsken yn 'e kontrôle tastân, mar minsken yn de info + sosjale groep stimde op in wat hegere taryf. Bars represent skatting 95% betrouwen yntervallen. Resultaten yn de grafyk binne sa'n 6 miljoen dielnimmers foar wa't ûndersikers koe oerien te stimmen records.

Figuer 4.17: Results út in get-út-de-stimmen eksperimint op Facebook (Bond et al. 2012) . Dielnimmers yn it info groep stimde op itselde taryf as minsken yn 'e kontrôle tastân, mar minsken yn de info + sosjale groep stimde op in wat hegere taryf. Bars represent skatting 95% betrouwen yntervallen. Resultaten yn de grafyk binne sa'n 6 miljoen dielnimmers foar wa't ûndersikers koe oerien te stimmen records.

Dat eksperimint docht bliken dat guon online get-út-de-stimmen berjochten binne effektiver as oaren, en it docht bliken dat ûndersiker fan rûzing fan de effektiviteit fan in behanneling kin ôfhinklik oft se studearje melden of feitlike gedrach. Dit eksperimint spitigernôch net biede gjin oanwizings oer de meganismen troch dêr't de sosjale ynformaasje-dêr't guon ûndersikers hawwe boartsjendewei neamd in "face stapel" -increased stimmen. It koe wêze dat it sosjale ynformaasje wreide de kâns dat immen opfallen de banner of dat it ferhege de kâns dat immen dy't opfallen de banner eins stimde of beide. Sa, dit eksperimint jout in nijsgjirrich fine dat fierder ûndersiker sil nei alle gedachten ûndersykje (sjoch bygelyks, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Neist oprukkende de doelen fan de ûndersikers, dit eksperimint ek advanced it doel fan 'e partner organisaasje (Facebook). As jo feroarje it gedrach studearre fan stimming oan it keapjen fan sjippe, dan kinne jo sjen, dat it ûndersyk hat de eksakte deselde struktuer as in eksperimint te mjitten it effekt fan online advertinsjes (sjoch bygelyks, Lewis and Rao (2015) ). Dy advertinsje effektiviteit stúdzjes faak mjitten it effekt fan bleatstelling oan online advertinsjes-de behannelings yn Bond et al. (2012) binne yn prinsipe advertinsjes foar stimmen-op offline gedrach. Sa, dit ûndersyk koe foarút Facebook syn fermogen om te bestudearjen de effektiviteit fan online advertinsjes en koe helpe Facebook oertsjûgje potinsjele advertearders dy't Facebook advertinsjes binne effektyf.

Ek al de belangen fan de ûndersikers en partners waarden foaral rjochte yn dit ûndersyk, se wiene ek foar in part yn spanning. Yn it bysûnder, de tawizing fan dielnimmers oan 'e trije betingsten-control, info, en info + sosjaal-wie enorm imbalanced: 98% fan de stekproef wie tawiisd oan info + sosjaal. Dit imbalanced tawizing is inefficiënt statistysk, en in folle bettere tawizing foar de ûndersikers soe hawwe west hawwe 1/3 fan de dielnimmers yn elk groep. Mar, de imbalanced tawizing barde omdat Facebook woe eltsenien te ûntfangen de info + sosjale behanneling. Gelokkich, de ûndersikers oertsjûge har te hâlden werom 1% foar in besibbe behanneling en 1% fan de dielnimmers foar in kontrôle groep. Sûnder de kontrôle groep soe west hawwe yn prinsipe ûnmooglik te mjitten it effekt fan 'e info + sosjale behanneling omdat it soe west hawwe in "perturb en observearjen" eksperimint ynstee fan in willekeurich regele eksperimint. Dit foarbyld jout in weardefol praktyske les foar wurkjen mei partners: soms jo meitsje in eksperimint troch oertsjûgjen immen te leverjen in behanneling en soms jo meitsje in eksperimint troch oertsjûgjen immen net te leverjen in behanneling (dat wol sizze, te meitsjen in kontrôle groep).

Partnership net altyd nedich te belûken tech bedriuwen en A / B tests mei miljoenen fan dielnimmers. Bygelyks, Alexander Coppock, Andrew Guess, en John Ternovski (2016) partnered mei in miljeu NGO (League of Conservation Kiezers) te rinne eksperiminten testing ferskillende strategyen foar it befoarderjen fan sosjale mobilisaasje. De ûndersikers brûkt de NGO fan Twitter account te stjoeren út sawol iepenbiere tweets en privee direkte berjochten dy't besocht nei prime ferskillende typen fan identiteiten. De ûndersikers dan mjitten dy't fan dizze berjochten wienen meast effektyf foar it stimulearjen fan minsken om te ûndertekenjen in petysje en retweet ynformaasje oer in petysje.

Tabel 4.3: Foarbylden fan ûndersyk dat komt troch gearwurking tusken ûndersikers en organisaasjes. Yn guon gefallen, de ûndersikers wurkje by de organisaasjes.
Ûnderwerp Citation
Effekt fan Facebook News Feed op ynformaasje sharing Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
Effekt fan in part anonimiteit op gedrach op online dating webside Bapna et al. (2016)
Effekt fan Home Enerzjy Reports op elektrisiteit usage Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013)
Effekt fan app ûntwerp op firale fersprieding Aral and Walker (2011)
Effekt fan wreidet meganisme op caprice Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
Effekt fan sosjale ynformaasje yn advertinsjes Bakshy, Eckles, et al. (2012)
Effekt fan catalogus frekwinsje op ferkeap fia catalogus en online foar ferskillende typen fan klanten Simester et al. (2009)
Effekt fan populariteit ynformaasje oer potinsjele baan applikaasjes Gee (2015)
Effekt fan earste wurdearrings op populariteit Muchnik, Aral, and Taylor (2013)
Effekt fan berjocht ynhâld op politike mobilisaasje Coppock, Guess, and Ternovski (2016)

Overall, partner mei it machtige mooglikheid om jo wurkje op in skaal dat is dreech om te dwaan oars, en Tabel 4.3 jout oare foarbylden fan gearwurkingsferbannen tusken ûndersikers en organisaasjes. Partner kin folle makliker as it bouwen fan jo eigen eksperimint. Mar, dy foardielen komme mei neidielen: gearwurkingsferbannen kinne beheine de soarten fan dielnimmers, behannelings, en útkomsten dat jo kinne studearje. Fierder, dy gearwurkingsferbannen kinne liede ta etyske útdagings. De bêste manier om te spot in gelegenheid foar in gearwurking is te merken in echte probleem dat jo kinne oplosse wylst jo dogge nijsgjirrige wittenskip. As jo ​​wurde net brûkt foar dizze wize fan nei de wrâld, dat kin hurd om spot problemen yn Pasteur fan Kwadrant, mar mei de praktyk, jo begjinne te merken se mear en mear.