4.6.1 បង្កើតសូន្យទិន្នន័យចំណាយអថេរ

គន្លឹះក្នុងការដំណើរការពិសោធន៍ធំគឺដើម្បីជំរុញឱ្យតម្លៃអថេររបស់អ្នកសូន្យ។ មធ្យោបាយដ៏ល្អបំផុតដើម្បីធ្វើការនេះគឺស្វ័យប្រវត្តិកម្មនិងបង្កើតការពិសោធន៍ដ៏រីករាយ។

ពិសោធន៍ឌីជីថលអាចមានរចនាសម្ព័ន្ធចំណាយខុសគ្នាយ៉ាងខ្លាំងហើយនេះជួយអ្នកស្រាវជ្រាវឱ្យដំណើរការពិសោធន៍ដែលមិនអាចទៅរួចកាលពីមុន។ វិធីមួយដើម្បីគិតអំពីភាពខុសគ្នានេះគឺត្រូវកត់សម្គាល់ថាការពិសោធន៍ជាទូទៅមានពីរប្រភេទគឺការចំណាយថេរនិងការចំណាយប្រែប្រួល។ ការចំណាយថេរ គឺជាការចំណាយដែលនៅតែមិនផ្លាស់ប្តូរដោយមិនគិតពីចំនួនអ្នកចូលរួម។ ឧទាហរណ៍នៅក្នុងការពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍តម្លៃថេរអាចជាការចំណាយសម្រាប់ការជួលកន្លែងនិងទិញគ្រឿងសង្ហារិម។ ផ្ទុយទៅវិញ ការចំណាយ ប្រែប្រួលអាស្រ័យលើចំនួនអ្នកចូលរួម។ ឧទាហរណ៍នៅក្នុងការពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍ការចំណាយប្រែប្រួលអាចមកពីការបង់បុគ្គលិកនិងអ្នកចូលរួម។ ជាទូទៅពិសោធន៍អាណាឡូកមានការចំណាយថេរទាបនិងតម្លៃអថេរខ្ពស់ខណៈដែលពិសោធន៍ឌីជីថលមានតម្លៃថេរខ្ពស់និងតម្លៃអថេរទាប (រូបភាព 4.19) ។ ទោះបីជាការពិសោធន៍ឌីជីថលមានតម្លៃតិចតួចក៏ដោយអ្នកអាចបង្កើតឱកាសដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ជាច្រើននៅពេលអ្នកបើកបរតម្លៃអថេរទាំងអស់ទៅសូន្យ។

រូបភាព 4.19: គំនូសតាងនៃរចនាសម្ព័ន្ធចំណាយក្នុងពិសោធន៍អាណាឡូកនិងឌីជីថល។ ជាទូទៅពិសោធន៍អាណាឡូកមានតម្លៃថេរទាបនិងតម្លៃអថេរខ្ពស់ដែលពិសោធន៍ឌីជីថលមានតម្លៃថេរខ្ពស់និងតម្លៃអថេរទាប។ រចនាសម្ព័ន្ធចំណាយផ្សេងគ្នាមានន័យថាពិសោធន៍ឌីជីថលអាចដំណើរការបានក្នុងទំហំដែលមិនអាចធ្វើទៅបានជាមួយនឹងពិសោធន៍អាណាឡូក។

រូបភាព 4.19: គំនូសតាងនៃរចនាសម្ព័ន្ធចំណាយក្នុងពិសោធន៍អាណាឡូកនិងឌីជីថល។ ជាទូទៅពិសោធន៍អាណាឡូកមានតម្លៃថេរទាបនិងតម្លៃអថេរខ្ពស់ដែលពិសោធន៍ឌីជីថលមានតម្លៃថេរខ្ពស់និងតម្លៃអថេរទាប។ រចនាសម្ព័ន្ធចំណាយផ្សេងគ្នាមានន័យថាពិសោធន៍ឌីជីថលអាចដំណើរការបានក្នុងទំហំដែលមិនអាចធ្វើទៅបានជាមួយនឹងពិសោធន៍អាណាឡូក។

មានធាតុផ្សំសំខាន់ៗពីរនៃការចំណាយចំណាយដែលមានលក្ខណៈប្រែប្រួលដល់បុគ្គលិកនិងការបង់ប្រាក់ដល់អ្នកចូលរួមហើយនិងនីមួយៗអាចត្រូវបានគេយកទៅប្រើសូន្យដោយប្រើយុទ្ធសាស្រ្តផ្សេងគ្នា។ ការទូទាត់ទៅបុគ្គលិកគឺបណ្តាលមកពីការងារដែលអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើការជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមផ្តល់ការព្យាបាលនិងវាស់វែងលទ្ធផល។ ឧទាហរណ៍ការពិសោធន៍វាលអាណាឡូករបស់ Schultz និងសហសេវិក (2007) ស្តីពីការប្រើចរន្តអគ្គិសនីតម្រូវឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើដំណើរទៅកាន់ផ្ទះនិមួយៗដើម្បីផ្តល់ការព្យាបាលនិងអានម៉ែត្រអគ្គីសនី (រូបភាព 4.3) ។ ទាំងអស់នៃកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងនេះដោយជំនួយការស្រាវជ្រាវមានន័យថាការបន្ថែមគ្រួសារថ្មីទៅនឹងការសិក្សានេះនឹងបានបន្ថែមទៅនឹងការចំណាយ។ ម្យ៉ាងវិញទៀតសម្រាប់ការពិសោធន៏ឌីជីថលនៃ Restivo និង van de Rijt (2012) ស្តីពីឥទ្ធិពលនៃពានរង្វាន់លើកម្មវិធីនិពន្ធវិគីភីឌាអ្នកស្រាវជ្រាវអាចបន្ថែមអ្នកចូលរួមច្រើនជាងនេះទៅទៀតដោយឥតគិតថ្លៃ។ យុទ្ធសាស្ត្រទូទៅសម្រាប់កាត់បន្ថយការចំណាយរដ្ឋបាលប្រែប្រួលគឺដើម្បីជំនួសការងាររបស់មនុស្ស (ដែលមានតំលៃថ្លៃ) ជាមួយការងារកុំព្យូទ័រ (ដែលមានតំលៃថោក) ។ ប្រហែលអ្នកអាចសួរខ្លួនឯង: តើការពិសោធន៍នេះអាចដំណើរការបានទេនៅពេលដែលមនុស្សគ្រប់គ្នានៅក្នុងក្រុមស្រាវជ្រាវរបស់ខ្ញុំកំពុងគេង? ប្រសិនបើចម្លើយគឺបាទ / ចាសអ្នកបានធ្វើការងារដ៏អស្ចារ្យនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។

ប្រភេទទី 2 នៃតំលៃអថេរគឺជាការបង់ប្រាក់ដល់អ្នកចូលរួម។ អ្នកស្រាវជ្រាវមួយចំនួនបានប្រើប្រាស់ Amazon Mechanical Turk និងទីផ្សារការងារលើបណ្តាញផ្សេងៗដើម្បីកាត់បន្ថយការចំណាយដែលចាំបាច់សម្រាប់អ្នកចូលរួម។ ដើម្បីជំរុញចំណាយអថេរទៅនឹងសូន្យមធ្យោបាយផ្សេងគ្នាគឺត្រូវការ។ អស់រយៈពេលជាយូរមកហើយក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានបង្កើតការពិសោធន៍ដែលគួរឱ្យធុញទ្រាន់ណាស់ដែលពួកគេត្រូវចំណាយប្រាក់ដើម្បីចូលរួម។ ប៉ុន្ដែចុះយ៉ាងណាបើអ្នកអាចបង្កើតការសាកល្បងដែលមនុស្សចង់ចូល? នេះអាចស្តាប់ទៅឆ្ងាយ - ប៉ុន្តែខ្ញុំនឹងផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវឧទាហរណ៍ខាងក្រោមពីការងារផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ខ្ញុំហើយមានឧទាហរណ៍ច្រើនទៀតនៅក្នុងតារាង 4.4 ។ សូមកត់សម្គាល់ថាគំនិតនៃការបង្កើតការពិសោធន៍ដ៏សប្បាយរីករាយនេះបង្ហាញពីខ្លឹមសារមួយចំនួននៅក្នុងជំពូកទី 3 ទាក់ទងនឹងការរៀបចំការស្ទង់មតិដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ជាងមុននិងនៅក្នុងជំពូកទី 5 ទាក់ទងនឹងការរចនានៃការសហការដ៏ធំ។ ដូច្នេះខ្ញុំគិតថាការចូលរួមរបស់អ្នកចូលរួម - អ្វីដែលអាចហៅថាបទពិសោធរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ - នឹងក្លាយជាផ្នែកសំខាន់នៃការស្រាវជ្រាវនៅក្នុងអាយុឌីជីថល។

តារាង 4.4: ឧទាហរណ៏នៃការពិសោធន៏ជាមួយតំលៃអប្បបរមាដែលផ្តល់សំណងដល់អ្នកចូលរួមដែលមានសេវាកម្មមានតម្លៃឬបទពិសោធន៍រីករាយ។
សំណង សេចក្ដីយោង
គេហទំព័រដែលមានព័ត៌មានសុខភាព Centola (2010)
កម្មវិធីលំហាត់ Centola (2011)
តន្ត្រីឥតគិតថ្លៃ Salganik, Dodds, and Watts (2006) ; Salganik and Watts (2008) ; Salganik and Watts (2009b)
ហ្គេមសប្បាយ Kohli et al. (2012)
អនុសាសន៍ភាពយន្ត Harper and Konstan (2015)

ប្រសិនបើអ្នកចង់បង្កើតការពិសោធន៍ជាមួយនឹងទិន្នន័យតម្លៃអថេរសូន្យអ្នកនឹងត្រូវការធានាថាអ្វីគ្រប់យ៉ាងគឺដោយស្វ័យប្រវត្តិយ៉ាងពេញលេញហើយអ្នកចូលរួមមិនត្រូវការការបង់ប្រាក់ទេ។ ដើម្បីបង្ហាញពីរបៀបដែលអាចធ្វើទៅបានខ្ញុំនឹងរៀបរាប់អំពីការស្រាវជ្រាវរបស់ខ្ញុំអំពីជោគជ័យនិងបរាជ័យនៃផលិតផលវប្បធម៌។

សក្ខីកម្មរបស់ខ្ញុំត្រូវបានជម្រុញដោយលក្ខណៈធម្មជាតិនៃភាពជោគជ័យនៃផលិតផលវប្បធម៌។ បុកបទចម្រៀងសៀវភៅលក់ដាច់បំផុតនិងខ្សែភាពយន្តខ្សែភាពយន្តមានច្រើនណាស់ដែលទទួលបានជោគជ័យច្រើនជាងមធ្យម។ ដោយសារតែនេះទីផ្សារសម្រាប់ផលិតផលទាំងនេះត្រូវបានគេហៅថាជា "អ្នកឈ្នះ - យកទាំងអស់" ទីផ្សារ។ ប៉ុន្ដែនៅពេលដំណាលគ្នានោះបទចម្រៀងសៀវភៅឬខ្សែភាពយន្តពិសេសនឹងទទួលបានជោគជ័យគឺមិនអាចទស្សន៍ទាយបានទេ។ អ្នកនិពន្ធរឿងនិទានលោក William Goldman (1989) សង្ខេបការស្រាវជ្រាវជាច្រើនដោយនិយាយថានៅពេលដែលព្យាករណ៍ពីភាពជោគជ័យ "គ្មាននរណាម្នាក់ដឹងអ្វីទាំងអស់" ។ ការមិនអាចទស្សន៍ទាយបានពីទីផ្សារអ្នកឈ្នះទាំងអស់បានធ្វើឱ្យខ្ញុំឆ្ងល់ពីលទ្ធផលនៃភាពជោគជ័យជាលទ្ធផល។ នៃគុណភាពនិងរបៀបដែលគ្រាន់តែជាសំណាង។ ឬបើនិយាយខុសគ្នាបន្តិចប្រសិនបើយើងអាចបង្កើតពិភពប៉ារ៉ាឡែលនិងឱ្យពួកគេវិវឌ្ឍដោយឯករាជ្យតើបទចម្រៀងដូចគ្នានឹងក្លាយជារឿងពេញនិយមនៅក្នុងពិភពលោកនីមួយៗដែរឬទេ? ហើយបើមិនដូច្នេះទេតើមានយន្តការណាដែលបង្កឱ្យមានភាពខុសគ្នាទាំងនេះ?

ដើម្បីឆ្លើយសំណួរទាំងនេះយើង - ពេត្រុស Dodds, Duncan Watts (ទីប្រឹក្សាផ្នែកប្រលោមលោករបស់ខ្ញុំ) ហើយនិងខ្ញុំបានរៀបចំពិសោធន៍នៅលើអ៊ីនធឺរណែតជាច្រើន។ ជាពិសេសយើងបានបង្កើតគេហទំព័រដែលមានឈ្មោះថា MusicLab ដែលមនុស្សអាចរកមើលតន្ត្រីថ្មីហើយយើងបានប្រើវាសម្រាប់ពិសោធន៍ជាបន្តបន្ទាប់។ យើងបានជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមដោយការផ្សព្វផ្សាយផ្ទាំងបដានៅលើគេហទំព័រចំណាប់អារម្មណ៍របស់យុវវ័យ (រូបភាព 4.20) និងតាមរយៈការលើកឡើងនៅក្នុងប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ។ អ្នកចូលរួមដែលមកដល់វេបសាយរបស់យើងបានផ្តល់ការយល់ព្រមបានជូនដំណឹងបានបំពេញកម្រងសំណួរខ្លីមួយហើយត្រូវបានគេកំណត់ដោយចៃដន្យទៅលើលក្ខខណ្ឌមួយនៃការពិសោធន៍ពីរដែលមិនមានឥទ្ធិពលនិងឥទ្ធិពលសង្គម។ នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌឯករាជ្យអ្នកចូលរួមបានសំរេចចិត្តថាតើបទចម្រៀងណាខ្លះដែលត្រូវស្តាប់តែប៉ុណ្ណោះដែលបានផ្តល់តែឈ្មោះក្រុមតន្រ្តីនិងបទចំរៀងប៉ុណ្ណោះ។ ខណៈពេលកំពុងស្តាប់បទចម្រៀងអ្នកចូលរួមត្រូវបានស្នើសុំឱ្យវាយតម្លៃវាបន្ទាប់ពីពួកគេមានឱកាស (ប៉ុន្តែមិនមែនកាតព្វកិច្ច) ដើម្បីទាញយកបទចម្រៀង។ នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌឥទ្ធិពលសង្គមអ្នកចូលរួមមានបទពិសោធដូចគ្នានឹងលើកលែងតែពួកគេអាចមើលឃើញថាតើបទចម្រៀងនីមួយៗត្រូវបានទាញយកដោយអ្នកចូលរួមពីមុន។ លើសពីនេះទៅទៀតអ្នកចូលរួមក្នុងស្ថានភាពឥទ្ធិពលសង្គមត្រូវបានគេដាក់ឱ្យប្រើជាសកលមួយក្នុងចំណោមប្រាំបីប៉ែកនីមួយៗដែលវិវឌ្ឍន៍ដោយឯករាជ្យ (រូបភាព 4.21) ។ ដោយប្រើការរចនានេះយើងបានដំណើរការពិសោធន៍ដែលពាក់ព័ន្ធពីរ។ ដំបូងយើងបានបទចម្រៀងជូនអ្នកចូលរួមក្នុងក្រឡាចត្រង្គដែលមិនមានអ្វីដែលផ្តល់ឱ្យពួកគេនូវសញ្ញាខ្សោយនៃប្រជាប្រិយភាព។ នៅក្នុងការពិសោធន៍ទី 2 យើងបានធ្វើបទបង្ហាញបទចម្រៀងក្នុងបញ្ជីចំណាត់ថ្នាក់មួយដែលផ្តល់នូវសញ្ញាប្រជាប្រិយខ្លាំងជាងមុន (រូបភាព 4.22) ។

រូបភាពទី 4.20: ឧទាហរណ៏នៃការផ្សព្វផ្សាយផ្ទាំងបដាដែលសហការីរបស់ខ្ញុំនិងខ្ញុំធ្លាប់បានជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមសម្រាប់ការសាកល្បង MusicLab (Salganik, Dodds, និង Watts 2006) ។ បន្តដោយការអនុញ្ញាតពី Salganik (ឆ្នាំ 2007) តួលេខ 2.12 ។

រូបភាពទី 4.20: ឧទាហរណ៏នៃការផ្សព្វផ្សាយផ្ទាំងបដាដែលសហការីរបស់ខ្ញុំនិងខ្ញុំធ្លាប់បានជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមសម្រាប់ការសាកល្បង (Salganik, Dodds, and Watts 2006) ។ បន្តដោយការអនុញ្ញាតពី Salganik (2007) តួលេខ 2.12 ។

រូបភាពទី 4.21: ការរៀបចំពិសោធន៍សម្រាប់ពិសោធន៍ MusicLab (Salganik, Dodds, និង Watts 2006) ។ អ្នកចូលរួមត្រូវបានគេកំណត់ដោយចៃដន្យក្នុងលក្ខខណ្ឌមួយក្នុងចំណោមពីរ: ឥទ្ធិពលឯករាជ្យនិងសង្គម។ អ្នកចូលរួមក្នុងស្ថានភាពឯករាជ្យបានធ្វើការជ្រើសរើសដោយគ្មានព័ត៌មានអំពីអ្វីដែលមនុស្សផ្សេងទៀតបានធ្វើ។ អ្នកចូលរួមក្នុងស្ថានភាពឥទ្ធិពលសង្គមត្រូវបានគេដាក់ឱ្យប្រើនៅលើភពប៉ារ៉ាឡែលមួយក្នុងចំណោមប្រាំបីដែលពួកគេអាចមើលឃើញពីប្រជាប្រិយភាពដែលត្រូវបានវាស់ដោយការទាញយកអ្នកចូលរួមពីមុននៃបទចម្រៀងនីមួយៗនៅក្នុងពិភពលោកប៉ុន្តែពួកគេមិនអាចមើលឃើញព័ត៌មានអំពី សូម្បីតែដឹងអំពីអត្ថិភាពនៃពិភពលោកផ្សេងទៀត។ ប្រែប្រួលពី Salganik, Dodds និង Watts (2006), តួលេខ s1 ។

រូបភាពទី 4.21: ការរៀបចំពិសោធន៍សម្រាប់ពិសោធន៍ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) ។ អ្នកចូលរួមត្រូវបានគេកំណត់ដោយចៃដន្យក្នុងលក្ខខណ្ឌមួយក្នុងចំណោមពីរ: ឥទ្ធិពលឯករាជ្យនិងសង្គម។ អ្នកចូលរួមក្នុងស្ថានភាពឯករាជ្យបានធ្វើការជ្រើសរើសដោយគ្មានព័ត៌មានអំពីអ្វីដែលមនុស្សផ្សេងទៀតបានធ្វើ។ អ្នកចូលរួមក្នុងស្ថានភាពឥទ្ធិពលសង្គមត្រូវបានគេដាក់ឱ្យប្រើនៅលើភពប៉ារ៉ាឡែលមួយក្នុងចំណោមប្រាំបីដែលពួកគេអាចមើលឃើញពីប្រជាប្រិយភាពដែលត្រូវបានវាស់ដោយការទាញយកអ្នកចូលរួមពីមុននៃបទចម្រៀងនីមួយៗនៅក្នុងពិភពលោកប៉ុន្តែពួកគេមិនអាចមើលឃើញព័ត៌មានអំពី សូម្បីតែដឹងអំពីអត្ថិភាពនៃពិភពលោកផ្សេងទៀត។ ប្រែប្រួលពី Salganik, Dodds, and Watts (2006) , តួលេខ s1 ។

យើងបានរកឃើញថាប្រជាប្រិយភាពនៃបទចម្រៀងមានភាពខុសគ្នានៅទូទាំងពិភពលោកដែលបង្ហាញថាសំណាងបានដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងភាពជោគជ័យ។ ឧទាហរណ៍នៅក្នុងពិភពលោកបទចម្រៀង "Lockdown" ដោយ 52Metro បានចេញបទចម្រៀងលេខ 1 ក្នុងចំណោមបទចម្រៀង 48 បទខណៈពេលដែលបទចម្រៀងមួយបទទៀតមានលេខ 40 ។ នេះគឺពិតជាបទចម្រៀងដូចគ្នាប្រកួតប្រជែងប្រឆាំងនឹងបទចម្រៀងផ្សេងទៀតដូចគ្នា, ប៉ុន្តែនៅក្នុងពិភពលោកមួយវាមានសំណាងហើយនៅក្នុងអ្នកផ្សេងទៀតដែលវាមិនបាន។ លើសពីនេះទៀតដោយប្រៀបធៀបលទ្ធផលតាមរយៈការពិសោធន៍ទាំងពីរយើងបានរកឃើញថាឥទ្ធិពលក្នុងសង្គមបង្កើននូវលក្ខណៈនៃអ្នកឈ្នះដែលយកទាំងអស់នៃទីផ្សារទាំងនេះដែលប្រហែលជាបង្ហាញពីសារៈសំខាន់នៃជំនាញ។ ប៉ុន្តែការរកមើលនៅទូទាំងពិភពលោក (ដែលមិនអាចធ្វើបានក្រៅពីការពិសោធន៍ពិសោធន៍ប៉ារ៉ាឡែលនេះ) យើងបានរកឃើញថាឥទ្ធិពលក្នុងសង្គមពិតជាបង្កើនសារៈសំខាន់នៃសំណាង។ លើសពីនេះទៀតវាជាបទចំរៀងដែលមានការទាក់ទាញបំផុតដែលសំណាងមានសារៈសំខាន់បំផុត (រូបភាព 4.23) ។

រូបភាព 4.22: រូបថតអេក្រង់ពីស្ថានភាពឥទ្ធិពលសង្គមនៅក្នុងការសាកល្បង MusicLab (Salganik, Dodds និង Watts 2006) ។ នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌឥទ្ធិពលសង្គមនៅក្នុងបទពិសោធន៍ទី 1 បទចម្រៀងរួមជាមួយចំនួននៃការទាញយកមុនត្រូវបានបង្ហាញដល់អ្នកចូលរួមដែលបានរៀបចំនៅក្នុងបណ្តាញចតុកោណ 16 \ 3 3 ដែលទីតាំងបទចម្រៀងទាំងនោះត្រូវបានកំណត់ដោយចៃដន្យសម្រាប់អ្នកចូលរួមនីមួយៗ។ នៅក្នុងពិសោធន៍ទី 2 អ្នកចូលរួមក្នុងស្ថានភាពឥទ្ធិពលសង្គមត្រូវបានបង្ហាញបទចម្រៀងដែលមានចំនួនទាញយកដែលបានបង្ហាញនៅក្នុងជួរឈរមួយក្នុងចំណោមលំដាប់លំដោយនៃប្រជាប្រិយភាពបច្ចុប្បន្ន។

រូបភាព 4.22: រូបថតអេក្រង់ពីស្ថានភាពឥទ្ធិពលសង្គមនៅក្នុងការសាកល្បង (Salganik, Dodds, and Watts 2006) ។ នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌឥទ្ធិពលសង្គមនៅក្នុងបទពិសោធន៍ទី 1 បទចម្រៀងរួមជាមួយចំនួនការទាញយកមុន ៗ ត្រូវបានបង្ហាញដល់អ្នកចូលរួមដែលបានរៀបចំនៅក្នុងបណ្តាញចតុកោណ 16 \(\times\) 3 ដែលទីតាំងរបស់បទចម្រៀងត្រូវបានកំណត់ដោយចៃដន្យសម្រាប់នីមួយៗ។ អ្នកចូលរួម។ នៅក្នុងពិសោធន៍ទី 2 អ្នកចូលរួមក្នុងស្ថានភាពឥទ្ធិពលសង្គមត្រូវបានបង្ហាញបទចម្រៀងដែលមានចំនួនទាញយកដែលបានបង្ហាញនៅក្នុងជួរឈរមួយក្នុងចំណោមលំដាប់លំដោយនៃប្រជាប្រិយភាពបច្ចុប្បន្ន។

រូបភាព 4.23: លទ្ធផលពីការពិសោធន៍ MusicLab ដែលបង្ហាញទំនាក់ទំនងរវាងការទាក់ទាញនិងជោគជ័យ (Salganik, Dodds និង Watts 2006) ។ អ័ក្ស x គឺជាចំណែកទីផ្សារនៃបទចម្រៀងនៅក្នុងពិភពឯករាជ្យដែលដើរតួជារង្វាស់នៃការស្រែកនៃបទចម្រៀងហើយអ័ក្ស y គឺជាចំណែកទីផ្សារនៃបទចំរៀងដូចគ្នានៅក្នុងពិភពសង្គមចំនួនប្រាំបីដែលបម្រើ ជារង្វាស់នៃភាពជោគជ័យនៃបទចម្រៀង។ យើងបានរកឃើញថាការបង្កើនឥទ្ធិពលសង្គមដែលអ្នកចូលរួមមានជាពិសេសការផ្លាស់ប្តូរប្លង់ពីការពិសោធទី 1 ទៅជាពិសោធន៍ទី 2 (រូបភាព 4.22) បានធ្វើឱ្យភាពជោគជ័យបានក្លាយទៅជាអ្វីដែលមិនអាចទាយទុកជាមុនបានជាពិសេសចំពោះបទចម្រៀងដែលមានការអំពាវនាវខ្ពស់បំផុត។ ប្រែប្រួលពី Salganik, Dodds និង Watts (ឆ្នាំ 2006) តួលេខទី 3 ។

រូបភាព 4.23: លទ្ធផលពីការពិសោធន៍ MusicLab ដែលបង្ហាញទំនាក់ទំនងរវាងការទាក់ទាញនិងជោគជ័យ (Salganik, Dodds, and Watts 2006)\(x\) -axis គឺជាចំណែកទីផ្សារនៃបទចម្រៀងនៅក្នុងពិភពឯករាជ្យដែលជាការវាស់វែងនៃការអំពាវនាវនៃបទចម្រៀងនិង \(y\) គឺជាចំណែកទីផ្សារនៃបទចម្រៀងដូចគ្នានៅក្នុង ពិភពលោកឥទ្ធិពលសង្គមចំនួនប្រាំបីដែលបានបម្រើជារង្វាស់នៃភាពជោគជ័យនៃបទចម្រៀងនេះ។ យើងបានរកឃើញថាការបង្កើនឥទ្ធិពលសង្គមដែលអ្នកចូលរួមមានជាពិសេសការផ្លាស់ប្តូរប្លង់ពីការពិសោធទី 1 ទៅជាពិសោធន៍ទី 2 (រូបភាព 4.22) បានធ្វើឱ្យភាពជោគជ័យបានក្លាយទៅជាអ្វីដែលមិនអាចទាយទុកជាមុនបានជាពិសេសចំពោះបទចម្រៀងដែលមានការអំពាវនាវខ្ពស់បំផុត។ ប្រែប្រួលពី Salganik, Dodds, and Watts (2006) តួលេខទី 3 ។

MusicLab អាចដំណើរការសន្សំអថេរដោយសារតែវិធីដែលវាត្រូវបានរចនាឡើង។ ដំបូងអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងត្រូវបានប្រើដោយស្វ័យប្រវត្តិដូច្នេះវាអាចរត់បាននៅពេលខ្ញុំកំពុងគេង។ ទីពីរការទូទាត់សំណងគឺជាតន្ត្រីឥតគិតថ្លៃដូច្នេះមិនមានការចំណាយលើការទូទាត់សំណងអ្នកចូលរួមប្រែប្រួលឡើយ។ ការប្រើតន្ត្រីជាសំណងក៏បង្ហាញពីរបៀបដែលពេលខ្លះមានការដោះដូររវាងការចំណាយថេរនិងអថេរ។ ការប្រើតន្រ្តីបានបង្កើនការចំណាយថេរព្រោះខ្ញុំត្រូវចំណាយពេលវេលាដើម្បីទទួលបានការអនុញ្ញាតពីក្រុមតន្រ្តីហើយរៀបចំរបាយការណ៍សម្រាប់ពួកគេអំពីប្រតិកម្មរបស់អ្នកចូលរួមចំពោះតន្ត្រីរបស់ពួកគេ។ ប៉ុន្តែក្នុងករណីនេះការបង្កើនចំណាយថេរក្នុងគោលបំណងកាត់បន្ថយតម្លៃអថេរគឺជារឿងត្រឹមត្រូវដែលត្រូវធ្វើ។ នោះហើយជាអ្វីដែលអាចឱ្យយើងដំណើរការពិសោធន៍ដែលមានទំហំធំជាងការពិសោធន៍ពិសោធន៍ស្តង់ដារ 100 ដង។

លើសពីនេះទៀតការពិសោធន៍ MusicLab បង្ហាញថាតម្លៃអថេរគ្មានចំនួនមិនចាំបាច់ជាទីបញ្ចប់ទេ។ ផ្ទុយទៅវិញវាអាចជាមធ្យោបាយមួយដើម្បីដំណើរការប្រភេទពិសោធន៍ថ្មីមួយ។ សូមកត់សម្គាល់ថាយើងមិនបានប្រើអ្នកចូលរួមទាំងអស់របស់យើងដើម្បីដំណើរការពិសោធន៏សង្គមពិសោធន៍ស្តង់ដារ 100 ដង។ ផ្ទុយទៅវិញយើងបានធ្វើអ្វីមួយខុសគ្នាដែលអ្នកអាចគិតថាជាការផ្លាស់ប្តូរពីការពិសោធន៍ផ្លូវចិត្តទៅជាសង្គមវិទ្យាមួយ (Hedström 2006) ។ ជាជាងផ្តោតលើការធ្វើសេចក្តីសម្រេចបុគ្គលយើងបានផ្តោតលើការពិសោធន៍របស់យើងលើប្រជាប្រិយភាពដែលជាលទ្ធផលរួម។ ការផ្លាស់ប្តូរនេះទៅជាលទ្ធផលសមូហភាពមានន័យថាយើងត្រូវការអ្នកចូលរួមប្រហែល 700 នាក់ដើម្បីបង្កើតចំណុចទិន្នន័យតែមួយ (មានមនុស្ស 700 នាក់នៅក្នុងពិភពប៉ារ៉ាឡែលនីមួយៗ) ។ វិសាលភាពនោះគឺអាចធ្វើទៅបានដោយសារតែរចនាសម្ព័ន្ធនៃតម្លៃនៃការពិសោធន៍។ ជាទូទៅប្រសិនបើអ្នកស្រាវជ្រាវចង់សិក្សាពីលទ្ធផលនៃសមូហភាពដែលកើតឡើងពីការសម្រេចចិត្តជាលក្ខណៈបុគ្គលការពិសោធន៍ក្រុមដូចជា MusicLab ពិតជារំភើបណាស់។ កាលពីមុនពួកគេមានការលំបាកក្នុងការដឹកជញ្ជូនប៉ុន្តែការលំបាកទាំងនោះកំពុងធ្លាក់ចុះដោយសារតែលទ្ធភាពនៃការចំណាយទិន្នន័យអថេរគ្មាន។

បន្ថែមពីលើការបង្ហាញពីអត្ថប្រយោជន៍នៃទិន្នន័យតម្លៃអថេរសូន្យការពិសោធន៍ MusicLab ក៏បង្ហាញពីបញ្ហាប្រឈមជាមួយវិធីសាស្រ្តនេះដែរគឺការចំណាយថេរខ្ពស់។ ក្នុងករណីរបស់ខ្ញុំខ្ញុំពិតជាមានសំណាងណាស់ដែលអាចធ្វើការជាមួយអ្នកបង្កើតគេហទំព័រដែលមានទេពកោសល្យឈ្មោះ Peter Hausel អស់រយៈពេលប្រហែលជា 6 ខែដើម្បីបង្កើតការសាកល្បងនេះ។ នេះអាចធ្វើទៅបានតែដោយសារទីប្រឹក្សារបស់ខ្ញុំគឺលោក Duncan Watts បានទទួលជំនួយជាច្រើនដើម្បីគាំទ្រដល់ការស្រាវជ្រាវនេះ។ បច្ចេកវិទ្យាបានប្រសើរឡើងចាប់តាំងពីយើងបានបង្កើត MusicLab ក្នុងឆ្នាំ 2004 ដូច្នេះវានឹងកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការបង្កើតការសាកល្បងដូចនេះឥឡូវនេះ។ ប៉ុន្តែយុទ្ធសាស្រ្តចំណាយថេរខ្ពស់ពិតជាអាចធ្វើទៅបានសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវដែលអាចគ្របដណ្តប់លើតម្លៃទាំងនោះ។

សរុបមកពិសោធន៍ឌីជីថលអាចមានរចនាសម្ព័ន្ធខុស ៗ គ្នាខុសពីការពិសោធន៍អាណាឡូក។ ប្រសិនបើអ្នកចង់ដំណើរការការសាកល្បងធំ ៗ អ្នកគួរតែព្យាយាមកាត់បន្ថយតំលៃអថេររបស់អ្នកឱ្យបានច្រើនតាមដែលអាចធ្វើបានហើយតាមវិធីទាំងអស់គឺសូន្យ។ អ្នកអាចធ្វើវាបានដោយធ្វើឱ្យមេកានិចនៃការពិសោធន៍របស់អ្នកស្វ័យប្រវត្តិ (ឧទាហរណ៍ការផ្លាស់ប្តូរពេលវេលារបស់មនុស្សជាមួយនឹងពេលវេលាកុំព្យូទ័រ) និងការរៀបចំការសាកល្បងដែលមនុស្សចង់ចូល។ អ្នកស្រាវជ្រាវដែលអាចបង្កើតការពិសោធន៍ជាមួយលក្ខណៈពិសេសទាំងនេះនឹងអាចដំណើរការពិសោធន៍ប្រភេទថ្មីដែល មិនអាចធ្វើទៅបាននៅក្នុងអតីតកាល។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយសមត្ថភាពក្នុងការបង្កើតការពិសោធន៍តម្លៃអថេរតម្លៃសូន្យអាចលើកឡើងនូវសំណួរសីលធម៌ថ្មីដែលជាប្រធានបទដែលខ្ញុំនឹងដោះស្រាយ។