4.1 Вовед

Во пристапи опфатени досега во оваа книга го набљудувате неговото однесување (Поглавје 2) и поставување на прашања (Глава 3) -researchers се соберат податоци за тоа што е природно се случуваат во светот. На пристап се опфатени во ова поглавје водење експерименти-е фундаментално различно. Кога истражувачите работат експерименти, тие систематски интервенира во светот да се создаде податоци кои се совршено прилагоден да одговара на прашањата за причинско-последичните врски.

Причинско-последичниот прашања се многу честа појава во социјални истражувања, како и примери вклучува прашања како ли зголемување на платите на наставниците зголеми учењето на студентите? Што е ефектот на минималната плата на стапката на вработеност? Како се трка на апликантот за работа ефект шансата за добивање на работа? Во прилог на овие експлицитно причинска прашања, понекогаш причинско-последичниот прашања се содржани во повеќе општи прашања за максимизирање на некои метрички перформанси. На пример, на прашањето "Што копче боја ќе се зголеми донации на веб-страницата на НВО?" Е навистина многу прашања во врска со влијанието на различни бои на копчето за донации.

Еден начин да се одговори на прашања причинско-ефект е да се погледне за моделите во постоечките податоци. На пример, со користење на податоци од илјадници училишта, може да се пресмета дека студентите учат повеќе во училишта кои нудат високи плати на наставниците. Но, дали тоа корелација покажуваат дека повисоките плати предизвика студентите да дознаете повеќе? Се разбира не. Во училиштата во кои наставниците заработуваат повеќе може да биде различна во многу начини. На пример, учениците во училиштата со високи плати на наставниците може да дојде од побогатите семејства. Така, она што изгледа како ефект на наставниците може само да доаѓаат од споредување на различни видови на студентите. Овие неизмерен разлики меѓу учениците се нарекуваат confounders, а и воопшто, можноста за confounders wreaks хаос на истражувачите способност да одговори на прашања причинско-ефект од потрага по модели во постоечките податоци.

Едно решение за проблемот на confounders е да се обиде да направи фер споредба со прилагодување за видливи разлики меѓу двете групи. На пример, може да биде во можност да ја преземете данок на имот на податоци од голем број на владини веб-сајтови. Потоа, може да се спореди постигнувањата на учениците во училиштата каде што цените на куќите се слични, но платите на наставниците се различни, и се уште може да се најдат дека учениците учат повеќе во училишта со повисоки плати на наставниците. Но, се уште има многу можни confounders. Можеби родителите на овие студентски разликуваат во степенот на образование или можеби училиштата се разликуваат во нивната блискост до јавните библиотеки или можеби училишта со повисоки плати на наставниците, исто така, имаат повисока плата за директорите и главните плати, а не плати на наставниците, е навистина она што се зголемува учењето на студентите. Вие би можеле да се обидат да се измери овие други фактори, но на листата на можни confounders во суштина е бесконечна. Во многу случаи, едноставно не може да се измери и да се приспособат за сите можни confounders. Овој пристап може само да ве однесе толку далеку.

А подобро решение за проблемот на confounders работи експерименти. Експериментите овозможуваат на истражувачите да се движат надвор од корелација во природно податоци со цел да со сигурност да се одговори на причинско-последичниот прашање. Во аналогната ера, експерименти често беа логистички тешко и скапо. Сега, во дигиталната ера, логистичка ограничувања се постепено исчезнува далеку. Не само што е полесно да се прават експерименти како оние истражувачи го направиле во минатото, сега е можно да се кандидира нови видови на експерименти.

Во она што досега го напишав јас сум бил малку лабава на мојот јазик, но важно е да се направи разлика помеѓу две работи: експерименти и рандомизирани контролирани експерименти. Во еден експеримент истражувач интервенира во светот, а потоа го мери исход. Слушнав овој пристап се опишува како "тревожа и да ги набљудува." Оваа стратегија е многу ефикасна во природните науки, но во медицинските и општествените науки, постои уште еден пристап кој работи подобро. Во рандомизирана контролирана експеримент истражувач интервенира за некои луѓе, а не за другите, и, критички, истражувачот одлучува на кој луѓето добиваат интервенцијата на рандомизација (на пример, нервира паричка). Оваа процедура обезбедува дека рандомизирани контролирани експерименти за да се создаде фер споредби помеѓу две групи: едната која има добиено интервенција и оној што не е. Со други зборови, рандомизирани контролирани експерименти се решение за проблемите на confounders. И покрај важни разлики помеѓу експерименти и рандомизирани контролирани експерименти, социјални истражувачите често ги користат овие термини мешаат. Јас ќе ја следат оваа Конвенција, но, на некои места, ќе се скрши на конвенцијата да се потенцира вредноста на рандомизирани контролирани експерименти над експерименти без рандомизација и контролна група.

Рандомизирани контролирани експерименти докажано да биде моќен начин да се запознаат со општествениот свет, и во ова поглавје, јас ќе ви учат повеќе за тоа како да ги користите во вашето истражување. Во Дел 4.2, ќе се илустрира основната логика на експериментирање со пример на еден експеримент на Википедија. Потоа, во Дел 4.3, јас ќе се опише разликата помеѓу лабораториски експерименти и полето експерименти и разликите помеѓу аналогни и дигитални експерименти експерименти. Понатаму, ќе тврдат дека дигитални експерименти поле може да понуди најдобрите особини на аналоген лабораториски експерименти (строга контрола) и аналогни полето експерименти (реализам), сите во размер што не беше можно претходно. Потоа, во Дел 4.4, јас ќе се опише три концепти, важност, хетерогеноста на третман ефекти, како и механизми, кои се критични за дизајнирање богата експерименти. Со ваквата позадина, јас ќе се опише размени кои се вклучени во две главни стратегии за спроведување на дигитални експерименти: тоа го правам себе (Дел 4.5.1) или партнерството со моќната (Дел 4.5.2). Конечно, јас ќе завршам со некои дизајн совети за тоа како можете да ги искористат предностите на вистинската сила на дигитални експерименти (Дел 4.6.1) и се опише некои од одговорноста која доаѓа со таа моќ (Дел 4.6.2). Поглавјето ќе биде претставен со минимум од математичка нотација и формален јазик; читателите заинтересирани во повеќе формални, математички пристап кон експерименти исто така треба да го прочитате Технички Додаток на крајот од ова поглавје.