4.5.4 Хүчтэй хүмүүстэй харьцах

Хамтран зардлыг багасгаж, хэмжээг нэмэгдүүлэх, гэхдээ энэ нь оролцогч, эмчилгээ төрлийн өөрчилж болно, мөн та нар ашиглаж болно гэсэн үр дүн гэнэ.

Үүнийг хийх өөр нэг хувилбар бол компани, засгийн газар, эсвэл ТББ гэх мэт хүчирхэг байгууллагатай хамтран ажилладаг. Түнштэй ажиллах давуу тал бол тэд өөрсдөө хийж чадахгүй байгаа туршилтуудыг явуулах боломжийг танд олгоно. Жишээлбэл, доорх талаар би танд ярих нэг туршилт болох 61 сая оролцогчид бий. Үүний зэрэгцээ хамтын ажиллагаа нь таны хийж чадах зүйлсийг нэмэгдүүлдэг бөгөөд энэ нь таныг хязгаарладаг. Жишээлбэл, ихэнх компаниуд танай бизнес эсвэл нэр төрийг гутаан доромжилсон туршилтыг явуулахыг зөвшөөрөхгүй. Түншүүдтэй хамтран ажиллах нь хэвлэн нийтлэх цаг болсон үед та үр дүнг "дахин" болгох шахалтанд орж болох бөгөөд зарим түншүүд тэднийг муу харагдахад хүргэж байгаа ажлаа хэвлүүлэхийг хориглохыг чармайж болно гэсэн үг юм. Эцэст нь хэлэхэд, хамтын ажиллагаа нь эдгээр хамтын ажиллагааг хөгжүүлэх, хадгалахтай холбоотой зардлуудтай хамт ирдэг.

Эдгээр нөхөрлөлийг амжилттай болгохын тулд шийдэх ёстой гол сорилт нь хоёр талын ашиг сонирхлыг тэнцвэржүүлэх арга замыг хайж олох бөгөөд энэ балансын тэнцвэрийг бодоход тус болох ашигтай арга зам бол Пасторын квадрат юм (Stokes 1997) . Олон судлаачид хэрэв тэд ямар нэг практикийн ажилд оролцож байгаа бол түншид сонирхолтой байж болох юм бол тэд жинхэнэ шинжлэх ухаан хийж чадахгүй. Энэ хандлага нь амжилттай нөхөрлөлийг бий болгоход маш хэцүү болгодог бөгөөд энэ нь бас бүрэн буруу болох болно. Энэхүү сэтгэлгээний талаархи асуудал нь биологич Луис Пастурын зам мөрийг судлах замаар гайхалтай дүрслэн харуулсан юм. Архинд донтсон жүүсийг арилжааны аргаар исгэх аргаар ажиллаж байхдаа Пастера өвчин үүсгэх микроорганизмын шинэ ангилалыг илрүүлжээ. Энэ нээлт нь маш их хүндрэлтэй асуудлыг шийдэж, исгэх үйл явцыг сайжруулахад тусалсан бөгөөд шинжлэх ухааны томоохон дэвшилд хүргэсэн. Тиймээс эрдэм шинжилгээний үнэн бодитой судалгаануудтай зөрчилдсөн практик хэрэглээг судлахын оронд тэдгээрийг хоёр тусдаа хэмжээс гэж үзэх нь илүү дээр юм. Судалгааг ашиглах (эсвэл үгүй) сэдэлтэй байж болох бөгөөд судалгаа нь үндсэн ойлголтыг хайх (эсвэл үгүй) хайж болно. Үнэн хэрэгтээ Пастурын зарим судалгаагаар үндсэн ойлголтыг эрэлхийлж, хэрэглэж болно (Зураг 4.17). Пасторын квадратын судалгаа нь хоёр зорилго дэвшүүлсэн бөгөөд судлаачид болон түншүүдтэй хамтран ажиллахад тохиромжтой. Үндэслэлийг нь авч үзвэл, би хоёр түншлэлтэй туршилтын туршилтыг тайлбарлах болно.

Зураг 4.17: Pasteur's Quadrant (Stokes 1997). Судалгаа нь суурь болон хэрэглээний аль алиныг нь бодолцохын оронд ашиглалтын (эсвэл үгүй) сэдэл, үндсэн ойлголтыг (эсвэл үгүй) хайж байгаа нь дээр гэж үздэг. Ашигласнаас үүдэлтэй сэдэвчилсэн судалгаа нь үндсэн ойлголтыг эрж хайх явдал юм. Бөөрөлзгөний шүүсийг согтууруулах ундаа руу хувиргах, өвчний үр хөврөлийн онолыг бий болгох талаар Пастурийн ажил хийдэг. Энэ бол хүчирхэг нөхөрлөлүүдэд хамгийн сайн тохирсон ажил юм. Ашигласнаас шалтгаалах боловч үндсэн ойлголтыг хайдаггүй Томас Эдисоноос авч хэрэгжүүлж байгаа ажил, жишээлбэл, хэрэглээний замаар өдөөгддөггүй бүтээлүүдийн жишээ нь Niels Bohr-ээс ирдэг. Стокес (1997) -ийг үзнэ үү. Стокес (1997) -аас авсан хувилбар 3.5-р зураг.

Зураг 4.17: Pasteur's Quadrant (Stokes 1997) . Судалгааг "үндсэн" эсвэл "хэрэглэсэн" гэж үзэхээс илүүтэйгээр ашиглалтын (эсвэл үгүй ​​биш) үндсэн суурь ойлголтыг (эсвэл үгүй) эрэлхийлэх нь зүйтэй гэж үздэг. Ашигласнаар хоёуланд нь тулгуурласан, үндсэн ойлголтыг эрэлхийлсэн судалгааны жишээ бол Pasteur-ийн аргаар манжинны шүүсийг согтууруулах ундаа руу хөрвүүлэх, өвчин үүсгэх үр хөврөлийн онолыг бий болгох ажил юм. Энэ бол хүчирхэг нөхөрлөлүүдэд хамгийн сайн тохирсон ажил юм. Ашигласнаас шалтгаалах боловч үндсэн ойлголтыг хайдаггүй Томас Эдисоноос авч хэрэгжүүлж байгаа ажил, жишээлбэл, хэрэглээний замаар өдөөгддөггүй бүтээлүүдийн жишээ нь Niels Bohr-ээс ирдэг. Stokes (1997) -ийг үзнэ үү. Stokes (1997) -аас авсан хувилбар 3.5-р зураг.

Том компаниуд, ялангуяа технологийн компаниуд ихээхэн туршилтуудыг явуулахад маш нарийн бүтэцтэй дэд бүтцийг бий болгосон. Технологийн салбарын хувьд эдгээр туршилтуудыг A / B тест гэж нэрлэдэг учир нь хоёр эмчилгээний үр дүнг харьцуулдаг: A ба B. Зарим туршилтууд зар сурталчилгаан дээр дарах хурдыг нэмэгдүүлэх гэх мэт зүйлсийн хувьд ихэвчлэн явагддаг боловч туршилтын ижил дэд бүтэц нь мөн Шинжлэх ухааны ойлголтыг сайжруулах судалгааны ажилд ашиглах. Энэ төрлийн судалгааг хийх боломжийн жишээ бол Facebook болон Сан Ди Калифорнийн Калифорнийн Их Сургуулийн судлаач нарын хооронд хийсэн түншлэлийн судалгаагаар сонгогчдын ирцтэй холбоотой өөр өөр мэдээний үр дүн (Bond et al. 2012) .

2010 оны 11-р сарын 2-нд АНУ-ын Конгрессийн сонгуулийн өдөр нийт 61 сая Facebook хэрэглэгч, 18 болон түүнээс дээш насны Facebook-ийн санал асуулгад оролцсон. Фэйсбүүк хуудсаар зочилж хэрэглэгчид нь гурван бүлгийн аль нэгэнд нь санамсаргүй байдлаар хуваарилагдсан бөгөөд Мэдээний Feed (зураг 4.18) дээр ямар баннер (хэрэв байгаа бол) байрлуулсан болохыг тогтоосон.

  • хяналтын бүлэг
  • "Би таалагдсан" товчлуур болон лангуун дээр (Нэмэлт мэдээлэл)
  • "I Vote" товч дээр дарж санал бодлоо илэрхийлэх боломжтой "I Voting" (Info + Social)

Бондын болон хамтран ажиллагсад нь хоёр үндсэн үр дүнг судлав. Нэгдүгээрт, Info + Social бүлгийн хүмүүс "I Voted" (20 орчим хувь нь 18 хувь хүртэл) гэсэн товчлуур дээр дарснаас Инфляцийн бүлгийн хүмүүсээс хоёр пунктээр илүү байгааг олж мэдсэн. Цаашилбал, судлаачид 6 сая орчим хүнийг нийтийн санал асуулгын бүртгэлд нэгтгэсэний дараа тэд Инфо + Нийгмийн бүлгийн хүмүүс хяналтын бүлгийн хүмүүстэй харьцуулахад үнэндээ 0.39 пунктээр илүү үнэлэгдсэн ба Инфо бүлэг дэх хүмүүс хяналтын бүлгийн хүмүүстэй адил санал өгөх хандлагатай байсан (Зураг 4.18).

Зураг 4.18: Фэйсбүүкээс гарах санал асуулгын үр дүн (Бонд, бусад, 2012). Мэдээлэлийн бүлгийн оролцогчид хяналтын бүлгийнхтэй ижил хэмжээгээр санал өгсөн боловч Мэдээлэл + Нийгмийн бүлгийн хүмүүс арай өндөр хувьтай санал өгчээ. Бас 95% итгэх интервалыг тооцоолсон байна. График дахь үр дүн нь санал тоолоход тохирсон ойролцоогоор зургаан сая оролцогчдын хувьд юм. Бонд болон бусад (2012), зураг 1.

Зураг 4.18: Фэйсбүүкээс гарах санал асуулгын үр дүн (Bond et al. 2012) . Мэдээлэлийн бүлгийн оролцогчид хяналтын бүлгийнхтэй ижил хэмжээгээр санал өгсөн боловч Мэдээлэл + Нийгмийн бүлгийн хүмүүс арай өндөр хувьтай санал өгчээ. Бас 95% итгэх интервалыг тооцоолсон байна. График дахь үр дүн нь санал тоолоход тохирсон ойролцоогоор зургаан сая оролцогчдын хувьд юм. Bond et al. (2012) , зураг 1.

Энэхүү туршилтын үр дүн нь зарим нь онлайнаас бусад саналаас илүү үр дүнтэй байдаг нь судалгааны үр дүнг судлаачийн тооцоолж буй үр дүн нь санал өгөх эсвэл саналаа өгсөн эсэхээс хамаарна. Энэ туршилт харамсалтай нь зарим судлаачид "нүүрний овоо" гэж нэрлэгддэг нийгмийн мэдээллүүдийн механизмуудын талаар ямар нэг тайлбар өгөхгүй байна. Магадгүй нийгмийн мэдээллүүд нь хэн нэгэн нь хошууныг ажигласан, эсвэл хоёулаа хоёулаа хоёулаа хоёулаа хоёуланг нь хоёуланг нь хоёуланг нь хоёуланг нь хоёуланг нь хоёуланг нь хоёуланг нь хоёуланг нь хоёуланг нь эсвэл хоёуланд нь саналаа өгсөн магадлалыг нэмэгдүүлэх магадлалыг бий болгож болох юм. Тиймээс энэ туршилт нь бусад судлаач судлах сонирхолтой сонирхолтой Bakshy, Eckles, et al. (2012) ( Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Судлаачдын зорилго дэвшүүлэхийн зэрэгцээ энэ туршилт нь түнш байгууллага (Facebook) -ийн зорилго дэвшүүлсэн. Хэрэв та санал асуулгынаас судалж буй зан байдлыг савангаар худалдаж авах гэж байгаа бол тухайн судалгаагаар онлайн зар сурталчилгаануудын үр дүнг хэмжих туршилттай яг ижил бүтэцтэй байдаг ( RA Lewis and Rao (2015) гэх мэт. Эдгээр зар сурталчилгааны үр дүнгийн судалгаанууд нь онлайн зар- Bond et al. (2012) зар сурталчилгаанд нөлөөлөх нөлөөллийг байнга хэмждэг Bond et al. (2012) нь ерөнхийдөө санал өгөх оффлайн горимд зориулагдсан зар юм. Тиймээс энэхүү судалгаа нь Facebook-ийн онлайн зар сурталчилгааны үр ашгийг судлах боломжийг Facebook-д олгох бөгөөд Facebook-ийн зар сурталчилгаа нь зан төлөвийг өөрчлөхөд үр дүнтэй байдаг боломжит сурталчилагчдыг ятгаж болно.

Судлаачид болон түншүүдийн ашиг сонирхол нь энэ судалгаанд ихэвчлэн нийцсэн байсан ч зарим талаараа хурцадмал байдалд орсон байна. Тухайлбал, гурван бүлгийг хянах, Info, Info + Social гэсэн гурван бүлгийн хуваарилалт үлэмж тэнцвэргүй байсан: дээжийн 98% нь Info + Social -д өгсөн. Энэ тэнцвэргүй хуваарилалт статистикийн хувьд үр ашиггүй бөгөөд судлаачдын хувьд илүү сайн хуваарилалт нь бүлгийн оролцогчдын гуравны нэг хувьтай байх байсан. Гэхдээ Facebook нь хүн бүр Мэдээлэл + Нийгмийн эмчилгээг авахыг хүссэн тул тэнцвэргүй хуваарилалт гарсан байна. Аз болоход судлаачид 1% -ийг эмчилгээнд хамруулж, хяналтын бүлгийн 1% -ийг оролцуулсан гэдэгт итгэлтэй байна. Хяналтын бүлэг бол Интернет эмчилгээний үр нөлөөг хэмжих боломжгүй байв. Яагаад гэвэл энэ нь санамсаргүй түүвэрлэсэн туршилт биш харин "туршилт ба ажиглалт" туршилт байсан юм. Энэ жишээ нь түншүүдтэй хамтран ажиллахад чухал ач холбогдолтой хичээлийг олгодог. Заримдаа та хэн нэгэн эмчилгээг хүргэхийг хэн нэгэнд итгүүлэх, заримдаа эмчилгээг хүргэхгүй (өөрөөр хэлбэл хяналтын бүлэг үүсгэх) хэн нэгэнд итгүүлэх замаар туршилтыг бий болгодог.

Түншлэл нь технологийн компаниуд, сая сая оролцогчидтой A / B шалгалтыг үргэлж оролцуулах шаардлагагүй байдаг. Жишээлбэл, Александер Коппок, Эндрю Гуесс, Жон Терновски нар (2016) байгаль хамгаалах ТББ-ын байгаль хамгаалах төрийн бус байгууллагатай хамтран нийгмийн идэвхжилийг дэмжих өөр өөр стратегийг туршиж үзсэн. Судлаачид ТББ-ын Twitter-ийн дансыг ашигласан бөгөөд олон нийтийн твиттер болон хувийн өөр өөр төрлийн имэйлүүдийг илгээсэн хувийн шууд мессежийг илгээсэн. Дараа нь хүмүүс эдгээр хүсэлтүүдийн аль нь өргөдөл гаргах талаар хүсэлт гаргах, санал хүсэлтийн талаархи мэдээллийг буцаахад түлхэц үзүүлэхэд хамгийн их үр дүнтэй байгаа эсэхийг хэмжинэ.

Хүснэгт 4.3: Судлаачид ба байгууллагууд хоорондын түншлэлийг оролцуулсан туршилтуудын жишээнүүд
Сэдэв Лавлагаа
Мэдээлэл хуваалцах талаар Facebook News Feed-ийн үр нөлөө Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
Онлайн болзоот вэбсайт дээр зан үйлийн талаар хэсэгчлэн нэрээ нууцлах нөлөө Bapna et al. (2016)
Цахилгааны хэрэглээний талаархи Нүүрсний эрчим хүчний тайлангуудын үр нөлөө Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013)
Вирусын тархалтын талаар аппликейшны дизайны үр нөлөө Aral and Walker (2011)
Тархалтын механизмын тархалтын үр нөлөө SJ Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
Зар сурталчилгаанд нийгмийн мэдээллийн үр нөлөө Bakshy, Eckles, et al. (2012)
Каталогийг каталогоор дамжуулан борлуулах каталогийн давтамжийн үр нөлөөг янз бүрийн харилцагчдад үзүүлдэг Simester et al. (2009)
Боломжит ажлын програмын талаар өргөн хүрээний мэдээлэл авах Gee (2015)
Анхны рейтингийн талаархи алдар нэр Muchnik, Aral, and Taylor (2013)
Улс төрийн дайчилгааны талаархи мессежний агуулгад үзүүлэх нөлөө Coppock, Guess, and Ternovski (2016)

Ерөнхийдөө, хүчирхэгжүүлэгчтэй хамтран ажиллах нь танд хийхэд хэцүү хэмжээний түвшинд ажиллах боломжийг олгодог бөгөөд хүснэгтийн 4.3-т судлаачид болон байгууллагуудын хоорондын түншлэлийг бусад жишээгээр харуулав. Туршилт хийх нь өөрийн туршилтыг хийхээс хамаагүй хялбар юм. Гэхдээ эдгээр давуу талууд нь сул талуудтай тулгардаг: нөхөрлөл нь суралцаж болох хүмүүс, эмчилгээ, үр дүнг хязгаарладаг. Цаашилбал, эдгээр нөхөрлөл нь ёс зүйн сорилтод хүргэж болно. Нөхөрлөлийн боломжийг олох хамгийн сайн арга бол сонирхолтой шинжлэх ухаан хийж байх үедээ шийдэж болох бодит асуудлыг анзаарах явдал юм. Хэрэв та дэлхий ертөнцийг харахад ашигладаггүй бол Пасторын квадратын асуудлыг шийдэхэд хэцүү байж болох юм. Гэхдээ практик дээр та тэдгээрийг илүү их анзаарах болно.