4.5.4 ਤਾਕਤਵਰ ਨਾਲ ਸਹਿਭਾਗੀ

ਭਾਈਵਾਲੀ ਦੇ ਖਰਚੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ, ਇਲਾਜ ਦੀ ਕਿਸਮ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਗਠਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ, ਸਰਕਾਰ, ਜਾਂ ਐਨ ਜੀ ਓ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਸਾਥੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਜੋ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦੱਸੇ 61 ਲੱਖ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਾਂਗਾ - ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਖੋਜਕਾਰ ਇਸ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ. ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਜੋ ਭਾਈਵਾਲੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੀ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵੱਕਾਰੀ ਨੂੰ. ਸਾਥੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇਹ ਵੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ "ਮੁੜ-ਫਰੇਮ" ਕਰਨ ਲਈ ਦਬਾਅ ਵਿੱਚ ਆ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਾਥੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁਰਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਹਿਭਾਗਤਾ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਸਹਿਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਏ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਗਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਸਫਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਹੱਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਦੋਵਾਂ ਧਿਰਾਂ ਦੇ ਹਿੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਬੈਲੇਂਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਢੰਗ ਹੈ ਪਾਚਾਸੁਰ ਦਾ ਕੋਆਰਡੈਂਟ (Stokes 1997) . ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜੇ ਉਹ ਕਿਸੇ ਕੰਮੀ-ਕਾਜ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ-ਜੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ. ਇਹ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਸਫਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਲਤ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਬਾਇਓਲੋਜੀਟ ਲੂਈ ਪਾਸਚਰ ਦੇ ਮਾਰਗ-ਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਸੋਚ ਦੀ ਸੋਚ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਬੀਟ ਜੂਸ ਨੂੰ ਅਲਕੋਹਲ ਵਿਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇਕ ਵਪਾਰਕ ਫਰਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਾਸਚਰ ਨੇ ਇਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦੀ ਮਾਈਕ੍ਰੋਰੋਗਨਿਜ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਿਸ ਦੇ ਫਲਸਰੂਪ ਬੀਮਾਰੀ ਦੇ ਜਰਮ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ. ਇਸ ਖੋਜ ਨੇ ਇਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ - ਇਸਨੇ ਫਰਮਾਣਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ - ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸੱਚੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਹਾਰ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਦੋ ਵੱਖ ਵੱਖ ਮਾਪਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚਣਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ. ਖੋਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗ (ਜਾਂ ਨਹੀਂ) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਜਾਂ ਨਹੀਂ). ਨਾਜ਼ੁਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੁਝ ਖੋਜਾਂ-ਜਿਵੇਂ ਪਾਸਟਰ'ਜ਼-ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਚਿੱਤਰ 4.17). ਪਾਚੂਰ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਖੋਜ, ਜੋ ਕਿ ਦੋ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦਾ ਹੈ-ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿਭਾਗੀਾਂ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ. ਉਸ ਪਿਛੋਕੜ ਨੂੰ ਦੇਖਦਿਆਂ, ਮੈਂ ਦੋਸਤੀ ਦੇ ਦੋ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦਾ ਵਰਨਨ ਕਰਾਂਗਾ: ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਐਨਜੀਓ ਨਾਲ ਇੱਕ.

ਚਿੱਤਰ 4.17: ਪਾਸਟਰਸ ਦੀ ਕੋਔਰਾਡੈਂਟ (ਸਟੋਕਸ 1997). ਰਿਸਰਚ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਜਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਇ ਸੋਚਣਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਤੋਂ (ਜਾਂ ਨਾ) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਇੱਛਾ (ਜਾਂ ਨਹੀਂ). ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਜੋ ਦੋਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਾਚੂਰ ਦੇ ਬੀਟ ਦੇ ਰਸ ਨੂੰ ਅਲਕੋਹਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਰੋਗ ਦੇ ਜਰਮ ਸੰਕੇਤ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ. ਵਰਕਰਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਉਹ ਥਾਮਸ ਐਡੀਸਨ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੱਭਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਉਸ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪਰ ਜੋ ਨੀਲਜ਼ ਬੋਹਰ ਤੋਂ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚਰਚਾ ਲਈ ਸਟੋਕਸ (1997) ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਕੇਸ ਸਟੋਕਸ (1997) ਤੋਂ ਅੰਕਿਤ, 3.5 ਅੰਕ ਦੇਖੋ.

ਚਿੱਤਰ 4.17: ਪਾਸਟਰਸ ਦੀ ਕੋਔਰਾਡੈਂਟ (Stokes 1997) . "ਬੁਨਿਆਦੀ" ਜਾਂ "ਲਾਗੂ" ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਖੋਜ ਦੀ ਸੋਚਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਕਿ ਵਰਤੋਂ (ਜਾਂ ਨਾ) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ (ਜਾਂ ਨਹੀਂ) ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ. ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਜੋ ਦੋਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਾਚੂਰ ਦੇ ਬੀਟ ਦੇ ਰਸ ਨੂੰ ਅਲਕੋਹਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਰੋਗ ਦੇ ਜਰਮ ਸੰਕੇਤ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ. ਵਰਕਰਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਉਹ ਥਾਮਸ ਐਡੀਸਨ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਭਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਮਿਸਾਲ ਜੋ ਕਿ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਜੋ ਨੀਲਜ਼ ਬੋਹਰ ਤੋਂ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚਰਚਾ ਲਈ Stokes (1997) ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਕੇਸ Stokes (1997) ਤੋਂ ਅੰਕਿਤ, 3.5 ਅੰਕ ਦੇਖੋ.

ਵੱਡੀ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ. ਤਕਨੀਕੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਏ / ਬੀ ਟੈਸਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਦੋ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਏ ਅਤੇ ਬੀ. ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਤੇ ਕਲਿਕ-ਰੇਟ ਦਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਸੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਵੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਮਝ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਖੋਜ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾ ਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਇਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਫੇਸਬੁੱਕ ਅਤੇ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਸੈਨ ਡਿਏਗੋ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵੋਟਰ ਪੋਲਿੰਗ (Bond et al. 2012) ਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ.

2 ਨਵੰਬਰ, 2010 ਨੂੰ ਅਮਰੀਕੀ ਕਾਂਗਰਸ ਦੇ ਚੋਣਾਂ ਦਾ ਦਿਨ- ਸਾਰੇ 61 ਮਿਲੀਅਨ ਫੇਸਬੁੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜੋ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿਚ ਰਹਿੰਦੇ ਸਨ ਅਤੇ 18 ਸਾਲ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਮਰ ਦੇ ਸਨ ਨੇ ਵੋਟਿੰਗ ਬਾਰੇ ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ. ਫੇਸਬੁੱਕ ਦੀ ਫੇਰੀ ਤੇ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਤੌਰ ਤੇ ਤਿੰਨ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਨੇ ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਬੈਨਰ (ਜੇ ਕੋਈ ਹੋਵੇ) ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਊਜ਼ ਫੀਡ (ਚਿੱਤਰ 4.18) ਦੇ ਸਿਖਰ ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ:

  • ਇੱਕ ਕੰਟਰੋਲ ਸਮੂਹ
  • ਕਲਿਕ ਕਰਨ ਯੋਗ "ਮੈਂ ਵੋਟ ਕੀਤੀ" ਬਟਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਉਂਟਰ (ਜਾਣਕਾਰੀ) ਦੇ ਨਾਲ ਵੋਟ ਪਾਉਣ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸੂਚਨਾ ਸੰਦੇਸ਼
  • ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਯੋਗ "I Voted" ਬਟਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਦੋਸਤਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਊਂਟਰ ਪਲਨਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨਾਲ ਵੋਟ ਪਾਉਣ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸੂਚਨਾ ਪੱਤਰ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ "ਮੈਂ ਵੋਟ ਕੀਤੀ" (ਜਾਣਕਾਰੀ + ਸਮਾਜਿਕ) ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕੀਤਾ ਹੈ

ਬੌਡ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੇ ਦੋ ਮੁੱਖ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ: ਵੋਟਿੰਗ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵੋਟਿੰਗ ਰਵੱਈਏ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ. ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਨਫੋ + ਸੋਸ਼ਲ ਗਰੁੱਪ ਵਿਚਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਂ ਵੋਟ ਪਾਉਣ" (ਲਗਭਗ 20% ਬਨਾਮ 18%) ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਮੂਹ ਵਿਚਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲੋਂ 2 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਪੁਆਇੰਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ. ਇਸਦੇ ਇਲਾਵਾ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਛੇ ਲੱਖ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਵੋਟਿੰਗ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਲਾਇਆ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਨਫੋ + ਸੋਸ਼ਲ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚਲੇ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲੋਂ 0.39 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਪੁਆਇੰਟ ਜਿੰਨੇ ਜਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਿਤ ਤੌਰ ਤੇ ਵੋਟ ਪਾਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗਰੁੱਪ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਵਿਚਲੇ ਲੋਕਾਂ (ਵੋਟਰ 4.18) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਵੋਟ ਪਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੀ.

ਚਿੱਤਰ 4.18: ਫੇਸਬੁੱਕ (ਬੌਂਡ ਏਟ ਅਲ. 2012) 'ਤੇ ਹੋਮ-ਆਉਟ-ਦ-ਵੋਟ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ. ਜਾਣਕਾਰੀ ਗਰੁੱਪ ਵਿਚਲੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੇ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਵਿਚਲੀ ਉਸੇ ਦਰ 'ਤੇ ਵੋਟਿੰਗ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਇਨਫੋ + ਸੋਸ਼ਲ ਗਰੁੱਪ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਉੱਚੀ ਦਰ ਨਾਲ ਵੋਟਾਂ ਪਾਈਆਂ ਬਾਰ ਅਨੁਮਾਨਿਤ 95% ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਗਰਾਫ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤਕਰੀਬਨ 6 ਮਿਲੀਅਨ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵੋਟਿੰਗ ਰਿਕਾਰਡ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ. ਬੌਂਡ ਏਟ ਅਲ ਤੋਂ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ (2012), ਨੰਬਰ 1

ਚਿੱਤਰ 4.18: ਫੇਸਬੁੱਕ (Bond et al. 2012) 'ਤੇ ਹੋਮ-ਆਉਟ-ਦ-ਵੋਟ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ. ਜਾਣਕਾਰੀ ਗਰੁੱਪ ਵਿਚਲੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੇ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਵਿਚਲੀ ਉਸੇ ਦਰ 'ਤੇ ਵੋਟਿੰਗ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਇਨਫੋ + ਸੋਸ਼ਲ ਗਰੁੱਪ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਉੱਚੀ ਦਰ ਨਾਲ ਵੋਟਾਂ ਪਾਈਆਂ ਬਾਰ ਅਨੁਮਾਨਿਤ 95% ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਗਰਾਫ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤਕਰੀਬਨ 6 ਮਿਲੀਅਨ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵੋਟਿੰਗ ਰਿਕਾਰਡ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ. Bond et al. (2012) ਤੋਂ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ Bond et al. (2012) , ਨੰਬਰ 1

ਇਸ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੁਝ ਔਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਏ-ਵੋਟ ਸੁਨੇਹੇ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਖੋਜਕਾਰ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਵੋਟਿੰਗ ਜਾਂ ਅਸਲ ਵੋਟਿੰਗ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਇਹ ਤਜਰਬੇ ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ ਕਾਰਜਾਂ ਬਾਰੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੁਰਾਗ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਾਜਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ - ਕੁਝ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ "ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਢੇਰ" ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੋਟ ਪਾਉਣ ਲਈ ਬੁਲਾਇਆ. ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੇ ਸੰਭਾਵਤਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੇ ਬੈਨਰ ਦੇਖਿਆ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਇਸ ਨੇ ਸੰਭਾਵਤਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਜਿਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਬੈਨਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਲਗਾਇਆ ਹੋਵੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੋਟਾਂ ਜਾਂ ਦੋਵੇਂ. ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਲੱਭਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦੂਜੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਸੰਭਾਵਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖੋਜਣਗੇ (ਦੇਖੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੇ ਸਹਿਭਾਗੀ ਸੰਸਥਾ (ਫੇਸਬੁੱਕ) ਦਾ ਟੀਚਾ ਵੀ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਟ ਪਾਉਣ ਲਈ ਵੋਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹੇ ਗਏ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਅਧਿਐਨ ਵਿਚ ਔਨਲਾਈਨ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਇਕੋ ਜਿਹੀ ਹੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, RA Lewis and Rao (2015) . RA Lewis and Rao (2015) ). ਇਹ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਅਕਸਰ ਔਨਲਾਈਨ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ- Bond et al. (2012) ਵਿੱਚ ਇਲਾਜ Bond et al. (2012) ਮੂਲ ਤੌਰ ਤੇ ਵੋਟਿੰਗ-ਔਫਲਾਈਨ ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਹਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਖੋਜ ਔਨਲਾਈਨ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀਤਾ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਫੇਸਬੁਕ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਵਤੀਰੇ 'ਤੇ ਅਸਰਦਾਰ ਹਨ.

ਹਾਲਾਂਕਿ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦੇ ਹਿੱਤ ਜਿਆਦਾਤਰ ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਨ, ਪਰ ਉਹ ਤਣਾਅ ਵਿੱਚ ਵੀ ਅਧੂਰੇ ਸਨ. ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ, ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਤਿੰਨ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟ੍ਰੋਲ, ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਇਨਫੋਸ਼ਲ + ਸੋਸ਼ਲ-ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟ ਸੀ: ਨਮੂਨੇ ਦੀ 98% ਜਾਣਕਾਰੀ + ਸਮਾਜਿਕ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ. ਇਹ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਅਲਾਟਮੈਂਟ ਅਧੂਰੀ ਅੰਕੜਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਵੰਡ ਹਰ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਿਹਾਈ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦਾ ਹੋਣਾ ਸੀ. ਪਰ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਆਲੋਚਨਾ ਹੋਇਆ ਕਿਉਂਕਿ ਫੇਸਬੁਕ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਇਨਫੋ + ਸੋਸ਼ਲ ਟਰੀਟਮੈਂਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇ. ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਨਵੈਨਟ ਗਰੁੱਪ ਲਈ 1% ਅਤੇ ਕਨਟ੍ਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਲਈ 1 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹਿੱਸਾ ਵਾਪਸ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਨਾ ਲਿਆ. ਕੰਟ੍ਰੋਲ ਗਰੁਪ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਨਫੋ + ਸੋਸ਼ਲ ਇਲਾਜ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਮੁਢਲਾ ਤੌਰ ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਹੋਣਾ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਰਲਵੇਂ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤੇ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ" ਪ੍ਰਯੋਗ ਸੀ. ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਸਾਥੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਬਕ ਮਿਲਦਾ ਹੈ: ਕਈ ਵਾਰੀ ਤੁਸੀਂ ਇਲਾਜ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾ ਕੇ ਕੋਈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾ ਕੇ ਕੋਈ ਤਜਰਬਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਇਲਾਜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ (ਭਾਵ, ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਣਾ).

ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਤਕਰੀਬਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਏ / ਬੀ ਦੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਅਲੈਗਜੈਂਡਰ ਕਾਪੌਕ, ਐਂਡਰਿਊ ਗੇਜ ਅਤੇ ਜੌਹਨ ਟਰਮੋਰੋਵਸਕੀ (2016) ਨੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਗੈਰ-ਸਰਕਾਰੀ ਸੰਸਥਾ - ਕੰਜੋਰਸ਼ਨ ਵੋਟਰਾਂ ਦੀ ਲੀਗ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤਾ- ਸਮਾਜਿਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਇਆ. ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਜਨਤਕ ਟਵੀਟਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਸਿੱਧਾ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਐਨਜੀਓ ਦੇ ਟਵਿੱਟਰ ਅਕਾਉਂਟ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਪਛਾਣਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਫਿਰ ਇਹ ਮਾਪਿਆ ਕਿ ਇਹ ਸੰਦੇਸ਼ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਟੀਸ਼ਨ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਟੀਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਨ.

ਸਾਰਣੀ 4.3: ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਜਰਬਿਆਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ
ਵਿਸ਼ਾ ਹਵਾਲੇ
ਸੂਚਨਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਨਿਊਜ਼ ਫੀਡ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
ਆਨਲਾਈਨ ਡੇਟਿੰਗ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰ' ਤੇ ਅੰਸ਼ਕ ਛਾਪੱਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ Bapna et al. (2016)
ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਹੋਮ ਊਰਜਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013)
ਵਾਇਰਲ ਫੈਲਾਅ ਤੇ ਐਪੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ Aral and Walker (2011)
ਫੈਲਣ ਤੇ ਫੈਲਾਉਣ ਦੇ ਵਿਧੀ ਦਾ ਅਸਰ SJ Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਸ਼ਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ Bakshy, Eckles, et al. (2012)
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਕੈਟਾਲੌਗ ਰਾਹੀਂ ਅਤੇ ਆਨਲਾਈਨ ਵਿਕਰੀ 'ਤੇ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ Simester et al. (2009)
ਸੰਭਾਵੀ ਨੌਕਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ Gee (2015)
ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਉੱਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰੇਟਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ Muchnik, Aral, and Taylor (2013)
ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ 'ਤੇ ਸੁਨੇਹਾ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ Coppock, Guess, and Ternovski (2016)

ਕੁੱਲ ਮਿਲਾਕੇ, ਤਾਕਤਵਰ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਯੋਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਚਲਾਓ ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਔਖਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਰਣੀ 4.3 ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਭਾਈਵਾਲੀ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਤੁਹਾਡਾ ਖੁਦ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਇਹ ਫਾਇਦੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ: ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ, ਇਲਾਜਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਹੜੀਆਂ ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਸਾਝੇਦਾਰੀ ਨੈਤਿਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਕਿਸੇ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਲਈ ਮੌਕੇ ਲੱਭਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਗਿਆਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦੁਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖਦੇ ਹੋਏ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਪਾਸ਼ਟਰ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋਗੇ.