4.5.2 Partener cu puternicul

Partenerială poate reduce costurile și de a crește pe scară, dar se poate modifica tipurile de participanți, tratamente, si rezultatele pe care le puteți utiliza.

Alternativa de a face singur este parteneriatul cu o organizație puternică, cum ar fi o companie, guvern, sau ONG. Avantajul de a lucra cu un partener este că acestea vă pot permite să ruleze experimente pe care pur si simplu nu se poate face de unul singur. De exemplu, unul dintre experimentele pe care le voi spune despre mai jos implicate 61 de milioane de participanți; nici un cercetător individual ar putea atinge acea scara. În același timp, că parteneriatul crește ceea ce se poate face, de asemenea, în același timp, te constrânge. De exemplu, cele mai multe companii nu vă va permite să rulați un experiment care ar putea dăuna activității lor sau de reputația lor. De lucru cu parteneri înseamnă, de asemenea, că, atunci când vine vorba de timp pentru a publica, s-ar putea veni sub presiune pentru a "re-frame" rezultatele, iar unii parteneri ar putea încerca chiar să blocheze publicarea muncii dumneavoastră dacă acesta le face arata rau. În cele din urmă, parteneriatul, de asemenea, vine cu costurile legate de dezvoltarea și menținerea acestor colaborări.

Provocarea principală care trebuie rezolvată pentru a face aceste parteneriate de succes este de a găsi o modalitate de a echilibra interesele ambelor părți și un mod util să se gândească la acest echilibru este Quadrant lui Pasteur (Stokes 1997) , (Stokes 1997) . Multi cercetatori cred ca in cazul in care lucreaza la ceva practic-ceva care ar putea fi de interes pentru un partener, atunci ei nu pot face știința reală. Această mentalitate se va face foarte dificil de a crea parteneriate de succes, și, de asemenea, se întâmplă să fie complet greșită. Problema cu acest mod de gândire este ilustrată minunat de cercetare-rupere cale de biolog Louis Pasteur. În timp ce lucrează la un proiect de fermentație comercial pentru a transforma sucul de sfeclă în alcool, Pasteur a descoperit o nouă clasă de microorganisme, care a condus în cele din urmă la teoria bolilor cauzate de microbi. Aceasta descoperire a rezolvat o problemă-l foarte practic a ajutat la îmbunătățirea procesului de fermentare și conduce la un progres științific major. Astfel, mai degrabă decât gândesc la cercetare cu aplicații practice ca fiind în conflict cu adevărat cercetarea științifică, este mai bine să ne gândim ca pe două dimensiuni distincte. Cercetarea poate fi motivată prin utilizarea (sau nu) și de cercetare pot căuta înțelegere fundamentală (sau nu). Critically, unele-cercetare cum ar fi Pasteur's-poate fi motivată prin utilizarea și căutarea înțelegerii fundamentale (Figura 4.16). De cercetare in Pasteur Quadrant-cercetare, care avansează în mod inerent două obiective este ideal pentru colaborari intre cercetatori si parteneri. Având în vedere acest context, voi descrie două studii experimentale cu parteneriate: una cu o companie si una cu un ONG.

Figura 4.16: Quadrant Pasteur (bazat pe figura 3.5 din Stokes (1997) ). Mai degrabă decât de gândire de cercetare ca fiind fie "de bază" sau "aplicat" este mai bine să se gândească la cercetare ca fiind motivate prin utilizarea (sau nu) și care caută înțelegere fundamentală (sau nu). Un exemplu de cercetare, care, atât este motivată de utilizarea și urmărește înțelegerea fundamentală este lucrarea lui Pasteur privind transformarea sucului de sfeclă în alcool, care duc la teoria microbilor a bolii. Acesta este genul de lucru care este cel mai potrivit pentru parteneriate cu cei puternici. Exemple de muncă motivate de utilizare, dar care nu caută înțelegere fundamentală provin de la Thomas Edison, și exemple de lucru, care nu este motivată de utilizare, dar care urmărește pricepere de Niels Bohr. A se vedea Stokes (1997) pentru o discuție mai aprofundată a acestui cadru și pentru fiecare dintre aceste cazuri.

companii mari, în special companiile tech, s-au dezvoltat infrastructura incredibil de sofisticate pentru desfășurarea unor experimente complexe. In industria tech, aceste experimente sunt adesea numite teste A / B (pentru că testa eficiența a două tratamente: A și B). Aceste experimente sunt în mod frecvent pentru a rula lucruri, cum ar fi creșterea ratelor de clic pe anunțuri, dar aceeași infrastructură experimentală poate fi utilizată și pentru cercetare, care avansează înțelegerea științifică. Un exemplu care ilustrează potențialul acestui tip de cercetare este un studiu realizat de un parteneriat intre cercetatorii de la Facebook si la Universitatea din California, San Diego, cu privire la efectele diferitelor mesaje cu privire la prezența la vot (Bond et al. 2012) .

La 2 noiembrie 2010-ceea ziua alegerilor va-toate Congresului SUA 61 de milioane de utilizatori Facebook, care locuiesc în SUA și au peste 18 ani au participat la experiment cu privire la vot. In timpul vizitei Facebook, utilizatorii au fost repartizati aleatoriu într-una din cele trei grupe, ceea ce a determinat ce banner-ul (dacă este cazul) a fost plasat în partea de sus a News lor de alimentare (Figura 4.17):

• un grup de control.
• un mesaj de informare cu privire la vot cu un buton "Am votat" buton și un contor (info).
• un mesaj de informare cu privire la vot cu un buton "Am votat" buton și un contor + nume si poze cu prietenii lor care au făcut deja clic pe "I Votat" (info + social).

Bond si colegii sai au studiat două rezultate principale: a raportat un comportament de vot și comportamentul real de vot. În primul rând, au descoperit ca oamenii din grupul de informatii + sociale au fost de aproximativ 2 puncte procentuale mai probabil decât persoanele din grupul de informații pentru a faceți clic pe "Am votat" (aproximativ 20% față de 18%). În plus, după ce cercetătorii au fuzionat datele lor cu înregistrările vot public disponibile pentru aproximativ 6 milioane de oameni au descoperit ca oamenii din info + grup social au fost 0,39 puncte procentuale mai probabil să voteze de fapt, decât oamenii în stare de control și că oamenii din grupul de informatii la fel de probabil să voteze ca oameni în stare de control (Figura 4.17).

Figura 4.17: Rezultatele dintr - un experiment get-out-the-vot pe Facebook (Bond et al. 2012) . Participantii la grupul de informatii a votat la aceeași rată ca oameni în stare de control, dar oamenii din info + grup social a votat la o rată ușor mai mare. Barele reprezintă estimate intervale de încredere de 95%. Rezultate obținute în grafic se numără aproximativ 6 milioane de participanți pentru care cercetătorii ar putea potrivi cu înregistrările de vot.

Acest experiment arată că anumite mesaje get-out-the-voteze online sunt mai eficiente decât altele, și arată că estimarea cercetătorului a eficacității unui tratament poate depinde de faptul dacă au fost raportate de studiu sau comportamentul real. Acest experiment, din păcate, nu oferă indicii cu privire la mecanismele prin care informația care-socială unii cercetători au numit jucăuș un "chip gramada" de vot -Cresterea. Ar putea fi faptul că informația socială a crescut probabilitatea ca cineva a observat banner sau că acesta a crescut probabilitatea ca cineva care a observat banner-ul de fapt, au votat sau ambele. Astfel, acest experiment oferă o constatare interesantă pe care cercetătorul în continuare va explora probabil ( a se vedea de exemplu, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

In plus fata de avansarea obiectivelor cercetătorilor, acest experiment a avansat, de asemenea, obiectivul organizației partenere (Facebook). Dacă vă schimbați comportamentul studiat de la vot să cumpere săpun, atunci se poate observa că studiul are exact aceeași structură ca și un experiment pentru a măsura efectul anunțurilor on - line ( a se vedea de exemplu, Lewis and Rao (2015) ). Aceste studii privind eficiența anunțurilor măsoară în mod frecvent efectul expunerii la anunțuri online-tratamente în Bond et al. (2012) sunt , practic , anunțuri de vot la comportamentul offline. Astfel, acest studiu ar putea avansa capacitatea Facebook de a studia eficacitatea reclamelor online si ar putea ajuta la Facebook convinge agenții de publicitate potențiali care anunțurile Facebook sunt eficiente.

Chiar dacă interesele cercetătorilor și ale partenerilor au fost cea mai mare parte aliniate în acest studiu, au fost, de asemenea, parțial în tensiune. În special, alocarea participanților la cele trei condiții de control, info, si info + social-a fost extrem de dezechilibrată: 98% din eșantion a fost repartizat la info + sociale. Această alocare a dezechilibrată este ineficientă punct de vedere statistic, și o alocare mult mai bine pentru cercetătorii s-ar fi fost de 1/3 din participanții la fiecare grup. Însă, alocarea dezechilibrată sa întâmplat pentru că Facebook a vrut ca toată lumea să primească informații + tratament social. Din fericire, cercetatorii le-au convins să dețină înapoi 1% pentru un tratament asociat și 1% dintre participanți pentru un grup de control. Fără a grupului de control ar fi fost practic imposibil de a măsura efectul info + tratament social, deoarece aceasta ar fi fost o "decumpăni și să observe" experiment, mai degrabă decât un experiment clinic randomizat controlat. Acest exemplu oferă o lecție valoroasă practică pentru lucrul cu parteneri: uneori, creați un experiment de a convinge pe cineva să livreze un tratament și, uneori, creați un experiment de a convinge pe cineva să nu emită un tratament (de exemplu, pentru a crea un grup de control).

Parteneriatul nu are nevoie întotdeauna de a implica companiile tech și testele A / B cu milioane de participanți. De exemplu, Alexander Coppock, Andrew Guess, și John Ternovski (2016) în parteneriat cu un ONG de mediu (Liga de conservare Alegătorii) pentru a rula testarea experimente diferite strategii de promovare a mobilizării sociale. Cercetatorii au folosit contul Twitter ONG-ului pentru a trimite mesaje tweet atât și mesaje private directe care au încercat să prime diferite tipuri de identități. Cercetatorii au masurat apoi care dintre aceste mesaje au fost cele mai eficiente pentru a încuraja oamenii să semneze o petiție și informații cu privire la retweet o petiție.

În general, parteneriatul cu cei puternici vă permite să vă opereze la o scară care este greu de a face altfel, și Tabelul 4.3 furnizează alte exemple de parteneriate între cercetători și organizații. Partenerială poate fi mult mai ușor decât construirea propriul dvs. experiment. Dar aceste avantaje vin cu dezavantaje: parteneriate pot limita tipurile de participanți, tratamente și rezultatele pe care le pot studia. Mai mult, aceste parteneriate pot duce la provocări etice. Cel mai bun mod de a identifica o oportunitate pentru un parteneriat este de a observa o problemă reală pe care o puteți rezolva în timp ce faci știință interesantă. Dacă nu sunt utilizate pentru acest mod de a privi lumea, poate fi greu la fața locului probleme în Quadrant lui Pasteur, dar cu practica, veți începe să observați-le mai mult.