4.5.2 Партнер с мощным

Partnering может снизить затраты и увеличить масштаб, но он может изменить виды участников, лечения, а также результаты , которые вы можете использовать.

Альтернативой делать это самостоятельно в партнерстве с мощной организации, такие как компании, правительства или НПО. Преимущество работы с партнером является то, что они могут позволить вам проводить эксперименты, которые вы просто не можете сделать сами. Например, один из экспериментов, которые я вам расскажу ниже 61 млн привлеченных участников; ни один человек исследователь не мог достичь этой шкалы. В то же время, что увеличивает партнеринг то, что вы можете сделать, это также, одновременно, ограничивает вас. Например, большинство компаний не позволит вам провести эксперимент, который может повредить их бизнес или их репутацию. Работа с партнерами также означает, что, когда придет время для публикации, вы можете оказаться под давлением "вновь кадр" ваши результаты, и некоторые партнеры могут даже попытаться заблокировать публикацию вашей работы, если это делает их выглядеть плохо. И, наконец, партнерство также поставляется с затратами, связанными с разработкой и поддержание такого сотрудничества.

Основная проблема , которая должна быть решена , чтобы сделать эти партнерства успешно находит способ сбалансировать интересы обеих сторон, а также полезный способ думать о том , что баланс является Quadrant Пастера (Stokes 1997) . Многие исследователи считают, что если они работают над чем-то практическим-то, что может представлять интерес для партнера-то они не могут делать настоящую науку. Такое мышление будет сделать это очень сложно создать успешные партнерские отношения, и это также случается быть совершенно неправильно. Проблема с этим способом мышления великолепно иллюстрируется первопроходческой исследования биолог Луи Пастера. Во время работы на коммерческой ферментации проекта, чтобы превратить свекольный сок в спирт, Пастер открыл новый класс микроорганизма, который в конечном итоге привело к микробной теории болезней. Это открытие решило очень практическую проблему, это помогло улучшить процесс брожения-и это приведет к значительному научного прогресса. Таким образом, вместо того, чтобы думать об исследованиях с практическими приложениями, как находясь в конфликте с истинным научным исследованиям, лучше думать о них как о двух отдельных измерений. Исследование может быть мотивировано использования (или нет) и исследования могут искать фундаментальное понимание (или нет). Критически, некоторые исследования, как Pasteur's-может быть мотивировано использованием и ищет фундаментальное понимание (Рисунок 4.16). Исследования в области Quadrant-исследований Пастера, который по своей природе продвигает две цели, идеально подходит для сотрудничества между исследователями и партнерами. Учитывая, что фон, я опишу два экспериментальных исследований с партнерскими отношениями: одна с компанией и один с НПО.

Рисунок 4.16: Quadrant Пастера (основано на рис 3.5 из Стокса (1997)). Вместо того чтобы думать исследования либо как основной или применять его лучше думать исследования, как мотивировано использования (или нет) и ищет фундаментальное понимание (или нет). Примером исследований, что обе мотивировано использования и ищет фундаментальное понимание работа Пастера о преобразовании свекольный сок в спирт, которые приводят к микробной теории болезни. Это та работа, которая лучше всего подходит для партнерских отношений с мощным. Примеры работы мотивировано использования, но, что не стремится фундаментальное понимание исходить от Томаса Эдисона, и примеры работы, не мотивированные использования, но которое стремится понимание приходят от Нильса Бора. См Стокса (1997) для более подробного обсуждения этих рамок и каждый из этих случаев.

Рисунок 4.16: Quadrant Пастера (основано на рис 3.5 из Stokes (1997) ). Вместо того чтобы думать исследования либо как "основной" или "прикладной" лучше думать об исследованиях, мотивировано использования (или нет) и ищет фундаментальное понимание (или нет). Примером исследований, что обе мотивировано использования и ищет фундаментальное понимание работа Пастера о преобразовании свекольный сок в спирт, которые приводят к микробной теории болезни. Это та работа, которая лучше всего подходит для партнерских отношений с мощным. Примеры работы мотивировано использования, но, что не стремится фундаментальное понимание исходить от Томаса Эдисона, и примеры работы, не мотивированные использования, но которое стремится понимание приходят от Нильса Бора. См Stokes (1997) для более подробного обсуждения этих рамок и каждый из этих случаев.

Крупные компании, особенно высокотехнологичных компаний, разработали невероятно сложную инфраструктуру для запуска сложных экспериментов. В индустрии высоких технологий, эти эксперименты часто называют тесты A / B (потому что они проверить эффективность двух методов лечения: А и В). Эти эксперименты часто работать для вещей, как увеличивая число кликов по объявлениям, но та же экспериментальная инфраструктура может также использоваться для исследования, что достижения научного понимания. Пример , который иллюстрирует потенциал такого рода исследований является исследование , проведенное на основе партнерства между исследователями на Facebook и в Университете Калифорнии, Сан - Диего, о влиянии различных сообщений о явке избирателей (Bond et al. 2012) и (Bond et al. 2012) .

2 ноября 2010-день выборов-всех конгрессменов США 61 миллион пользователей Facebook, которые живут в США и старше 18 лет приняли участие в эксперименте, о голосовании. После посещения Facebook, пользователи были случайным образом распределены в одну из трех групп, которые определили, что баннер (если таковые имеются) был помещен в верхней части их News Feed (рис 4.17):

  • контрольная группа.
  • информационное сообщение о голосовании с интерактивными "Я Voted" кнопку и счетчик (данные).
  • информационное сообщение о голосовании с интерактивными "Я Voted" кнопку и счетчик + имена и фотографии своих друзей, которые уже щелкнул "я голосую" (данные + социальная).

Бонд и его коллеги изучили два основных результата: сообщали поведение при голосовании и фактическое поведение голосования. Во-первых, они обнаружили, что люди в информационном + социальной группе было около 2 процентных пункта больше, чем у людей в информационной группе нажать кнопку "Я Voted" (около 20% против 18%). Кроме того, после того, как исследователи объединили свои данные с помощью общедоступных записей голосования около 6 миллионов человек, они обнаружили, что люди в информационном + социальной группе были 0,39 процентных пункта больше, вероятно, на самом деле голосовали, чем у людей, находящихся в состоянии контроля, и что люди в информационной группе так же, как, вероятно, чтобы голосовать, как люди в состоянии управления (рис 4.17).

Рисунок 4.17: Результаты эксперимента Get-вне-The-голосования на Facebook (Bond 2012 и др.). Участники информационной группы проголосовали с той же скоростью, как и люди в состоянии контроля, но люди в информационном + социальная группа проголосовала на несколько более высокими темпами. Столбики показывают оценкам, 95% доверительный интервал. Результаты в графике включают около 6 миллионов участников, которым исследователи могли соответствовать записям голосования.

Рисунок 4.17: Результаты эксперимента Get-вне-The-голосования на Facebook (Bond et al. 2012) и (Bond et al. 2012) . Участники информационной группы проголосовали с той же скоростью, как и люди в состоянии контроля, но люди в информационном + социальная группа проголосовала на несколько более высокими темпами. Столбики показывают оценкам, 95% доверительный интервал. Результаты в графике включают около 6 миллионов участников, которым исследователи могли соответствовать записям голосования.

Этот эксперимент показывает, что некоторые интернет-сообщения попадают из-The-голосования являются более эффективными, чем другие, и это показывает, что оценка исследователя эффективности лечения может зависеть от изучения того, они сообщили, или фактическое поведение. Этот эксперимент, к сожалению, не дает каких-либо подсказки о механизмах, с помощью которых социальная информация, которую некоторые исследователи игриво называют "лицом свая" -Увеличение голосования. Это может быть, что социальная информация возросла вероятность того, что кто-то заметил баннер или, что увеличило вероятность того, что кто-то заметил, что знамя на самом деле голосовали или обоих. Таким образом, этот эксперимент дает интересный вывод , что дальнейшее исследователь, вероятно , изучить (см , например, Bakshy, Eckles, et al. (2012) и Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

В дополнение к продвижению целей исследователей, этот эксперимент также выдвинул цель организации-партнера (Facebook). Если изменить поведение изучали при голосовании на покупку мыла, то вы можете увидеть , что исследование имеет точно такую ​​же структуру , как и эксперимент , чтобы измерить эффект онлайн - рекламы (см , например, Lewis and Rao (2015) ). Эти исследования эффективности объявления часто измерить эффект воздействия интернет - рекламы-лечения в Bond et al. (2012) и Bond et al. (2012) в основном объявления для голосования по вопросу автономного поведения. Таким образом, это исследование может развиваться способность Facebook, чтобы изучить эффективность интернет-рекламы и может помочь Facebook убедить потенциальных рекламодателей, что Facebook объявления являются эффективными.

Несмотря на то, интересы исследователей и партнеров в основном были выровнены в этом исследовании, они были также частично в напряжении. В частности, распределение участников трех условий контроля, информация, и информация + социально-был чрезвычайно несбалансированным: 98% выборки был назначен информация + социальный. Это несбалансированное распределение является неэффективным статистически, и гораздо более эффективное распределение для исследователей бы было 1/3 участников в каждой группе. Но, несбалансированной распределение произошло потому, что Facebook хочет, чтобы все получить информацию + социальное лечение. К счастью, исследователи убедили их удержать 1% для соответствующего лечения и 1% участников для контрольной группы. Без контрольной группы было бы в принципе невозможно измерить эффект инфо + социальное лечение, потому что это был бы "возмущают и наблюдать" эксперимент, а не рандомизированное контролируемое эксперимент. Этот пример дает ценный практический урок для работы с партнерами: иногда вы создаете эксперимент убедив кого-то, чтобы поставить лечение, а иногда вы создаете эксперимент убедив кого-то, чтобы не доставить лечение (то есть, чтобы создать контрольную группу).

Партнерство не всегда нужно привлекать технологические компании и тесты A / B с миллионами участников. Например, Александр Coppock, Эндрю Guess, и Джон Терновский (2016) в партнерстве с экологической НПО (Лига Избирателей Сохранения) проводить эксперименты тестирования различных стратегий для содействия социальной мобилизации. Исследователи использовали щебетать счета НГО разослать как государственные, так и частные твиты прямые сообщения, которые пытались простых различных типов идентичностей. Затем исследователи измеряли, какие из этих сообщений были наиболее эффективными для поощрения людей подписать петицию и перечириканье информацию о петиции.

Таблица 4.3: Примеры исследований, которые приходят благодаря партнерству между исследователями и организациями. В некоторых случаях исследователи работают в организациях.
тема цитирование
Эффект Facebook Лента новостей по обмену информацией Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
Влияние частичной анонимности на поведение на интернет-сайте знакомств Bapna et al. (2016)
Влияние дома энергии Отчеты об использовании электроэнергии Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013)
Влияние дизайна приложений на вирусного распространения Aral and Walker (2011)
Влияние распространения механизма на диффузию Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
Влияние социальной информации, содержащейся в рекламных объявлениях Bakshy, Eckles, et al. (2012)
Влияние частоты каталог продаж через каталог и он-лайн для различных типов клиентов Simester et al. (2009)
Влияние информации популярности на потенциальных работу приложений Gee (2015)
Влияние начальных оценок по популярности Muchnik, Aral, and Taylor (2013)
Влияние содержания сообщения на политической мобилизации Coppock, Guess, and Ternovski (2016)

В целом, партнерство с мощным позволяет вам работать в масштабе, который трудно сделать иначе, и в таблице 4.3 предоставляет другие примеры партнерских отношений между исследователями и организациями. Partnering может быть намного проще, чем создать свой собственный эксперимент. Но эти преимущества с недостатками: партнерства могут ограничить виды участников, лечения и результатов, которые можно изучать. Кроме того, эти партнерские отношения могут привести к этическим проблемам. Лучший способ определить возможность для партнерства замечать реальную проблему, которую вы можете решить в то время как вы делаете интересную науку. Если вы не привыкли к такому взгляду на мир, это может быть трудно обнаружить проблемы в квадранте Пастера, но с практикой, вы начнете замечать их все больше и больше.