4.5.2 බලවත් සමග සහකරු

එකඟතා පිරිවැය අඩු කළ හැකි අතර පරිමාණ වැඩි, නමුත් එය සහභාගි වන ආකාරයේ වෙනස් කිරීම කළ හැකි, ප්රතිකාර ක්රම සහ ඔබ භාවිතා කල හැකි බව ප්රතිඵල නොලැබේ.

එය ඔබම කරන්නේ විකල්පයක් එවැනි සමාගමක් ලෙස බලවත් සංවිධානයක්, ආණ්ඩුව හෝ රාජ්ය නොවන සංවිධාන සමඟ එක්ව ඇත. සහකරු හෝ සහකාරිය සමග වැඩ වාසිය ඔවුන් ඔබ ඔබ විසින් කළ නොහැකි බව පර්යේෂණ ක්රියාත්මක කිරීමට ඔබට හැකි හැකි බව ය. උදාහරණයක් ලෙස, මම පහත ගැන ඔබට කියන්නම් බව පර්යේෂණ එක් මිලියන 61 සහභාගී සම්බන්ධ; , කිසිම පුද්ගලයකු පර්යේෂකයෙක් බව පරිමාණ අත්පත් කරගත හැකි. ඒකාබද්ධව ඔබට කළ හැකි දේ වැඩි බව එම අවස්ථාවේ දී, එය ද, එකවර, ඔබ constrains. උදාහරණයක් ලෙස, බොහෝ සමාගම් ඔබ ඔවුන්ගේ ව්යාපාර හෝ ඔවුන්ගේ කීර්ති නාමය හානි විය හැකි බව පර්යේෂණයේ ක්රියාත්මක කිරීමට ඉඩ දෙන්නේ නැහැ. හවුල්කරුවන් සමඟ ද එය ප්රකාශයට පත් කිරීමට අවස්ථාව පැමිණි විට, ඔබ "නැවත රාමුව" ඔබේ ප්රතිඵල පීඩනයක් ඇතිවිය හැකිය බව හා සමහර හවුල්කරුවන් පවා එය ඔවුන්ට නරක පෙනුමක් ඇති කරයි නම්, ඔබේ වැඩ කටයුතු ප්රකාශයට අවහිර කිරීමට උත්සාහ කරන්න. අවසාන වශයෙන්, හවුල්කාරිත්ව ද මෙම සහයෝගීතාව වර්ධනය කිරීම හා පවත්වාගෙන යාම හා සම්බන්ධ පිරිවැය සමඟ එන.

මෙම හවුල්කාරිත්වය සාර්ථක කිරීමට විසඳිය යුතු බව මූලික අභියෝගය පක්ෂ දෙකම අවශ්යතා තුලනය කිරීමට ක්රමයක් සොයා ගැනීම, එම ශේෂය ගැන හිතන්න කිරීමට ප්රයෝජනවත් ආකාරයෙන් පාස්චර් විසින් Quadrant වේ (Stokes 1997) . බොහෝ පර්යේෂකයන් යමක් ප්රායෝගික දෙයක් හවුල්කරුවෙකු-එසේ නම් ඔවුන් සැබෑ විද්යාව කරන්නේ කළ නොහැකි කිරීමටත්, වැඩි උනන්දුවක් දක්වනු විය හැකි බව මත වැඩ කරන්නේ නම් කියලා මම හිතනවා. මෙම මානසිකත්වය එය ඉතා දුෂ්කර සාර්ථක සහයෝගීතාවයන් නිර්මාණය කිරීමට ඇති කර ගන්නා අතර එය ද සම්පූර්ණයෙන්ම වැරදි වෙන්න සිද්ධ වෙන්නේ. මෙම චින්තන විධික්රමය ඇති ප්රශ්නය පුදුම ජීව විද්යාඥ ලුවී පාස්චර් මාර්ගය බිඳ පර්යේෂණ මගින් පැහැදිලි වේ. ඇල්කොහොල් බවට බීට් යුෂ බවට පත් කිරීම වාණිජ පැසවීම ව්යාපෘතිය, වැඩ කරන අතරතුර, පාස්චර් අවසානයේ රෝගය විෂබීජ න්යාය තුඩු දුන් ක්ෂද්ර ජීව නව පන්තියක් සොයා ගන්නා ලදී. මේ සොයා ගැනීම ඉතා ප්රායෝගික ගැටලු එය ක්රියාවලිය වැඩි දියුණු පැසවීම-සහ එය ප්රධාන විද්යාත්මක අත්තිකාරම් තුඩු උදව් විසඳා. මේ අනුව, ඒ වෙනුවට සැබෑ විද්යාත්මක පර්යේෂණ සමග ගැටුම් ලෙස ප්රායෝගික යෙදුම් සමඟ පර්යේෂණ ගැන හිතන වඩා, වඩා හොඳ වෙනම මානයන් දෙකක් ලෙස මෙම හිතන්න වේ. පර්යේෂණ භාවිතය (හෝ නැති) විසින් පොළඹවනු කළ හැකි හා පර්යේෂණ මූලික අවබෝධය (හෝ නැති) ලබාගත හැක. තීරනාත්මක, සමහර පර්යේෂණ වැනි Pasteur's-හැක භාවිතය මගින් පොළඹවනු සහ මූලික අවබෝධයක් (රූපය 4.16) උත්සාහ කළ යුතු ය. ඉලක්ක-වේ දෙකක් පර්යේෂකයන්ට සහ කොටස්කරුවන් අතර සහයෝගීතාව සඳහා කදිම නෛසර්ගිකවම අත්තිකාරම් බව පාස්චර් විසින් Quadrant-පර්යේෂණ පර්යේෂණ. සමාගමක් සමඟ එක් හා රාජ්ය නොවන සංවිධාන සමග එක්: ඒ පසුබිම හේතුවෙන්, මම සහයෝගීතාවයන් සමග ප්රායෝගික අධ්යයන දෙකකින් කරන්නම්.

Figure 4.16: පාස්චර් විසින් Quadrant (පය 3.5 ස්ටොක්ස් සිට (1997) මත පදනම් වූ). ඒ වෙනුවට මූලික එක්කෝ හෝ එය භාවිතා (හෝ නැති) විසින් පොළඹවනු ලෙස පර්යේෂණ හිතන්න වඩා හොඳ ය අයදුම් කිරීම සහ මූලික අවබෝධයක් (හෝ නැති) උත්සාහ ලෙස පර්යේෂණ කල්පනා වඩා. දෙකම යොදා ගැනීම මගින් පොළඹවනු සහ මූලික අවබෝධයක් ඇල්කොහොල් බවට බීට් යුෂ බවට පත් රෝග විෂබීජ න්යාය තුඩු මත පාස්චර් වැඩ සොයන බව පර්යේෂණ උදාහරණයක්. මෙය බලවත් සමග සහයෝගීතාවයන් සඳහා සුදුසු වන බව කාර්යයේ කරුණාවන්තය. භාවිතය මගින් පොළඹවනු වැඩ උදාහරණ නමුත් තෝමස් එඩිසන්, හා වැඩ කටයුතු උදාහරණ එන මූලික වටහාගැනීම භාවිතය මගින් අටියෙන් නොවේ නමුත් නීල්ස් බෝර් ආවේ අවබෝධය උත්සාහ කරන බව සොයා නැත. මෙම රාමුව හා මෙම නඩු එක් එක් පිළිබඳව වඩාත් ගැඹුරු සංවාදයක් සඳහා ස්ටොක්ස් (1997) බලන්න.

Figure 4.16: පාස්චර් විසින් Quadrant (පය 3.5 සිට මත පදනම් Stokes (1997) ). ඒ වෙනුවට එක්කෝ "මූලික" හෝ භාවිතය (හෝ නැති) විසින් පොළඹවනු ලෙස පර්යේෂණ හිතන්න වඩා හොඳ ය "ව්යවහාරික" ලෙස පර්යේෂණ සිතීම හා මූලික අවබෝධය (හෝ නැති) උත්සාහ වඩා. දෙකම යොදා ගැනීම මගින් පොළඹවනු සහ මූලික අවබෝධයක් ඇල්කොහොල් බවට බීට් යුෂ බවට පත් රෝග විෂබීජ න්යාය තුඩු මත පාස්චර් වැඩ සොයන බව පර්යේෂණ උදාහරණයක්. මෙය බලවත් සමග සහයෝගීතාවයන් සඳහා සුදුසු වන බව කාර්යයේ කරුණාවන්තය. භාවිතය මගින් පොළඹවනු වැඩ උදාහරණ නමුත් තෝමස් එඩිසන්, හා වැඩ කටයුතු උදාහරණ එන මූලික වටහාගැනීම භාවිතය මගින් අටියෙන් නොවේ නමුත් නීල්ස් බෝර් ආවේ අවබෝධය උත්සාහ කරන බව සොයා නැත. බලන්න Stokes (1997) මෙම රාමුව හා මෙම නඩු එක් එක් පිළිබඳව වඩාත් ගැඹුරු සංවාදයක් සඳහා.

විශාල සමාගම්, විශේෂයෙන්ම තාක්ෂණික සමාගම්, සංකීර්ණ පරීක්ෂණ ක්රියාත්මක කිරීම ඇදහිය නොහැකි තරම් සංකීර්ණ යටිතල පහසුකම් සංවර්ධනය කර ඇත. තාක්ෂණික ලොව තුළ, මෙම පර්යේෂණ බොහෝ විට ඒ / බී පරීක්ෂණ කැඳවා ඇත (ඔවුන් ප්රතිකාර දෙකක් වල සඵලතාවය පරීක්ෂා නිසා: A හා B). මෙම පර්යේෂණ නිතර දැන්වීම් මත ක්ලික් තෲ අනුපාතය වැඩි වගේ දේවල් සඳහා ධාවනය වන, නමුත් එම පර්යේෂණාත්මක යටිතල පහසුකම් විද්යාත්මක අවබෝධය අත්තිකාරම් බව පර්යේෂණ සඳහා ද භාවිතා කළ හැක. පර්යේෂණ මේ ආකාරයේ හැකියාවක් විදහා දක්වයි බව උදාහරණයක් ඡන්ද ප්රකාශ කිරීමේ විවිධ පණිවිඩ බලපෑම් මත, ෆේස්බුක් සහ කැලිෆෝනියා විශ්ව විද්යාලයේ, සැන් ඩියාගෝ හි පර්යේෂකයින් අතර හවුල් විසින් කරන ලද අධ්යයනය වේ (Bond et al. 2012) .

නොවැම්බර් 2 දා, 2010 වන එක්සත් ජනපද කොන්ග්රස් සභා මැතිවරන-සියලු එක්සත් ජනපදයේ ජීවත් වන සහ 18 ට වැඩි අය මිලියන 61 ෆේස්බුක් භාවිතා කරන්නන් දිනකට ඡන්ද ගැන අත්හදා බැලීම සඳහා සහභාගි වූහ. ෆේස්බුක් සංචාරය මත, පරිශීලකයන් අහඹු ලෙස තම පුවත් සංග්රහය (රූපය 4.17) ඉහල තැන්පත් වූ දේ ධජය (අවශ්ය නම් පමණක්) තීරණය කරන කණ්ඩායම් තුනක්, එකක් බවට පවරා කරන ලදී:

  • පාලන කණ්ඩායමක්.
  • ක්ලික් කළ හැකි "මම ඡන්දය දුන්නේ" බොත්තම හා ප්රති (තොරතුරු) සමග ඡන්දය ගැන සරළ පණිවිඩය.
  • ක්ලික් කළ හැකි සමග ඡන්දය ගැන සරළ පණිවිඩය "මම ඡන්දය දුන්නේ" බොත්තම හා ප්රති + නම් සහ දැනටමත් (තොරතුරු + සමාජ) "මම ඡන්දය දුන්නේ" මත ක්ලික් කළ ඔවුන්ගේ මිතුරන් පින්තූර.

බොන්ඩි හා සගයන් ප්රධාන ප්රතිඵල දෙකක් අධ්යයනය: ඡන්ද හැසිරීම හා සැබෑ ඡන්ද හැසිරීම වාර්තා කර ඇත. පළමුව, ඔවුන් තොරතුරු + සමාජ කණ්ඩායමක් ජනතාව තොරතුරු පිරිසක් ජනතාව (% 18% එදිරිව 20 ක් පමණ) "මම ඡන්දය දුන්නේ" ක්ලික් කරන්න කිරීමට වඩා 2 ක් පමණ සියයට වැඩි බව සොයාගෙන ඇත. තවද, පර්යේෂකයන් ඔවුන් තොරතුරු + සමාජ කණ්ඩායමක් ජනතාව ඇත්තටම පාලනය තත්ත්වය හා තොරතුරු පිරිසක් රටේ ජනතාව ජනතාව වඩා ඡන්දය ප්රකාශ කිරීමට 0.39 සියයට වැඩි බව සොයා මිලියන 6 ක් පමණ ජනතාව ප්රසිද්ධියේ ලබාගත ඡන්ද වාර්තා සමග ඔවුන්ගේ දත්ත ඒකාබද්ධ පසු පාලනය කළ තත්ත්වය (රූපය 4.17) තුල ජනතාව ඡන්දය ප්රකාශ කිරීමට මෙන් ඉඩ.

Figure 4.17: ෆේස්බුක් සුහද පිටතට-the-ඡන්ද අත්හදා සිට ප්රතිඵල (බොන්ඩ් et al 2012.). තොරතුරු කණ්ඩායමේ සහභාගී පාලනය තත්ත්වය මිනිසුන් ලෙස එම අනුපාතය ඡන්දය, නමුත් තොරතුරු + සමාජ කණ්ඩායමක් සිටින පුද්ගලයින්ට, තරමක් වැඩි වේගයකින් ඡන්දය දුන්හ. බාර් ඇස්තමේන්තු 95% විශ්වාසය පරාසය නියෝජනය කරයි. ප්රස්තාරය ප්රතිඵල ඡන්ද වාර්තා කවුරුන් සඳහා පර්යේෂකයන් සම කළ හැකි රුපියල් මිලියන 6 ක් පමණ සහභාගී වේ.

Figure 4.17: ෆේස්බුක් සුහද පිටතට-the-ඡන්ද අත්හදා සිට ප්රතිඵල (Bond et al. 2012) . තොරතුරු කණ්ඩායමේ සහභාගී පාලනය තත්ත්වය මිනිසුන් ලෙස එම අනුපාතය ඡන්දය, නමුත් තොරතුරු + සමාජ කණ්ඩායමක් සිටින පුද්ගලයින්ට, තරමක් වැඩි වේගයකින් ඡන්දය දුන්හ. බාර් ඇස්තමේන්තු 95% විශ්වාසය පරාසය නියෝජනය කරයි. ප්රස්තාරය ප්රතිඵල ඡන්ද වාර්තා කවුරුන් සඳහා පර්යේෂකයන් සම කළ හැකි රුපියල් මිලියන 6 ක් පමණ සහභාගී වේ.

මෙම අත්හදා බැලීම සමහර සමඟ අමුත්තන් සුහද පිටතට-the-ඡන්ද පණිවුඩ අනෙක් අයට වඩා වැඩි ඵලදායී වන අතර, එය ප්රතිකාර ඵලදායිත්වය පර්යේෂකයා ගේ තක්සේරුව ඔවුන් වාර්තා අධ්යයනය හෝ සැබෑ හැසිරීම් යන්න මත රඳා පවතී කළ හැකි බවයි බවයි. මෙම අත්හදා බැලීම, අවාසනාවකට කරන හරහා සමාජ තොරතුරු-සමහර පර්යේෂකයන් වාගේය වූ "මුහුණ ගොඩක්" -increased ඡන්ද කැඳවා ඇති යාන්ත්රණයන් ගැන කිසිම ඉඟි සපයන්නේ නැත. එය සමාජ තොරතුරු කෙනෙක් ධජය දැක බව හෝ එය ධජය දැක කෙනෙක් ඇත්තටම ඡන්දය හෝ දෙකම සම්භාවිතාව ඉහල ගොස් ඇති බව සම්භාවිතාව ඉහල ගොස් ඇති බව විය හැකිය. මේ අනුව, මෙම අත්හදා තවදුරටත් පර්යේෂකයෙකු ඉඩ ගවේෂණය කරන බව (බලන්න උදා: සිත්ගන්නා සොයා සපයයි Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

පර්යේෂකයන් වන අරමුණු ඉදිරියට අමතරව, මෙම අත්හදා ද සහකරු සංවිධානය (ෆේස්බුක්) ඉලක්කය පෙරට. ඔබ වෙනස් කරන්නේ නම් හැසිරීම සබන් මිලදී ගැනීම සඳහා ඡන්දය දීමෙන් අධ්යයනය, ඔබ අධ්යයනය සමඟ අමුත්තන් දැන්වීම් බලපෑම මැනීමට පරීක්ෂණයක හරියටම සමාන ව්යුහයක් ඇති බව (උදා: බලන්න දකින්න පුළුවන් Lewis and Rao (2015) ). මෙම දැන්වීම බෙදා ගන්න කාර්යක්ෂමතාව අධ්යයන නිතර සමඟ අමුත්තන් දැන්වීම් එනම් ප්රතිකාර නිරාවරණය වන බලපෑම මැන Bond et al. (2012) මූලික වශයෙන් ඡන්දය මත නොබැඳි හැසිරීම සඳහා දැන්වීම් ඇත. මේ අනුව, මෙම අධ්යයනය සමඟ අමුත්තන් දැන්වීම් වල සඵලතාවය අධ්යයනය කිරීමට ෆේස්බුක් හැකියාව ඉදිරියට යා හැකියි සහ ෆේස්බුක් දැන්වීම්කරුවන් විය හැකි ෆේස්බුක් දැන්වීම් ඵලදායී බව ඒත්තු ගැන්වීමට උදව් කරන්න පුලුවන්.

පර්යේෂකයන් සහ හවුල්කරුවන් අවශ්යතා බොහෝ විට මෙම අධ්යයනයේ දී සන්ධානගතව ලැබුවද, එම අර්ධ වශයෙන් ආතතිය සිටියහ. විශේෂයෙන් ම, තුන් කොන්දේසි-පාලනය, තොරතුරු සඳහා සහභාගී වෙන්, සහ තොරතුරු + විශාල කාර්ය අබාධ සහිත සමාජ-ලදී: නියැදි 98% ක් තොරතුරු + සමාජ පවරා ඇත. මෙම අබාධ සහිත වෙන් සංඛ්යාත්මක අකාර්යක්ෂම වන අතර, එක් එක් කණ්ඩායම සහභාගී 1/3 පර්යේෂකයන් සඳහා වඩා හොඳ වෙන් කර ඇති වනු ඇත. එහෙත්, අබාධ සහිත වෙන් සිදු ෆේස්බුක් හැමෝම තොරතුරු + සමාජ ප්රතිකාර ලබා ගැනීමට අවශ්ය වූ නිසා. එහෙත් වාසනාවකට මෙන්, පර්යේෂකයන් පාලන කණ්ඩායම සඳහා ආපසු අදාළ ප්රතිකාර සඳහා 1% ක් සහ සහභාගී 1% පැවැත්වීමට ඔවුන් ඒත්තු ගියේය. පාලනය පිරිසක් තොරව එය එය "perturb හා පවත්වන්න" අ සසම්බාවී පාලනය අත්හදා වඩා අත්හදා වනු ඇත නිසා තොරතුරු + සමාජ ප්රතිකාර බලපෑම මැනීමට මූලික වශයෙන් නොහැකි වනු ඇත. මෙම උදාහරණය හවුල්කරුවන් සමඟ සඳහා වටිනා ප්රායෝගික පාඩමක් සම්පාදනය: සමහර විට ඔබ ප්රතිකාර ලබාදීමට හා සමහර විට ඔබ ප්රතිකාර ලබාදීමට නොහැකි කෙනෙක් ඒත්තු විසින් අත්හදා නිර්මාණය (එනම්, පාලන කණ්ඩායමක් නිර්මාණය කිරීමට) යමෙක් ඒත්තු විසින් අත්හදා නිර්මාණය කරන්න.

හවුල් සෑම විටම සහභාගී මිලියන ගණනක් තාක්ෂණික සමාගම් සහ A / බී පරීක්ෂණ සම්බන්ධ කර ගැනීමට අවශ්ය නැත. උදාහරණයක් ලෙස, ඇලෙක්සැන්ඩර් Coppock, ඇන්ඩෲ අනුමාන සහ ජෝන් Ternovski (2016) , සමාජ බලමුලු ගැන්වීම ප්රවර්ධනය සඳහා විවිධ උපාය මාර්ග පරීක්ෂා පරීක්ෂණ ක්රියාත්මක කිරීමට පරිසර රාජ්ය නොවන සංවිධාන (සංරක්ෂණ ඡන්දදායකයින් ලීගය) සමග අත්වැල් බැඳ ගත්තා. පර්යේෂකයන් පොදු tweets හා අනන්යතාවයන් අගමැති විවිධ වර්ගයේ උත්සාහ දරා ඇති බව පෞද්ගලික සෘජු පණිවුඩ දෙකම එවන රාජ්ය නොවන සංවිධාන ට්විටර් ගිණුම භාවිත. පර්යේෂකයන් එවිට මෙම පණිවිඩ කළ පෙත්සමක් ගැන පෙත්සමක් හා retweet තොරතුරු අත්සන් කිරීමට ජනතාව උනන්දු සඳහා වඩාත් ඵලදායී විය මැන්නේ ය.

වගුව 4.3: පර්යේෂණ උදාහරණ පර්යේෂකයන්ට සහ සංවිධාන අතර සහයෝගිතාව තුළින් එන. සමහර අවස්ථාවල දී, පර්යේෂකයන් එම සංවිධාන වැඩ.
මාතෘකාව සඳහනක්
ෆේස්බුක් පුවත් බලපෑම තොරතුරු හුවමාරු මත සංග්රහ Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
සමඟ අමුත්තන් ආලය වෙබ් අඩවිය හැසිරීම මත අර්ධ නිර්නාමික බලපෑම Bapna et al. (2016)
විදුලිය භාවිතය මත මුල් පිටුව බලශක්ති වාර්තා වල බලපෑම Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013)
වෛරස් පැතිරීම මත යෙදුම නිර්මාණය බලපෑම Aral and Walker (2011)
විසරණය මත යාන්ත්රණයක් පැතිර බලපෑම Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
දැන්වීම් සමාජ තොරතුරු වල බලපෑම Bakshy, Eckles, et al. (2012)
පාරිභෝගිකයන් විවිධ වර්ග සඳහා නාමාවලිය සහ මාර්ගගත හරහා අලෙවි කටයුතු පිළිබඳ නාමාවලිය සංඛ්යාත වල බලපෑම Simester et al. (2009)
විභව රැකියා අයදුම්පත් අනුව ජනප්රියත්වය තොරතුරු වල බලපෑම Gee (2015)
ජනප්රියත්වය මත මූලික ශ්රේණිගත බලපෑම Muchnik, Aral, and Taylor (2013)
දේශපාලන බලමුලු ගැන්වීම මත පණිවිඩය අන්තර්ගතයට බලපෑම Coppock, Guess, and Ternovski (2016)

සමස්තයක් ලෙස ගත් කළ බලවත් සමඟ එක්ව ගැනීමට ඔබට හැකියාව, වෙනත් ආකාරයකින් කිරීමට අපහසු බව පරිමානයේ දී, ක්රියාත්මක කිරීමට, සහ වගුව 4.3 පර්යේෂකයන්ට සහ සංවිධාන අතර හවුල්කාරීත්වය ගැන තවත් උදාහරණ සපයයි. එකඟතා ඔබේ ම අත්හදා බැලීම ගොඩනැඟීමට වඩා වඩාත් පහසු විය හැක. නමුත් මේ වාසි අවාසි එක්ක එන්න: සහයෝගීතාවයන් සහභාගී, ප්රතිකාර ක්රම සහ ඔබ අධ්යයනය කළ හැකි ප්රතිඵල වර්ගවල සීමා කිරීමට හැක. තවද, මෙම හවුල්කාරිත්වය සදාචාරාත්මක අභියෝග ඇති විය හැක. හවුල්ව කටයුතු කිරීමට අවස්ථාවක් හඳුනා ගැනීමට හොඳම ක්රමය ඔබ රසවත් විද්යාව කරන්නේ අතර ඔබ විසඳීමට හැකි බව සැබෑ ප්රශ්නය, සඳහන් කළ යුතු වේ. ඔබ ලෝකය දෙස බලා මේ ආකාරයට භාවිතා කර නොමැති නම්, එය පාස්චර් විසින් Quadrant ගැටලු හඳුනා ගැනීමට අපහසු විය හැකි, නමුත් ප්රායෝගික සමග, ඔබ වැඩි වැඩියෙන් ඔවුන් සඳහන් කළ යුතු පටන් ගමු.