4.5.2 Kendi denemenizi oluşturun

Kendi deney Bina pahalı olabilir, ama istediğiniz denemeyi oluşturmak için sağlayacaktır.

Mevcut ortamların üzerine yerleştirme deneylerine ek olarak, kendi denemenizi de oluşturabilirsiniz. Bu yaklaşımın ana avantajı; Eğer deneyi yapıyorsanız, istediğiniz ortamı ve tedavileri yaratabilirsiniz. Bu ısmarlama deneysel ortamlar, doğal olarak ortaya çıkan ortamlarda test etmek imkansız olan teorileri test etmek için fırsatlar yaratabilir. Kendi deneyinizi oluşturmanın temel dezavantajları, pahalı olabileceği ve yarattığınız ortamın, doğal olarak meydana gelen bir sistemin gerçekçiliğine sahip olamayacağıdır. Kendi deneylerini inşa eden araştırmacıların da katılımcılar için bir stratejisi olmalıdır. Mevcut sistemlerde çalışırken, araştırmacılar esasen deneyleri katılımcılarına getiriyorlar. Ancak, araştırmacılar kendi deneylerini oluşturduklarında, katılımcıları buna katmaları gerekiyor. Neyse ki, Amazon Mechanical Turk (MTurk) gibi hizmetler, katılımcılara deneylerini katılımcılara ulaştırmak için uygun bir yol sağlayabilir.

Soyut teorileri test etmek için ısmarlama ortamların erdemlerini gösteren bir örnek, Gregory Huber, Seth Hill ve Gabriel Lenz'in (2012) dijital laboratuvar deneyidir. Bu deney, demokratik yönetişimin işleyişinde olası bir pratik sınırlamayı araştırmaktadır. Daha önce yapılan seçimlerle ilgili deneysel olmayan çalışmalar, seçmenlerin görevdeki politikacıların performansını doğru bir şekilde değerlendiremediklerini ortaya koymuştur. Özellikle, seçmenlerin üç önyargıdan muzdarip oldukları görülmektedir: (1) kümülatif performanstan ziyade son zamanlarda odaklanmışlardır; (2) retorik, çerçeveleme ve pazarlama ile manipüle edilebilirler; ve (3) yerel spor takımlarının ve hava durumunun başarısı gibi görevdeki performansla ilgili olmayan olaylardan etkilenebilirler. Bununla birlikte, daha önceki bu çalışmalarda, gerçek, dağınık seçimlerde gerçekleşen diğer her şeyden bu faktörlerin herhangi birini izole etmek zordu. Bu nedenle Huber ve meslektaşları, bu üç olası önyargıyı izole etmek ve deneysel olarak incelemek için oldukça basitleştirilmiş bir oylama ortamı yarattılar.

Aşağıda yer alan deney düzeneğini anlattığımdan, çok yapay görünecek, ama gerçekçilik laboratuvar tarzı deneylerde bir amaç olmadığını unutmayın. Aksine, amaç, üzerinde çalışmaya çalıştığınız süreci açıkça izole etmektir ve bu gerginlik, daha gerçekçiliği olan çalışmalarda bazen mümkün değildir (Falk and Heckman 2009) . Ayrıca, bu özel durumda, araştırmacılar seçmenlerin performansı oldukça basitleştirilmiş bir ortamda etkin bir şekilde değerlendiremezlerse, daha gerçekçi ve daha karmaşık bir ortamda bunu yapamayacaklarını ileri sürmüşlerdir.

Huber ve meslektaşları, katılımcıları işe almak için MTurk'u kullandı. Bir katılımcı bilgilendirilmiş onam verdikten ve kısa bir testten geçtikten sonra, gerçek paraya dönüştürülebilecek jeton kazanmak için 32 turluk bir oyuna katıldığı söylendi. Oyunun başlangıcında, her katılımcıya her turda ücretsiz jeton atanacak bir “ayırıcı” atandığı ve bazı ayırıcıların diğerlerinden daha cömert olduğu söylendi. Dahası, her bir katılımcıya, oyuncunun 16 turundan sonra ya adanmış ya da yeni bir oyuncu atama şansına sahip olacağı söylenmiştir. Huber ve meslektaşlarının araştırma hedefleri hakkında bildikleriniz göz önünde bulundurulduğunda, ayırıcının bir hükümeti temsil ettiğini ve bu seçimin bir seçimi temsil ettiğini, ancak katılımcıların araştırmanın genel hedeflerinin farkında olmadığını görebilirsiniz. Toplamda Huber ve meslektaşları yaklaşık sekiz dakika süren bir görev için yaklaşık 1,25 dolar ödeyen yaklaşık 4 bin katılımcıyı işe aldılar.

Daha önceki araştırmalardan elde edilen bulgulardan birinin, seçmenlerin, yerel spor takımlarının ve hava durumunun başarısı gibi, kontrollerinin ötesinde olan sonuçlar için görevlileri ödüllendirmeleri ve cezalandırmaları olduğunu hatırlatmaktayız. Oylamada yer alan katılımcıların kararlarında salt rastlantısal olaylardan etkilenip etkilenemeyeceğini değerlendirmek için Huber ve arkadaşları deney sistemlerine bir piyango eklediler. 8. turda ya da 16'ncı turda (yani, tamamlayıcıyı değiştirme şansından hemen önce) katılımcılar, bazıları 5.000 puan, bazıları 0 puan, bazıları da 5.000 puan kazanan bir piyangoya rastgele yerleştirildi. Bu piyango politikacıların performansından bağımsız olarak iyi ya da kötü haberleri taklit etmeyi amaçlamıştı. Katılımcılara, piyango'nun, alçaltıcıların performansı ile ilgisiz olduğunu açıkça belirtmesine rağmen, piyango sonucu, katılımcıların kararlarını etkilemiştir. Piyangodan faydalanan katılımcılar, ayrıcalıklarını korumaya daha yatkındı ve bu etki, piyango, 16 nolu turda (değiştirme kararının hemen öncesinde), 8. turda gerçekleştiğinden daha fazla oldu (şekil 4.15). Bu sonuçlar, makaledeki diğer birçok deneyin yanı sıra, Huber ve çalışma arkadaşlarının basitleştirilmiş bir ortamda bile, seçmenlerin bilge kararlar vermede zorluk çektikleri sonucuna varmaları sonucunu doğurdu. Bu sonuç, seçmen karar verme ile ilgili gelecekteki araştırmayı etkiledi (Healy and Malhotra 2013) . Huber ve meslektaşlarının deneyi, MTurk'in çok spesifik teorileri kesin olarak test etmek için katılımcıları laboratuar tarzı deneyler için işe almak için kullanılabileceğini göstermektedir. Aynı zamanda kendi deneysel ortamınızı inşa etmenin değerini de gösterir: Bu aynı süreçlerin diğer tüm ortamlarda bu kadar temiz bir şekilde nasıl yalıtılmış olabileceğini hayal etmek zor.

Şekil 4.15: Huber, Hill ve Lenz (2012) sonuçları. Piyangodan faydalanan katılımcılar, ayrıcalıklarını korumaya daha yatkındı ve bu etki, piyango, 16 nolu turda - değiştirme kararının hemen öncesinde - 8. turda gerçekleştiğinden daha güçlüydi. Huber, Hill ve Lenz'den uyarlandı. 2012), şekil 5.

Şekil 4.15: Huber, Hill, and Lenz (2012) . Piyangodan faydalanan katılımcılar, ayrıcalıklarını korumaya daha yatkındı ve bu etki, piyango, 16 nolu turda - değiştirme kararının hemen öncesinde - 8. turda gerçekleştiğinden daha güçlüydi. Huber, Hill, and Lenz (2012) uyarlandı. Huber, Hill, and Lenz (2012) , şekil 5.

Laboratuvar benzeri deneyler oluşturmanın yanı sıra, araştırmacılar daha fazla alan benzeri deneyler de oluşturabilirler. Örneğin, Centola (2010) sosyal ağ yapısının davranışların yayılması üzerindeki etkisini incelemek için bir dijital alan deneyi oluşturmuştur. Araştırma sorusu, farklı sosyal ağ yapılarına sahip olan fakat aynı şekilde ayırt edilemeyen popülasyonlarda aynı davranışın yayılmasını gözlemlemesini gerektiriyordu. Bunu yapmanın tek yolu, ısmarlama, özel yapım bir deneydi. Bu durumda, Centola web tabanlı bir sağlık topluluğu oluşturdu.

Centola, sağlık web sitelerindeki reklamlarla yaklaşık 1.500 katılımcıyı işe aldı. Katılımcılar, “Sağlıklı Yaşam Tarzı Ağı” olarak adlandırılan çevrimiçi topluluğa geldiklerinde, bilgilendirilmiş onam verdiler ve daha sonra “sağlık arkadaşları” olarak görevlendirildiler. Centola'nın bu sağlık arkadaşlarını atadığı yoldan dolayı, farklı sosyal ağ yapılarını bir araya getirmeyi başardı. farklı gruplar. Bazı gruplar rasgele ağlara (herkesin eşit olarak bağlanması muhtemel) sahip olacak şekilde inşa edilirken, diğer gruplar kümelenmiş ağlara sahip olacak şekilde inşa edildi (bağlantıların daha yerel olarak yoğun olduğu yerler). Daha sonra, Centola her bir ağa yeni bir davranış getirdi: Ek sağlık bilgisi ile yeni bir web sitesine kayıt olma şansı. Bu yeni web sitesine her giriş yaptığında, tüm sağlık arkadaşlarına bu davranışı bildiren bir e-posta gönderildi. Centola, yeni siteye kaydolan bu davranışın, kümelenmiş ağda rastgele ağda olduğundan daha hızlı ve daha hızlı yayıldığını ve bazı mevcut teorilere aykırı bir bulgu olduğunu buldu.

Genel olarak, kendi denemenizi inşa etmek size daha fazla kontrol sağlar; Ne okumak istediğinizi ayırmak için mümkün olan en iyi ortamı oluşturmanızı sağlar. Az önce anlattığım iki denemenin zaten var olan bir ortamda nasıl gerçekleştirildiğini hayal etmek zor. Dahası, kendi sisteminizi kurmak mevcut sistemlerde deney yapma konusundaki etik kaygıları azaltır. Bununla birlikte, kendi denemenizi oluşturduğunuzda, laboratuar deneylerinde karşılaşılan birçok problemle karşılaşırsınız: katılımcıları işe almak ve gerçekçilikle ilgili endişeleri. Son bir dezavantaj, kendi deneyinizi inşa etmenin maliyetli ve zaman alıcı olabileceğidir, ancak bu örneklerin gösterdiği gibi, deneyler nispeten basit ortamlardan ( Huber, Hill, and Lenz (2012) tarafından yapılan oylama çalışması gibi) olabilir. Göreceli olarak karmaşık ortamlara ( Centola (2010) tarafından yapılan ağlar ve bulaşma gibi).