4.5.2 güçlü ile Ortak

Ortaklık maliyetleri azaltmak ve ölçek artırmak, ancak katılımcıların, tedavi çeşitleri değiştirebilir ve kullanabilirsiniz sonuçlarını yapabilirsiniz.

kendiniz yapmaya alternatif bir şirket, devlet, ya da STK olarak güçlü bir organizasyon ile işbirliği yapmaktadır. bir ortak çalışma avantajı, sadece kendiniz yapamaz deneyler çalıştırmak için izin olabilir. Örneğin, ben dahil 61 milyon katılımcı aşağıda anlatacağım deneylerden biri; Hiçbir bireysel araştırmacı ölçek elde edebiliriz. ortaklık ne yapabilirim artırdığını, aynı zamanda, aynı zamanda, aynı anda, sizi kısıtlar. Örneğin, çoğu şirket onların iş veya şöhretine zarar verebilecek bir deney çalışmasına izin vermez. ortakları ile çalışmak da yayınlamak için zamanı geldiğinde, siz "yeniden çerçeve" sonuçlarınız ve bazı ortaklar hatta onları kötü görünmesini sağlar eğer işin yayın engellemek için deneyebilirsiniz basınç altında gelebilir demektir. Son olarak, aynı zamanda ortaklık geliştirilmesi ve bu işbirliklerini korumak için ilgili maliyetler ile birlikte geliyor.

Bu ortaklıklar başarılı olması için çözülmesi gereken vardır çekirdek meydan her iki tarafın çıkarlarını dengelemek için bir yol ve bu denge düşünmek yararlı bir yol bulmaktır Pasteur'ün Quadrant olan (Stokes 1997) . Birçok araştırmacı bir ilgi olabilir bir şey pratik-şey üzerinde çalışıyorsanız ortak-o zaman gerçek bilim yapıyor olamaz diye düşünüyorum. Bu zihniyet çok zor başarılı ortaklıklar oluşturmak için yapacak ve aynı zamanda tamamen yanlış olur. Bu düşüncenin sorun harika biyolog Louis Pasteur yolu açan araştırmalarla gösterilmiştir. alkole pancar suyu dönüştürmek için ticari bir fermantasyon proje üzerinde çalışırken, Pasteur sonunda hastalığın mikrop teorisine yol açan mikroorganizma yeni bir sınıf keşfetti. Bu keşif çok pratik bir problem-çözüldü sürecini iyileştirmek fermantasyon-ve önemli bir bilimsel ilerlemesine neden oldu. Böylece, daha doğrusu gerçek bilimsel araştırma ile çatışma halinde olarak pratik uygulamalar ile araştırma düşünmeye yerine, iki ayrı boyut olarak bu düşünmek iyidir. Araştırma kullanımı ile (ya da değil) motive edilebilir ve araştırma temel anlayış (ya da değil) talep edebilirsiniz. Kritik, bazı araştırmalar gibi Pasteur's-can kullanımı ile ve temel bir anlayış (Şekil 4.16) arayan motive. doğal iki ilerler Pasteur'ün Quadrant-araştırma Araştırma araştırmacılar ve ortaklar arasındaki işbirlikleri için ideal bir hedefleri-olduğunu. Bir şirket ile bir ve bir STK ile bir: o arka plan göz önüne alındığında, ortaklıklar ile iki deneysel çalışmalar anlatacağım.

Şekil 4.16: (Stokes (1997) den Şekil 3.5 göre) Pasteur'ün Quadrant. Oldukça temel veya kullanım (veya değil) ve temel bir anlayış arayan (veya değil) tarafından motive olarak araştırma düşünmek iyidir uygulanan ya da araştırma düşünme daha. Her iki kullanım motive ve temel bir anlayış istiyor araştırmanın bir örneği hastalığın mikrop teorisine yol açan alkol içine pancar suyu dönüştürme Pasteur'ün eseridir. Bu güçlü ortaklıklar için en uygun çalışma türüdür. çalışma örnekleri kullanımı ile motive ama Thomas Edison gelen temel bir anlayış aramıyor değil, kullanım motive ancak işin örnekleri Niels Bohr gelen anlamayarak olarak istediği. daha kapsamlı bu çerçevede tartışılması ve bu olguların her biri için (1997) Stokes bakın.

Şekil 4.16: (dan Şekil 3.5 dayalı Pasteur'ün Quadrant Stokes (1997) ). Daha ziyade kullanım (veya değil) ve temel bir anlayış arayan (veya değil) tarafından motive olarak araştırma düşünmek daha iyidir "uygulamalı" ya "temel" ya da araştırma düşünme daha. Her iki kullanım motive ve temel bir anlayış istiyor araştırmanın bir örneği hastalığın mikrop teorisine yol açan alkol içine pancar suyu dönüştürme Pasteur'ün eseridir. Bu güçlü ortaklıklar için en uygun çalışma türüdür. çalışma örnekleri kullanımı ile motive ama Thomas Edison gelen temel bir anlayış aramıyor değil, kullanım motive ancak işin örnekleri Niels Bohr gelen anlamayarak olarak istediği. Bkz Stokes (1997) daha kapsamlı bu çerçevede tartışılması ve bu olguların her biri için.

Büyük şirketler, özellikle teknoloji şirketleri, karmaşık deneyler çalıştırmak için inanılmaz sofistike bir altyapı geliştirdi. (: A ve B iki tedavilerin etkinliğini test için) teknoloji sektöründe, bu deneyler genellikle A / B testleri denir. Bu deneyler sıklıkla reklamları tıklama oranlarının artırılması gibi şeyler için çalışır, ancak aynı deney altyapı da bilimsel anlayış gelişmeler araştırma için kullanılabilir. Bu tür bir araştırma potansiyelini gösteren bir örnek seçmen katılımının farklı mesajların etkileri üzerine, Facebook ve California, San Diego Üniversitesi'nden araştırmacılar arasında bir ortaklık tarafından yürütülen bir çalışmadır (Bond et al. 2012) .

2 Kasım'da, ABD'de yaşayan ve 18 yaşını ABD kongre seçimleri hepsi 61 milyon Facebook kullanıcılarının 2010-günlük oylama hakkında deneyde yer aldı. Facebook ziyaret eden kullanıcılar rastgele onların News Feed (Şekil 4.17) en üstünde yer ne afiş (varsa) belirlenen bir üç gruba ayrıldı:

  • bir kontrol grubu yer alır.
  • Bir tıklanabilir ile oylama konusunda bir bilgilendirme mesajı düğmesi ve bir karşı (bilgi) "Ben Oy".
  • tıklanabilir ile oylama konusunda bir bilgi iletisi "Ben Oy" düğmesi ve bir sayaç + isim ve zaten "Ben Oy" (bilgi + sosyal) tıklamış onların arkadaşları resimleri.

Bond ve arkadaşları iki ana sonuçlarını okudu: oylama davranış ve fiili oylama davranışı bildirdi. Birincisi, onlar bilgi + sosyal grup insanlar yaklaşık 2 puanlık tıklayın bilgi grubundaki insanlardan daha fazla olduğunu buldu (% 18 vs% 20) "Ben Oy". Araştırmacılar yaklaşık 6 milyon kişinin kamuya açık oylama kayıtları ile kendi verilerini birleştikten sonra Dahası, bilgi + sosyal gruptaki insanlar aslında kontrol koşulunda insanlardan daha daha fazla oy olasılığı 0,39 puan olduğunu bulmuşlardır ve bu bilgi grubundaki insanlar kontrol durumda insanlar (Şekil 4.17) olarak oy gibi muhtemel.

Şekil 4.17: Facebook'ta bir olsun-out-oy deney (et al. 2012 Bond) sonuçları. bilgi grubundaki katılımcılar kontrol koşulunda insanlar olarak aynı oranda oy, ancak bilgi + sosyal grup insanlar biraz daha yüksek oranda oy kullandı. Çubuklar% 95 güven aralıkları tahmin temsil eder. Grafikteki sonuçları araştırmacılar oylama kayıtlarına maç olabilir kimin için yaklaşık 6 milyon katılımcıya yer alıyor.

Şekil 4.17: Facebook'ta bir olsun-out-oy deney sonuçları (Bond et al. 2012) . bilgi grubundaki katılımcılar kontrol koşulunda insanlar olarak aynı oranda oy, ancak bilgi + sosyal grup insanlar biraz daha yüksek oranda oy kullandı. Çubuklar% 95 güven aralıkları tahmin temsil eder. Grafikteki sonuçları araştırmacılar oylama kayıtlarına maç olabilir kimin için yaklaşık 6 milyon katılımcıya yer alıyor.

Bu deney bazı online olsun-out-oy mesajları diğerlerinden daha etkili olduğunu göstermektedir ve bu bir tedavi etkinliğinin araştırmacının tahmini rapor edilen veya gerçek davranış eğitimi olmamasına bağlıdır göstermektedir. Bu deney, ne yazık ki mekanizmalar hakkında herhangi bir ipucu sunmuyor hangi aracılığıyla sosyal bilgiler-bazı araştırmacılar şakacı bir "yüz kazık" -Artan oylama çağrısında bulundular. Sosyal bilgiler birisi afiş fark olasılığını artırdığını ya da aslında afiş fark birisi olarak ya da her ikisi olasılığını arttırdığı olabilir. Bu nedenle, bu deney daha araştırmacı muhtemelen inceleyeceğiz ilginç bir bulgu verir (örn bkz Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

araştırmacıların hedeflere ulaşmak yanı sıra, bu deney aynı zamanda ortak kuruluşun (Facebook) hedefi gelişmiş. Eğer sabun satın almak için oy kullanmasını okudu davranışını değiştirmek eğer, o zaman çalışma çevrimiçi reklamların etkisini ölçmek için bir deney olarak aynı yapıya sahip olduğunu görebilirsiniz (örn bkz Lewis and Rao (2015) ). Bu reklam etkinliği çalışmaları sık sık online reklamlar-tedavilere maruz etkisini ölçmek Bond et al. (2012) temelde oylama-çevrimdışı davranış için reklamlardır. Böylece, bu çalışma çevrimiçi reklamların etkinliğini incelemek için Facebook'un yeteneğini ilerletmek olabilir ve Facebook reklamları etkili olan potansiyel reklamverenler ikna etmeye yardımcı olabilir.

araştırmacı ve ortakların çıkarları çoğunlukla bu çalışmada hizalanmış olsa da, onlar kısmen gerginlik de yer aldı. Özellikle, üç koşul kontrol, bilgi ve bilgi + sosyal edildi müthiş dengesiz katılımcıların tahsisi: örneklemin% 98 bilgi + sosyal atandı. Bu dengesiz dağılımı istatistiksel olarak verimsiz ve araştırmacılar için çok daha iyi bir ayırma her gruptaki katılımcıların 1/3 olmuştur olurdu. Facebook bilgileri + sosyal tedavi için herkesin istediği için değil, dengesiz dağılımı oldu. Neyse ki, araştırmacılar geri% 1, bir kontrol grubu için ilgili tedavi ve katılımcıların% 1 için tutun onları ikna etti. Kontrol grubunda olmadan bunun bir "perturb ve gözlemlemek" deney yerine randomize kontrollü bir deney olurdu çünkü bilgi + sosyal tedavinin etkisini ölçmek için temelde imkansız olurdu. Bu örnek ortakları ile çalışmak için değerli bir pratik ders verir: bazen (yani bir kontrol grubu oluşturmak için) bir tedavi sunmak için birini ikna ve bazen bir tedavi sunmak için değil birisi ikna ederek bir deneme oluşturmak tarafından bir deneme oluşturun.

Ortaklık daima katılımcıların milyonlarca teknoloji şirketleri ve A / B testleri dahil etmek gerekmez. Örneğin, Alexander Coppock Andrew Guess, ve John Ternovski (2016) , sosyal mobilizasyon teşvik için deneyler testlerine farklı stratejiler çalıştırmak için bir çevresel STK (Muhafaza Seçmenler Ligi) ile ortaklık kurdu. Araştırmacılar, kamu tweets ve kimliklerin asal farklı türde teşebbüs özel doğrudan mesaj hem göndermek için STK Twitter hesabı kullanılır. Araştırmacılar daha sonra bir dilekçe ile ilgili bir dilekçe ve retweet bilgileri imzalamak için insanları teşvik etmek için en etkili olan bu mesajların hangi ölçülür.

Tablo 4.3: Araştırma örnekleri araştırmacılar ve kuruluşlar arasında ortaklık yoluyla gelir. Bazı durumlarda, araştırmacılar kuruluşlarda çalışmak.
konu alıntı
Facebook News Etkisi bilgi paylaşımı üzerinde Yem Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
online dating web sitesinde davranışları üzerindeki kısmi anonimlik Etkisi Bapna et al. (2016)
Ev Enerji Etkisi elektrik kullanımı ile ilgili raporları Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013)
Viral formadaki uygulama tasarımının etkisi Aral and Walker (2011)
difüzyon mekanizmasını yayma etkisi Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
Reklamlarda sosyal bilgiler Etkisi Bakshy, Eckles, et al. (2012)
müşterilerinin farklı türleri için çevrimiçi katalog üzerinden ve satış katalog frekansı Etkisi Simester et al. (2009)
potansiyel iş uygulamaları popülerlik bilgi Etkisi Gee (2015)
popülariteye başlangıç ​​yorumu Etkisi Muchnik, Aral, and Taylor (2013)
siyasi seferberlik mesaj içeriğinin etkisi Coppock, Guess, and Ternovski (2016)

Genel olarak, güçlü ortaklık aksi yapmak zordur bir ölçekte çalışmasına olanak tanır ve Tablo 4.3 araştırmacı ve kuruluşlar arasındaki ortaklıklar diğer örnekler sunar. Ortaklık, kendi deney bina daha kolay olabilir. Ancak, bu avantajlar dezavantajları ile birlikte gelir: ortaklıkları eğitim görebilirsiniz katılımcılar, tedaviler ve sonuçları türlü sınırlayabilir. Dahası, bu ortaklıklar etik sorunlara yol açabilir. Bir ortaklık için bir fırsat nokta en iyi yolu ilginç bilim yapıyorsun yaparken çözebilir, gerçek bir sorunu fark etmektir. Eğer dünyaya bakmanın bu şekilde kullanılmaz ise, Pasteur'ün Quadrant sorunları yerinde zor olabilir, ancak uygulama ile, onları daha fazla fark etmeye başlayacaksınız.