4.6.1 خلق الصفر بيانات التكلفة المتغيرة

المفتاح لتشغيل تجارب كبيرة هو دفع التكلفة المتغيرة إلى الصفر. أفضل الطرق للقيام بذلك هي الأتمتة وتصميم تجارب ممتعة.

يمكن أن يكون للتجارب الرقمية هياكل تكلفة مختلفة بشكل كبير ، وهذا يمكن الباحثين من إجراء تجارب مستحيلة في الماضي. تتمثل إحدى طرق التفكير في هذا الاختلاف في ملاحظة أن للتجارب بوجه عام نوعان من التكاليف: التكاليف الثابتة والتكاليف المتغيرة. التكاليف الثابتة هي تكاليف تبقى دون تغيير بغض النظر عن عدد المشاركين. على سبيل المثال ، في التجربة المعملية ، قد تكون التكاليف الثابتة هي تكاليف استئجار المساحات وشراء الأثاث. من ناحية أخرى ، تتغير التكاليف المتغيرة حسب عدد المشاركين. على سبيل المثال ، في التجربة المعملية ، قد تأتي التكاليف المتغيرة من دفع الموظفين والمشاركين. بشكل عام ، تحتوي التجارب التناظرية على تكاليف ثابتة منخفضة وتكاليف عالية متغيرة ، في حين أن للتجارب الرقمية تكاليف ثابتة عالية وتكاليف منخفضة متغيرة (الشكل 4.19). على الرغم من أن للتجارب الرقمية تكاليف متغيرة منخفضة ، يمكنك إنشاء الكثير من الفرص المثيرة عندما تقود التكلفة المتغيرة إلى الصفر.

الشكل 4.19: رسم تخطيطي لهياكل التكلفة في التجارب التناظرية والرقمية. بشكل عام ، يكون للتجارب التناظرية تكاليف ثابتة منخفضة وتكاليف عالية متغيرة في حين أن للتجارب الرقمية تكاليف ثابتة عالية وتكاليف منخفضة متغيرة. وتعني هياكل التكلفة المختلفة أن التجارب الرقمية يمكن أن تعمل على نطاق غير ممكن بالتجارب التناظرية.

هناك عنصرين رئيسيين للتكلفة المتغيرة - المدفوعات للموظفين والمدفوعات للمشاركين - ويمكن دفع كل منها إلى الصفر باستخدام استراتيجيات مختلفة. تنبع المدفوعات للموظفين من العمل الذي يقوم به المساعدون في مجال البحث بتوظيف المشاركين وتقديم العلاجات وقياس النتائج. على سبيل المثال ، تطلبت التجربة الميدانية التناظرية لشولتز وزملاؤه (2007) بشأن استخدام الكهرباء مساعدي أبحاث للسفر إلى كل منزل لتقديم العلاج وقراءة العداد الكهربائي (الشكل 4.3). كل هذا الجهد من قبل مساعدي البحث يعني أن إضافة أسرة جديدة للدراسة كان سيضيف إلى التكلفة. من ناحية أخرى ، بالنسبة للتجربة الميدانية الرقمية لـ Restivo و van de Rijt (2012) حول تأثير الجوائز على محرري Wikipedia ، يمكن للباحثين إضافة المزيد من المشاركين دون أي تكلفة تقريبًا. تتمثل الإستراتيجية العامة لتقليل التكاليف الإدارية المتغيرة في استبدال العمل البشري (وهو مكلف) بعمل الكمبيوتر (وهو ثمن رخيص). بشكل تقريبي ، يمكنك أن تسأل نفسك: هل يمكن تشغيل هذه التجربة بينما يكون الجميع في فريق البحث الخاص بي نائمين؟ إذا كانت الإجابة نعم ، فقد قمت بعمل رائع في التشغيل الآلي.

النوع الثاني من التكلفة المتغيرة هو المدفوعات للمشاركين. استخدم بعض الباحثين شركة Amazon Mechanical Turk وغيرها من أسواق العمل عبر الإنترنت لتقليل المدفوعات المطلوبة للمشاركين. ولكن لدفع التكاليف المتغيرة على طول الطريق إلى الصفر ، ومع ذلك ، هناك حاجة إلى نهج مختلف. لفترة طويلة ، قام الباحثون بتصميم تجارب مملة للغاية بحيث يضطرون إلى دفع الناس للمشاركة. ولكن ماذا لو كان بإمكانك إنشاء تجربة يرغب الأشخاص في دخولها؟ قد يبدو ذلك بعيد المنال ، ولكن سأعطيك مثالاً أدناه من عملي الخاص ، وهناك المزيد من الأمثلة في الجدول 4.4. لاحظ أن هذه الفكرة لتصميم تجارب ممتعة تعكس بعض الموضوعات في الفصل 3 فيما يتعلق بتصميم استبيانات أكثر متعة وفي الفصل الخامس فيما يتعلق بتصميم التعاون الجماعي. وهكذا ، أعتقد أن التمتع بالمشاركين - ما يمكن أن يطلق عليه أيضًا تجربة المستخدم - سيكون جزءًا مهمًا بشكل متزايد من تصميم الأبحاث في العصر الرقمي.

إذا كنت ترغب في إنشاء تجارب ببيانات صفر تكلفة متغيرة ، فستحتاج إلى التأكد من أن كل شيء مؤتمت بالكامل وأن المشاركين لا يتطلبون أي دفعات. من أجل إظهار كيف هذا ممكن ، سوف أصف بحث أطروحة عن نجاح المنتجات الثقافية وفشلها.

كان الدافع وراء رسالتي هي الطبيعة المحيرة للنجاح في المنتجات الثقافية. إن الأغاني الناجحة والكتب الأكثر مبيعًا والأفلام الرائجة أكثر نجاحًا بكثير من المتوسط. ولهذا السبب ، غالباً ما تسمى أسواق هذه المنتجات بأسواق "الفائز يأخذ كل شيء". ومع ذلك ، وفي الوقت نفسه ، أي أغنية أو كتاب أو فيلم معين سوف يصبح ناجحًا لا يمكن التنبؤ به بشكل لا يصدق. وقد لخص كاتب السيناريو وليام جولدمان (1989) الكثير من البحوث الأكاديمية بقوله أنه عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بالنجاح ، "لا أحد يعرف أي شيء". لقد جعلني عدم القدرة على التنبؤ بأداء الأسواق التي تحقق الفوز ، يتساءل عن مقدار النجاح الذي تحققه هذه النتيجة. من الجودة وكم هو مجرد الحظ. أو ، معبرًا بشكل مختلف قليلاً ، إذا أمكننا خلق عوالم موازية وجعلنا جميعًا نتطور بشكل مستقل ، هل ستصبح نفس الأغاني شائعة في كل العالم؟ وإذا لم يكن الأمر كذلك ، فما هي الآلية التي تسبب هذه الاختلافات؟

للإجابة على هذه الأسئلة ، قمنا - Peter Dodds ، و Duncan Watts (مستشار الأطروحة) ، وأنا - بإجراء سلسلة من التجارب الميدانية عبر الإنترنت. على وجه الخصوص ، أنشأنا موقعًا على الويب يُسمى MusicLab حيث يمكن للأشخاص اكتشاف موسيقى جديدة ، واستخدمناه في سلسلة من التجارب. قمنا بتعيين مشاركين عن طريق تشغيل إعلانات البانر على موقع ويب خاص بالمراهقين (الشكل 4.20) ومن خلال الإشارة إلى وسائل الإعلام. قدم المشاركون الذين وصلوا إلى موقعنا على الويب موافقة مستنيرة ، وأكملوا استبياناً قصيرًا للخلفية ، وتم تعيينهم عشوائياً لإحدى الحالتين التجريبيتين - التأثير المستقل والاجتماعي. في الحالة المستقلة ، اتخذ المشاركون قرارات حول أي الأغاني للاستماع إليها ، مع ذكر أسماء الفرق والأغاني فقط. أثناء الاستماع إلى أغنية ، طُلب من المشاركين تقييمها بعد أن أتيحت لهم الفرصة (لكن ليس الالتزام) لتنزيل الأغنية. في حالة التأثير الاجتماعي ، كان لدى المشاركين نفس التجربة ، باستثناء أنهم شاهدوا أيضًا عدد المرات التي تم فيها تنزيل كل أغنية من قبل المشاركين السابقين. علاوة على ذلك ، تم توزيع المشاركين في حالة التأثير الاجتماعي عشوائياً على واحد من ثمانية عوالم موازية ، تطورت كل منها بشكل مستقل (الشكل 4.21). باستخدام هذا التصميم ، أجرينا تجربتين ذات صلة. في العرض الأول ، قدمنا ​​الأغاني للمشاركين في شبكة لم يتم فرزها ، والتي زودتهم بإشارة ضعيفة من الشعبية. في التجربة الثانية ، قدمنا ​​الأغاني في قائمة مرتبة ، والتي قدمت إشارة أقوى بكثير من الشعبية (الشكل 4.22).

الشكل 4.20: مثال على إعلان البانر اعتدت أنا وزملائي على تعيين مشاركين في تجارب (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . مستنسخة بإذن من Salganik (2007) ، الشكل 2.12.

الشكل 4.21: تصميم تجريبي لتجارب (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . تم تعيين المشاركين عشوائيا إلى واحد من اثنين من الشروط: التأثير المستقل والاجتماعي. اتخذ المشاركون في حالة مستقلة خياراتهم دون أي معلومات حول ما فعله الآخرون. تم توزيع المشاركين في حالة التأثير الاجتماعي عشوائياً على واحد من ثمانية عوالم موازية ، حيث تمكنوا من رؤية شعبية - كما تم قياسها بتنزيل المشاركين السابقين - لكل أغنية في عالمهم ، لكنهم لم يتمكنوا من رؤية أي معلومات عنهم ، ولم يفعلوا ذلك. حتى نعرف عن وجود ، أي من العوالم الأخرى. مقتبس من Salganik, Dodds, and Watts (2006) ، figure s1.

وجدنا أن شعبية الأغاني اختلفت في جميع أنحاء العالم ، مما يشير إلى أن الحظ لعب دورا هاما في النجاح. على سبيل المثال ، في إحدى أنحاء العالم ، جاءت أغنية "Lockdown" من 52Metro في أول أغنية من أصل 48 أغنية ، بينما جاءت في عالم آخر في المرتبة 40. كانت هذه هي نفس الأغنية نفسها التي تنافست ضد كل الأغنيات الأخرى ، لكن في عالم واحد ، حظت الحظ ، وفي غيرها لم تكن كذلك. علاوة على ذلك ، من خلال مقارنة النتائج في كلا التجربتين ، وجدنا أن التأثير الاجتماعي يزيد من طبيعة كل هذه الأسواق ، والتي ربما تشير إلى أهمية المهارة. ولكن بالنظر إلى العالم (الذي لا يمكن القيام به خارج تجربة العوالم الموازية) ، وجدنا أن التأثير الاجتماعي زاد في الواقع من أهمية الحظ. وعلاوة على ذلك ، من المدهش ، كانت الأغاني من أعلى النداء حيث كان الحظ أكثر أهمية (الشكل 4.23).

الشكل 4.22: لقطات من ظروف النفوذ الاجتماعي في تجارب (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . في حالة التأثير الاجتماعي في التجربة رقم 1 ، تم تقديم الأغاني ، بالإضافة إلى عدد التنزيلات السابقة ، إلى المشاركين الذين تم ترتيبهم في شبكة مستطيلة 16 \(\times\) 3 ، حيث تم تعيين مواقع الأغاني عشوائيًا لكل مشارك. في التجربة 2 ، تم عرض المشاركين في حالة التأثير الاجتماعي للأغاني ، مع عدد مرات التنزيل ، في عمود واحد بترتيب تنازلي للشهرة الحالية.

الشكل 4.23: نتائج من تجارب MusicLab التي تبين العلاقة بين الاستئناف والنجاح (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . إن المحور \(x\) هو الحصة السوقية للأغنية في العالم المستقل ، والتي تعمل كمقياس لجاذبية الأغنية ، و \(y\) المحور هو الحصة السوقية للأغنية نفسها في عوالم التأثير الاجتماعي الثمانية ، التي تعمل كمقياس لنجاح الأغاني. وجدنا أن زيادة التأثير الاجتماعي الذي شهده المشاركون - على وجه التحديد ، التغيير في التصميم من التجربة 1 إلى التجربة 2 (الشكل 4.22) - توقف النجاح ليصبح غير متوقع ، خاصة للأغاني ذات النداء الأعلى. مقتبس من Salganik, Dodds, and Watts (2006) ، الشكل 3.

تمكّن MusicLab من العمل بدون تكلفة متغيرة في الأساس بسبب الطريقة التي تم تصميمها بها. أولاً ، كان كل شيء مؤتمت بالكامل حتى تمكن من الجري بينما كنت نائماً. ثانياً ، كان التعويض عبارة عن موسيقى مجانية ، لذلك لم تكن هناك تكلفة تعويض متغيرة للمشاركين. يوضح استخدام الموسيقى كتعويض أيضًا كيف يوجد أحيانًا مفاضلة بين التكاليف الثابتة والمتغيرة. أدى استخدام الموسيقى إلى زيادة التكاليف الثابتة لأنني اضطررت إلى قضاء بعض الوقت في الحصول على إذن من الفرق وإعداد تقارير لهم حول رد فعل المشاركين على موسيقاهم. لكن في هذه الحالة ، فإن زيادة التكاليف الثابتة من أجل تقليل تكاليف المتغيرات هو الشيء الصحيح الذي ينبغي عمله ؛ هذا ما مكَّننا من تشغيل تجربة أكبر بنحو 100 مرة من التجربة المعملية القياسية.

علاوة على ذلك ، تظهر تجارب MusicLab أنه ليس من الضروري أن تكون التكلفة المتغيرة صفر غاية في حد ذاتها ؛ بدلاً من ذلك ، يمكن أن يكون وسيلة لتشغيل نوع جديد من التجارب. لاحظ أننا لم نستخدم جميع المشاركين لدينا لإجراء اختبار مختبر التأثير الاجتماعي القياسي 100 مرة. بدلا من ذلك ، قمنا بشيء مختلف ، والذي يمكن أن تفكر فيه على أنه التحول من تجربة نفسية إلى تجربة اجتماعية (Hedström 2006) . بدلاً من التركيز على صنع القرار الفردي ، ركزنا تجربتنا على الشعبية ، وهي نتيجة جماعية. هذا التحول إلى نتيجة جماعية يعني أننا كنا بحاجة إلى حوالي 700 مشارك لإنتاج نقطة بيانات واحدة (كان هناك 700 شخص في كل عالم متوازي). كان هذا المقياس ممكنًا فقط بسبب بنية تكلفة التجربة. بشكل عام ، إذا أراد الباحثون دراسة كيفية نشوء النتائج الجماعية من القرارات الفردية ، فإن التجارب الجماعية مثل MusicLab مثيرة للغاية. في الماضي ، كانت صعبة من الناحية اللوجستية ، ولكن هذه الصعوبات تتلاشى بسبب إمكانية عدم وجود بيانات تكلفة متغيرة.

بالإضافة إلى توضيح فوائد بيانات التكلفة المتغيرة صفر ، تظهر تجارب MusicLab أيضًا تحديًا في هذا الأسلوب: تكاليف ثابتة عالية. في حالتي ، كنت محظوظة للغاية لأتمكن من العمل مع مطور ويب موهوب يدعى بيتر هاوزل لمدة ستة أشهر تقريبا لبناء التجربة. كان هذا ممكنًا فقط لأن مستشاري ، دنكان واتس ، تلقى عددًا من المنح لدعم هذا النوع من الأبحاث. لقد تحسنت التكنولوجيا منذ أن أنشأنا MusicLab في عام 2004 ، لذا سيكون من الأسهل بناء تجربة كهذه الآن. ولكن ، استراتيجيات التكلفة الثابتة العالية ممكنة حقًا فقط للباحثين الذين يمكنهم تغطية تلك التكاليف بطريقة أو بأخرى.

في الختام ، يمكن أن يكون للتجارب الرقمية هياكل تكلفة مختلفة بشكل كبير من التجارب التناظرية. إذا كنت ترغب في إجراء تجارب كبيرة بالفعل ، فعليك محاولة تقليل التكلفة المتغيرة قدر الإمكان ، ومن الناحية المثالية على طول الطريق إلى الصفر. يمكنك القيام بذلك عن طريق أتمتة ميكانيك تجربتك (على سبيل المثال ، استبدال الوقت البشري بوقت الكمبيوتر) وتصميم التجارب التي يريد الناس أن يكونوا فيها. يمكن للباحثين الذين يمكنهم تصميم التجارب باستخدام هذه الميزات تشغيل أنواع جديدة من التجارب التي كانت غير ممكن في الماضي. ومع ذلك ، فإن القدرة على إنشاء تجارب صفر بتكلفة متغيرة يمكن أن تثير أسئلة أخلاقية جديدة ، وهو الموضوع الذي سأعالجه الآن.