4.1 مقدمة

في النهج التي تمت تغطيتها حتى الآن في هذا الكتاب - سلوك الملاحظة (الفصل 2) وطرح الأسئلة (الفصل 3) - يقوم الباحثون بجمع البيانات دون تغيير العالم عن قصد وبشكل منهجي. النهج المغطى في هذا الفصل - تشغيل التجارب - يختلف اختلافاً جوهرياً. عندما يدير الباحثون تجارب ، يتدخلون بشكل منهجي في العالم لإنشاء بيانات مناسبة بشكل مثالي للإجابة على أسئلة حول العلاقات بين السبب والنتيجة.

أسئلة السبب والنتيجة شائعة جدًا في البحث الاجتماعي ، وتشمل الأمثلة أسئلة مثل: هل زيادة رواتب المعلمين تزيد من تعلم الطلاب؟ ما هو تأثير الحد الأدنى للأجور على معدلات التوظيف؟ كيف يؤثر سباق المتقدم بالوظيفة على فرصتها في الحصول على وظيفة؟ بالإضافة إلى هذه الأسئلة السببية الصريحة ، تكون الأسئلة المتعلقة بالأسباب والتأثيرات ضمنية في أسئلة أكثر عمومية حول تعظيم بعض مقاييس الأداء. على سبيل المثال ، السؤال "ما هو لون زر التبرع على موقع المنظمة غير الحكومية؟" هو في الحقيقة الكثير من الأسئلة حول تأثير ألوان الأزرار المختلفة على التبرعات.

تتمثل إحدى الطرق للإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالسبب والأثر في البحث عن الأنماط في البيانات الحالية. على سبيل المثال ، عند العودة إلى سؤال حول تأثير رواتب المعلمين على تعلم الطلاب ، قد تحسب أن الطلاب يتعلمون أكثر في المدارس التي تقدم مرتبات عالية للمدرسين. ولكن هل تبين هذه العلاقة أن ارتفاع المرتبات يدفع الطلاب إلى معرفة المزيد؟ بالطبع لا. قد تختلف المدارس التي يكسب فيها المعلمون أكثر من عدة جوانب. على سبيل المثال ، قد يأتي الطلاب في المدارس ذوي المرتبات العالية للمدرسين من عائلات ثرية. وهكذا ، فإن ما يبدو كتأثير للمعلمين يمكن أن يأتي فقط من مقارنة أنواع مختلفة من الطلاب. وتسمى هذه الاختلافات غير المقيسة بين الطلاب بالارتباك ، وبوجه عام ، فإن احتمالية إرباكها تدمر قدرة الباحثين على الإجابة عن أسئلة السبب والنتيجة من خلال البحث عن أنماط في البيانات الموجودة.

أحد الحلول لمشكلة الإرباك هو محاولة إجراء مقارنات عادلة من خلال تعديل الاختلافات الملحوظة بين المجموعات. على سبيل المثال ، قد تتمكن من تنزيل بيانات ضريبة الممتلكات من عدد من مواقع الويب الحكومية. بعد ذلك ، يمكنك مقارنة أداء الطلاب في المدارس حيث تكون أسعار المنازل متشابهة ولكن رواتب المدرسين مختلفة ، وما زلت قد تجد أن الطلاب يتعلمون أكثر في المدارس مع دفع أعلى للمدرس. ولكن لا يزال هناك العديد من الإرباك الممكنة. ربما يختلف أولياء أمور هؤلاء الطلاب في مستوى تعليمهم. أو ربما تختلف المدارس في قربها من المكتبات العامة. أو ربما تكون للمدارس التي يتقاضى أجرا أعلى من المدرس أجرا أعلى لمدراء المدارس ، وأجر المرتب الأساسي ، وليس رواتب المعلمين ، هو في الواقع زيادة تعلم الطلاب. يمكنك محاولة قياس هذه العوامل وضبطها أيضًا ، ولكن قائمة الإرباك المحتملة لا تنتهي أبدًا. في العديد من المواقف ، لا يمكنك قياس وضبط جميع أنواع الإرباك الممكنة. استجابة لهذا التحدي ، قام الباحثون بتطوير عدد من التقنيات لعمل تقديرات سببية من بيانات غير تجريبية - ناقشت بعضها في الفصل الثاني - ولكن ، بالنسبة لأنواع معينة من الأسئلة ، فإن هذه التقنيات محدودة ، والتجارب تقدم واعدة لبديل.

وتمكِّن التجارب الباحثين من تجاوز الارتباطات الموجودة في البيانات التي تحدث بشكل طبيعي من أجل الإجابة بشكل موثوق على أسئلة تتعلق بالسبب والتأثير. في العصر التناظري ، كانت التجارب غالبًا صعبة وغالية من الناحية اللوجستية. الآن ، في العصر الرقمي ، تتلاشى القيود اللوجستية تدريجيا. ليس من السهل إجراء تجارب مثل تلك التي أجريت في الماضي فحسب ، بل أصبح من الممكن الآن تشغيل أنواع جديدة من التجارب.

في ما كتبته حتى الآن ، لقد كنت فضفاضة بعض الشيء في لغتي ، ولكن من المهم التمييز بين أمرين: التجارب والتجارب المعشاة ذات الشواهد. في إحدى التجارب ، يتدخل الباحث في العالم ثم يقيس النتيجة. لقد سمعت هذا النهج يوصف بأنه "اضطراب ومراقبة". في تجربة عشوائية مضبوطة يتدخل الباحث لبعض الناس وليس للآخرين ، ويقرر الباحث أي الأشخاص يتلقون التدخل عن طريق التوزيع العشوائي (على سبيل المثال ، قلب العملة المعدنية). تخلق التجارب المعشاة ذات الشواهد مقارنات عادلة بين مجموعتين: واحدة تلقت التدخّل وأخرى لم تفعل ذلك. وبعبارة أخرى ، التجارب المعشاة ذات الشواهد هي حل لمشاكل الإرباك. ومع ذلك ، فإن تجارب بيرتروب والمراقبة لا تشمل سوى مجموعة واحدة تلقت التدخل ، وبالتالي يمكن للنتائج أن تقود الباحثين إلى الاستنتاج الخاطئ (كما سأعرض قريباً). على الرغم من الاختلافات المهمة بين التجارب والتجارب العشوائية المضبوطة ، غالبًا ما يستخدم الباحثون الاجتماعيون هذه المصطلحات بالتبادل. سأتبع هذه الاتفاقية ، لكن في بعض النقاط ، سوف أخلع الاتفاقية للتأكيد على قيمة التجارب المعشاة ذات الشواهد على التجارب بدون التوزيع العشوائي ومجموعة التحكم.

لقد أثبتت التجارب المعشاة ذات الشواهد أنها وسيلة قوية للتعرف على العالم الاجتماعي ، وفي هذا الفصل ، سوف أعرض عليك المزيد حول كيفية استخدامها في بحثك. في القسم 4.2 ، سوف أوضح المنطق الأساسي للتجارب مع مثال لتجربة على ويكيبيديا. بعد ذلك ، في القسم 4.3 ، سوف أصف الفرق بين التجارب المعملية والتجارب الميدانية والاختلافات بين التجارب التناظرية والتجارب الرقمية. علاوة على ذلك ، سأجادل بأن التجارب الميدانية الرقمية يمكن أن تقدم أفضل ميزات التجارب المعملية التناظرية (التحكم الصارم) والتجارب الحقلية التناظرية (الواقعية) ، وكل ذلك على مقياس لم يكن ممكنًا من قبل. بعد ذلك ، في القسم 4.4 ، سوف أصف ثلاثة مفاهيم - الصلاحية ، عدم تجانس تأثيرات العلاج ، والآليات - التي تعتبر مهمة لتصميم التجارب الغنية. بهذه الخلفية ، سوف أصف المقايضات المشاركة في الاستراتيجيتين الرئيسيتين لإجراء التجارب الرقمية: القيام بذلك بنفسك أو المشاركة مع الأقوياء. أخيراً ، سوف أختم ببعض النصائح حول التصميم حول كيفية الاستفادة من القوة الحقيقية للتجارب الرقمية (القسم 4.6.1) ووصف بعض المسؤوليات التي تأتي مع هذه القوة (القسم 4.6.2).