4.6.1 خلق الصفر بيانات التكلفة المتغيرة

مفتاح تشغيل تجارب كبيرة يدفع التكاليف المتغيرة إلى الصفر. أفضل الطرق للقيام بذلك هي الأتمتة وتصميم التجارب ممتعة.

يمكن التجارب الرقمية لديها هياكل التكلفة مختلفة بشكل كبير، وهذا يتيح للباحثين لإجراء تجارب لم تكن ممكنة في السابق. وبشكل أكثر تحديدا، والتجارب عموما نوعان رئيسيان من التكاليف: التكاليف الثابتة والتكاليف المتغيرة التكاليف الثابتة هي التكاليف التي لا تتغير اعتمادا على عدد المشاركين لديك. على سبيل المثال، في تجربة المختبر، قد التكاليف الثابتة تكون تكلفة استئجار مساحة وشراء الأثاث. التكاليف المتغيرة، من ناحية أخرى، وتغير تبعا لعدد المشاركين لديك. على سبيل المثال، في تجربة المختبر، قد التكاليف المتغيرة يأتي من دفع الموظفين والمشاركين. بشكل عام، والتجارب التناظرية لها التكاليف الثابتة منخفضة وعالية التكاليف المتغيرة، والتجارب الرقمية لها تكاليف ثابتة عالية ومنخفضة التكاليف المتغيرة (الشكل 4.18). مع التصميم المناسب، يمكنك دفع التكلفة المتغيرة من تجربتك على طول الطريق إلى الصفر، وهذا يمكن أن تخلق فرص البحث المثيرة.

الشكل 4.18: رسم تخطيطي للهياكل التكلفة في التناظرية والتجارب الرقمية. بشكل عام، والتجارب التناظرية لها التكاليف الثابتة المنخفضة والتكاليف المتغيرة عالية في حين التجارب الرقمية لديها تكاليف ثابتة عالية والتكاليف المتغيرة منخفضة. هياكل التكاليف المختلفة تعني أن التجارب الرقمية يمكن تشغيلها على نطاق لم يكن ذلك ممكنا مع التجارب التناظرية.

هناك نوعان من العناصر الرئيسية المدفوعات التكلفة المتغيرة للموظفين والمدفوعات للمشاركين ولكل من هذه يمكن أن تكون مدفوعة من الصفر باستخدام استراتيجيات مختلفة. المدفوعات للموظفين الجذعية من العمل الذي مساعدي الباحثين لم تجنيد المشاركين، تقديم العلاج، وقياس النتائج. على سبيل المثال، تجربة ميدانية التناظرية من شولتز وزملاؤه (2007) على الأعراف الاجتماعية واستهلاك الكهرباء مساعدي البحوث المطلوبة للسفر إلى كل منزل لتقديم العلاج وقراءة عداد الكهرباء (الشكل 4.3). كل هذا الجهد من قبل مساعدي البحوث يعني أن إضافة أسرة جديدة إلى دراسة من شأنه أن يضيف إلى تكلفة. من ناحية أخرى، لتجربة ميدانية الرقمية من Restivo وفان دي Rijt (2012) على المكافآت في ويكيبيديا، يمكن أن يضيف الباحثون أكثر من المشاركين في أي تكلفة تقريبا. استراتيجية عامة لخفض التكاليف الإدارية المتغيرة هي ليحل محل العمل البشري (وهو أمر مكلف) مع العمل على الحاسوب (وهي رخيصة). تقريبا، يمكنك أن تسأل نفسك: يمكن هذه التجربة تسير في حين ان الجميع في فريق بحثي هو النوم؟ إذا كان الجواب نعم، لقد قمت بعمل عظيم من الأتمتة.

النوع الرئيسي الثاني من التكلفة المتغيرة هي المدفوعات للمشاركين. وقد استخدمت بعض الباحثين الأمازون الترك الميكانيكية وغيرها من أسواق العمل عبر الإنترنت لتقليل المدفوعات التي هناك حاجة للمشاركين. لدفع التكاليف المتغيرة على طول الطريق إلى الصفر، ومع ذلك، هناك حاجة إلى اتباع نهج مختلف. لفترة طويلة، وقد صمم الباحثون التجارب التي يتم مملة لذلك يتوجب عليهم دفع الناس للمشاركة. ولكن، ماذا لو كنت قد تخلق تجربة أن الناس يريدون أن يكونوا في؟ هذا قد يبدو بعيدة المنال، ولكن سأعطيك مثال أدناه من عملي الخاص، وهناك المزيد من الأمثلة في الجدول 4.4. لاحظ أن هذا النهج لتصميم التجارب ممتعة يردد بعض المواضيع في الفصل 3 بشأن تصميم استقصاءات أكثر متعة وفي الفصل 5 فيما يتعلق بتصميم التعاون الشامل. وهكذا، وأعتقد أن هذا قد يحدث أيضا أن يطلق المستخدم مشارك ما تمتع-تجربة ستكون جزءا متزايد الأهمية من تصميم البحوث في العصر الرقمي.

إذا كنت ترغب في إنشاء صفر تكاليف التجارب متغير عليك أن ترغب في التأكد من أن كل شيء على ما مؤتمتة بالكامل وأن المشاركين لا يتطلب أي مدفوعات. من أجل إظهار كيف أن هذا أمر ممكن، أنا أصف بحثي أطروحة عن النجاح والفشل من المنتجات الثقافية. يوضح هذا المثال أيضا أن الصفر بيانات التكلفة المتغير هو ليس فقط عن فعل الأشياء أرخص. وإنما هي حول تمكين التجارب التي لن يكون ممكنا إلا.

كان الدافع وراء رسالتي وفقا لطبيعة محيرة للنجاح للمنتجات الثقافية. اغانيها، أفضل بيع الكتب، والأفلام الرائجة والكثير، أكثر نجاحا بكثير من المتوسط. وبسبب هذا، وأسواق لهذه المنتجات غالبا ما تسمى "يأخذ كل شيء الفائز" الأسواق. ومع ذلك، وفي الوقت نفسه، والذي أغنية معينة، الكتاب، أو الفيلم سوف تصبح ناجحة لا يمكن التنبؤ بها بشكل لا يصدق. كاتب السيناريو ويليام غولدمان (1989) لخص بذكاء يصل الكثير من البحوث الأكاديمية بالقول أنه عندما يتعلق الأمر التنبؤ النجاح، "لا أحد يعرف أي شيء." وعدم القدرة على التنبؤ الفائز يأخذ كل شيء جعلت الأسواق لي أتساءل كم من نجاح هو نتيجة ل من جودة وكم هو مجرد حظ. أو، أعرب بشكل مختلف قليلا، لو تمكنا من خلق عوالم متوازية ويكون كل منهم التطور بشكل مستقل، فإن نفس الأغاني أصبحت ذات شعبية كبيرة في كل العالم؟ وإذا لم يكن كذلك، ما قد يكون الآلية التي يسبب هذه الاختلافات؟

من أجل الإجابة على هذه الأسئلة، وبيتر دودز، دنكان واتس (المستشار أطروحة بلدي)، وI-يدير سلسلة من التجارب الميدانية على الانترنت. على وجه الخصوص، قمنا ببناء موقع على الانترنت يسمى MusicLab حيث يمكن للناس اكتشاف الموسيقى الجديدة، ونحن استخدامه لسلسلة من التجارب. قمنا بتعيين المشاركين عن طريق تشغيل لافتة الإعلانات على موقع على شبكة الانترنت في سن المراهقة الفائدة (الشكل 4.19) ومن خلال يذكر في وسائل الإعلام. المشاركون الذين يصلون في الموقع شريطة الموافقة المسبقة لدينا، الانتهاء من الاستبيان خلفية قصيرة، وكانت بشكل عشوائي إلى واحدة من تأثير اثنين التجريبية ظروف مستقلة والاجتماعي. في حالة مستقلة، أدلى المشاركون القرارات حول الأغاني التي في الاستماع إليها، فقط، نظرا للأسماء الفرق والأغاني. أثناء الاستماع إلى أغنية، وطلب من المشاركين لمعدل وبعد ذلك اتيحت لهم فرصة (ولكن ليس الالتزام) لتحميل الأغنية. في حالة تأثير الاجتماعية، أتيحت للمشاركين نفس التجربة، إلا أنها يمكن أن نرى أيضا كم مرة كل أغنية تم تحميلها من قبل المشاركين السابق. وعلاوة على ذلك، تم تعيين المشاركين في حالة تأثير الاجتماعية بشكل عشوائي إلى واحدة من ثمانية عوالم موازية كل منها تطورت بشكل مستقل (الشكل 4.20). باستخدام هذا التصميم، ركضنا تجربتين ذات الصلة. في البداية، وقدم المشاركون الأغاني في شبكة فرزها، التي وفرت لهم إشارة ضعف شعبيته. في التجربة الثانية، قدمنا ​​الأغاني في قائمة المرتبة، التي وفرت إشارة أقوى بكثير من شعبية (الشكل 4.21).

الشكل 4.19: مثال لافتة إعلانية ذلك أنا وزملائي تستخدم لتجنيد المشاركين في التجارب MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) .

الشكل 4.20: التصميم التجريبي للتجارب MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . تم تعيين المشاركين عشوائيا إلى واحدة من شرطين: تأثير مستقل والاجتماعي. وقدم المشاركون في حالة مستقلة خياراتهم دون أي معلومات حول ما أشخاص آخرين قد فعلت. تم تعيين المشاركين في حالة تأثير الاجتماعية بشكل عشوائي إلى واحدة من ثمانية عوالم موازية، حيث يمكن رؤية شعبية، كما تم قياسها من قبل التحميل من المشاركين من السابق كل أغنية في العالم، لكنها لا يمكن أن نرى أي معلومات، كما أنها لا حتى يعرف عن وجود أي من عوالم أخرى.

لقد وجدنا أن شعبية من الأغاني اختلفت في جميع أنحاء العالم مما يدل على الدور الهام للالحظ. على سبيل المثال، في عالم واحد وجاءت أغنية "تأمين" من قبل 52Metro في 1، وفي عالم آخر أنها جاءت في 40 من أصل 48 أغنية. وهذا هو بالضبط نفس الأغنية منافسة كل نفس الأغاني، ولكن في عالم واحد انها حصلت على الحظ وفي الآخرين لم يفعل ذلك. وعلاوة على ذلك، من خلال مقارنة النتائج بين التجربتين وجدنا أن التأثير الاجتماعي يؤدي إلى المزيد من عدم المساواة في النجاح، والتي ربما يخلق ظهور القدرة على التنبؤ. ولكن، وتبحث في جميع أنحاء العالم (والتي لا يمكن أن يتم خارج هذا النوع من موازية التجربة عالمين)، وجدنا أن التأثير الاجتماعي ازداد في الواقع عدم القدرة على التنبؤ. وعلاوة على ذلك، من المستغرب، وكان الأغاني من أعلى الاستئناف التي لديها أكثر النتائج لا يمكن التنبؤ بها (الشكل 4.22).

الشكل 4.21: لقطات من الظروف تأثير الاجتماعية في التجارب MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . في حالة تأثير الاجتماعية في التجربة 1، والأغاني، جنبا إلى جنب مع عدد من التنزيلات السابقة، قدمت للمشاركين مرتبة في شبكة مستطيلة 16 × 3، حيث مواقف الأغاني عشوائيا لكل مشارك. في تجربة 2، شاهد المشاركون في حالة تأثير الاجتماعية الأغاني، مع عدد التنزيلات، قدم في عمود واحد في ترتيب تنازلي من شعبيته الحالية.

الشكل 4.22: النتائج من التجارب MusicLab تبين العلاقة بين الاستئناف والنجاح (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . المحور x هو حصة السوق من أغنية في العالم المستقلة، والتي هي بمثابة مقياس لنداء من الأغنية، والمحور y هو حصتها في السوق من نفس الأغنية في 8 عوالم النفوذ الاجتماعية، الذي يخدم كمقياس للنجاح الأغاني. لقد وجدنا أن زيادة النفوذ الاجتماعي أن المشاركين من ذوي الخبرة على وجه التحديد، فإن التغيير في التخطيط من التجربة 1 إلى تجربة 2 (الشكل 4.21) -caused النجاح لتصبح أكثر لا يمكن التنبؤ بها، وخصوصا لأعلى الأغاني الاستئناف.

كان قادرا على تشغيل في صفرا التكلفة المتغيرة بسبب الطريقة التي تم تصميمه MusicLab. أولا، كان كل شيء آليا بشكل كامل لذلك كان قادرا على تشغيل بينما كنت نائما. ثانيا، كان التعويض الموسيقى الحرة لذلك كان هناك أي تكلفة تعويض مشارك متغيرة. يوضح استخدام الموسيقى كتعويض أيضا كيف أن هناك أحيانا مفاضلة بين التكاليف الثابتة والتكاليف المتغيرة. زيادة استخدام الموسيقى التكاليف الثابتة لأنه كان لقضاء بعض الوقت تأمين إذن من العصابات وإعداد التقارير للعصابات حول رد فعل المشاركين إلى موسيقاهم. ولكن، في هذه الحالة، وزيادة التكاليف الثابتة من أجل خفض التكاليف المتغيرات هو الشيء الصحيح الذي ينبغي عمله. هذا ما مكننا من تشغيل التجربة التي كانت على وشك 100 مرة أكبر من تجربة مختبر القياسية.

وعلاوة على ذلك، أظهرت التجارب MusicLab أن الصفر التكلفة المتغيرة ليس من الضروري أن يكون غاية في حد ذاته. بدلا من ذلك، يمكن أن يكون وسيلة لتشغيل نوعا جديدا من التجربة. لاحظ أننا لم نستخدم كل المشاركين لدينا لتشغيل معيار التأثير الاجتماعي مختبر التجربة 100 مرة. بدلا من ذلك، فعلنا شيئا مختلفا، والذي كنت أفكر فيه كما التحول من تجربة نفسية لتجربة اجتماعية (Hedström 2006) . بدلا من التركيز على اتخاذ القرارات الفردية، وركزنا على تجربتنا شعبية، نتيجة الجماعية. هذا التحول إلى نتائج الجماعية يعني أننا المطلوبة عن 700 مشارك لإنتاج نقطة بيانات واحدة (هناك أكثر من 700 شخص في كل من عوالم موازية). وكان أن نطاق ممكن فقط بسبب هيكل التكاليف من التجربة. بشكل عام، إذا أراد الباحثون دراسة كيفية النتائج الجماعية تنشأ عن القرارات الفردية، والتجارب الجماعية مثل MusicLab مثيرة للغاية. في الماضي، فقد كان من الصعب لوجستيا، ولكن تلك الصعوبات تتلاشى بسبب احتمال صفر بيانات التكلفة المتغيرة.

وبالإضافة إلى ذلك لتوضيح فوائد الصفر بيانات التكلفة المتغيرة، وتظهر التجارب MusicLab أيضا تحديا مع هذا النهج: ارتفاع تكاليف ثابتة. في حالتي، كنت محظوظا للغاية لتكون قادرة على العمل مع المطور على شبكة الإنترنت موهوب اسمه بيتر Hausel لمدة ستة أشهر لبناء التجربة. وكان هذا ممكنا فقط لأن مستشار بلدي، دنكان واتس، قد تلقت عددا من المنح لدعم هذا النوع من البحوث. التكنولوجيا قد تحسنت منذ بنيناه MusicLab في عام 2004، وأنه سيكون من الأسهل بكثير لبناء تجربة مثل هذا الآن. ولكن، استراتيجيات التكلفة الثابتة العالية هي حقا ممكن فقط للباحثين الذين يمكن أن تغطي بطريقة أو بأخرى تلك التكاليف.

في الختام، يمكن أن التجارب الرقمية لديها هياكل التكلفة مختلفة بشكل كبير من التجارب التناظرية. إذا كنت ترغب في إجراء تجارب كبيرة حقا، يجب أن تحاول تقليل التكلفة المتغيرة الخاصة بك إلى أقصى حد ممكن ومثالي على طول الطريق إلى 0. يمكنك القيام بذلك من خلال أتمتة آليات تجربتك (على سبيل المثال، ليحل محل الساعة البشري مع وقت الكمبيوتر) وتصميم التجارب أن الناس يريدون أن تكون فيه. وسوف يقوم الباحثون الذين يمكن تصميم التجارب مع هذه الميزات تكون قادرة على تشغيل أنواع جديدة من التجارب التي لم تكن ممكنة في السابق.