4.5.4 Партньор с мощните

Партньорството може да се намалят разходите и да увеличат мащаба, но тя може да променя вида на участниците, лечение, и резултатите, които можете да използвате.

Алтернативата на това сами по себе си е партньорството с мощна организация като фирма, правителство или НПО. Предимството на работата с партньор е, че те могат да ви позволят да стартирате експерименти, които просто не можете сами да правите. Например, един от експериментите, за които ще ви разкажа по-долу, включваше 61 милиона участници - нито един отделен изследовател не би могъл да постигне този мащаб. В същото време това партньорство увеличава това, което можеш да направиш, но и те ограничава. Например, повечето компании няма да ви позволят да изпълните експеримент, който би могъл да навреди на бизнеса им или на репутацията им. Работата с партньорите означава също, че когато дойде време за публикуване, може да се окажете под натиск да "преосмислите" резултатите си и някои партньори дори биха могли да блокират публикуването на вашата работа, ако ги карат да изглеждат лоши. Накрая, партньорството идва с разходи, свързани с разработването и поддържането на тези взаимодействия.

Основното предизвикателство, което трябва да бъде решено, за да се постигне успех на тези партньорства, е намирането на начин за балансиране на интересите на двете страни и полезен начин да се мисли за това равновесие е квадрантът на Пастьор (Stokes 1997) . Много изследователи смятат, че ако се занимават с нещо практическо - нещо, което може да е от интерес за един партньор, тогава те не могат да правят истинска наука. Този начин на мислене ще направи много трудно да се създадат успешни партньорства и също така се случва да бъде напълно погрешно. Проблемът с този начин на мислене е чудесно илюстриран от изследванията на биолога Луи Пастьор. Докато работи върху проект за търговска ферментация за преобразуване на сок от цвекло в алкохол, Пастьор открил нов клас микроорганизми, които в крайна сметка доведоха до теорията за зародиша на болестта. Това откритие разреши много практичен проблем - помогна за подобряване на процеса на ферментация - и това доведе до голям научен напредък. По този начин, вместо да мислим за научни изследвания с практически приложения, които са в противоречие с истинските научни изследвания, е по-добре да ги възприемаме като две отделни измерения. Изследванията могат да бъдат мотивирани от използването (или не), а изследванията могат да търсят фундаментално разбиране (или не). Критично, някои изследователски като Пастьор могат да бъдат мотивирани чрез използване и търсене на фундаментално разбиране (фигура 4.17). Изследванията в квадранта на Пастьор - изследване, което по своята същност напредва с две цели - е идеално за сътрудничество между изследователи и партньори. Като се има предвид този фон, ще опиша две експериментални проучвания с партньорства: едно с фирма и едно с неправителствена организация.

Фигура 4.17: Квадрант на Пастьор (Stokes 1997) . Вместо да мислим за изследване като "основно" или "приложно", по-добре е да го мислим като мотивирано от употребата (или не) и да търсим фундаментално разбиране (или не). Пример за изследване, че и двете са мотивирани от употребата и се стреми към фундаментално разбиране, е работата на Пастьор за преобразуването на сока от цвекло в алкохол, който води до теорията за зародиша на болестта. Това е вид работа, която е най-подходяща за партньорство с могъщите. Примери за работа, която е мотивирана от използването, но не търси основно разбиране, идват от Томас Едисон и примери за работа, която не е мотивирана от употреба, но която търси разбиране, идва от Нилс Бор. Вижте Stokes (1997) за по-задълбочено обсъждане на тази рамка и всеки от тези случаи. Адаптирано от Stokes (1997) , фигура 3.5.

Големите компании, особено технологичните компании, са разработили невероятно сложна инфраструктура за провеждане на сложни експерименти. В техническата индустрия тези експерименти често се наричат ​​A / B тестове, тъй като те сравняват ефективността на две процедури: А и Б. Такива експерименти често се провеждат за неща като увеличаване на процента на кликванията върху рекламите, но същата експериментална инфраструктура може също да се използва за научни изследвания, които напредват в научното разбиране. Пример, който илюстрира потенциала на този вид изследване, е проучване, проведено от партньорство между изследователи във Facebook и Калифорнийския университет в Сан Диего, относно въздействието на различни послания върху избирателната активност (Bond et al. 2012) .

На 2 ноември 2010 г. - денят на изборите за Конгреса в САЩ - всичките 61 милиона потребители на Facebook, които са живели в САЩ и са навършили 18 години, са участвали в експеримента за гласуване. След като посетиха Facebook, потребителите бяха разпределени на случаен принцип в една от трите групи, което определи кой банер (ако има такъв) беше поставен в горната част на Feed Feed (фигура 4.18):

• контролна група
• информационно съобщение за гласуване с бутон "Гласувах", върху който може да се кликне и брояч (Инфо)
• информационно съобщение относно гласуването с бутон "Гласувах", върху който може да се кликне и брояч, плюс имена и снимки на техните приятели, които вече са кликнали върху "Гласувах" (Info + Social)

Бонд и колегите му изучават два основни резултата: отчитат поведението при гласуването и действителното поведение при гласуването. Първо, те установиха, че хората в групата Info + Social бяха с около два процентни пункта по-вероятни от хората в Инфо групата да кликнат върху "Гласувах" (около 20% срещу 18%). Освен това, след като изследователите обединиха данните си с публично достъпни записи на гласове за около шест милиона души, те установиха, че хората в групата Info + Social бяха по-склонни да гласуват на практика с 0,39 процентни пункта от тези в контролната група и че хората в инфо групата имаха толкова голяма вероятност да гласуват като тези в контролната група (фигура 4.18).

Фигура 4.18: Резултати от експеримент за излизане на глас във Facebook (Bond et al. 2012) . Участниците в информационната група гласуваха със същия процент като тези в контролната група, но хората в Info + Social групата гласуваха с малко по-висок процент. Баровете представляват предполагаеми интервали на доверителност 95%. Резултатите в графиката са за приблизително шест милиона участници, които бяха съпоставени с резултатите от гласуването. Адаптирано от Bond et al. (2012) , фигура 1.

Резултатите от този експеримент показват, че някои онлайн съобщения за излизане извън гласовете са по-ефективни от други и че оценката на ефективността на изследователя може да зависи от това дали резултатът се отчита с гласуване или действително гласуване. Този експеримент за съжаление не предлага никакви улики за механизмите, чрез които социалната информация - която някои изследователи играят игриво като "купчина лица" - увеличава гласовете. Възможно е социалната информация да увеличи вероятността някой да е забелязал банера или да увеличи вероятността някой, който е забелязал банера, действително да е гласувал или и двете. По този начин, този експеримент дава интересна констатация, която вероятно ще изследват други изследователи (вж. Например, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

В допълнение към постигането на целите на изследователите, този експеримент ускори и целта на партньорската организация (Facebook). Ако променяте изучаваното поведение от гласуването до купуването на сапун, можете да видите, че изследването има същата структура като експеримент за измерване на ефекта от онлайн рекламите (вж. Например RA Lewis and Rao (2015) ). Тези проучвания за ефективността на рекламите често измерват ефекта от експозицията на онлайн реклами - леченията в Bond et al. (2012) са основно реклами за гласуване по отношение на офлайн поведението. По този начин това изследване може да подобри способността на Facebook да проучи ефективността на онлайн рекламите и да помогне на Facebook да убеди потенциалните рекламодатели, че Facebook рекламите са ефективни при променящото се поведение.

Макар интересите на изследователите и партньорите да бяха главно приведени в това изследване, те също бяха частично напрегнати. По-специално, разпределението на участниците в трите групи - контрол, информация и информация + социални - бе огромно небалансирано: 98% от извадката беше възложена на Info + Social. Това небалансирано разпределение е статистически неефективно и много по-добро разпределение за изследователите би имало една трета от участниците във всяка група. Но небалансираното разпределение се случи, защото Facebook искаше всички да получат Info + Social treatment. За щастие изследователите ги убеждават да задържат 1% за свързано лечение и 1% от участниците за контролна група. Без контролната група би било практически невъзможно да се измери ефектът от Info + социалното лечение, тъй като би бил експеримент "смущение и наблюдение", а не рандомизиран контролиран експеримент. Този пример предоставя ценен практически урок за работа с партньори: понякога създавате експеримент, като убедите някого да дадете лечение и понякога създавате експеримент, като убедите някого да не извърши лечение (т.е. да създаде контролна група).

Партньорството не винаги е необходимо да включва техническите компании и тестовете за А / Б с милиони участници. Например Александър Копък, Андрю Гисес и Джон Терновски (2016) си партнираха с екологична НПО - Лигата на консерваторите - за провеждане на експерименти с различни стратегии за насърчаване на социалната мобилизация. Изследователите са използвали Twitter профила на неправителствената организация, за да изпращат публични съобщения и частни директни съобщения, които се опитват да получат различни типове идентичност. Тогава те измерваха кое от тези послания беше най-ефективно за насърчаване на хората да подпишат петиция и да пренасочат информация за петиция.

Като цяло, партньорството с мощните ви позволява да работите в мащаб, който иначе е трудно да се направи, а в таблица 4.3 са дадени други примери за партньорство между изследователи и организации. Партньорството може да бъде много по-лесно от изграждането на собствен експеримент. Но тези предимства са с недостатъци: партньорствата могат да ограничат видовете участници, лечения и резултати, които можете да изучавате. Освен това тези партньорства могат да доведат до етични предизвикателства. Най-добрият начин да откриете възможност за партньорство е да забележите истински проблем, който можете да разрешите, докато правите интересна наука. Ако не сте свикнали с този начин на гледане на света, може да се окаже трудно да забележите проблеми в квадранта на Пастьор, но с практиката ще започнете да ги забележите все повече и повече.