4.5.2 Partner с мощния

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 да го направите сами си партнира с мощна организация като една компания, държавна или неправителствена организация. Предимството на работа с партньор, е, че те могат да ви даде възможност да провеждат експерименти, които просто не могат да направят от себе си. Например, един от експериментите, които аз ще ви разкажа за по-долу ангажирани 61 милиона участници; никой индивидуален изследовател може да се постигне тази скала. В същото време, че партньорство увеличава какво можете да направите, тя също така, едновременно, можете ограничава. Например, повечето фирми няма да ви позволи да тече експеримент, който може да навреди на бизнеса им или тяхната репутация. Работа с партньори също така означава, че когато дойде време да се публикуват, може да бъдат подложени на натиск да "ре-кадър" резултатите си, и някои от партньорите може дори да се опитат да блокират публикуването на работата си, ако тя ги кара да изглеждат зле. И накрая, в партньорство също така идва с разходите, свързани с развитието и поддържането на тези сътрудничества.

Основното предизвикателство, което трябва да бъде решен, за да направи тези партньорства успешно се намери начин да се балансират интересите и на двете страни, и полезен начин да се мисли за този баланс е Пастьор Quadrant (Stokes 1997) . Много изследователи смятат, че ако те работят по нещо практично-нещо, което може да представлява интерес за партньор-те не могат да се правят истинската наука. Този начин на мислене ще направи много трудно да се създаде успешни партньорства, и това също се случва да бъде напълно погрешно. Проблемът с този начин на мислене е чудесно илюстрира от пътя чупене изследването на биолог Луи Пастьор. Докато работи по ферментация проект търговската да конвертирате сок от цвекло в алкохол, Пастьор открил нов клас микроорганизъм, който в крайна сметка доведе до теорията на зародиш на болестта. Това откритие решен един много практичен проблем-то помага за подобряване на процеса на ферментация-и да го доведе до значително научно-рано. По този начин, вместо да мисли за изследвания с практическо приложение, както е в конфликт с истинската научни изследвания, по-добре е да се мисли за тях като две отделни измерения. Изследванията могат да бъдат мотивирани от употреба (или не) и научните изследвания може да се търси основно разбиране (или не). Критично, някои изследвания, подобни Pasteur's-могат да бъдат мотивирани от употреба и търсят основно разбиране (Фигура 4.16). Изследвания в Quadrant и изследователския Пастьор, че по своята същност аванси два гола-е идеален за сътрудничество между изследователи и партньори. Като се има предвид, че фон, аз ще опиша два експериментални проучвания с партньорството: един с фирма, и един с една неправителствена организация.

Фигура 4.16: Quadrant Пастьор (въз основа на фиг 3.5 от Stokes (1997) ). Вместо да мисли за научни изследвания като "базови" или "прилага" по-добре е да се мисли за научни изследвания, както е мотивирано от употреба (или не) и търсят основно разбиране (или не). Пример за научни изследвания, които едновременно се мотивира от употреба и се стреми основно разбиране е работа на Пастьор за конвертиране на сок от цвекло в алкохол, което да доведе до теорията на зародиш на болестта. Това е вида на работата, която е най-подходяща за партньорства с мощния. Примери за работа, мотивирани от употреба, но това не се стреми основно разбиране идва от Томас Едисон, а примерите за работа, която не е мотивирано от употреба, но който се стреми разбирания, идват от Нилс Бор. Вижте Stokes (1997) за един по-задълбочено обсъждане на тази рамка и всеки един от тези случаи.

Големите компании, особено на технологични компании, са се развили невероятно сложна инфраструктура за много сложни експерименти. В технологичната индустрия, тези експерименти са често наричани тестове A / B (защото те се тества ефективността на две лечения: A и B). Тези експерименти са често работят за неща като увеличаване на честотата на кликване върху рекламите, но същата опитна инфраструктура могат да бъдат използвани за научни изследвания, които аванси научното разбиране. Един пример, който илюстрира потенциала на този вид изследвания е проучване, проведено от партньорство между изследователите в Facebook и Университета на Калифорния, Сан Диего, за ефектите на различни съобщения на избирателната активност (Bond et al. 2012) .

На 2-ри Ноември, 2010-в деня на изборите за Конгреса-всички американски 61-те милиона потребители на Facebook, които живеят в САЩ и над 18 години взеха участие в експеримента за гласуване. При посещение на Facebook, потребителите са били рандомизирани в една от три групи, които определят какво знаме (ако има такива) се поставя в горната част на техния News Feed (Фигура 4.17):

• контролна група.
• информационно съобщение за гласуване с кликване "Аз гласувах" бутона и един брояч (информация).
• информационно съобщение за гласуване с кликване "Аз гласувах" бутон и брояч + имена и снимки на своите приятели, които вече са кликнали на "Аз гласувах" (инфо + социални).

Бонд и колеги изследвали две основни резултати: докладвани гласуване поведение и действителното поведение на глас. Първо, те са установили, че хората в инфо + социална група са били около 2 процентни пункта по-склонни от хората в инфо група да натиснете "Аз гласувах" (около 20% срещу 18%). Освен това, след като учените се обединяват своите данни с публичен достъп до записи на глас за около 6 милиона души, те установили, че хората в инфо + социална група са били 0.39 пр.п. по-склонни да гласуват в действителност, отколкото хората в състояние на контрол и че хората в инфо група също толкова вероятно да гласуват, тъй като хората в състояние на контрол (Фигура 4.17).

Фигура 4.17: Резултати от GET-вън-на-гласуване експеримент на Facebook (Bond et al. 2012) . Участниците в инфо група гласуваха със същата скорост, тъй като хората в състояние на контрол, но хората в инфо + социална група са гласували най-малко по-висока скорост. Барове представят прогнозни 95% доверителни интервали. Резултати в графиката включват около 6 милиона участници, за които изследователите биха могли да съответстват на записи на глас.

Този експеримент показва, че някои онлайн GET-вън-на-на гласоподавателите съобщения са по-ефективни от други, и това показва, че оценка на ефективността на лечението на изследователя може да зависи от това дали те учат съобщава или действителното поведение. Този експеримент за съжаление не предлага никакви улики за механизмите, чрез които на социалната информация, която някои изследователи са закачливо нарича "лице купчина" -Повишаване гласуване. Тя може да бъде, че социалната информация увеличава вероятността, че някой забелязал, знамето или, че тя увеличава вероятността, че някой, който забелязал знамето всъщност гласува, или и двете. По този начин, този експеримент предлага интересна констатация, че допълнително изследовател вероятно ще изследва (виж например, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

В допълнение към напредване на целите на изследователите, този експеримент също напредна целта на партньорската организация (Facebook). Ако промените поведението учи от гласуване за закупуване на сапун, а след това можете да видите, че проучването има точно същата структура като експеримент за измерване на ефекта от онлайн реклами (виж например, Lewis and Rao (2015) ). Тези проучвания за ефективност на рекламата често измерване на ефекта от излагането на онлайн реклами-обработките в Bond et al. (2012) са в основата на реклами за гласуване-на линия поведение. По този начин, това изследване може да напредне способността на Facebook да проучи ефективността на онлайн рекламите и може да помогне на Facebook да убеди потенциалните рекламодатели, че Facebook реклами са ефективни.

Въпреки, че интересите на изследователите и партньори са подравнени най-вече в това проучване, са били също така частично в напрежение. По-специално, разпределението на участниците до три условия за контрол, информация и информация + социално-е изключително небалансирана: 98% от извадката е назначен инфо + социална. Тази небалансирана разпределение е неефективна статистически, и много по-добро разпределение на изследователите би било 1/3 от участниците във всяка група. Но, за небалансирана разпределението се случи, защото Facebook иска всеки да получи информация + социална лечение. За щастие, учените ги убедили да задържи 1% за свързано лечение и 1% от участниците за контролна група. Без контролната група щеше да е основно невъзможно да се измери ефекта на информация + социална лечение, защото това би било "смущават и се наблюдава" експеримент, а не рандомизирано контролирано експеримент. Този пример осигурява ценен практически урок за работа с партньори: понякога създавате експеримент като убеди някой, който да достави лечение и понякога създавате експеримент като убеди някой да не доставя на лечение (т.е., да се създаде контролна група).

Партньорство, не винаги трябва да включва технологични компании и тестове A / B с милиони участници. Например, Александър Coppock, Andrew Guess, и Джон Ternovski (2016) в партньорство с неправителствена екологична организация (Лига на консервационни Избирателите) да провеждат експерименти тестване на различни стратегии за насърчаване на социална мобилизация. Изследователите са използвали Twitter акаунт на НПО да изпрати двете обществени туитове и частни директни съобщения, които се опитали да прости различни видове идентичности. След това изследователите измерват коя от тези съобщения са най-ефективни за насърчаване на хората да подпишат петиция и Препратете информация за петиция.

Като цяло, в партньорство с мощния позволява да работите в мащаб, че е трудно да се направи по друг начин, и Таблица 4.3 дава други примери на партньорства между учени и организации. Партньорството може да бъде много по-лесно, отколкото изграждането на вашия собствен експеримент. Но, тези предимства идват с недостатъци: партньорства могат да ограничат видовете участници, лечение, както и резултатите, които можете да се обучават. Освен това, тези партньорства могат да доведат до етичните предизвикателства. Най-добрият начин да се място и възможност за партньорство е да се забележи в истински проблем, който може да се реши, докато правите интересна наука. Ако не се използва за този начин на възприемане на света, тя може да бъде трудно да се забележат проблеми в Quadrant Пастьор, но с практика, вие ще започнете да забележите тях все повече и повече.