4.5.2 Partner s mocným

Partnerství může snížit náklady a zvýšit váhu, ale to může změnit typy účastníků, léčby, a výsledky, které můžete použít.

Alternativou k dělat to sami spolupracuje s výkonným organizací, jako je například společnost, vlády nebo nevládní organizace. Výhodou spolupráce s partnerem je, že mohou vám umožní spouštět experimenty, které si prostě nemůže dělat sami. Například jeden z experimentů, které Povím ti o nižší než 61 milionů zainteresovaných účastníků; žádný jednotlivý výzkumník mohl dosáhnout tohoto měřítka. Ve stejné době, kdy se chce stát partnerem zvyšuje, co můžete udělat, ale také zároveň omezuje vás. Například většina společností nedovolí spustit experiment, který by mohl poškodit jejich obchodní nebo jejich pověst. Spolupráce s partnery také znamená, že když přijde čas zveřejnit, může se dostat pod tlak, aby "re-frame" vaše výsledky, a někteří partneři by se dokonce pokusit zablokovat zveřejnění své práce v případě, že z nich dělá vypadat špatně. A konečně, spolupracuje také přichází s náklady spojené s rozvojem a udržováním těchto spolupráce.

Jádro problémem, který je třeba vyřešit, aby se tato partnerství úspěšné, je najít způsob, jak vyrovnat zájmy obou stran a užitečný způsob, jak přemýšlet o tom, že tento zůstatek je Pasteur Quadrant (Stokes 1997) . Mnozí vědci si myslí, že v případě, že se pracuje na něco praktického-něco, co by mohlo být předmětem zájmu partnera, pak nemohou dělat skutečnou vědu. Tento způsob myšlení bude dělat to velmi obtížné vytvořit úspěšné partnerství, a to je shodou okolností také úplně špatně. Problém s tímto způsobem myšlení je skvěle ilustruje výzkumem cesta-lámání biolog Louis Pasteur. Při práci na obchodní fermentace projektu převést řepné šťávy na alkohol, Pasteur objevili novou třídu mikroorganismů, které nakonec vedlo k teorii bakterie nemoci. Tento objev vyřešen velmi praktický problém, že to pomohlo zlepšit proces kvašení-, a to vede k hlavní vědecký pokrok. Tak, spíše než přemýšlet o výzkumu s praktickými aplikacemi jako v rozporu s opravdového vědeckého výzkumu, je lepší myslet na tyto jako dvě samostatné rozměrů. Výzkum může být motivováno použití (nebo ne) a výzkum může usilovat o základní znalosti (nebo ne). Kriticky, některé výzkumné podobné Pasteur's-mohou být motivována použití a hledá základní znalosti (obrázek 4.16). Výzkum v Pasteurova Quadrant-výzkumu, který ze své podstaty pokroky dva góly, je ideální pro spolupráce mezi výzkumníky a partnery. Vzhledem k tomu, že na pozadí, budu popisovat dva experimentální studie s partnerstvím: jedna s firmou a jeden s NGO.

Obrázek 4.16: Pasteur Quadrant (založený na obr 3.5 z Stokes (1997) ). Spíše než myslet na výzkumu buď jako "základní" nebo "aplikován" je lepší uvažovat o výzkumu, jak je motivováno použití (nebo ne) a hledá základní znalosti (nebo ne). Příkladem výzkumu, který oba je motivován použití a usiluje o základní chápání je Pasteur práce na konverzi řepné šťávy na alkohol, které vedlo k teorii bakterie nemoci. Jedná se o druh práce, který se nejlépe hodí pro partnerství s mocným. Příklady prací motivováno použití, ale že neusiluje základní znalosti pochází z Thomas Edison, a příklady práci, která není motivován použití, ale která se snaží porozumění, pocházejí z Niels Bohr. Viz Stokes (1997) pro důkladnější diskusi tohoto rámce a každý z těchto případů.

Velké společnosti, zejména technologických společností, vyvinuly neuvěřitelně propracované infrastruktury pro provoz složitých experimentů. V tech průmyslu, tyto experimenty jsou často nazývány testů A / B (protože testování účinnosti dvou ošetření: A a B). Tyto experimenty jsou často běžet věci, jako je zvýšení míry prokliku na reklamy, ale stejný experimentální infrastrukturu lze také použít pro výzkum, který pokroky vědeckého poznání. Jako příklad, který ilustruje potenciál tohoto druhu výzkumu je studie provedená v rámci partnerství mezi výzkumnými pracovníky na Facebooku a University of California v San Diegu, o účincích různých zpráv o volební účasti (Bond et al. 2012) .

Dne 2. listopadu 2010, v den Spojených států amerických volbách do Kongresu-all 61 milionů uživatelů Facebooku, kteří žijí ve Spojených státech a jsou starší 18 let se podílel na pokusu o hlasování. Při návštěvě Facebook, uživatelé byli náhodně rozděleni do jedné ze tří skupin, které určí, co poutač (pokud existuje) byla umístěna v horní části svého News Feed (obrázek 4.17):

• kontrolní skupina.
• informativní zpráva o hlasování s klikací "Hlasovalo I" tlačítko a čítače (info).
• informativní zpráva o hlasování s klikací "Hlasovalo I" tlačítko a počítadlo + jména a fotografie svých přátel, kteří už klikli na "I zvolen" (info + sociální).

Bond a jeho kolegové studovali dva hlavní výsledky: hlášeno volebního chování a skutečné volební chování. Za prvé, oni zjistili, že lidé v informačním + sociální skupině bylo asi 2 procentní body s větší pravděpodobností než lidé v informační skupině kliknout na "Hlasovalo I" (asi 20% vs. 18%). Dále poté, co vědci se spojil svá data s veřejně dostupných hlasovacích záznamech po dobu asi 6 milionů lidí, zjistili, že lidé v informačním + sociální skupiny byly 0,39 procentních bodů vyšší pravděpodobnost vlastně volit než lidé v kontrolní skupině a že lidé v informačním skupině stejně pravděpodobné volit jako lidé v kontrolní skupině (obr 4.17).

Obrázek 4.17: Výsledky z get-out-the-hlasování experimentu na Facebooku (Bond et al. 2012) . Účastníci v informačním skupiny hlasoval ve stejné míře jako lidé v kontrolní skupině, ale lidé v informačním + sociální skupiny hlasoval na mírně vyšší sazbu. Bary představují odhaduje 95% intervaly spolehlivosti. Výsledky v grafu zahrnují asi 6 milionů účastníků, pro něž by výzkumní pracovníci mohli odpovídat na hlasovacích záznamech.

Tento experiment ukazuje, že některé on-get-out-the-vote zprávy jsou účinnější než ostatní, a to ukazuje, že odhad výzkumníka účinnosti léčby může záviset na tom, zda studie uvádí, nebo skutečné chování. Tento experiment bohužel nenabízí žádné stopy o způsobech, kterými sociální informací, které někteří výzkumníci hravě nazývá "tváří hromada" -Zvýšil hlasování. Mohlo by se stát, že sociální informace zvýšila pravděpodobnost, že někdo všiml nápisu nebo že se zvýšila pravděpodobnost, že někdo, kdo si všiml nápisu ve skutečnosti hlasovalo nebo obojí. Tak tento experiment poskytuje zajímavý zjištění, že další výzkumný pracovník bude pravděpodobně zkoumat (viz např, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Navíc k prosazování cílů výzkumných pracovníků, tento experiment také pokročilé cíl partnerské organizace (Facebook). Pokud změníte chování studované hlasování na nákup mýdlo, pak můžete vidět, že studie má přesně stejnou strukturu jako experiment měřit účinek online reklamy (viz např Lewis and Rao (2015) ). Tyto účinnosti reklamy studie často měření vlivu vystavení on-line ADS-ošetření v Bond et al. (2012) jsou v podstatě reklamy pro hlasování-off o chování. Tak, tato studie by mohla urychlit schopnost služby Facebook ke studiu účinnosti internetových reklam a mohla by pomoci Facebook přesvědčit potenciální inzerenty, že Facebook reklamy jsou účinné.

I přesto, že zájmy výzkumných pracovníků a partnerů byly většinou vyrovnány v této studii, byly také částečně v tahu. Zejména rozdělení účastníků na tři podmínky, řídící, informační a info + sociálně byla nesmírně nevyrovnaná: 98% vzorku byl přidělen Info + sociální. Tento nevyvážený přidělení je neefektivní statisticky, a mnohem lepší alokace pro výzkumníky by byli třetina účastníků v každé skupině. Ale je nevyvážený alokace se stalo, protože Facebook chtěl každý dostávat informace + sociální péči. Naštěstí vědci přesvědčil, aby zadržet 1% za související léčby a 1% účastníků u kontrolní skupiny. Bez kontrolní skupiny by bylo prakticky nemožné měřit účinek info + sociální léčbu, protože to by bylo "rušit a sledovat" experiment spíše než randomizované kontrolované experiment. Tento příklad poskytuje cenné praktické lekce pro práci s partnery: někdy vytvořit experiment přesvědčil někoho, kdo by poskytovat léčbu a někdy vytvořit experiment přesvědčil někoho, kdo není dodat léčbu (tj vytvořit kontrolní skupinu).

Partnerství není vždy nutné zapojit tech společností a testy A / B s miliony účastníků. Například, Alexander Coppock, Andrew Guess, a John Ternovski (2016) spolupracuje s NNO v oblasti životního prostředí (League of Konzervace Volič) ke spuštění testování experimenty různé strategie na podporu sociálního mobilizaci. Výzkumníci použili NGO Twitter účet vyslat obě veřejné tweety i soukromé přímé zprávy, které se pokoušely prime různé typy identit. Vědci pak měří, které z těchto zpráv byly nejúčinnější pro povzbuzovat lidi, aby podepsali petici a retweet informace o petice.

Celkově lze říci, spolupracuje s mocným umožňuje vám pracovat v měřítku, které je těžké udělat jinak, a tabulka 4.3 uvádí další příklady partnerství mezi vědci a organizacemi. Partnerství může být mnohem jednodušší, než budování vlastní experiment. Ale tyto výhody přijít s nevýhodami: partnerství mohou omezit druhy účastníků, léčby a výsledků, které můžete studovat. Dále tato partnerství mohou vést k etickým problémům. Nejlepší způsob, jak rozpoznat příležitost pro partnerství je zaznamenat skutečný problém, který můžete vyřešit, zatímco děláte zajímavou vědu. Pokud nejste zvyklí na tento způsob pohledu na svět, to může být těžké odhalit problémy v Pasteurova kvadrantu, ale s praxí, začnete všímat jim víc a víc.