4.6.1 Erstellen Null variable Kostendaten

Der Schlüssel zum Laufen große Experimente ist Ihre variablen Kosten auf Null zu fahren. Die besten Möglichkeiten , dies zu tun , sind die Automatisierung und die Gestaltung angenehm Experimente.

Digitale Experimente können dramatisch unterschiedliche Kostenstrukturen haben, und dies ermöglicht es Forschern, Experimente durchzuführen, die in der Vergangenheit nicht möglich waren. Genauer gesagt, haben Experimente im Allgemeinen zwei Arten von Kosten:. Fixkosten und variable Kosten Fixkosten Kosten sind , die sich nicht ändern , je nachdem , wie viele Teilnehmer Sie haben. Zum Beispiel in einem Laborexperiment könnte Fixkosten die Kosten für den Raum mieten und Kauf von Möbeln. Die variablen Kosten, auf der anderen Seite, zu ändern , je nachdem wie viele Teilnehmer Sie haben. Zum Beispiel in einem Laborexperiment könnte kommen variable Kosten von der Zahlung der Mitarbeiter und Teilnehmer. In der Regel weisen analoge Experimente geringe Fixkosten und hohe variable Kosten und digitale Experimente haben hohe Fixkosten und niedrigen variablen Kosten (Abbildung 4.18). Bei entsprechender Gestaltung können Sie die variablen Kosten des Experiments den ganzen Weg auf Null fahren, und dies kann spannende Forschungsmöglichkeiten zu schaffen.

Abbildung 4.18: Schematische Darstellung der Kostenstrukturen in analogen und digitalen Experimenten. In der Regel weisen analoge Experimente geringe Fixkosten und hohen variablen Kosten während digitale Experimente hohen Fixkosten und niedrigen variablen Kosten haben. Die unterschiedlichen Kostenstrukturen bedeuten, dass digitale Experimente auf einer Skala ausführen können, die nicht mit analogen Experimenten ist.

Es gibt zwei Hauptelemente der variablen Kosten-Zahlungen an das Personal und die Zahlungen an die Teilnehmer-und jeder von ihnen kann auf Null mit verschiedenen Strategien gefahren werden. Die Zahlungen an Mitarbeiter stammen aus der Arbeit, die wissenschaftliche Mitarbeiter Teilnehmer haben die Rekrutierung und liefert Behandlungen und Messergebnisse. Zum Beispiel kann das analoge Feldversuch von Schultz und Kollegen (2007) auf gesellschaftliche Normen und Stromverbrauch erforderlich Forschungsassistenten zu jedem Haus zu reisen , um die Behandlung und lesen Sie den Stromzähler (Abbildung 4.3) zu liefern. All diese Bemühungen durch wissenschaftliche Mitarbeiter dazu geführt, dass eine neue Haushalt der Studie Zugabe zu den Kosten hinzugefügt hätte. Auf der anderen Seite, für das digitale Feldexperiment von Restivo und van de Rijt (2012) auf Belohnungen in Wikipedia, könnten Forscher weitere Teilnehmer hinzuzufügen , praktisch kostenlos. Eine allgemeine Strategie für die variable Verwaltungskosten zu reduzieren, ist die menschliche Arbeit zu ersetzen (was teuer ist) mit dem Computer arbeiten (was billig ist). Grob gesagt, können Sie sich fragen: kann dieses Experiment laufen, während jeder auf mein Forschungsteam schläft? Wenn die Antwort ja ist, haben Sie eine große Aufgabe der Automatisierung getan.

Der zweite Haupttyp der variablen Kosten sind Zahlungen an die Teilnehmer. Einige Forscher haben Amazon Mechanical Turk und andere Online-Arbeitsmärkte verwendet, um die Zahlungen zu verringern, die für die Teilnehmer erforderlich sind. Variable Kosten ganz auf Null Ziel jedoch ein anderer Ansatz erforderlich. Für eine lange Zeit haben die Forscher Experimente entwickelt, die so langweilig sind sie haben die Menschen zu zahlen, um teilnehmen. Aber was wäre, wenn Sie ein Experiment schaffen, die Menschen in sein? Dies kann weit hergeholt klingen, aber ich werde Ihnen ein Beispiel unten aus meiner eigenen Arbeit geben, und es gibt weitere Beispiele in Tabelle 4.4. Beachten Sie, dass dieser Ansatz zur Gestaltung angenehm Experimente einige der Themen in Kapitel Echos 3 in Bezug auf mehr Spaß Umfragen entwerfen und in Kapitel 5 in Bezug auf die Gestaltung der Masse Zusammenarbeit. Daher denke ich, dass Teilnehmer Genuss-was auch Anwender aufgerufen werden könnten erfahrungs wird im digitalen Zeitalter ein zunehmend wichtiger Teil des Forschungsdesigns sein.

Wenn Sie Null variablen Kosten Experimente erstellen möchten, müssen Sie sicherstellen wollen, dass alles voll automatisiert ist und dass die Teilnehmer benötigen keine Zahlungen. Um zu zeigen, wie dies möglich ist, werde ich meine Dissertation Forschung auf dem Erfolg und Misserfolg von kulturellen Produkten beschreiben. Dieses Beispiel zeigt auch, dass die Null variable Kostendaten ist nicht nur über die Dinge billiger machen. Vielmehr geht es um Experimente ermöglichen, die nicht anders möglich wäre.

Meine Dissertation wurde durch die rätselhafte Natur des Erfolges für kulturelle Produkte motiviert. Hit-Songs, meistverkauften Bücher und Blockbuster-Filme sind viel, viel erfolgreicher als der Durchschnitt. Aus diesem Grund werden die Märkte für diese Produkte oft als "Winner-take-all" Märkte genannt. Doch zur gleichen Zeit, die bestimmten Song, ein Buch oder Film wird erfolgreich geworden ist unglaublich unberechenbar. Der Drehbuchautor William Goldman (1989) elegant viele akademische Forschung zusammengefasst sagen , dass, wenn es Erfolg um die Vorhersage kommt, "niemand etwas weiß." Die Unvorhersehbarkeit der Winner-take-all Märkte machte mich fragen , wie viel Erfolg ein Ergebnis ist , Qualität und wie viel ist nur Glück. Oder ausgedrückt, etwas anders, wenn wir parallele Welten schaffen könnten und haben sie alle entwickeln unabhängig, würden die gleichen Lieder in jeder Welt populär geworden? Und wenn nicht, was könnte ein Mechanismus sein, der diese Unterschiede verursacht?

Um diese Fragen zu beantworten, wir-Peter Dodds, Duncan Watts (mein Doktorvater) und I-lief eine Reihe von Online-Feldversuchen. Insbesondere haben wir eine Website namens MusicLab, wo die Menschen neue Musik entdecken können, und wir haben es für eine Reihe von Experimenten. Wir rekrutierten Teilnehmer durch Bannerwerbung auf jugendlich-Interesse Website (Abbildung 4.19) und durch Erwähnungen in den Medien läuft. Die Teilnehmer unserer Website informierte Zustimmung ankommen, absolvierte eine kurze Hintergrund Fragebogen und wurden randomisiert einer von zwei experimentellen Bedingungen unabhängig und sozialen Einfluss zugeordnet. Im unabhängigen Zustand, Teilnehmer Entscheidungen darüber, welche Songs, da hört nur die Namen der Bands und die Songs. Während der einen Song hören, wurden die Teilnehmer gebeten, es zu bewerten, nach dem sie die Möglichkeit hatten (aber nicht die Pflicht), um den Song zu herunterladen. Im sozialen Einfluss Bedingung hatten die Teilnehmer die gleiche Erfahrung, außer sie auch, wie oft jedes Lied von ehemaligen Teilnehmern heruntergeladen worden sehen konnte. Des Weiteren Teilnehmer des sozialen Einflusses Zustand wurden randomisiert einer von acht parallelen Welten zugeordnet, von denen jeder unabhängig voneinander entwickelt (Abbildung 4.20). Mit diesem Design, liefen wir zwei ähnliche Experimente. In der ersten präsentierten wir Teilnehmer die Songs in einer unsortierten Gitter, die ihnen ein schwaches Signal der Popularität zur Verfügung gestellt. Im zweiten Experiment präsentierten wir die Songs in einer Rangliste, die ein viel stärkeres Signal der Popularität (Abbildung 4.21) zur Verfügung gestellt.

Abbildung 4.19: Ein Beispiel für Bannerwerbung , die meine Kollegen und ich haben die Teilnehmer für die MusicLab Experimente zu rekrutieren (Salganik, Dodds, and Watts 2006) .

Abbildung 4.20: Experimentelles Design für die MusicLab Experimente (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Die Teilnehmer wurden zufällig in eine von zwei Bedingungen zugewiesen: unabhängig und sozialen Einfluss. Die Teilnehmer der unabhängigen Zustand ihre Entscheidungen ohne jede Information über das, was andere Menschen getan hatte. Die Teilnehmer des sozialen Einflusses Zustand wurden zufällig in eine von acht parallelen Welten zugewiesen, wo sie die Popularität-wie sehen konnte durch Downloads von bisherigen Teilnehmer-der einzelnen Songs in ihrer Welt gemessen, aber sie konnten keine Informationen angezeigt, noch haben sie sogar wissen über die Existenz, eine der anderen Welten.

Wir fanden, dass die Popularität der Songs in der Welt unterschied eine wichtige Rolle Glück hindeutet. So kam zum Beispiel das Lied "Lockdown" in einer Welt, die von 52Metro in der 1. und in einer anderen Welt kam es in der 40. von 48 Songs. Das war genau das gleiche Lied im Wettbewerb gegen alle die gleichen Songs, aber es hatte Glück und in den anderen in einer Welt, die es nicht tat. Ferner wird durch Ergebnisse in den beiden Experimenten vergleichen wir fanden, dass der soziale Einfluss führt ungleicher Erfolg, das ist vielleicht das Aussehen der Berechenbarkeit schafft. Aber in der Welt suchen (die außerhalb dieser Art von Parallelwelten Experiment durchgeführt werden kann), fanden wir, dass der soziale Einfluss tatsächlich die Unberechenbarkeit erhöht. Weiterhin überraschend war es die Songs von höchster Attraktivität, die die meisten unvorhersehbare Ergebnisse (Abbildung 4.22) haben.

Abbildung 4.21: Screenshots von den sozialen Einfluss Bedingungen in den MusicLab Experimente (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Im sozialen Einfluss Zustand im Versuch 1, die Lieder, zusammen mit der Anzahl der bisherigen Downloads, wurden den Teilnehmern in einem 16 X 3 rechteckigen Raster, in dem die Positionen der Songs wurden zufällig für jeden Teilnehmer zugeordnet angeordnet dargestellt. In Experiment 2 Teilnehmer des sozialen Einflusses Zustand wurden die Songs gezeigt, mit Download zählt, in einer Spalte dargestellt Reihenfolge der aktuellen Popularität in absteigender Reihenfolge.

Abbildung 4.22: Die Ergebnisse der MusicLab Experimente, die die Beziehung zwischen Reiz und Erfolg (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Die x-Achse ist der Marktanteil des Songs in der unabhängigen Welt, die als Maß für die Attraktivität des Liedes, und die y-Achse ist der Marktanteil des gleichen Songs in den 8 gesellschaftlichen Einfluss Welten, die dazu dient, dient als Maß für den Erfolg der Songs. Wir fanden heraus, dass die gesellschaftlichen Einfluss zu erhöhen, dass die Teilnehmer erfahren spezifisch, wird die Änderung in das Layout von Experiment 1 2 zu experimentieren (Abbildung 4.21) -caused Erfolg mehr unberechenbar zu werden, vor allem für die höchste Anziehungskraft Songs.

MusicLab konnte im Wesentlichen Null variablen Kosten wegen der Art und Weise ausgeführt werden, dass es konzipiert wurde. Zuerst wurde alles voll automatisiert, so es in der Lage war, zu laufen, während ich schlief. Zweitens war der Ausgleich freie Musik so gibt es keine variablen Kosten Teilnehmer Entschädigung. Die Verwendung von Musik als Ausgleich zeigt auch, wie es ist manchmal ein Kompromiss zwischen Fixkosten und variablen Kosten. Mit Musik erhöht die Fixkosten, weil ich Zeit zu verbringen, hatte die Erlaubnis von den Bändern zu sichern und Berichte für die Bands über Teilnehmer Reaktion auf ihre Musik vor. Aber in diesem Fall, die Fixkosten zu erhöhen, um Variablen Kosten zu senken war das Richtige zu tun; das ist, was es uns ermöglicht, ein Experiment auszuführen, die etwa 100-mal größer als ein Standard-Laborexperiment war.

Ferner zeigen die Experimente, dass MusicLab Null variablen Kosten nicht Selbstzweck sein muss; vielmehr kann es ein Mittel zum Ausführen einer neuen Art von Experiment sein. Beachten Sie, dass wir ein Standard-sozialen Einfluss Laborexperiment 100 Mal nicht alle unsere Teilnehmer nutzen zu laufen. Stattdessen haben wir etwas anderes, was man als den Wechsel von einem psychologischen Experiment zu einem soziologischen Experiment denken konnte (Hedström 2006) . Anstatt sich auf individuelle Entscheidungsfindung konzentriert, fokussiert wir unser Experiment auf Popularität, eine kollektive Ergebnis. Diese Umstellung auf eine kollektive Ergebnis bedeutete, dass wir über 700 Teilnehmer benötigt einen einzelnen Datenpunkt zu erzeugen (es waren 700 Personen in jedem der parallelen Welten). Das Skala war nur möglich, weil der Kostenstruktur des Experiments. Im Allgemeinen, wenn Forscher von Einzelfallentscheidungen zu studieren wollen Ergebnisse, wie kollektive entstehen, Gruppen Experimente wie MusicLab sind sehr spannend. In der Vergangenheit wurden sie logistisch schwierig gewesen, aber diese Schwierigkeiten wegen der Möglichkeit von Null variable Kostendaten verblassen.

Neben den Vorteilen von Null variablen Kostendaten zu veranschaulichen, zeigen die MusicLab Experimente auch eine Herausforderung bei diesem Ansatz: hohe Fixkosten. In meinem Fall war ich sehr glücklich, mit einem talentierten Web-Entwickler in der Lage sein für etwa sechs Monate namens Peter Hausel zu arbeiten, um das Experiment zu konstruieren. Dies war nur möglich, weil mein Berater, Duncan Watts, eine Reihe von Zuschüssen erhalten hatte, diese Art von Forschung zu unterstützen. Technologie hat sich verbessert, seit wir MusicLab im Jahr 2004 gebaut, und es wäre viel einfacher, ein Experiment, wie dies jetzt zu bauen. Aber hohe Fixkosten Strategien sind wirklich nur für Forscher, die diese Kosten irgendwie abdecken kann.

Abschließend können digitale Experimente haben dramatisch unterschiedliche Kostenstrukturen als analoge Experimente. Wenn Sie wirklich große Experimente ausführen möchten, sollten Sie versuchen, Ihre variablen Kosten so weit wie möglich zu verringern, und im Idealfall den ganzen Weg auf 0. Sie können dies tun, indem Sie die Mechanik des Experiments zu automatisieren (zB menschliche Zeit mit Computerzeit zu ersetzen) und Gestaltung von Experimenten, die Menschen in sein wollen. Forscher, die Experimente mit diesen Funktionen entwerfen können in der Lage, neue Arten von Experimenten ausgeführt, die nicht in der Vergangenheit möglich war.