4.5.4 Partner on võimas

Partnerlus võib vähendada kulusid ja suurendada skaalal, kuid seda saab muuta erinevaid osalejaid, ravi ja tulemused, mida saab kasutada.

Tegelikult teeme seda partneriks võimas organisatsioon nagu ettevõte, valitsus või valitsusväline organisatsioon. Partneriga töötamise eelis on see, et nad võimaldavad teil käivitada eksperimente, mida te lihtsalt ise ei saa teha. Näiteks üks katsetest, millest ma ütlen teile allpool, oli 61 miljonit osalejat - ükski teadlane ei suutnud seda skaalat saavutada. Samal ajal suurendab see partnerlus seda, mida saate teha, kuid see piirab ka teid. Näiteks enamik ettevõtteid ei luba teil käitada eksperimenti, mis võiksid kahjustada nende äri või nende mainet. Partneritega töötamine tähendab ka seda, et avaldamise aja korral võidakse teil avaldada survet, et tulemusi ümber kujundada, ja mõned partnerid võivad isegi proovida blokeerida oma töö avaldamise, kui see muudab need halbadeks. Lõpuks kaasneb partnerlus ka koostöö arendamise ja säilitamisega seotud kulutustega.

Peamine väljakutse, mis tuleb lahendada, et neid partnerlussuhteid edukalt saavutada, on leida viis mõlema osapoole huvide tasakaalustamiseks ning kasulik viis seda tasakaalu mõelda on Pasteuri väljak (Stokes 1997) . Paljud teadlased arvavad, et kui nad töötavad midagi praktilist - midagi, mis võib partnerile huvi pakkuda, siis ei saa nad tõelist teadust tegema. See mõtteviis muudab edukate partnerlussuhete loomise väga keeruliseks, samuti on see täiesti vale. Selle mõtteviisi probleemi illustreerib suurepäraselt bioloogi Louis Pasteuri teedrajav uurimistöö. Pestitsiidivabaks peetava mahla konverteerimiseks kaubanduslikuks fermentatsiooniprojektiks töötades avastas Pasteur uue mikroorganismi klassi, mis lõpuks tõi kaasa haiguste teooria. See avastus lahendas väga praktilisi probleeme - see aitas fermentatsiooni protsessi parandada - see tõi kaasa suure teadusliku edusamba. Seega, selle asemel, et mõelda praktilistes rakendustes olevatele teadusuuringutele vastuolus tõeliste teaduslike uuringutega, on parem mõelda neist kui kahte erinevat mõõdet. Uurimistöö võib olla motiveeritud kasutama (või mitte) ja teadustöö võib otsida põhilist arusaamist (või mitte). Kriitiliselt võib mõnda teadustööga sarnast Pasteurit motiveerida kasutada ja otsida mõistmist (joonis 4.17). Teadusuuringud Pasteuri kvartaalsetes uuringutes, mis oma olemuselt edenevad kaks eesmärki, on ideaalsed teadlaste ja partnerite koostööks. Arvestades seda tausta, kirjeldan ma kaht eksperimentaalset uuringut partnerlusega: üks ettevõtega ja üks valitsusväliste organisatsioonidega.

Joonis 4.17: Pasteuri kvadrant (Stokes 1997) . Selle asemel, et mõtlema uurimistööle kas "põhi" või "rakenduslikuna", on parem mõelda sellele, kas see on motiveeritud kasutama (või mitte) ja otsima mõistmist (või mitte). Näide uurimistööst, mis mõlemad on motiveeritud kasutama ja püüab põhitõdesid mõista, on Pasteuri töö peedi mahla konverteerimiseks alkoholiks, mis viib haiguste teooria kasvu. See on selline töö, mis kõige paremini sobib partnerlussuhetele võimas. Toidust motiveeritava töö näited, mis ei aita põhjalikku arusaamist, pärinevad Thomas Edisonilt ja näiteid töö kohta, mis ei ole motiveeritud kasutusele, vaid mille eesmärk on arusaamine Niels Bohrist. Vt Stokes (1997) , et põhjalikumalt arutada seda raamistikku ja kõiki neid juhtumeid. Kohandatud Stokes (1997) joonisel 3.5.

Suured ettevõtted, eriti tehnoloogiafirmad, on välja töötanud keerukate eksperimentide käitamiseks väga keeruka infrastruktuuri. Tehnoloogiasektoris kutsutakse neid katseid sageli A / B-testideks, sest nad võrdlevad kahe ravimeetodi A ja B tõhusust. Selliseid eksperimente kasutatakse sageli reklaami klikkimise määrade suurendamiseks, kuid sama katseinfrastruktuur võib samuti mida kasutatakse teadusliku arusaamise edendamiseks. Näide, mis illustreerib sellise uurimistöö potentsiaali, on Facebookis ja Californias Californias San Diegos asuvate teadlaste vahelise partnerluse uuring eri sõnumite mõju kohta valimisaktiivsusele (Bond et al. 2012) .

2. novembril 2010 - USA Kongressi valimiste päev - kõik 61 miljonit Facebooki kasutajat, kes elasid Ameerika Ühendriikides ja olid 18-aastased, osalesid hääletamise katses. Facebooki külastades pandi kasutajad juhuslikult kolmeks rühmaks, mis määrati, milline banner (kui see oli olemas) paigutati uudistevoo ülaosasse (joonis 4.18):

• kontrollrühm
• informatiivne teade hääletamise kohta klõpsatava nupuga "I voted" ja loenduriga (Info)
• informatiivne sõnum hääletamise kohta nupuvajutusega "I voted" nupuga ja loendiga pluss nimed ja pildid oma sõpradele, kes olid juba klõpsanud "I Voted" (Info + Social)

Bond ja tema kolleegid õppisid kahte peamist tulemust: teatatud hääletus käitumist ja tegelik hääletus käitumist. Esiteks leidsid nad, et info + sotsiaalse grupi inimesed olid umbes 2 protsendipunkti tõenäolisem kui infoühiskonna inimesed, et klõpsata nupul "Hääletasin" (umbes 20% versus 18%). Pealegi, pärast seda, kui teadlased ühendasid oma andmed üldsusele kättesaadavate hääletamisteabega umbes kuue miljoni inimese kohta, leidsid nad, et info + sotsiaalse rühma inimesed olid 0,39 protsendipunkti võrra tõenäolisemalt hääletavad kui kontrollrühmas, ja et infoühiskonna inimesed olid sama tõenäoliselt ka kontrollrühma liikmed (joonis 4.18).

Joonis 4.18: Facebookist lahkumise hääletamise katsed (Bond et al. 2012) . Info rühma liikmed hääletasid samal määral kui kontrollrühmas, kuid info + sotsiaalse grupi inimesed hääletasid pisut kõrgemal. Baarid moodustavad hinnanguliselt 95% usaldusvahemikest. Graafiku tulemused on ligikaudu kuus miljonit osalejat, kes olid hääletusele pandud. Kohandatud Bond et al. (2012) , joonis 1.

Selle eksperimendi tulemused näitavad, et mõned veebipõhised väljalangemise häälteated on tõhusamad kui teised ja teadlaste efektiivsuse hinnang võib sõltuda sellest, kas tulemustest teatatakse hääletamise või tegeliku hääletamise teel. Kahjuks ei anna see katse mingeid vihjeid mehhanismide kohta, mille kaudu sotsiaalset teavet - mida mõned teadlased on mänguliselt nimetanud "näo palliks" - suurendanud hääletust. Võib juhtuda, et sotsiaalne teave suurendas tõenäosust, et keegi märkis bänneri või suurendas tõenäosust, et keegi, kes märkasid, et banner tegelikult hääletas, või mõlemad. Seega pakub see katse huvitavat leidmist, mida teised uurijad tõenäoliselt uurivad (vt nt Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Lisaks teadlaste eesmärkide saavutamisele suurendas see eksperiment ka partnerorganisatsiooni (Facebook) eesmärki. Kui muudate hääletamise käiku, et seda osta, siis see näeb, et uuringus on täpselt sama struktuur nagu veebipõhiste reklaamide mõju mõõtmise katse (vt nt RA Lewis and Rao (2015) ). Need reklaamiefektiivsuse uuringud mõõdavad sageli online-reklaamidega kokkupuute mõju - Bond et al. (2012) on põhimõtteliselt reklaame hääletamise kohta võrguühenduseta käitumises. Seega võiks see uurimus edendada Facebooki võimet õppida veebireklaamide tõhusust ja aidata Facebookil veenda potentsiaalseid reklaamijaid, et Facebooki reklaamid toimivad muutuvas käitumises.

Isegi kui teadlaste ja partnerite huvid olid selles uuringus enam-vähem kooskõlas, olid nad osaliselt pingedes. Konkreetselt oli kolme grupi (kontroll, info ja info + ühiskond) osalejate jaotamine äärmiselt tasakaalustamata: 98% valimist määrati Info + Sotsiaalseks. Selline tasakaalustamata eraldamine on statistiliselt ebaefektiivne ja teadlastele oleks palju paremini eraldatud, kui oleks olnud üks kolmandik igast rühmas osalejast. Kuid tasakaalustamata eraldamine toimus, sest Facebook soovis, et kõik saavad Info + Sotsiaalse ravi. Õnneks veenisid teadlased, et nad hoiavad 1% seotud ravi eest ja 1% kontrollgrupi osalejatest. Kontrollrühma puudumisel oleks Infoleht + Sotsiaalne ravi efektiivselt mõõdetud, sest see oleks olnud pigem katkendlik ja jälgitav eksperiment, mitte randomiseeritud kontrollkatse. See näide annab väärtuslikuks praktiliseks õppetunniks koostöö tegemiseks partneritega: mõnikord loote eksperimendi, veendesid, et keegi pakub ravi ja mõnikord loote katse, veendades, et keegi ei toeta ravi (st luua kontrollrühma).

Partnerlus ei pea alati kaasama tech-ettevõtted ja A / B-testid miljonite osalejatega. Näiteks Alexander Coppock, Andrew Guess ja John Ternovski (2016) tegid koostööd keskkonnaalaste valitsusväliste organisatsioonidega - kaitsekaaslaste liiga - eksperimentide läbiviimiseks, millega testiti erinevaid strateegiaid sotsiaalse mobiliseerumise edendamiseks. Uurijad kasutasid MTÜ Twitteri kontot, et saata välja nii riiklikud tweets kui ka privaatsed otsesõnumid, mis üritasid esile tuua erinevat tüüpi identiteete. Seejärel mõõdeti, milline nendest sõnumitest oli kõige tõhusam, et julgustada inimesi petitsiooni allkirjastama ja petitsiooni esitama.

Kokkuvõttes võimaldab võimas partnerlus teil tegutseda ulatuses, mida muidu on raske teha, ja tabelis 4.3 on toodud muud näited teadlaste ja organisatsioonide vahelistest partnerlustest. Partnerlus võib olla palju lihtsam kui enda eksperimendi loomine. Kuid need eelised on ebasoodsamas olukorras: partnerlus võib piirata osalejate liike, ravimeetodeid ja tulemusi, mida saate õppida. Lisaks võivad need partnerlused põhjustada eetilisi väljakutseid. Parim viis partnerluse võimaluste väljaselgitamiseks on märkida tõelist probleemi, mida saate lahendada, kui teete huvitavat teadust. Kui teid ei kasutata selleks, et vaadata maailma, võib Pasteuri kvadrandil probleeme kohata, kuid praktikas hakkate märkama neid üha rohkem.