4.6.1 Loo null muutuvate kulude andmed

Võti töötab eksperimente sõidab oma muutuvate kulude nulli. Parim viis seda teha on automaatika ja projekteerimine nauditav eksperimente.

Digitaalne eksperimente võib olla oluliselt erinev kulude struktuuri ja see võimaldab teadlastel katsetusi, mida oli võimatu minevikus. Täpsemalt eksperimendid on üldjuhul kahte tüüpi kulud: püsikulud ja muutuvkulud. Püsikulud on kulud, mis ei muutu sõltuvalt sellest, kuidas paljud osalejad pead. Näiteks laboris eksperimendi, püsikulud võiks olla maksumus üürile ruumi ja osta mööblit. Muutuvkulude teiselt poolt, muutus sõltuvalt sellest, kuidas paljud osalejad pead. Näiteks laboris eksperimendi, muutuvkulud võivad tulla maksavad töötajad ja osalejad. Üldiselt analoog eksperimendid on madal püsikulude ja kõrge muutuvkulud ja digitaalse eksperimente kõrged püsikulud ja madala muutuvkulud (joonis 4.18). Korralike disaini, saate sõita muutuva kulu eksperimendi kõik viis null, ja see võib tekitada põnevaid teadustöö võimalusi.

Joonis 4.18: skeem kulustruktuuridest analoog ja digitaalne eksperimente. Üldiselt analoog eksperimendid on madal püsikulude ja kõrge muutuvkulud arvestades, et digitaaltehnoloogia eksperimente kõrged püsikulud ja madala muutuvkulud. Erinevad kulude struktuuri tähenda, et digitaalse eksperimendid saab sõita skaala, mis ei ole võimalik analoog eksperimente.

On kaks peamist elementi muutuva kulude maksed töötajatele ja osalejatele makstavate-ja igaüks neist võib sõita nulli, kasutades erinevaid strateegiaid. Maksed töötajatele tulenevad tööd, teadustöö assistendid ei värvata osalejaid, pakkudes ravi ja mõõtmise tulemused. Näiteks analoog valdkonnas eksperiment Schultz ja tema kolleegid (2007) sotsiaalsete normide ja elektri kasutamine vajalik teadustöö assistendid sõita iga kodu pakkuda ravi ja loe voolumõõtja (joonis 4.3). Kõik see pingutust teadustöö assistendid tähendas, et lisades uue leibkonna uuring oleks lisada kulu. Teiselt poolt, digitaalse valdkonnas eksperiment Restivo ja van de Rijt (2012) kohta premeerib Wikipedia teadlased võiks lisada rohkem osalejaid praktiliselt ei kulu. Üldine vähendamise strateegia muutuva halduskulud on asendada inimese töö (mis on kallis) arvuti tööd (mis on odav). Umbes võite küsida: kas see eksperiment kestab samas kõik minu uurimisrühm magab? Kui vastus on jah, olete teinud väga head tööd automaatika.

Teine peamine tüüpi muutuja maksumus on osalejatele makstavate. Mõned uurijad on kasutanud Amazon Mechanical Turk ja teiste online tööturg vähendada makseid, mis on vajalikud osalejatele. Et juhtida muutuvkulud kõik viis nulli, aga teistsugust lähenemist vaja. Pikka aega on teadlased mõeldud katseid, mis on nii igavad nad peavad maksma inimesed osaleda. Aga mis siis, kui sa võiksid luua katset, et inimesed tahavad olla? See võib tunduda palju taotletud, kuid ma annan teile näide allpool minu enda töö, ja seal on rohkem näiteid tabelis 4.4. Pange tähele, et see lähenemine projekteerimine nauditav eksperimendid kajab mõned teemad 3. peatükis projekteerimine nauditavamaks uuringud ja 5. peatükis projekteerimise osas mass koostöös. Seega ma arvan, et osaleja naudingu-milline võiks nimetada ka kasutaja kogemus-saab olema üha olulisem osa teadustöö kavandamise digitaalajastul.

Kui soovite luua null muutuvkulud eksperimendid sa tahad, et kõik on täielikult automatiseeritud ning osalejad ei nõua makse. Et näidata, kuidas see on võimalik, ma kirjeldada oma väitekirja uurimistöö edu ja ebaedu kultuurilise tooteid. See näide näitab ka, et null muutuvate kulude andmed ei ole ainult asju odavamalt. Pigem on see umbes võimaldades eksperimendid, mis ei oleks võimalik teisiti.

Minu väitekiri oli ajendatud mõistatuslik olemus edu kultuurilise tooteid. Hittidest, enimmüüdud raamatuid ja videolaenutus filme on palju, palju edukam kui keskmine. Selle tõttu on nende toodete turgude nimetatakse sageli "võitja-võtab-kõik" turge. Kuid samal ajal, mis eriti laulu, raamatu või filmi edukust on uskumatult ettearvamatu. Stsenarist William Goldman (1989) elegantselt kokku palju akadeemilised öeldes, et kui tegemist on ennustavad edu, "keegi ei tea midagi." Ettearvamatus võitja-võtab-kõik turge pani mind mõtlema, kui palju edu on tingitud kvaliteedi ja kui palju on lihtsalt õnne. Või väljendatakse veidi erinevalt, kui me võiksime luua paralleelselt maailmad ja kõik nad on areneda iseseisvalt, oleks sama laulud muutunud populaarseks igas maailma? Ja kui ei, siis milline võiks olla mehhanism, mis põhjustab neid erinevusi?

Selleks, et nendele küsimustele vastata, me-Peter Dodds, Duncan Watts (minu väitekiri nõunik) ja I-jooksis seeria online eksperimente. Eelkõige oleme ehitanud kodulehel nimetatakse MusicLab kus inimesed võiksid avastada uut muusikat, ja me kasutasime seda rea ​​eksperimente. Me tööle osalejad käivitades banner reklaami teismeliste huvi kodulehel (joonis 4.19) ja läbi mainib meedias. Osalejad saabuvad meie veebilehel ette informeeritud nõusoleku, valmis lühikese tausta küsimustiku ning randomiseeriti ühte kahest katsetingimuste sõltumatu ja sotsiaalne mõju. The Independent seisukorras, osalejad teinud otsuse, mille laule kuulata, sest ainult nimed bändid ja laulud. Kuigi laulu kuulamiseks paluti osalejatel hinnata seda, pärast mida neil oli võimalus (kuid mitte kohustus) alla laadida laulu. Sotsiaalvaldkonnas mõju seisukorras, osalejatel oli sama kogemus, välja arvatud need, mida ka näha, mitu korda iga laulu olid allalaetud eelmiste osalejatele. Lisaks osalejate sotsiaalse mõjutamise tingimus randomiseeriti üks kaheksast paralleelmaailmu millest igaüks arenenud sõltumatult (joonis 4.20). Kasutades seda disain, me jooksime kaks seotud eksperimente. Esimeses, tutvustasime osalejatele laulud ühes sorteerimata võrku, mis andis neile nõrk signaal populaarsust. Teises katses, esitlesime laule pingerea, mis andis palju tugevam signaal populaarsust (joonis 4.21).

Joonis 4.19: Näiteks banner ad, et mina ja mu kolleegid kasutatud värvata osalejaid MusicLab eksperimente (Salganik, Dodds, and Watts 2006) .

Joonis 4.20: Eksperimentaalse disain MusicLab eksperimente (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Osalejad randomiseeriti ühte kahest tingimusest: sõltumatu ja sotsiaalne mõju. Osalejad sõltumatu seisukorras oma valiku teinud, ilma et mingit infot, mida teised inimesed on teinud. Osalejad sotsiaalse mõju tingimus randomiseeriti ühte kaheksast paralleelselt maailmad, kus nad võiksid näha populaarsus-mõõdetud allalaadimine varasemate osalejate-iga laulu oma maailma, aga nad ei näe mingit teavet, samuti ei ole nad isegi teadma olemasolu, mis tahes muu maailma.

Leidsime, et populaarsus laulud erines kogu maailma oletada olulist rolli õnne. Näiteks üks maailma laulu "Lockdown" poolt 52Metro tuli 1. ja teine ​​maailm see tuli 40. välja 48 laulu. See oli täpselt sama lugu võistlevad kõik sama laulu, kuid üks maailma see vedas ja teised seda ei teinud. Lisaks võrreldakse tulemusi üle kahe eksperimendid leidsime, et sotsiaalse mõju tähendab rohkem ebavõrdse edu, mis võib-olla loob välimus prognoositavus. Aga vaadates kogu maailmast (mida ei saa teha väljaspool sellist paralleelset maailma eksperiment), leidsime, et sotsiaalse mõju tegelikult kasvanud ettearvamatust. Lisaks üllatav, et see oli laulu kõrgeim kaebuse, millel on kõige ettearvamatud tulemused (joonis 4.22).

Joonis 4.21: mängust on sotsiaalne mõju tingimustes MusicLab eksperimente (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Sotsiaalvaldkonnas mõju tingimus eksperimendis 1, laulud, koos mitme varasema allalaadimine, esitati osalejatele korraldatud 16 X 3 ruudustiku peal, kus seisukohad laulud randomiseeriti iga osaleja. Katses 2, osalejate sotsiaalset mõju tingimus näidati laulude, lae loeb, esitatakse ühes veerus kahanevas järjekorras praeguse populaarsuse.

Joonis 4.22: tulemused MusicLab katsed, mis näitavad suhet kaebuse ja edu (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . X-teljel on turuosa laulu sõltumatu maailmas, mis toimib meede kaebuse laulu ja y-teljel on turuosa sama laul 8 sotsiaalset mõju maailma, mis teenindab meetmena edu laule. Leidsime, et suurendada sotsiaalset mõju, mida osalejad kogenud-spetsiifiliselt, muutus paigutus eksperimendi 1 eksperimenteerida 2 (joonis 4.21) -caused edu muutuma ettearvamatu, eriti kõrgeima apellatsioonikohtu laule.

MusicLab suutis joosta praktiliselt null muutuvate kulude tõttu, et see oli mõeldud. Esiteks, kõik oli täielikult automatiseeritud, seega oli võimalik käivitada, kui ma magasin. Teiseks on hüvitise oli tasuta muusikat nii ei olnud varieeruv osaleja kompensatsiooni kulud. Kasutamine muusika kompensatsiooni näitab ka, kuidas mõnikord on kompromiss püsikulud ja muutuvkulud. Kasutades muusika suurenenud püsikulusid, sest mul oli aega veeta tagamise luba ansamblid ja aruannete ettevalmistamisel bändid umbes osalejate reaktsioon nende muusika. Aga sel juhul, suurendades püsikulusid, et vähendada muutujate kulusid oli õige asi, mida teha; see ongi võimaldanud meil joosta eksperiment, mis oli umbes 100 korda suurem kui tavaline lab eksperiment.

Lisaks MusicLab katsed näitavad, et null muutuv kulu ei pea olema eesmärk omaette; pigem võib see olla vahend, et töötab uutmoodi eksperimenti. Pange tähele, et me ei kasuta kõik meie osalejad käivitada standard sotsiaalse mõju lab eksperiment 100 korda. Selle asemel tegime midagi, mida võiks mõelda, kui minnakse üle psühholoogiline eksperiment sotsioloogiline eksperiment (Hedström 2006) . Selle asemel keskendub üksikute otsuste tegemisel, oleme keskendunud oma eksperimendi populaarsust, kollektiivne tulemus. See lüliti kollektiivne tulemus tähendas, et me vaja umbes 700 osalejat toota ühte andmepunkti (oli 700 inimest iga paralleelsed maailmad). See skaala oli võimalik vaid tänu kulude struktuuri eksperimenti. Üldiselt, kui teadlased tahavad õppida, kuidas kollektiivsed tulemused tingitud konkreetsetest otsustest, grupi eksperimendid nagu MusicLab on väga põnev. Varem nad on logistiliselt raske, kuid need raskused on hääbumas, sest võimalus null muutuvate kulude andmed.

Lisaks illustreerivad kasu null muutuvate kulude andmete MusicLab eksperimendid näitavad ka väljakutse seda lähenemist: kõrged püsikulud. Minu puhul, ma olin väga õnnelik, et oleks võimalik töötada andekas veebi arendaja nimega Peter Hausel umbes kuus kuud ehitada eksperimenti. See oli võimalik vaid tänu minu nõunik, Duncan Watts, saanud mitmeid toetusi toetada sedalaadi uuringuid. Tehnoloogia on paranenud ehitasime MusicLab 2004. aastal ja see oleks palju lihtsam ehitada eksperiment, nagu seda praegu. Aga suurt maksumust, strateegiad on tõesti võimalik ainult teadlased, kes saab kuidagi katta need kulud.

Kokkuvõtteks võib öelda, digitaalne eksperimente võib olla oluliselt erinev kulude struktuuri kui analoog eksperimente. Kui soovid käivitada tõesti suur eksperimente, siis peaks püüdma vähendada oma muutuva hinnaga nii palju kui võimalik ja ideaalis kõik viis 0. Seda saab teha automatiseerimine mehaanika oma eksperimendi (nt asendades inimese aega arvuti korda) ja projekteerimine eksperimentide, et inimesed tahavad olla. Teadlased, kes saab kujundada eksperimendid need funktsioonid saab käivitada uut liiki eksperimente, mis ei olnud võimalik varem.