4.6.1 Créer zéro des données de coûts variables

La clé de la course de grandes expériences est le moteur de votre coût variable à zéro. Les meilleures façons de le faire sont l' automatisation et la conception des expériences agréables.

expériences numériques peuvent avoir radicalement différentes structures de coûts et cela permet aux chercheurs de mener des expériences qui étaient impossibles dans le passé. Plus précisément, les expériences ont généralement deux principaux types de coûts:. Les coûts fixes et coûts variables des coûts fixes sont des coûts qui ne changent pas selon le nombre de participants que vous avez. Par exemple, dans une expérience de laboratoire, les coûts fixes pourraient être le coût de location de l'espace et l' achat de meubles. Les coûts variables, d'autre part, le changement selon le nombre de participants que vous avez. Par exemple, dans une expérience de laboratoire, les coûts variables pourraient venir de payer le personnel et les participants. En général, les expériences analogiques ont de faibles coûts fixes et des coûts variables élevés, et des expériences numériques ont des coûts fixes élevés et des coûts variables faibles (figure 4.18). Avec un design approprié, vous pouvez conduire le coût variable de votre expérience tout le chemin à zéro, et cela peut créer des possibilités intéressantes de recherche.

Figure 4.18: Schéma des structures de coûts en analogique et des expériences numériques. En général, les expériences analogiques ont de faibles coûts fixes et des coûts variables élevés alors que des expériences numériques ont des coûts fixes élevés et des coûts variables faibles. Les différentes structures de coûts signifient que les expériences numériques peuvent fonctionner à une échelle qui est impossible avec les expériences analogiques.

Il y a deux principaux éléments de coûts-paiements variables au personnel et aux paiements aux participants et chacun d'entre eux peut être entraîné à zéro en utilisant des stratégies différentes. Versements aux employés proviennent de l'ouvrage que les assistants de recherche ne le recrutement des participants, la fourniture de traitements et de mesurer les résultats. Par exemple, l'expérience analogue de Schultz et ses collègues champ (2007) sur les normes sociales et utilisation de l' électricité assistants de recherche nécessaire pour se rendre à chaque foyer pour délivrer le traitement et la lecture du compteur électrique (Figure 4.3). Tout cet effort par des assistants de recherche signifiait que l'ajout d'un nouveau ménage à l'étude aurait ajouté au coût. D'autre part, pour l'expérience numérique de terrain de Restivo et van de Rijt (2012) sur les récompenses dans Wikipedia, les chercheurs pourraient ajouter plus de participants à un coût pratiquement nul. Une stratégie générale pour réduire les coûts administratifs variables est de remplacer le travail humain (qui est cher) avec le travail de l'ordinateur (qui est pas cher). En gros, vous pouvez vous demander: cette expérience peut tourner pendant que tout le monde sur mon équipe de recherche dort? Si la réponse est oui, vous avez fait un excellent travail d'automatisation.

Le deuxième type principal de coût variable est des paiements aux participants. Certains chercheurs ont utilisé Amazon Mechanical Turk et d'autres marchés du travail en ligne pour diminuer les paiements qui sont nécessaires pour les participants. Pour conduire les coûts variables tout le chemin à zéro, cependant, une approche différente est nécessaire. Pendant longtemps, les chercheurs ont conçu des expériences qui sont tellement ennuyeux qu'ils doivent payer les gens à participer. Mais, si vous pouvez créer une expérience que les gens veulent être? Cela peut sembler farfelue, mais je vais vous donner un exemple ci-dessous à partir de mon propre travail, et il y a d'autres exemples dans le tableau 4.4. Notez que cette approche de la conception des expériences agréables échos certains des thèmes du chapitre 3 concernant la conception d'enquêtes les plus agréables et dans le chapitre 5 concernant la conception de la collaboration de masse. Ainsi, je pense que participant jouissance-ce qui pourrait aussi être appelé expérience utilisateur sera une partie de plus en plus important de la conception de la recherche à l'ère numérique.

Si vous voulez créer zéro variables expériences des coûts, vous voulez vous assurer que tout est entièrement automatisé et que les participants ne nécessitent pas de paiements. Afin de montrer comment cela est possible, je vais vous décrire ma thèse de recherche sur le succès et l'échec des produits culturels. Cet exemple montre également que le zéro des données de coût variable est non seulement de faire des choses moins cher. Au contraire, il est sur l'activation des expériences qui ne seraient pas possibles autrement.

Ma thèse a été motivée par la nature énigmatique de succès pour les produits culturels. chansons Hit, vendent mieux des livres et des films à succès sont beaucoup, beaucoup plus de succès que la moyenne. À cause de cela, les marchés de ces produits sont souvent appelés «gagnant-prendre tous les" marchés. Pourtant, en même temps, ce qui notamment la chanson, un livre ou un film deviendront succès est incroyablement imprévisible. Le scénariste William Goldman (1989) élégamment résume beaucoup de recherches universitaires en disant que, quand il vient à prédire la réussite, "personne ne sait rien." L'imprévisibilité du gagnant-prendre-tous les marchés ont fait , je me demande combien de succès est le résultat de qualité et de combien est juste la chance. Ou, exprimé un peu différemment, si nous pouvions créer des mondes parallèles et ont tous évoluent indépendamment, seraient les mêmes chansons devenues populaires dans chaque monde? Et, sinon, ce pourrait être un mécanisme qui cause ces différences?

Afin de répondre à ces questions, nous-Peter Dodds, Duncan Watts (mon directeur de thèse), et I-ont mené une série d'expériences sur le terrain en ligne. En particulier, nous avons construit un site Web appelé MusicLab où les gens pourraient découvrir de nouvelles musiques, et nous l'avons utilisé pour une série d'expériences. Nous avons recruté des participants en exécutant des bannières publicitaires sur un site Web de l'adolescence intérêt (Figure 4.19) et par les mentions dans les médias. Les participants arrivant à notre site Web fourni un consentement éclairé, rempli un court questionnaire de fond, et ont été assignés au hasard à l'un des deux influence expérimentales conditions indépendant et social. Dans l'état indépendant, les participants ont pris des décisions sur lesquelles des chansons à écouter, étant donné que les noms des groupes et des chansons. Tout en écoutant une chanson, les participants ont été invités à noter, après quoi ils ont eu l'occasion (mais pas l'obligation) pour télécharger la chanson. Dans l'état de l'influence sociale, les participants ont eu la même expérience, sauf qu'ils pourraient aussi voir combien de fois chaque chanson avait été téléchargée par les participants précédents. En outre, les participants à la condition de l'influence sociale ont été assignés au hasard à l'un des huit mondes parallèles dont chacun a évolué indépendamment (figure 4.20). Grâce à cette conception, nous avons couru deux expériences connexes. Dans la première, nous avons présenté aux participants les chansons dans une grille non triés, qui leur a fourni un signal faible de la popularité. Dans la deuxième expérience, nous avons présenté les chansons dans une liste de classement, qui a fourni un signal beaucoup plus fort de la popularité (figure 4.21).

Figure 4.19: Un exemple de bannière publicitaire que mes collègues et moi avions l' habitude de recruter des participants pour les expériences de MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) .

Figure 4.20: conception expérimentale pour les expériences de MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) , (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Les participants ont été répartis au hasard dans l'une des deux conditions: l'influence indépendante et sociale. Les participants à la condition indépendante ont fait leur choix, sans aucune information sur ce que les autres avaient fait. Les participants à la condition de l'influence sociale ont été répartis au hasard dans l'un des huit mondes parallèles, où ils pouvaient voir la popularité telle que mesurée par téléchargements des participants-de précédents chaque chanson dans leur monde, mais ils ne pouvaient pas voir aucune information, ni ne ils ont même connaître l'existence de l'un quelconque des autres mondes.

Nous avons constaté que la popularité des chansons différait entre les mondes suggérant un rôle important de la chance. Par exemple, dans un monde de la chanson "Lockdown" par 52Metro est venu en premier, et dans un autre monde, il est venu dans le 40e des 48 chansons. Ce fut exactement la même chanson en compétition contre tous les mêmes chansons, mais dans un monde, il a été chanceux et dans les autres, il ne l'a pas. De plus, en comparant les résultats à travers les deux expériences, nous avons constaté que l'influence sociale mène au succès plus inégale, ce qui crée peut-être l'apparition de la prévisibilité. Mais, en regardant à travers les mondes (qui ne peut être fait à l'extérieur de ce genre d'expérience des mondes parallèles), nous avons constaté que l'influence sociale a augmenté l'imprévisibilité. En outre, de manière surprenante, ce sont les chansons de plus haut appel qui ont des résultats les plus imprévisibles (figure 4.22).

Figure 4.21: Captures d' écran des conditions d'influence sociale dans les expériences de MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Dans l'état de l'influence sociale dans l'expérience 1, les chansons, ainsi que le nombre de téléchargements précédents, ont été présentés aux participants disposés dans une grille rectangulaire 16 X 3, où les positions des chansons ont été assignés au hasard pour chaque participant. Dans l'expérience 2, les participants à la condition de l'influence sociale ont été présentés les chansons, avec le nombre de téléchargements, présentés dans une colonne par ordre de popularité actuelle décroissant.

Figure 4.22: Les résultats des expériences de MusicLab montrant la relation entre l' appel et le succès (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . L'axe des x est la part de la chanson dans le monde indépendant, qui sert de mesure de l'appel de la chanson marché, et l'axe des ordonnées est la part de la même chanson dans les 8 sociales influence des mondes, qui sert le marché comme une mesure de la réussite des chansons. Nous avons constaté que l'augmentation de l'influence sociale que les participants expérimentés spécifiquement, le changement dans la présentation de l'expérience 1 à expérimenter 2 (Figure 4.21) -caused succès pour devenir plus imprévisible, en particulier pour les chansons d'appel les plus élevés.

MusicLab a été en mesure de fonctionner à pratiquement zéro coût variable en raison de la façon dont il a été conçu. Tout d'abord, tout a été entièrement automatisé de sorte qu'il était capable de courir pendant que je dormais. Deuxièmement, la rémunération était la musique libre donc il n'y avait aucun coût de rémunération des participants variable. L'utilisation de la musique comme compensation illustre également comment il est parfois un compromis entre les coûts fixes et coûts variables. Utilisation de la musique a augmenté les coûts fixes parce que je devais passer du temps obtenu la permission des bandes et la préparation de rapports pour les bandes au sujet de la réaction des participants à leur musique. Mais, dans ce cas, l'augmentation des coûts fixes afin de diminuer les coûts variables était la bonne chose à faire; qui est ce qui nous a permis de lancer une expérience qui était environ 100 fois plus grande qu'une expérience de laboratoire standard.

En outre, les expériences de MusicLab montrer que zéro coût variable ne doit pas être une fin en soi; au contraire, elle peut être un moyen d'exécution d'un nouveau type d'expérience. Notez que nous n'avons pas utilisé tous nos participants pour lancer une expérience de laboratoire d'influence sociale norme 100 fois. Au lieu de cela, nous avons fait quelque chose de différent, que vous pourriez penser que le passage d'une expérience psychologique à une expérience sociologique (Hedström 2006) . Plutôt que de se concentrer sur la prise de décision individuelle, nous avons concentré notre expérience sur la popularité, un résultat collectif. Ce passage à un résultat collectif signifiait que nous avions besoin d'environ 700 participants pour produire un seul point de données (il y avait 700 personnes dans chacun des mondes parallèles). Cette échelle a été possible qu'en raison de la structure des coûts de l'expérience. En général, si les chercheurs veulent étudier comment les résultats collective découlent de décisions individuelles, des expériences de groupe telles que MusicLab sont très excitants. Dans le passé, ils ont été logistiquement difficile, mais ces difficultés sont la décoloration en raison de la possibilité de zéro données sur les coûts variables.

En plus d'illustrer les avantages de zéro données sur les coûts variables, les expériences de MusicLab montrent également un défi avec cette approche: les coûts fixes élevés. Dans mon cas, je suis extrêmement chanceux de pouvoir travailler avec un développeur web talentueux nommé Peter Hausel pendant environ six mois pour construire l'expérience. Cela n'a été possible parce que mon conseiller, Duncan Watts, avait reçu un certain nombre de subventions pour soutenir ce type de recherche. La technologie a amélioré depuis que nous avons construit MusicLab en 2004, et il serait beaucoup plus facile de construire une expérience comme ça maintenant. Mais, les stratégies élevées de coûts fixes sont en réalité que possible pour les chercheurs qui peuvent en quelque sorte couvrir ces coûts.

En conclusion, les expériences numériques peuvent avoir des structures de coûts radicalement différents que des expériences analogiques. Si vous voulez exécuter vraiment de grandes expériences, vous devriez essayer de diminuer votre coût variable, autant que possible et idéalement tout le chemin à 0. Vous pouvez le faire en automatisant la mécanique de votre expérience (par exemple, en remplaçant le temps humain avec le temps d'ordinateur) et la conception d'expériences que les gens veulent être. les chercheurs qui peuvent concevoir des expériences avec ces caractéristiques seront en mesure d'exécuter de nouveaux types d'expériences qui ne sont pas possibles dans le passé.