4.5.1.2 Build dyn eigen eksperimint

Jo eigen eksperimint soe wêze kostbere, mar it sil ynskeakelje jo te meitsjen it eksperimint dat jo wolle.

Neist overlaying eksperiminten op top fan besteande omjouwings, kinne jo ek opbouwe jo eigen eksperimint. De wichtichste foardiel fan dizze oanpak is control; as jo bouwe it eksperimint, kinne jo meitsje it miljeu en behannelings dy't jo wolle. Dy al fersein eksperimintele omjouwings kinne meitsje mooglikheden om te testen teoryen dy't ûnmooglik te testen yn fansels foarkommende fermiddens. De wichtichste neidielen fan it bouwen fan jo eigen eksperimint binne dat it kin wêze djoer en dat it miljeu dat jo by steat binne om te meitsjen miskien net it realisme fan in fansels foarkommende systeem. Ûndersikers it bouwen fan harren eigen eksperimint ek moat in strategy foar ronselje dielnimmers. By it wurk yn besteande systemen, ûndersikers wurde yn wêzen bringe de eksperiminten nei harren dielnimmers. Mar, doe't ûndersikers bouwen harren eigen eksperimint, se moatte bringen dielnimmers oan it. Gelokkich, tsjinsten lykas Amazon Mechanical Turk (MTurk) kin soargje ûndersikers in handige manier te bringen dielnimmers oan harren eksperiminten.

In foarbyld dat yllustrearret de deugden fan al fersein omjouwings foar it testen fan abstrakte teoryen is de digitale lab eksperimint troch Gregorius Huber, Seth Hill, en Gabriel Lenz (2012) . It eksperimint ferkent in mooglik praktyske beheining oan it funksjonearjen fan demokratyske bestjoer. Earder net-eksperimintele stúdzjes fan werklike ferkiezings suggest dat kiezers binne net by steat om sekuer beoardielje de prestaasjes fan de sittende politisy. Yn it bysûnder, kiezers ferskine te lijen fan trije biases: 1) rjochte op resinte ynstee kumulative prestaasjes; 2) manipulatable troch retoryk, jongerenwerk, en marketing; en 3) beynfloede troch eveneminten Yngling oan sittend prestaasjes, lykas it súkses fan de pleatslike sporten team en it waar. Yn dy eardere stúdzjes, lykwols, dat wie dreech te isolearjen ien fan dizze faktoaren fan al it oare guod dat bart yn echte, rommelig ferkiezings. Dêrom, Huber en kollega makke in sterk ferienfâldige stimmen omjouwing om te isolearjen, en dan bearjendewei studearjen, elk fan dy trije mooglike biases.

As ik beskriuwe de eksperimintele set-up ûnder it giet om klinkt hiel keunstmjittige, mar tink dat realisme is net in doel yn lab-styl eksperiminten. Leaver, it doel is om dúdlik isolearjen it proses dat jo besykje te studearjen, en dat strakke isolemint is soms net mooglik yn stúdzjes mei mear realisme (Falk and Heckman 2009) . Fierder, yn dit bysûndere gefal, de ûndersikers stelden dat as kiezer kin net effektyf evaluearje prestaasjes yn dit sterk ferienfâldige ynstelling, dan binne se net hinne te kinnen dwaan dat yn in mear realistyske, mear komplekse ynstelling.

Huber en kollega brûkt Amazon Mechanical Turk (MTurk) te winnen dielnimmers. Ien kear in dielnimmer levere hichte tastimming en teach in koarte test, se waard ferteld dat se meidwaan yn in 32 rûne wedstriid te fertsjinjen tokens, dat koe wurde omboud ta echte jild. Oan it begjin fan de wedstriid, eltse dielnimmer, waard ferteld dat se hie tawiisd in "allocator" dat soe jaan har frije tokens eltse rûnde en dat guon allocators wiene mear royale as oaren. Fierder, eltse dielnimmer, waard ek ferteld dat se soe hawwe in kâns om beide hâlden har allocator of wurde tawiisd in nije ien nei 16 rûndes fan de wedstriid. Jûn wat jo witte oer Huber en kollega 'ûndersyk doelpunten, kinne jo sjen dat de allocator fertsjintwurdiget in oerheid en dit kar fertsjintwurdiget in ferkiezing, mar dielnimmers wiene net bewust fan de algemiene doelen fan it ûndersyk. Yn totaal, Huber en kollega rekrutearre sa'n 4.000 dielnimmers dy't betelle oer $ 1.25 foar in taak dy't naam oer 8 minuten.

Bring, dat ien fan de befinings út earder ûndersyk wie dat kiezers lean en straffe incumbents foar resultaten dy't dúdlik boppe harren kontrôle, lykas it súkses fan de pleatslike sporten ploegen en it waar. Om beoardielje oft dielnimmers stimmen besluten koe wurde beynfloede troch suver willekeurige foarfallen yn harren ynstelling, Huber en kollega tafoege in kâns jaan oan harren eksperimintele systeem. By beide de 8e rûn of de 16e ronde (ie, rjochts foar de kâns te ferfangen de allocator) dielnimmers waarden willekeurich pleatst yn in loterij dêr't guon wûn 5000 punten, wat wûn 0 punten, en guon ferlern 5000 punten. Dizze lottery wie bedoeld om jose goed of kwea nijs dat is ûnôfhinklik fan de prestaasjes fan de politikus. Ek al dielnimmers waarden eksplisyt sein dat de lottery wie Yngling nei de prestaasjes fan harren allocator, de útkomst fan de ferlotting noch beynfloede dielnimmers 'besluten. Dielnimmers dy't profitearre fan de loterij wiene mear kâns te hâlden harren allocator, en dit effekt wie sterker as de lottery barde yn rûnde 16-rjocht foar de ferfangende beslút-as doe't it barde yn rûnde 8 (Figure 4.14). Dy resultaten, tegearre mei de útkomsten fan de ferskate oare eksperiminten yn 'e papieren, laat Huber en kollega te konkludearje dat sels yn in ferienfâldige ynstelling, kiezers hawwe muoite meitsjen wize besluten, in gefolch dat beynfloede takomst ûndersyk oer voter beslútfoarming (Healy and Malhotra 2013) . It eksperimint fan Huber en kollega docht bliken dat MTurk kin brûkt wurde om te winnen dielnimmers foar lab-styl eksperiminten om krekt test hiel spesifike teoryen. It toant ek de wearde fan it bouwen fan dyn eigen eksperimintele omjouwing: it is dreech om te tinken hoe't dy deselde prosessen koe hawwe isolearre sa suvere is yn in oare ynstelling.

Figuer 4.14: Results út Huber, Hill, and Lenz (2012) . Dielnimmers dy't profitearre fan de loterij wiene mear kâns te behâlden harren allocator, en dit effekt wie sterker as de lottery barde yn rûnde 16-rjocht foar de ferfangende beslút-as doe't it barde yn rûnde 8.

Neist bouwen lab-lykas eksperiminten, ûndersikers kinne ek bouwe eksperiminten dy't mear field-like. Bygelyks, Centola (2010) boud in digitale fjild eksperimint te bestudearjen it effekt fan sosjale netwurk struktuer op 'e fersprieding fan gedrach. Syn ûndersyk fraach nedich him te observearjen deselde gedrach wreidet yn populaasjes dat hie ferskillende sosjale netwurk struktueren, mar wienen oars indistinguishable. De ienige manier om te dwaan dat wie mei in al fersein, custom-boud eksperimint. Yn dit gefal, Centola boude in web-basearre sûnens mienskip.

Centola rekrutearre oer 1.500 dielnimmers mei reklame op sûnens websiden. Doe't dielnimmers kamen op de online mienskip-dêr't waard neamd de Healthy Lifestyle Netwurk-se betingst ynformearre tastimming en dan waarden tawiisd "sûnens maatsjes." Troch de wei Centola tawiisd dizze sûnens buddies hy koe knit elkoar ferskillende sosjale netwurk struktueren yn ferskillende groepen. Guon groepen waarden boud te hawwen willekeurige netwurken (dêr't elkenien wie like wierskynlik wurde ferbûn) en oare groepen waarden boud oan hawwe klustere netwurken (dêr't ferbinings binne mear lokaal ticht). Doe, Centola yntrodusearre in nij gedrach yn elts netwurk, de kâns om te registrearjen foar in nije webside mei oanfoljende sûnens ynformaasje. As immen ûndertekene op foar dizze nije webside, alles fan har sûnens buddies krigen in email oankundigje dit gedrach. Centola fûn dat dit gedrach-ûndertekening-up foar de nije webside-ferspraat fierder en flugger yn it klustere netwurk as de random netwurk, in útkomst dat wie yn striid mei guon besteande teoryen.

Overall, it bouwen fan jo eigen eksperimint jout jo folle mear kontrôle; it makket dy oan bou de bêste mooglik omjouwing om te isolearjen wat jo wolle studearjen. It is dreech om te tinken hoe't beide fan dy eksperiminten koe binne útfierd yn in al besteande omjouwing. Fierder, it bouwen fan jo eigen systeem nimt ôf etyske soargen om eksperimintearjen yn besteande systemen. As jo ​​bouwe dyn eigen eksperimint, lykwols, jo rinne yn in soad fan 'e problemen dy't tsjinkaam yn lab eksperiminten: ronselje dielnimmers en soargen oer realisme. In lêste nadeel is dat it bouwen fan jo eigen eksperimint kin wêze kostber en tiidslinend, mar as dizze foarbylden litte sjen, de eksperiminten kin sitte tusken de relatyf ienfâldige omjouwings (lykas de stúdzje fan stimming troch Huber, Hill, and Lenz (2012) ) oan relatyf komplekse omjouwings (lykas de stúdzje fan netwurken en contagion troch Centola (2010) ).