4.6.1 शून्य परिवर्तनीय लागत डेटा बनाएं

बड़े प्रयोगों को चलाने की कुंजी आपकी परिवर्तनीय लागत को शून्य पर ले जाना है। ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका स्वचालन और आनंददायक प्रयोगों को डिजाइन करना है।

डिजिटल प्रयोगों में नाटकीय रूप से अलग लागत संरचनाएं हो सकती हैं, और इससे शोधकर्ताओं को उन प्रयोगों को चलाने में सक्षम बनाता है जो अतीत में असंभव थे। इस अंतर के बारे में सोचने का एक तरीका यह है कि प्रयोगों में आम तौर पर दो प्रकार की लागत होती है: निश्चित लागत और परिवर्तनीय लागत। निश्चित लागतें लागतें होती हैं जो प्रतिभागियों की संख्या के बावजूद अपरिवर्तित बनी रहती हैं। उदाहरण के लिए, एक प्रयोगशाला प्रयोग में, निश्चित लागत अंतरिक्ष किराए पर लेने और फर्नीचर खरीदने की लागत हो सकती है। दूसरी तरफ, परिवर्तनीय लागत प्रतिभागियों की संख्या के आधार पर बदलती है। उदाहरण के लिए, प्रयोगशाला प्रयोग में, परिवर्तनीय लागत कर्मचारियों और प्रतिभागियों को भुगतान करने से आ सकती है। आम तौर पर, एनालॉग प्रयोगों में कम निश्चित लागत और उच्च परिवर्तनीय लागत होती है, जबकि डिजिटल प्रयोगों में उच्च निर्धारित लागत और कम परिवर्तनीय लागत होती है (आंकड़ा 4.1 9)। भले ही डिजिटल प्रयोगों में कम परिवर्तनीय लागत हो, फिर भी जब आप परिवर्तनीय लागत को शून्य तक ले जाते हैं तो आप कई रोमांचक अवसर बना सकते हैं।

चित्रा 4.1 9: एनालॉग और डिजिटल प्रयोगों में लागत संरचनाओं के योजनाबद्ध। आम तौर पर, एनालॉग प्रयोगों में कम निश्चित लागत और उच्च परिवर्तनीय लागत होती है जबकि डिजिटल प्रयोगों में उच्च निश्चित लागत और कम परिवर्तनीय लागत होती है। विभिन्न लागत संरचनाओं का मतलब है कि डिजिटल प्रयोग एक पैमाने पर चल सकते हैं जो एनालॉग प्रयोगों के साथ संभव नहीं है।

कर्मचारियों को परिवर्तनीय लागत-भुगतान के दो मुख्य तत्व हैं और प्रतिभागियों को भुगतान- और इनमें से प्रत्येक को अलग-अलग रणनीतियों का उपयोग करके शून्य पर ले जाया जा सकता है। कर्मचारियों के लिए भुगतान उस कार्य से निकलते हैं जो शोध सहायक प्रतिभागियों की भर्ती करते हैं, उपचार प्रदान करते हैं, और परिणामों को मापते हैं। उदाहरण के लिए, बिजली के उपयोग पर शल्ट्ज़ और सहयोगियों (2007) के एनालॉग फील्ड प्रयोग के लिए शोध सहायकों को उपचार देने और बिजली मीटर (आंकड़ा 4.3) पढ़ने के लिए प्रत्येक घर की यात्रा करने की आवश्यकता होती है। शोध सहायकों द्वारा किए गए सभी प्रयासों का मतलब था कि अध्ययन में एक नया घर जोड़ना लागत में जोड़ा जाएगा। दूसरी ओर, विकिपीडिया संपादकों पर पुरस्कारों के प्रभाव पर रेस्टिवो और वैन डी रिजट (2012) के डिजिटल फील्ड प्रयोग के लिए, शोधकर्ता अधिक प्रतिभागियों को लगभग कोई कीमत नहीं जोड़ सकते थे। परिवर्तनीय प्रशासनिक लागत को कम करने के लिए एक सामान्य रणनीति कंप्यूटर काम (जो कि सस्ता है) के साथ मानव कार्य (जो महंगा है) को प्रतिस्थापित करना है। असल में, आप खुद से पूछ सकते हैं: क्या यह प्रयोग चल सकता है जबकि मेरी शोध टीम में हर कोई सो रहा है? अगर जवाब हाँ है, तो आपने स्वचालन का एक अच्छा काम किया है।

परिवर्तनीय लागत का दूसरा मुख्य प्रकार प्रतिभागियों को भुगतान है। कुछ शोधकर्ताओं ने अमेज़ॅन मैकेनिकल तुर्क और अन्य ऑनलाइन श्रम बाजारों का उपयोग प्रतिभागियों के लिए आवश्यक भुगतान को कम करने के लिए किया है। परिवर्तनीय लागत को शून्य तक सभी तरह से ड्राइव करने के लिए, हालांकि, एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता है। लंबे समय तक, शोधकर्ताओं ने ऐसे प्रयोगों को डिजाइन किया है जो इतने उबाऊ हैं कि उन्हें भाग लेने के लिए लोगों को भुगतान करना होगा। लेकिन क्या होगा यदि आप ऐसा प्रयोग कर सकें जो लोग बनना चाहते हैं? यह दूर-दूर तक लग सकता है, लेकिन मैं आपको अपने काम से नीचे एक उदाहरण दूंगा, और तालिका 4.4 में और उदाहरण हैं। ध्यान दें कि आनंददायक प्रयोगों को डिजाइन करने का यह विचार अध्याय 3 में कुछ मनोरंजक सर्वेक्षणों और बड़े पैमाने पर सहयोग के डिजाइन के संबंध में अध्याय 5 में कुछ विषयों को आकर्षित करता है। इस प्रकार, मुझे लगता है कि प्रतिभागी आनंद-जिसे उपयोगकर्ता अनुभव भी कहा जा सकता है-डिजिटल युग में शोध डिजाइन का एक तेजी से महत्वपूर्ण हिस्सा होगा।

यदि आप शून्य परिवर्तनीय लागत डेटा के साथ प्रयोग बनाना चाहते हैं, तो आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि सब कुछ पूरी तरह से स्वचालित है और प्रतिभागियों को किसी भी भुगतान की आवश्यकता नहीं है। यह दिखाने के लिए कि यह कैसे संभव है, मैं सांस्कृतिक उत्पादों की सफलता और विफलता पर अपने शोध प्रबंध अनुसंधान का वर्णन करूंगा।

मेरा शोध प्रबंध सांस्कृतिक उत्पादों के लिए सफलता की गूढ़ प्रकृति से प्रेरित था। गानों को मारो, बेस्ट सेलिंग किताबें, और ब्लॉकबस्टर फिल्में औसत से ज्यादा सफल होती हैं। इस वजह से, इन उत्पादों के बाजारों को अक्सर "विजेता-ले-ऑल" बाजार कहा जाता है। फिर भी, साथ ही, कौन सा विशेष गीत, पुस्तक, या फिल्म सफल हो जाएगी अविश्वसनीय रूप से अप्रत्याशित है। पटकथा लेखक विलियम गोल्डमैन (1989) ने कहा कि, सफलतापूर्वक भविष्यवाणी करने की बात आती है, "कोई भी कुछ नहीं जानता।" विजेताओं को लेने की अप्रत्याशितता ने मुझे आश्चर्यचकित कर दिया कि सफलता कितनी सफलता है गुणवत्ता और कितना भाग्य है। या, थोड़ा अलग व्यक्त किया, अगर हम समानांतर दुनिया बना सकते हैं और उन्हें सभी स्वतंत्र रूप से विकसित कर सकते हैं, तो क्या वही गीत प्रत्येक दुनिया में लोकप्रिय हो जाएंगे? और, यदि नहीं, तो एक तंत्र क्या हो सकता है जो इन मतभेदों का कारण बनता है?

इन सवालों के जवाब देने के लिए, हम-पीटर डोड्स, डंकन वाट्स (मेरे शोध प्रबंध सलाहकार), और मैंने ऑनलाइन फील्ड प्रयोगों की एक श्रृंखला चलायी। विशेष रूप से, हमने म्यूजिकलैब नामक एक वेबसाइट बनाई, जहां लोग नए संगीत की खोज कर सकते थे, और हमने प्रयोगों की एक श्रृंखला के लिए इसका इस्तेमाल किया। हमने किशोर-रुचि वेबसाइट (आंकड़ा 4.20) और मीडिया में उल्लेखों के माध्यम से बैनर विज्ञापन चलाकर प्रतिभागियों की भर्ती की। हमारी वेबसाइट पर आने वाले प्रतिभागियों ने सूचित सहमति प्रदान की, एक छोटी पृष्ठभूमि प्रश्नावली पूरी की, और यादृच्छिक रूप से दो प्रयोगात्मक स्थितियों में से एक को स्वतंत्र और सामाजिक प्रभाव दिया गया। स्वतंत्र स्थिति में, प्रतिभागियों ने निर्णय लिया कि किस गाने को सुनने के लिए, केवल बैंड और गीतों के नाम दिए गए हैं। एक गीत सुनते समय, प्रतिभागियों को इसे रेट करने के लिए कहा गया जिसके बाद उन्हें गाने डाउनलोड करने का मौका मिला (लेकिन दायित्व नहीं)। सामाजिक प्रभाव की स्थिति में, प्रतिभागियों के पास एक ही अनुभव था, सिवाय इसके कि वे यह भी देख सकते थे कि पिछले प्रतिभागियों द्वारा प्रत्येक गीत को कितनी बार डाउनलोड किया गया था। इसके अलावा, सामाजिक प्रभाव की स्थिति में प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से आठ समांतर दुनिया में से एक को सौंपा गया था, जिनमें से प्रत्येक स्वतंत्र रूप से विकसित हुआ (आंकड़ा 4.21)। इस डिजाइन का उपयोग करते हुए, हमने दो संबंधित प्रयोग चलाए। सबसे पहले, हमने प्रतिभागियों को एक अनुरक्षित ग्रिड में गाने प्रस्तुत किए, जो उन्हें लोकप्रियता के कमजोर सिग्नल प्रदान करते थे। दूसरे प्रयोग में, हमने गाने को एक रैंकिंग सूची में प्रस्तुत किया, जिसने लोकप्रियता का एक बहुत मजबूत संकेत प्रदान किया (आंकड़ा 4.22)।

चित्रा 4.20: बैनर विज्ञापन का एक उदाहरण है कि मेरे सहयोगियों और मैं म्यूजिकलैब प्रयोगों (Salganik, Dodds, and Watts 2006) लिए प्रतिभागियों की भर्ती करते थे। Salganik (2007) अनुमति से पुन: Salganik (2007) , आंकड़ा 2.12।

चित्रा 4.21: म्यूजिकलैब प्रयोगों के लिए प्रायोगिक डिजाइन (Salganik, Dodds, and Watts 2006) । प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से दो शर्तों में से एक को सौंपा गया था: स्वतंत्र और सामाजिक प्रभाव। स्वतंत्र हालत में प्रतिभागियों ने अन्य विकल्पों के बारे में किसी भी जानकारी के बिना अपने विकल्पों को बनाया। सामाजिक प्रभाव की स्थिति में प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से आठ समांतर दुनिया में से एक को सौंपा गया था, जहां वे लोकप्रियता को देख सकते थे-जैसा कि पिछले प्रतिभागियों के डाउनलोड द्वारा मापा गया था- उनके गीत में प्रत्येक गीत के, लेकिन वे किसी भी जानकारी को नहीं देख पाए, और न ही उन्होंने यहां तक ​​कि किसी भी अन्य दुनिया के अस्तित्व के बारे में भी पता है। Salganik, Dodds, and Watts (2006) से अनुकूलित, आंकड़ा एस 1।

हमने पाया कि गीतों की लोकप्रियता दुनिया भर में भिन्न थी, यह बताते हुए कि भाग्य ने सफलता में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। उदाहरण के लिए, एक दुनिया में 52 मेट्रो द्वारा गीत "लॉकडाउन" 48 गीतों में से 1 में आया, जबकि दूसरी दुनिया में यह 40 वें स्थान पर आया। यह वही गीत था जो सभी अन्य गीतों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा कर रहा था, लेकिन एक दुनिया में यह भाग्यशाली हो गया और दूसरों में ऐसा नहीं हुआ। इसके अलावा, दो प्रयोगों में परिणामों की तुलना करके, हमने पाया कि सामाजिक प्रभाव इन बाजारों की विजेता-ले-प्रकृति को बढ़ाता है, जो शायद कौशल के महत्व को सुझाता है। लेकिन, दुनिया भर में देख रहे हैं (जो इस तरह के समांतर दुनिया प्रयोग के बाहर नहीं किया जा सकता है), हमने पाया कि सामाजिक प्रभाव वास्तव में भाग्य के महत्व में वृद्धि हुई है। इसके अलावा, आश्चर्य की बात यह है कि यह उच्चतम अपील का गीत था जहां किस्मत सबसे अधिक महत्वपूर्ण थी (आंकड़ा 4.23)।

चित्रा 4.22: म्यूजिकलैब प्रयोगों (Salganik, Dodds, and Watts 2006) में सामाजिक प्रभाव की स्थितियों से स्क्रीनशॉट। प्रयोग 1 में सामाजिक प्रभाव की स्थिति में, पिछले डाउनलोड की संख्या के साथ गाने 16 \(\times\) 3 आयताकार ग्रिड में व्यवस्थित प्रतिभागियों को प्रस्तुत किए गए थे, जहां गीतों की स्थिति यादृच्छिक रूप से प्रत्येक के लिए असाइन की गई थी प्रतिभागी। प्रयोग 2 में, सामाजिक प्रभाव की स्थिति में प्रतिभागियों को वर्तमान लोकप्रियता के अवरोही क्रम में एक कॉलम में प्रस्तुत डाउनलोड गणना के साथ गाने दिखाए गए थे।

चित्रा 4.23: अपील और सफलता (Salganik, Dodds, and Watts 2006) के बीच संबंध दिखाते हुए म्यूजिकलैब प्रयोगों के परिणाम। \(x\) -axis स्वतंत्र दुनिया में गीत का बाजार हिस्सा है, जो गीत की अपील के उपाय के रूप में कार्य करता है, और \(y\) -axis उसी गीत का बाजार हिस्सा है आठ सामाजिक प्रभाव संसार, जो गीतों की सफलता के उपाय के रूप में कार्य करता है। हमने पाया कि प्रतिभागियों द्वारा अनुभव किए जाने वाले सामाजिक प्रभाव में वृद्धि, विशेष रूप से, प्रयोग 1 से प्रयोग 2 में लेआउट में परिवर्तन (आंकड़ा 4.22) - विशेष रूप से उच्चतम अपील वाले गीतों के लिए अधिक अप्रत्याशित बनने की सफलता उत्पन्न हुई। Salganik, Dodds, and Watts (2006) , आकृति 3 से अनुकूलित।

MusicLab अनिवार्य रूप से शून्य परिवर्तनीय लागत पर चलाने में सक्षम था क्योंकि जिस तरह से इसे डिज़ाइन किया गया था। सबसे पहले, सब कुछ पूरी तरह से स्वचालित था इसलिए मैं सो रहा था, जबकि यह चलाने में सक्षम था। दूसरा, मुआवजा मुफ्त संगीत था, इसलिए कोई परिवर्तनीय प्रतिभागी मुआवजा लागत नहीं थी। मुआवजे के रूप में संगीत का उपयोग यह भी दर्शाता है कि निश्चित रूप से निश्चित और परिवर्तनीय लागतों के बीच व्यापार-बंद कैसे होता है। संगीत का उपयोग निश्चित लागत में वृद्धि हुई क्योंकि मुझे बैंड से अनुमति सुरक्षित करने और उनके संगीत के प्रतिभागियों की प्रतिक्रिया के बारे में रिपोर्ट तैयार करने में समय बिताना पड़ा। लेकिन इस मामले में, चर लागतों को कम करने के लिए निश्चित लागत में वृद्धि करना सही काम था; यही वह प्रयोग है जो हमें एक प्रयोग चलाने में सक्षम बनाता है जो एक मानक प्रयोगशाला प्रयोग से लगभग 100 गुना बड़ा था।

इसके अलावा, म्यूजिकलैब प्रयोगों से पता चलता है कि शून्य परिवर्तनीय लागत को अपने आप में समाप्त नहीं होना चाहिए; बल्कि, यह एक नए प्रकार के प्रयोग को चलाने का साधन हो सकता है। ध्यान दें कि हमने अपने सभी प्रतिभागियों का उपयोग मानक सामाजिक प्रभाव प्रयोगशाला प्रयोग 100 बार चलाने के लिए नहीं किया था। इसके बजाए, हमने कुछ अलग किया, जिसे आप मनोवैज्ञानिक प्रयोग से एक सामाजिक एक (Hedström 2006) में स्विच करने के बारे में सोच सकते थे। व्यक्तिगत निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, हमने अपने प्रयोग को लोकप्रियता, एक सामूहिक परिणाम पर केंद्रित किया। एक सामूहिक परिणाम के लिए यह स्विच का मतलब था कि हमें एक डेटा बिंदु बनाने के लिए लगभग 700 प्रतिभागियों की आवश्यकता थी (समानांतर दुनिया में 700 लोग थे)। प्रयोग की लागत संरचना के कारण यह पैमाने केवल संभव था। आम तौर पर, यदि शोधकर्ता अध्ययन करना चाहते हैं कि व्यक्तिगत निर्णयों से सामूहिक परिणाम कैसे उत्पन्न होते हैं, तो संगीत प्रयोग जैसे समूह प्रयोग बहुत रोमांचक होते हैं। अतीत में, वे तर्कसंगत रूप से कठिन रहे हैं, लेकिन उन कठिनाइयों शून्य शून्य परिवर्तनीय लागत डेटा की संभावना के कारण लुप्त हो रहे हैं।

शून्य परिवर्तनीय लागत डेटा के लाभों को दर्शाने के अलावा, म्यूजिकलैब प्रयोग भी इस दृष्टिकोण के साथ एक चुनौती दिखाते हैं: उच्च निश्चित लागत। मेरे मामले में, मैं बेहद भाग्यशाली था कि प्रयोग करने के लिए लगभग छह महीने तक पीटर होउज़ेल नामक एक प्रतिभाशाली वेब डेवलपर के साथ काम करने में सक्षम होना। यह केवल इसलिए संभव था क्योंकि मेरे सलाहकार, डंकन वाट्स को इस तरह के शोध का समर्थन करने के लिए कई अनुदान प्राप्त हुए थे। 2004 में हमने म्यूजिकलैब का निर्माण करने के बाद से प्रौद्योगिकी में सुधार किया है, इसलिए अब इस तरह के प्रयोग को बनाना आसान होगा। लेकिन, शोधकर्ताओं के लिए उच्च निश्चित लागत रणनीतियों वास्तव में केवल संभव है जो किसी भी तरह से उन लागतों को कवर कर सकते हैं।

अंत में, डिजिटल प्रयोगों में एनालॉग प्रयोगों की तुलना में नाटकीय रूप से अलग लागत संरचनाएं हो सकती हैं। यदि आप वास्तव में बड़े प्रयोगों को चलाने के लिए चाहते हैं, तो आपको अपनी परिवर्तनीय लागत जितनी संभव हो सके और आदर्श रूप से शून्य तक सभी तरह से कम करने का प्रयास करना चाहिए। आप अपने प्रयोग के मैकेनिक्स को स्वचालित करके (उदाहरण के लिए, मानव समय को कंप्यूटर समय के साथ बदलकर) और उन प्रयोगों को डिजाइन करके कर सकते हैं जो लोग बनना चाहते हैं। शोधकर्ता जो इन सुविधाओं के साथ प्रयोग डिजाइन कर सकते हैं वे नए प्रकार के प्रयोग चलाने में सक्षम होंगे अतीत में संभव नहीं है। हालांकि, शून्य परिवर्तनीय लागत प्रयोग बनाने की क्षमता नए नैतिक प्रश्नों को उठा सकती है, विषय जो अब मैं संबोधित करूंगा।