4.5.4 शक्तिशाली के साथ साथी

साझेदारी की लागत को कम कर सकते हैं और बड़े पैमाने में वृद्धि, लेकिन यह प्रतिभागियों, उपचार के प्रकार बदल सकते हैं, और परिणाम है कि आप उपयोग कर सकते हैं।

इसे स्वयं करने का विकल्प एक शक्तिशाली संगठन जैसे कंपनी, सरकार या गैर सरकारी संगठन के साथ साझेदारी कर रहा है। एक साथी के साथ काम करने का लाभ यह है कि वे आपको उन प्रयोगों को चलाने में सक्षम कर सकते हैं जिन्हें आप स्वयं नहीं कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए प्रयोगों में से एक जिसमें 61 मिलियन प्रतिभागी शामिल थे- कोई भी व्यक्तिगत शोधकर्ता उस पैमाने को प्राप्त नहीं कर सकता था। साथ ही साथ साझेदारी बढ़ जाती है जो आप कर सकते हैं, यह आपको भी बाधित करता है। उदाहरण के लिए, ज्यादातर कंपनियां आपको ऐसा प्रयोग चलाने की अनुमति नहीं देतीं जो उनके व्यापार या उनकी प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकती है। भागीदारों के साथ काम करने का अर्थ यह भी है कि जब प्रकाशित होने का समय आता है, तो आप अपने परिणामों को "पुनः फ्रेम" करने के दबाव में आ सकते हैं, और कुछ साझेदार भी आपके काम के प्रकाशन को अवरुद्ध करने का प्रयास कर सकते हैं यदि यह उन्हें खराब दिखता है। अंत में, साझेदारी भी इन सहयोगों को विकसित करने और बनाए रखने से संबंधित लागतों के साथ आता है।

इन चुनौतियों को सफल बनाने के लिए जिस मूल चुनौती को हल किया जाना है, वह दोनों पक्षों के हितों को संतुलित करने का एक तरीका ढूंढ रहा है, और उस संतुलन के बारे में सोचने का एक सहायक तरीका पाश्चर का क्वाड्रंट (Stokes 1997) । कई शोधकर्ता सोचते हैं कि यदि वे कुछ व्यावहारिक पर काम कर रहे हैं-जो कुछ साझेदार के लिए रूचि हो सकता है- तो वे वास्तविक विज्ञान नहीं कर सकते हैं। यह मानसिकता सफल साझेदारी बनाने में बहुत मुश्किल हो जाएगी, और यह भी पूरी तरह गलत हो जाती है। सोचने के इस तरीके से समस्या जीवविज्ञानी लुई पाश्चर के पथ-भंग शोध द्वारा आश्चर्यजनक रूप से सचित्र है। चुकंदर के रस को शराब में बदलने के लिए वाणिज्यिक किण्वन परियोजना पर काम करते हुए, पाश्चर ने सूक्ष्मजीव की एक नई श्रेणी की खोज की जो अंततः बीमारी के रोगाणु सिद्धांत का कारण बन गया। इस खोज ने एक बहुत ही व्यावहारिक समस्या हल की - इससे किण्वन की प्रक्रिया में सुधार करने में मदद मिली- और इससे एक प्रमुख वैज्ञानिक प्रगति हुई। इस प्रकार, वास्तविक वैज्ञानिक अनुसंधान के साथ संघर्ष में व्यावहारिक अनुप्रयोगों के साथ अनुसंधान के बारे में सोचने के बजाय, इन्हें दो अलग-अलग आयामों के रूप में सोचना बेहतर होता है। अनुसंधान (या नहीं) द्वारा अनुसंधान को प्रेरित किया जा सकता है, और शोध मौलिक समझ (या नहीं) की तलाश कर सकता है। गंभीरता से, कुछ शोध-जैसे पाश्चर-को उपयोग करके प्रेरित किया जा सकता है और मौलिक समझ (आंकड़ा 4.17) मांगना पड़ सकता है। पाश्चर के क्वाड्रंट-रिसर्च में शोध जो स्वाभाविक रूप से दो लक्ष्यों को आगे बढ़ाता है-शोधकर्ताओं और भागीदारों के बीच सहयोग के लिए आदर्श है। पृष्ठभूमि को देखते हुए, मैं साझेदारी के साथ दो प्रयोगात्मक अध्ययनों का वर्णन करूंगा: एक कंपनी के साथ और एक गैर सरकारी संगठन के साथ।

चित्रा 4.17: पाश्चर क्वाड्रंट (Stokes 1997) । अनुसंधान के बारे में सोचने के बजाय या तो "मूल" या "लागू" के रूप में, इसे उपयोग (या नहीं) द्वारा प्रेरित और मूलभूत समझ (या नहीं) के रूप में सोचने के लिए बेहतर है। अनुसंधान का एक उदाहरण है कि दोनों उपयोग से प्रेरित हैं और मौलिक समझ चाहते हैं कि पाश्चर का काम बीट के रस को शराब में बदलने पर काम करता है जो रोग के रोगाणु सिद्धांत को जन्म देता है। यह ऐसा काम है जो शक्तिशाली के साथ साझेदारी के लिए सबसे उपयुक्त है। काम के उदाहरण जो उपयोग से प्रेरित हैं लेकिन जो थॉमस एडिसन से मौलिक समझ नहीं लेते हैं, और काम के उदाहरण जो उपयोग से प्रेरित नहीं हैं, लेकिन जो समझने की इच्छा है नील्स बोहर से आते हैं। इस ढांचे और इनमें से प्रत्येक मामले की अधिक व्यापक चर्चा के लिए Stokes (1997) देखें। Stokes (1997) से अनुकूलित Stokes (1997) , आंकड़ा 3.5।

बड़ी कंपनियों, विशेष रूप से तकनीकी कंपनियों ने जटिल प्रयोगों को चलाने के लिए अविश्वसनीय रूप से परिष्कृत आधारभूत संरचना विकसित की है। तकनीकी उद्योग में, इन प्रयोगों को अक्सर ए / बी परीक्षण कहा जाता है क्योंकि वे दो उपचारों की प्रभावशीलता की तुलना करते हैं: ए और बी। इस तरह के प्रयोग अक्सर विज्ञापनों पर क्लिक-थ्रू दर बढ़ाने जैसी चीजों के लिए चलते हैं, लेकिन वही प्रयोगात्मक आधारभूत संरचना भी हो सकती है अनुसंधान के लिए इस्तेमाल किया जाना चाहिए जो वैज्ञानिक समझ को आगे बढ़ाता है। एक उदाहरण जो इस प्रकार के शोध की संभावना को दर्शाता है वह एक अध्ययन है जो फेसबुक और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो के शोधकर्ताओं के बीच साझेदारी द्वारा आयोजित किया जाता है, जो मतदाता मतदान (Bond et al. 2012) पर विभिन्न संदेशों के प्रभाव पर होता है।

2 नवंबर, 2010 को - अमेरिकी कांग्रेस चुनावों के दिन- संयुक्त राज्य अमेरिका में रहने वाले सभी 61 मिलियन फेसबुक उपयोगकर्ता और 18 वर्ष और अधिक उम्र के मतदान के बारे में एक प्रयोग में भाग लिया। फेसबुक पर जाने के बाद, उपयोगकर्ताओं को यादृच्छिक रूप से तीन समूहों में से एक में सौंपा गया था, जिसने निर्धारित किया कि बैनर (यदि कोई है) उनके समाचार फ़ीड (आंकड़ा 4.18) के शीर्ष पर रखा गया था:

• एक नियंत्रण समूह
• एक क्लिक करने योग्य "आई वोटेड" बटन और काउंटर (जानकारी) के साथ मतदान के बारे में एक सूचनात्मक संदेश
• एक क्लिक करने योग्य "आई वोटेड" बटन के साथ वोटिंग के बारे में एक सूचनात्मक संदेश और काउंटर प्लस नाम और उनके दोस्तों की तस्वीरें जिन्होंने पहले से ही "आई वोटेड" (इन्फो + सोशल) पर क्लिक किया था।

बॉन्ड और सहयोगियों ने दो मुख्य परिणामों का अध्ययन किया: मतदान व्यवहार और वास्तविक वोटिंग व्यवहार की सूचना दी। सबसे पहले, उन्होंने पाया कि जानकारी समूह में लोगों की तुलना में जानकारी समूह में लोगों की तुलना में "आई वोटेड" (लगभग 20% बनाम 18%) पर क्लिक करने के लिए इन्फो + सोशल ग्रुप के लोग लगभग दो प्रतिशत अंक अधिक थे। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने लगभग 60 मिलियन लोगों के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मतदान रिकॉर्ड के साथ अपने डेटा को विलय करने के बाद पाया कि जानकारी + सोशल समूह में लोग 0.3 9 प्रतिशत अंक वास्तव में नियंत्रण समूह की तुलना में वोट देने की संभावना रखते हैं और जानकारी समूह में लोग नियंत्रण समूह (आंकड़ा 4.18) में वोट देने की संभावना थी।

चित्रा 4.18: फेसबुक पर एक आउट-द-वोट प्रयोग से परिणाम (Bond et al. 2012) । सूचना समूह के प्रतिभागियों ने नियंत्रण समूह में समान दर पर मतदान किया, लेकिन जानकारी + सोशल समूह के लोगों ने थोड़ी उच्च दर पर मतदान किया। बार्स अनुमानित 95% आत्मविश्वास अंतराल का प्रतिनिधित्व करते हैं। ग्राफ में परिणाम लगभग छह मिलियन प्रतिभागियों के लिए हैं जो वोटिंग रिकॉर्ड से मेल खाते थे। Bond et al. (2012) से अनुकूलित Bond et al. (2012) , आकृति 1।

इस प्रयोग के नतीजे बताते हैं कि कुछ ऑनलाइन आउट-द-वोट संदेश दूसरों की तुलना में अधिक प्रभावी होते हैं और एक शोधकर्ता का प्रभावशीलता का अनुमान इस बात पर निर्भर करता है कि परिणाम मतदान या वास्तविक मतदान की सूचना दी गई है या नहीं। दुर्भाग्यवश यह प्रयोग तंत्र के बारे में कोई संकेत नहीं देता है जिसके माध्यम से सामाजिक सूचना-जो कुछ शोधकर्ताओं ने playfully "चेहरा ढेर" कहा है - मतदान में वृद्धि हुई है। यह हो सकता है कि सामाजिक सूचना ने संभावना को बढ़ाया कि किसी ने बैनर को देखा है या इससे संभावना बढ़ गई है कि जिसने बैनर को वास्तव में वोट दिया था या दोनों। इस प्रकार, यह प्रयोग एक दिलचस्प खोज प्रदान करता है कि अन्य शोधकर्ताओं की संभावना है (देखें, उदाहरण के लिए Bakshy, Eckles, et al. (2012) )।

शोधकर्ताओं के लक्ष्यों को आगे बढ़ाने के अलावा, इस प्रयोग ने साझेदार संगठन (फेसबुक) के लक्ष्य को भी उन्नत किया। यदि आप साबुन खरीदने के लिए मतदान से अध्ययन किए गए व्यवहार को बदलते हैं, तो आप देख सकते हैं कि अध्ययन में ऑनलाइन विज्ञापनों के प्रभाव को मापने के लिए एक प्रयोग के रूप में सटीक संरचना है (उदाहरण के लिए, RA Lewis and Rao (2015) )। ये विज्ञापन प्रभावशीलता अध्ययन अक्सर ऑनलाइन विज्ञापनों के संपर्क के प्रभाव को मापते हैं- Bond et al. (2012) में उपचार Bond et al. (2012) मूल रूप से मतदान के लिए ऑफलाइन व्यवहार पर विज्ञापन हैं। इस प्रकार, यह शोध ऑनलाइन विज्ञापनों की प्रभावशीलता का अध्ययन करने की फेसबुक की क्षमता को आगे बढ़ा सकता है और फेसबुक को संभावित विज्ञापनदाताओं को यह समझाने में सहायता कर सकता है कि फेसबुक विज्ञापन व्यवहार बदलने पर प्रभावी हैं।

हालांकि शोधकर्ताओं और भागीदारों के हितों को ज्यादातर इस अध्ययन में गठबंधन किया गया था, फिर भी वे आंशिक रूप से तनाव में थे। विशेष रूप से, प्रतिभागियों के आवंटन को तीन समूहों-नियंत्रण, जानकारी, और जानकारी + सोशल-का जबरदस्त असंतुलित था: नमूना का 98% जानकारी + सोशल को सौंपा गया था। यह असंतुलित आवंटन सांख्यिकीय रूप से अक्षम है, और शोधकर्ताओं के लिए एक बेहतर बेहतर आवंटन प्रत्येक समूह में प्रतिभागियों में से एक तिहाई होगा। लेकिन असंतुलित आवंटन हुआ क्योंकि फेसबुक चाहता था कि हर कोई जानकारी + सामाजिक उपचार प्राप्त करे। सौभाग्य से, शोधकर्ताओं ने उन्हें एक संबंधित उपचार के लिए 1% और नियंत्रण समूह के लिए प्रतिभागियों का 1% वापस रखने के लिए आश्वस्त किया। नियंत्रण समूह के बिना, यह जानकारी + सामाजिक उपचार के प्रभाव को मापने के लिए मूल रूप से असंभव होता क्योंकि यह यादृच्छिक नियंत्रित प्रयोग के बजाय "परेशान और निरीक्षण" प्रयोग होता। यह उदाहरण भागीदारों के साथ काम करने के लिए एक मूल्यवान व्यावहारिक सबक प्रदान करता है: कभी-कभी आप किसी को उपचार देने के लिए किसी को विश्वास दिलाकर एक प्रयोग बनाते हैं और कभी-कभी आप किसी को उपचार देने के लिए किसी को विश्वास दिलाकर एक प्रयोग बनाते हैं (यानी, नियंत्रण समूह बनाने के लिए)।

साझेदारी को हमेशा लाखों प्रतिभागियों के साथ तकनीकी कंपनियों और ए / बी परीक्षणों को शामिल करने की आवश्यकता नहीं होती है। उदाहरण के लिए, अलेक्जेंडर कॉपॉक, एंड्रयू अनुमान, और जॉन टेर्नोवस्की (2016) ने सामाजिक आंदोलन को बढ़ावा देने के लिए विभिन्न रणनीतियों का परीक्षण करने के प्रयोगों को चलाने के लिए एक पर्यावरण एनजीओ-लीग ऑफ कंज़र्वेशन वोटर के साथ साझेदारी की। शोधकर्ताओं ने एनजीओ के ट्विटर खाते का इस्तेमाल सार्वजनिक ट्वीट्स और निजी प्रत्यक्ष संदेश भेजने के लिए किया जो विभिन्न प्रकार की पहचानों का प्रमुख प्रयास करते थे। तब उन्होंने मापा कि इनमें से कौन सा संदेश लोगों को याचिका पर हस्ताक्षर करने और याचिका के बारे में जानकारी को फिर से ट्वीट करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए सबसे प्रभावी था।

कुल मिलाकर, शक्तिशाली के साथ साझेदारी करने से आप ऐसे पैमाने पर काम कर सकते हैं जो अन्यथा करना मुश्किल है, और तालिका 4.3 शोधकर्ताओं और संगठनों के बीच साझेदारी के अन्य उदाहरण प्रदान करता है। साझेदारी अपने स्वयं के प्रयोग के निर्माण से कहीं ज्यादा आसान हो सकती है। लेकिन इन फायदों के नुकसान के साथ आते हैं: साझेदारी उन प्रतिभागियों, उपचारों और परिणामों के प्रकार को सीमित कर सकती है जिनका आप अध्ययन कर सकते हैं। इसके अलावा, इन साझेदारी नैतिक चुनौतियों का कारण बन सकती है। साझेदारी के अवसर का मौका देने का सबसे अच्छा तरीका एक वास्तविक समस्या को ध्यान में रखना है जिसे आप दिलचस्प विज्ञान कर रहे हैं, जबकि आप हल कर सकते हैं। यदि आपको दुनिया को देखने के इस तरीके से उपयोग नहीं किया जाता है, तो पाश्चर के क्वाड्रंट में समस्याओं को हल करना मुश्किल हो सकता है, लेकिन, अभ्यास के साथ, आप उन्हें अधिक से अधिक नोटिस करना शुरू कर देंगे।