4.5.2 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।

यह अपने आप कर के लिए वैकल्पिक एक ऐसी कंपनी, सरकार, या गैर सरकारी संगठन के रूप में एक शक्तिशाली संगठन के साथ साझेदारी है। एक साथी के साथ काम करने का लाभ यह है कि वे प्रयोगों है कि तुम सिर्फ अपने आप से नहीं कर सकते चलाने के लिए सक्षम हो सकता है। उदाहरण के लिए, प्रयोगों कि मैं आप शामिल 61 लाख प्रतिभागियों नीचे के बारे में बताता हूँ में से एक; कोई व्यक्ति शोधकर्ता कि पैमाने को प्राप्त कर सकता है। एक ही समय भागीदारी बढ़ जाती है कि आप क्या कर सकते हैं, यह भी, एक साथ, आप constrains। उदाहरण के लिए, ज्यादातर कंपनियों आप एक प्रयोग है कि अपने व्यवसाय या उनकी प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचा सकता को चलाने के लिए अनुमति नहीं दी जाएगी। भागीदारों के साथ काम भी मतलब है कि जब इसे प्रकाशित करने का समय आता है, तो आप दबाव में आ "फिर से फ्रेम" अपने परिणाम है, और कुछ भागीदारों भी अपने काम के प्रकाशन को ब्लॉक करने के लिए अगर यह बनाता है उन्हें बुरा लग कोशिश हो सकती है हो सकता है। अंत में, यह भी साझेदारी विकसित करने और इन सहयोग बनाए रखने के लिए संबंधित लागत के साथ आता है।

कोर चुनौती है कि इन साझेदारियों को सफल बनाने के लिए हल करने के लिए दोनों पक्षों के हितों को संतुलित करने का एक तरीका है, और उस संतुलन के बारे में सोचने के लिए एक उपयोगी तरीका लग रहा है पाश्चर चक्र है (Stokes 1997) । कई शोधकर्ताओं लगता है कि अगर वे कुछ व्यावहारिक-कुछ है जो एक के लिए ब्याज की हो सकती है पर काम कर रहे साथी तो वे असली विज्ञान नहीं कर रही हो सकता है। इस मानसिकता को यह बहुत मुश्किल सफल साझेदारी बनाने के लिए कर देगा, और यह भी पूरी तरह से गलत होना होता है। इस तरह की सोच के साथ समस्या यह शानदार जीवविज्ञानी लुई पाश्चर की राह तोड़ने अनुसंधान से यह साफ है। एक वाणिज्यिक परियोजना किण्वन शराब में चुकंदर का रस परिवर्तित करने पर काम करते हुए, पाश्चर सूक्ष्मजीव का एक नया वर्ग है कि अंततः रोग के रोगाणु सिद्धांत के लिए नेतृत्व की खोज की। इस खोज के लिए एक बहुत ही व्यावहारिक समस्या को हल करने की प्रक्रिया में सुधार किण्वन-और यह एक प्रमुख वैज्ञानिक अग्रिम करने के लिए नेतृत्व में मदद की। इस प्रकार, बल्कि सच्चे वैज्ञानिक अनुसंधान के साथ संघर्ष में होने के रूप में व्यावहारिक अनुप्रयोगों के साथ अनुसंधान के बारे में सोच रही है, की तुलना में यह बेहतर दो अलग-अलग आयाम के रूप में इन के बारे में सोचना है। अनुसंधान का उपयोग द्वारा (या नहीं) के लिए प्रेरित किया जा सकता और अनुसंधान के बुनियादी समझ (या नहीं) की तलाश कर सकते हैं। गंभीर, कुछ शोध-तरह Pasteur's-कर सकते हैं उपयोग के द्वारा और बुनियादी समझ (चित्रा 4.16) की मांग के लिए प्रेरित किया। पाश्चर चक्र-अनुसंधान कि स्वाभाविक दो अग्रिम में अनुसंधान शोधकर्ताओं और भागीदारों के बीच सहयोग के लिए आदर्श लक्ष्यों है। एक कंपनी के साथ एक और एक गैर सरकारी संगठन के साथ एक: यह पृष्ठभूमि को देखते हुए, मैं भागीदारी के साथ दो प्रयोगात्मक अध्ययन का वर्णन करेंगे।

चित्रा 4.16: पाश्चर चक्र (से छवि 3.5 पर आधारित Stokes (1997) )। बल्कि के रूप में या तो "बुनियादी" या "लागू" यह बेहतर है अनुसंधान के बारे में सोच के रूप में उपयोग (या नहीं) और बुनियादी समझ की मांग (या नहीं) से प्रेरित अनुसंधान के बारे में सोच से। कि दोनों उपयोग से प्रेरित है और बुनियादी समझ चाहता है अनुसंधान का एक उदाहरण शराब जो रोग के रोगाणु सिद्धांत के नेतृत्व में चुकंदर का रस बदलने पर पाश्चर का काम है। इस काम की तरह है कि सबसे अच्छा शक्तिशाली के साथ साझेदारी के लिए अनुकूल है। काम के उदाहरण का उपयोग से प्रेरित है, लेकिन है कि बुनियादी समझ थॉमस एडीसन से आते तलाश नहीं है, और है कि प्रयोग के द्वारा नहीं प्रेरित लेकिन जो काम के उदाहरण नील्स बोह्र से आते समझ चाहता है। देखें Stokes (1997) इस ढांचे का एक और अधिक गहन चर्चा और इन मामलों में से प्रत्येक के लिए।

बड़ी कंपनियों, विशेष रूप से तकनीकी कंपनियों, जटिल प्रयोगों को चलाने के लिए अविश्वसनीय रूप से परिष्कृत बुनियादी ढांचे का विकास किया है। तकनीक उद्योग में, इन प्रयोगों अक्सर ए / बी परीक्षण कहा जाता है (क्योंकि वे दो उपचार की प्रभावशीलता की जांच: ए और बी)। इन प्रयोगों अक्सर विज्ञापनों पर क्लिक के माध्यम से दरों में वृद्धि जैसी चीजों के लिए चलाने के लिए, लेकिन एक ही प्रयोगात्मक बुनियादी ढांचे को भी अनुसंधान कि वैज्ञानिक समझ अग्रिम के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। एक उदाहरण है कि अनुसंधान के इस तरह के संभावित दिखाता मतदान पर विभिन्न संदेशों के प्रभाव के बारे में, फेसबुक और कैलिफोर्निया, सैन डिएगो विश्वविद्यालय में शोधकर्ताओं के बीच एक साझेदारी द्वारा किए गए एक अध्ययन किया जाता है (Bond et al. 2012) ।

2 नवंबर को, 2010-अमेरिकी कांग्रेस के चुनाव में सभी 61 लाख फेसबुक, जो अमेरिका में रहते हैं और 18 से अधिक हैं उन के दिन मतदान के बारे में प्रयोग में भाग लिया। फेसबुक का दौरा करने पर, उपयोगकर्ताओं को बेतरतीब ढंग से तीन में से एक समूह है, जो निर्धारित क्या बैनर (अगर कोई है) को अपने समाचार फ़ीड (चित्रा 4.17) के शीर्ष पर रखा गया था में सौंपा गया:

• एक नियंत्रण समूह।
• एक क्लिक के साथ मतदान के बारे में कोई जानकारी संदेश बटन और एक काउंटर (जानकारी) "मैं वोट दिया"।
• एक क्लिक के साथ मतदान के बारे में कोई जानकारी संदेश "मैं वोट दिया" बटन और एक काउंटर + नाम और उनके दोस्त हैं जो पहले से ही "मैं वोट दिया" (जानकारी + सामाजिक) क्लिक किया था की तस्वीरें।

बॉन्ड और उनके सहयोगियों का अध्ययन किया दो मुख्य परिणाम: मतदान के व्यवहार और वास्तविक मतदान व्यवहार की सूचना दी। सबसे पहले, उन्होंने पाया कि जानकारी + सामाजिक वर्ग के लोगों के बारे में 2 प्रतिशत अंक थे क्लिक करने के लिए जानकारी वर्ग के लोगों की तुलना में अधिक होने की संभावना "मैं वोट दिया" (लगभग 20% बनाम 18%)। इसके अलावा, के बाद शोधकर्ताओं ने लगभग 6 लाख लोगों के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मतदान रिकॉर्ड के साथ अपने डेटा विलय कर उन्होंने पाया कि जानकारी + सामाजिक समूह में लोगों को और अधिक वास्तव में नियंत्रण हालत में लोगों से मतदान होने की संभावना 0.39 प्रतिशत अंक थे और उस जानकारी वर्ग के लोगों बस के रूप में (चित्रा 4.17) नियंत्रण हालत में लोगों के रूप में मतदान होने की संभावना।

चित्रा 4.17: फेसबुक पर एक मिल-बाहर वोट प्रयोग से परिणाम (Bond et al. 2012) । जानकारी समूह में प्रतिभागियों नियंत्रण हालत में लोगों के रूप में एक ही दर पर वोट दिया है, लेकिन जानकारी + सामाजिक समूह में लोगों को एक से थोड़ा अधिक दर पर मतदान किया। सलाखों के अनुमान के अनुसार 95% विश्वास अंतराल का प्रतिनिधित्व करते हैं। ग्राफ में परिणाम जिसे शोधकर्ताओं मतदान रिकॉर्ड करने के लिए मैच सकता है के बारे में 6 लाख प्रतिभागियों में शामिल हैं।

इस प्रयोग से पता चलता है कि कुछ ऑनलाइन मिल-बाहर वोट संदेशों दूसरों की तुलना में अधिक प्रभावी रहे हैं, और यह दिखाता है कि एक उपचार के प्रभाव के शोधकर्ता का अनुमान है कि क्या वे सूचना या वास्तविक व्यवहार का अध्ययन पर निर्भर कर सकते हैं। इस प्रयोग दुर्भाग्य तंत्र के बारे में कोई सुराग प्रदान नहीं करता है और सामाजिक जानकारी जो कुछ शोधकर्ताओं हँसी में एक "चेहरा ढेर" -increased मतदान का आह्वान किया है जिसके माध्यम से। यह हो सकता है कि सामाजिक जानकारी संभावना बढ़ गई है कि किसी बैनर देखा या यह संभावना है कि कोई है जो वास्तव में देखा बैनर मतदान या दोनों में वृद्धि हुई है। इस प्रकार, इस प्रयोग है कि आगे शोधकर्ता की संभावना का पता लगाने जाएगा एक दिलचस्प पहलू प्रदान करता है (उदाहरण के लिए देखते हैं, Bakshy, Eckles, et al. (2012) )।

शोधकर्ताओं के लक्ष्यों को आगे बढ़ाने के अलावा, इस प्रयोग भी भागीदार संगठन (फेसबुक) के लक्ष्य को आगे बढ़ाया। आप व्यवहार साबुन खरीदने के लिए मतदान से अध्ययन किया बदलते हैं, तो आप देख सकते हैं अध्ययन एक प्रयोग के ऑनलाइन विज्ञापन के प्रभाव को मापने के रूप में सटीक एक ही संरचना है कि (देखें उदाहरण के लिए, Lewis and Rao (2015) )। ये विज्ञापन के प्रभाव के अध्ययन अक्सर ऑनलाइन विज्ञापन में उपचार के लिए जोखिम के प्रभाव को मापने Bond et al. (2012) मूल रूप से मतदान पर ऑफ़लाइन व्यवहार के लिए विज्ञापन कर रहे हैं। इस प्रकार, इस अध्ययन के ऑनलाइन विज्ञापन के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए फेसबुक की क्षमता अग्रिम सकता है और मदद कर सकता है फेसबुक संभावित विज्ञापनदाताओं कि फेसबुक विज्ञापनों प्रभावी रहे हैं मनाने की।

हालांकि शोधकर्ताओं और भागीदारों के हितों ज्यादातर इस अध्ययन में गठबंधन किया गया है, वे भी आंशिक रूप से तनाव में थे। विशेष रूप से, करने के लिए तीन की स्थिति नियंत्रण, जानकारी, और जानकारी + सामाजिक-गया था काफी असंतुलित प्रतिभागियों के आवंटन: नमूना के 98% की जानकारी + सामाजिक को सौंपा गया था। यह असंतुलित आवंटन सांख्यिकीय रूप से अक्षम है, और शोधकर्ताओं के लिए एक बेहतर आवंटन प्रत्येक समूह में प्रतिभागियों का 1/3 कर दिया गया है होता है। लेकिन, क्योंकि फेसबुक की जानकारी + सामाजिक उपचार प्राप्त करने के लिए हर कोई चाहता था असंतुलित आवंटन हुआ। सौभाग्य से, शोधकर्ताओं ने उन्हें आश्वस्त वापस एक संबंधित उपचार और प्रतिभागियों का 1% एक नियंत्रण समूह के लिए के लिए 1% धारण करने के लिए। नियंत्रण समूह के बिना यह मूल रूप से असंभव हो गया होता जानकारी + सामाजिक उपचार के प्रभाव को मापने के लिए है क्योंकि यह एक "उपद्रव और निरीक्षण" प्रयोग के बजाय एक यादृच्छिक नियंत्रित प्रयोग हो गया होता। यह उदाहरण भागीदारों के साथ काम करने के लिए एक बहुमूल्य व्यावहारिक सबक प्रदान करता है: कभी कभी आप (यानी, एक नियंत्रण समूह बनाने के लिए) किसी को समझाने के लिए एक इलाज देने के लिए और कभी कभी आप किसी को एक उपचार देने के लिए नहीं समझाने के द्वारा एक प्रयोग बनाने के द्वारा एक प्रयोग पैदा करते हैं।

साझेदारी हमेशा प्रतिभागियों के लाखों लोगों के साथ तकनीक कंपनियों और ए / बी परीक्षण को शामिल करने की जरूरत नहीं है। उदाहरण के लिए, सिकंदर Coppock, एंड्रयू लगता है, और जॉन Ternovski (2016) सामाजिक एकजुटता को बढ़ावा देने के लिए प्रयोगों का परीक्षण विभिन्न रणनीतियों को चलाने के लिए एक पर्यावरण एनजीओ (संरक्षण मतदाता के लीग) के साथ भागीदारी की। शोधकर्ताओं ने दोनों सार्वजनिक और निजी ट्वीट सीधा संदेश है कि पहचान के प्रधानमंत्री विभिन्न प्रकार की कोशिश की बाहर भेजने के लिए एनजीओ के ट्विटर खाते का इस्तेमाल किया। शोधकर्ताओं तो मापा जाता है जो इन संदेशों के लोगों को प्रोत्साहित करने के लिए एक याचिका और एक याचिका के बारे में किये जानकारी पर हस्ताक्षर करने के लिए सबसे अधिक प्रभावी रहे थे।

कुल मिलाकर, शक्तिशाली के साथ साझेदारी आप पैमाने है कि अन्यथा करना कठिन है पर संचालित करने के लिए सक्षम बनाता है, और टेबल 4.3 शोधकर्ताओं और संगठनों के बीच साझेदारी के अन्य उदाहरण है। साझेदारी अपने स्वयं के प्रयोग के निर्माण की तुलना में आसान हो सकता है। लेकिन, इन फायदों के नुकसान के साथ आते हैं: भागीदारी के प्रतिभागियों, उपचार, और परिणाम है कि आप अध्ययन कर सकते हैं प्रकार सीमित कर सकते हैं। इसके अलावा, इन साझेदारियों नैतिक चुनौतियों के लिए नेतृत्व कर सकते हैं। एक साझेदारी के लिए एक अवसर हाजिर करने के लिए सबसे अच्छा तरीका है एक वास्तविक समस्या यह है कि आप जब तुम दिलचस्प विज्ञान कर रहे हैं हल कर सकते हैं नोटिस करने के लिए है। आप दुनिया को देखने का इस तरह से करने के लिए इस्तेमाल नहीं कर रहे हैं, तो यह पाश्चर चक्र में समस्याओं हाजिर करने के लिए मुश्किल हो सकता है, लेकिन अभ्यास के साथ, आप उन्हें अधिक से अधिक सूचना के लिए शुरू कर देंगे।