4.6.1 Stvaranje nula varijabilnih podataka o cijeni

Ključ za pokretanje velikih eksperimenata je da vozite svoj varijabilni trošak na nulu. Najbolji načini za to su automatizacija i dizajniranje ugodnih eksperimenata.

Digitalni eksperimenti mogu imati dramatično različite strukture troškova, a to omogućuje istraživačima da pokreću pokuse koji su bili nemoguć u prošlosti. Jedan od razloga za razmišljanje o ovoj razlici je primijetiti da pokusi uglavnom imaju dvije vrste troškova: fiksne troškove i varijabilne troškove. Fiksni troškovi su troškovi koji ostaju nepromijenjeni bez obzira na broj sudionika. Na primjer, u laboratorijskom eksperimentu, fiksni troškovi mogu biti troškovi iznajmljivanja prostora i kupnje namještaja. S druge strane, varijabilni troškovi mijenjaju se ovisno o broju sudionika. Na primjer, u laboratorijskom eksperimentu, varijabilni troškovi mogu nastati plaćanjem osoblja i sudionika. Općenito, analogni eksperimenti imaju niske fiksne troškove i visoke varijabilne troškove, dok digitalni eksperimenti imaju visoke fiksne troškove i niske varijabilne troškove (slika 4.19). Iako digitalni eksperimenti imaju niske varijabilne troškove, možete stvoriti mnogo uzbudljivih prilika kada vozite varijabilne troškove sve do nula.

Slika 4.19: shema struktura troškova u analognim i digitalnim eksperimentima. Općenito, analogni eksperimenti imaju niske fiksne troškove i visoke varijabilne troškove, dok digitalni eksperimenti imaju visoke fiksne troškove i niske varijabilne troškove. Različite strukture troškova znače da se digitalni pokusi mogu izvoditi u mjerilu koja nije moguća s analognim eksperimentima.

Postoje dva glavna elementa varijabilnih troškova plaćanja za osoblje i plaćanja sudionicima - a svaki od njih može biti prebačen na nulu koristeći različite strategije. Plaćanja osoblja proizlaze iz posla koji asistenti u istraživanju čine regrutiranje sudionika, isporuku tretmana i mjerenja ishoda. Na primjer, analogni eksperiment na terenu Schultza i suradnika (2007) o potrošnji električne energije zahtijevao je istraživače da putuju u svaki dom kako bi isporučili tretman i pročitali električni mjerač (slika 4.3). Sva ova nastojanja istraživača pomogla su da dodavanje novog kućanstva u studiju dodaje trošak. S druge strane, za eksperiment iz digitalnog polja Restivo i van de Rijt (2012) o utjecaju nagrada na urednike Wikipedije, istraživači bi mogli dodati više sudionika gotovo bez ikakvih troškova. Opća strategija smanjenja varijabilnih administrativnih troškova je zamjena ljudskog rada (što je skupo) računalnim radom (što je jeftino). Grubo se možete zapitati: Može li se ovaj eksperiment izvoditi dok svi na mom istraživačkom timu spavaju? Ako je odgovor da, učinili ste velik posao automatizacije.

Druga glavna vrsta varijabilnih troškova je plaćanje sudionicima. Neki su istraživači koristili Amazon Mechanical Turk i druga mrežna tržišta rada kako bi smanjili plaćanja koja su potrebna sudionicima. Međutim, za vožnju varijabilnih troškova sve do nula, potreban je drugi pristup. Dugi niz godina, istraživači su dizajnirali eksperimente tako dosadne da moraju platiti ljudima da sudjeluju. Ali što ako biste mogli stvoriti eksperiment koji žele biti ljudi? To može zvučati daleko, ali dat ću vam primjer iz vlastitog rada, a u tablici 4.4. Imajte na umu da ova ideja projektiranja ugodnih eksperimenata odražava neke od tema iz poglavlja 3 u vezi s projektiranjem ugodnijih anketa i u 5. poglavlju u vezi s projektom masovne suradnje. Dakle, mislim da će uživanje sudionika - što se također može nazvati korisničkim iskustvom - sve važniji dio dizajna istraživanja u digitalnom dobu.

Ako želite izraditi eksperimente s nula varijabilnih podataka o cijeni, morat ćete osigurati da sve bude potpuno automatizirano i da sudionici ne zahtijevaju plaćanje. Kako bih pokazao kako je to moguće, opisujem svoje disertacije o uspjehu i neuspjehu kulturnih proizvoda.

Moja je disertacija bila motivirana zbunjujućom prirodom uspjeha kulturnih proizvoda. Hit pjesme, najprodavaniji knjige i filmovi s velikim uspjehom mnogo su puno uspješniji od prosjeka. Zbog toga tržišta tih proizvoda često se nazivaju tržištima "pobjedonosno uzimanje". Ipak, u isto vrijeme, koja će pjesma, knjiga ili film postati uspješan, nevjerojatno je nepredvidljiv. Skladatelj William Goldman (1989) elegantno je saživio mnoga akademska istraživanja rekavši da, kada je riječ o predviđanju uspjeha, "nitko ne zna ništa". Nepredvidljivost tržišta pobjednika, započela me pitajući koliko je uspjeha rezultat kvalitete i koliko je samo sreća. Ili, izraženo malo drugačije, ako bismo mogli stvoriti paralelne svjetove i svi se oni samostalno razvijati, bi li iste pjesme postale popularne u svakom svijetu? A ako ne, što bi mogao biti mehanizam koji uzrokuje te razlike?

Da bismo odgovorili na ova pitanja, mi - Peter Dodds, Duncan Watts (moj savjetnik za disertaciju) i I-vodio sam niz eksperimenata na terenu. Posebno smo izgradili web mjesto pod nazivom MusicLab gdje ljudi mogu otkriti novu glazbu, a koristili smo ga za niz eksperimenata. Regrutirali smo sudionike pokretanjem banner oglasa na web stranici za zanimanje za tinejdžere (slika 4.20) i putem spomena u medijima. Sudionici koji su dolazili na našu web stranicu pružili su pristojan pristanak, popunili su kratki upitnik za pozadinu i slučajno su dodijeljeni jedan od dva eksperimentalna uvjeta - neovisni i društveni utjecaj. U neovisnom stanju, sudionici su donijeli odluke o tome koje pjesme slušati, s obzirom samo imena bendova i pjesama. Dok su slušali pjesmu, sudionici su morali ocijeniti, nakon čega su imali priliku (ali ne i obvezu) preuzeti pjesmu. U uvjetu društvenog utjecaja, sudionici su imali isto iskustvo, osim što su mogli vidjeti koliko je puta svaka pjesma preuzeta od strane prethodnih sudionika. Nadalje, sudionici uvjeta društvenog utjecaja slučajno su dodijeljeni jednom od osam paralelnih svjetova, od kojih se svaki razvio samostalno (slika 4.21). Koristeći ovaj dizajn, pokrenuli smo dva povezana pokusa. U prvom smo slučaju predstavili pjesme sudionicima u nerazvrstanom rešetku, što im je pružilo slab signal popularnosti. U drugom eksperimentu predstavili smo pjesme na rangiranom popisu, što je dalo mnogo jači signal popularnosti (slika 4.22).

Slika 4.20: Primjer banner oglasa koji su mi i kolege i ja bili zaposlili sudionike za eksperimente MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Reprodukirano dopuštenjem Salganik (2007) , slika 2.12.

Slika 4.21: Eksperimentalni dizajn za eksperimente MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Sudionici su slučajno dodijeljeni jednom od dva uvjeta: neovisni i društveni utjecaj. Sudionici samostalnog stanja donosili su svoje izbore bez ikakvih informacija o tome što su učinili drugi ljudi. Sudionici uvjeta društvenog utjecaja slučajno su dodijeljeni jednom od osam paralelnih svjetova, gdje su mogli vidjeti popularnost - mjereno preuzimanjem prethodnih sudionika - svake pjesme u svom svijetu, ali nisu vidjeli nikakve informacije, niti su čak i znati o postojanju bilo kojeg od drugih svjetova. Prilagođen iz Salganik, Dodds, and Watts (2006) , lik s1.

Otkrili smo da se popularnost pjesama razlikovala diljem svijeta, što upućuje na to da sreća igra važnu ulogu u uspjehu. Na primjer, u jednom je svijetu pjesma "Lockdown" 52Metro u prvom od 48 pjesama, dok je u drugom svijetu došla na 40. mjesto. To je bila ista pjesma koja se natječe protiv svih iste pjesme, ali u jednom je svijetu imala sreće, au ostalima nije. Nadalje, uspoređujući rezultate dvaju eksperimenata, utvrdili smo da društveni utjecaj povećava prirodu svih pobjednika, što možda ukazuje na važnost vještine. No, promatranje diljem svijeta (što se ne može izvesti izvan ove vrste eksperimenata paralelnih svjetova), otkrili smo da je društveni utjecaj zapravo povećavao važnost sreće. Nadalje, iznenađujuće, bile su pjesme najviših žalbi gdje je sreća bila najvažnija (slika 4.23).

Slika 4.22: Slike iz uvjeta društvenih utjecaja u eksperimentima MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . U stanju socijalnog utjecaja u eksperimentu 1 pjesme, zajedno s brojem prethodnih preuzimanja, predstavljene su sudionicima raspoređenoj u 16 pravokutnu rešetku od 16 \(\times\) , gdje su pozicije pjesama slučajno dodijeljene za svaku sudionik. U eksperimentu 2 sudionici uvjeta društvenog utjecaja prikazali su pjesme s brojkama preuzimanja, prikazane u jednom stupcu u silaznom redoslijedu trenutne popularnosti.

Slika 4.23: Rezultati iz eksperimenata MusicLab koji pokazuju odnos između žalbe i uspjeha (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . \(x\) -axis je tržišni udio pjesme u nezavisnom svijetu koji služi kao mjera žalbe pjesme, a \(y\) -axis je tržišni udio iste pjesme u osam svjetskih društvenih utjecaja, koja služi kao mjera uspjeha pjesama. Otkrili smo da povećanje društvenog utjecaja koje su sudionici iskusili - konkretno, promjena rasporeda iz eksperimenta 1 do eksperimenta 2 (slika 4.22) - izazvao je uspjeh da postane nepredvidljiviji, pogotovo za pjesme s najvišom pozivom. Prilagođeno iz Salganik, Dodds, and Watts (2006) , slika 3.

MusicLab je mogao raditi na bitno nulte varijabilne cijene zbog načina na koji je dizajniran. Prvo, sve je bilo potpuno automatizirano pa je uspjelo dok sam spavao. Drugo, naknada je bila besplatna glazba pa nije bilo varijabilnih troškova sudionika. Korištenje glazbe kao kompenzacije također ilustrira kako ponekad postoji kompromis između fiksnih i varijabilnih troškova. Korištenje glazbe povećao je fiksne troškove jer sam morao provoditi vrijeme za osiguravanje dopuštenja bendova i pripremati izvještaje za njih o reakciji sudionika na njihovu glazbu. No, u ovom slučaju, povećanje fiksnih troškova kako bi se smanjili troškovi varijabli bilo je ispravna stvar; to je omogućilo pokretanje eksperimenta koji je bio oko 100 puta veći od standardnog eksperimenta.

Nadalje, eksperimenti MusicLaba pokazuju da nula varijabilnih troškova ne mora biti sam po sebi kraj; naprotiv, to može biti sredstvo za pokretanje nove vrste eksperimenta. Napominjemo da nismo svi naši sudionici koristili za pokretanje standardnog eksperimenta za društvenu analizu utjecaja 100 puta. Umjesto toga učinili smo nešto drugačije, što se može smatrati prelaskom iz psihološkog eksperimenta u sociološki (Hedström 2006) . Umjesto da se usredotočimo na individualno donošenje odluka, fokusirali smo naš eksperiment na popularnost, kolektivni ishod. Prebacivanje na kolektivni ishod zahtijevalo je oko 700 sudionika za izradu jedinstvene točke podataka (u svakom od paralelnih svjetova bilo je 700 ljudi). Ta je veličina bila moguća samo zbog strukture troškova eksperimenta. Općenito, ako istraživači žele proučiti kolektivni ishodi koje proizlaze iz pojedinačnih odluka, eksperimenti u grupi kao što je MusicLab vrlo su uzbudljivi. U prošlosti su bili logistički teški, ali te poteškoće blijedi zbog mogućnosti nula vrijednosti promjenjivih troškova.

Uz ilustraciju prednosti podataka s nula varijabilnih troškova, eksperimenti MusicLab također pokazuju izazov s ovim pristupom: visoki fiksni troškovi. U mom slučaju, bio sam izuzetno sretan što sam mogao raditi s talentiranim razvojem web stranica po imenu Peter Hausel oko šest mjeseci za izradu eksperimenta. To je bilo moguće samo zato što je moj savjetnik, Duncan Watts, dobio brojne potpore za potporu takvim istraživanjima. Tehnologija je poboljšana jer smo 2004. godine izgradili MusicLab, tako da bi bilo puno lakše izraditi eksperiment poput ove sada. No, visoke strategije fiksnih troškova zaista su moguće samo za istraživače koji na neki način mogu pokriti te troškove.

Zaključno, digitalni eksperimenti mogu imati dramatično različite strukture troškova od analognih eksperimenata. Ako želite pokrenuti stvarno velike eksperimente, pokušajte smanjiti svoj varijabilni trošak koliko god je to moguće i idealno sve do nula. To možete učiniti automatiziranjem mehanike eksperimenta (npr., Zamjenjujući ljudsko vrijeme s vremenom računala) i izradom eksperimenata koje ljudi žele biti. Istraživači koji mogu izraditi eksperimente s tim značajkama moći će pokrenuti nove vrste eksperimenata koji su bili nije moguće u prošlosti. Međutim, sposobnost stvaranja nula varijabilnih eksperimenata s troškovima može izazvati nova etička pitanja, temu koju ću sada obraditi.