4.6.1 Stvaranje nula varijabilnih podataka o cijeni

Ključ za pokretanje velikih eksperimenata je vozeći svoj ​​varijabilni trošak na nulu. Najbolji načina za to su automatizacija i projektiranje ugodne eksperimente.

Digitalni eksperimenti mogu imati drastično različite strukture troškova, a to omogućuje istraživačima izvoditi eksperimente koje je nemoguće u prošlosti. Točnije, eksperimenti obično imaju dvije glavne vrste troškova. Fiksnih troškova i varijabilnih troškova Fiksni troškovi su troškovi koji se ne mijenjaju ovisno o tome koliko sudionici imate. Na primjer, u laboratorijskom eksperimentu, fiksni troškovi mogu biti troškovi najma prostora i kupnju namještaja. Varijabilni troškovi, s druge strane, promjena ovisno o tome koliko sudionici imate. Na primjer, u laboratorijskom eksperimentu, varijabilni troškovi mogu doći od plaćanja osoblja i sudionika. U principu, analogni eksperimenti imaju niske fiksne troškove i visoke varijabilne troškove, a digitalni eksperimenti imaju visoke fiksne troškove, a mali varijabilnih troškova (Slika 4.18). Uz odgovarajuću dizajn, možete voziti varijablu trošak eksperimenta skroz na nulu, a to može stvoriti uzbudljive istraživanje mogućnosti.

Slika 4.18: Shematski strukture troškova u analogne i digitalne eksperimenata. U principu, analogni eksperimenti imaju niske fiksne troškove i visoke varijabilne troškove, dok digitalni eksperimenti imaju visoke fiksne troškove, a mali varijabilne troškove. Različite strukture troškova znači da digitalni eksperimenti se mogu izvoditi na skali koja nije moguće s analognim eksperimenata.

Postoje dva glavna elementa varijabilnih troškova-plaćanja za osoblje i isplate sudionicima-a svaki od njih može voziti do nule koristeći različite strategije. Uplate za osoblje proizlaze iz rada koji znanstveni novaci ne regrutiranju sudionika, isporuku tretmane i mjerenje ishoda. Na primjer, analogni polje eksperiment Schultz i kolege (2007) o društvenim normama i korištenja električne energije potrebne znanstvenih novaka putovati u svakom domu isporučiti tretman i pročitati električno brojilo (Slika 4.3). Sve to napora znanstvenih novaka značilo da dodavanjem novog kućanstvo studiji bi se dodaje na cijenu. S druge strane, za polje eksperimentu Restivo i van de Rijtkroz digitalni (2012) o nagradama u Wikipediji, istraživači su mogli dodavanje još sudionika na gotovo bez ikakvih troškova. Opća strategija za smanjenje varijabilnih administrativne troškove je zamijeniti ljudski rad (što je skupo) sa rad na računalu (što je jeftino). Otprilike, možete se zapitati: može li ovaj eksperiment pokrenuti dok su svi na moj istraživački tim spava? Ako je odgovor da, što ste učinili veliki posao automatizacije.

Drugi glavni tip varijabilnog troška je isplate sudionicima. Neki istraživači su koristili Amazon Mechanical Turk i na drugim tržištima na internetu rada za smanjenje plaćanja koji su potrebni za sudionike. Za pogon varijabilnih troškova skroz na nulu, međutim, drugačiji pristup je potrebno. Za dugo vremena, istraživači su dizajnirani eksperimente koji su toliko dosadni da moraju platiti ljude da sudjeluju. No, što ako bi mogao stvoriti eksperiment koji ljudi žele biti u? To možda zvuči daleko preuzeta, ali ja ću vam dati jedan primjer u nastavku iz mog posla, a tu su i više primjera u tablici 4.4. Imajte na umu da je ovaj pristup projektiranju ugodne eksperimente odzvanja neke od tema u poglavlju 3. u vezi projektiranja ugodnijim ankete i u poglavlju 5. u vezi dizajna masovne suradnje. Dakle, mislim da je sudionik užitak-ono se također može nazvati korisničko iskustvo-bit će sve važniji dio istraživačkog projekta u digitalnom dobu.

Ako želite stvoriti nula varijabilnim troškovima pokusa da ćete želite kako bi se osiguralo da sve što je u potpunosti automatiziran i da sudionici ne zahtijevaju nikakve isplate. Da bi pokazao kako je to moguće, ja ću opisati moju disertaciju istraživanje o uspjehu i neuspjehu kulturnih proizvoda. Ovaj primjer također pokazuje da je nula varijabilni podaci trošak nije samo radi o stvari jeftinije. Umjesto toga, radi se o omogućavanju eksperimente koji ne bi bilo moguće drugačije.

Moja disertacija motivirano zagonetnih prirode uspjeha za kulturne proizvode. Hit pjesme, najbolje prodaje knjiga i blockbuster filmovi su mnogo, mnogo uspješniji od prosjeka. Zbog toga, tržišta za ove proizvode često se nazivaju "pobjednik-take-all" tržišta. Ipak, u isto vrijeme, što posebno pjesma, knjiga, ili će film postati uspješan je nevjerojatno nepredvidljivo. Scenarist William Goldman (1989) elegantno sažeti puno znanstvenih istraživanja rekavši da je, kada je u pitanju predviđanje uspjeha ", nitko ništa ne zna." Nepredvidivost pobjednika-uzeti-svi tržišta su mi čudo koliko je za uspjeh je rezultat kvalitete i koliko je samo sreća. Ili, izražen malo drugačije, ako bismo mogli stvoriti paralelne svjetove i imati ih sve razvijati samostalno, bi li isti pjesme postali popularni u svakom svijetu? A, ako ne, što bi moglo biti mehanizam koji uzrokuje te razlike?

Da bi odgovorili na ova pitanja, mi-Peter Dodds, Duncan Watts (moja disertacija savjetnik) i I-ran niz online pokusa na terenu. Konkretno, izgradili smo web stranicu pod nazivom MusicLab gdje se ljudi mogu otkriti novu glazbu, a mi smo ga koristili za niz eksperimenata. regrutira smo sudionike pokretanjem banner oglase na web stranici teen-kamata (slika 4.19), a kroz spominje u medijima. Sudionici dolaze na našoj web stranici pod uvjetom informiranog pristanka, završio kratak popratni upitnik, a bili su nasumice raspoređeni u jednu od dvije eksperimentalne uvjete neovisan i društvenog utjecaja. U nezavisnom stanju, sudionici su odluke o tome koje pjesme slušati, naveo samo imena bendova i pjesama. Dok slušate pjesmu, sudionici su zamoljeni da ga ocijene nakon čega su imali priliku (ali ne i obvezu) da biste skinuli pjesmu. U stanju socijalnog utjecaja, sudionici su imali isto iskustvo, samo oni su također mogli vidjeti koliko puta svaka pjesma je preuzeta od strane prijašnjih sudionika. Osim toga, sudionici u stanju društvenog utjecaja nasumce su raspoređeni u jednu od osam paralelnih svjetova od kojih je svaki razvile neovisno (Slika 4.20). Koristeći ovaj dizajn, imali smo dvije srodne eksperimente. U prvom, predstavili smo sudionicima pjesme u nerazvrstani mrežu, što im daje slab signal popularnosti. U drugom eksperimentu, predstavili smo pjesme u rangirani listi, koja je dala mnogo jači signal popularnosti (Slika 4.21).

Slika 4.19: Primjer banner oglas da su moji kolege i ja se regrutirati sudionike za pokuse MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) .

Slika 4.20: Eksperimentalni dizajn za pokuse MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Sudionici su nasumično dodijeljen u jedan od dva uvjeta: nezavisne i društvenog utjecaja. Sudionici u nezavisnom stanju napravio svoj izbor, bez bilo kakve informacije o tome što drugi ljudi su učinili. Sudionici u stanju društvenog utjecaja su nasumce podijeljeni u jednu od osam paralelnih svjetova, gdje su mogli vidjeti popularnost-mjereno po preuzimanja prijašnjih sudionika-svake pjesme u njihovom svijetu, ali oni nisu mogli vidjeti nikakve informacije, niti su čak znaju o postojanju, bilo koji od drugih svjetova.

Otkrili smo da je popularnost pjesme razlikovali po svjetova koji upućuju na važnu ulogu sreće. Na primjer, u jednom svijetu, pjesma "Lockdown" od 52Metro došao u 1., a drugi svijet je došao u 40. iz 48 pjesama. To je točno ista pjesma natječu protiv sve iste pjesme, ali u jednom svijetu, posrećilo te u drugima nije. Nadalje, uspoređujući rezultate u dva pokusa utvrdili smo da je društveni utjecaj dovodi do više nejednaki uspjeh, koji možda stvara dojam predvidljivosti. No, gledajući preko svjetova (koje se ne može obaviti izvan ove vrste paralelnih svjetova eksperimenta), otkrili smo da su društveni utjecaj zapravo povećao nepredvidljivosti. Nadalje, iznenađujuće, to je bio pjesme najvišoj žalbe koje imaju najviše nepredvidljive ishode (Slika 4.22).

Slika 4.21: Slike od uvjeta društvenog utjecaja u eksperimentima MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . U stanju društveni utjecaj u eksperimentu 1, pjesme, zajedno s brojem prethodnih preuzimanja, predstavljeni su sudionici raspoređenih u 16 X 3 pravokutne mreže, gdje su položaji pjesama nasumično su dodijeljene za svakog sudionika. U pokusu 2, sudionici u stanju društvenog utjecaja prikazani su pjesme, a broj preuzimanja, predstavljeni u jednom stupcu padajućim redoslijedom trenutne popularnosti.

Slika 4.22: Rezultati eksperimenata MusicLab prikazuje odnos između žalbe i uspjeha (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . X-os je tržišni udio pjesme u samostalnoj svijetu, koja služi kao mjera žalbe pjesme, a y-os je tržišni udjel iste pjesme u 8 utjecajnih svjetskih društvenih, koji služi kao mjera uspjeha pjesme. Otkrili smo da se povećava društveni utjecaj da su sudionici doživjeli-konkretno, promjena u izgledu iz eksperimenta 1 eksperimentirati 2 (Slika 4,21) -caused uspjeh postati nepredvidljiva, pogotovo za najviše žalbi pjesama.

MusicLab bio u mogućnosti da radi na osnovi nula varijabilne troškove zbog načina na koji je osmišljen. Prvo, sve je potpuno automatiziran, tako da je u mogućnosti to trčanje dok sam spavao. Drugo, naknada je slobodan glazba pa nema varijabilni trošak naknada sudionik. Korištenje glazbe kao naknadu također pokazuje kako se ponekad trade-off između fiksnih troškova i varijabilnih troškova. Korištenje glazbe povećala fiksne troškove, jer sam morala provesti vrijeme osigura dopuštenje od bendova i priprema izvješća za bendove oko reakcije sudionika na njihovu glazbu. No, u ovom slučaju, povećanje fiksnih troškova u cilju smanjenja troškova varijable bila ispravna stvar za učiniti; to je ono što nam je omogućilo provesti eksperiment koji je bio oko 100 puta veći od standardnog laboratorijskog eksperimenta.

Nadalje, eksperimenti MusicLab pokazuju da nula varijabilni troškovi ne moraju biti sam sebi svrha; Umjesto toga, može biti sredstvo za trčanje novu vrstu eksperimenta. Uočite da nismo koristili svi naši sudionici izvoditi standardnih društveni utjecaj laboratoriju eksperiment 100 puta. Umjesto toga, napravili smo nešto drugo, što ti je palo na pamet kako je prebacivanje s psihološkog eksperimenta na sociološkom eksperimentu (Hedström 2006) . Umjesto da se usredotoči na individualnom odlučivanju, usredotočeni smo naš pokus na popularnosti, kolektivni ishod. Ovaj prekidač kolektivnog ishod je značilo da smo potrebni oko 700 sudionika proizvesti jednu točku podataka (bilo je 700 ljudi u svakom od paralelnih svjetova). Ljestvica je moguće samo zbog strukture troškova pokusa. Općenito, ako znanstvenici žele učiti kako kolektivna rezultati proizlaze iz pojedinačnih odluka, grupne eksperimenti poput MusicLab su vrlo uzbudljiva. U prošlosti, oni su bili logistički teško, ali ti problemi su blijedi zbog mogućnosti od nula promjenjive podatke o troškovima.

Uz ilustraciju prednosti nula promjenjive podatke o troškovima, eksperimenti MusicLab također pokazuju izazov s ovim pristupom: visoke fiksne troškove. U mom slučaju, bio sam vrlo sretan da bude u mogućnosti da rade s darovitom web developer po imenu Peter Hausel za oko šest mjeseci za izgradnju eksperiment. To je bilo moguće samo zato što moj savjetnik, Duncan Watts, primio je niz donacija za potporu ove vrste istraživanja. Tehnologija je poboljšala otkako smo izgradili MusicLab 2004. godine, a to će biti puno lakše graditi eksperiment kao što je ovaj sada. No, visoke fiksne strategije cijene su stvarno moguće samo za znanstvenike koji na neki način mogu pokriti te troškove.

U zaključku, digitalni eksperimenti mogu imati drastično različite strukture troškova od analognih eksperimenata. Ukoliko želite pokrenuti zaista velike pokuse, trebali biste pokušati smanjiti varijabilni trošak što je više moguće, a idealno sve do 0. To možete učiniti automatizacijom mehaniku eksperimenta (npr zamjene ljudskog vrijeme s računalom vremenu) i projektiranje pokusa da ljudi žele da se u. Istraživači koji mogu dizajnirati eksperimente s tim značajkama će biti u mogućnosti pokrenuti nove vrste pokusa koji nisu bili mogući u prošlosti.