4.6.1 Nggawe nul data biaya global

Tombol kanggo mlaku nyobi gedhe nyopir biaya global kanggo nul. Cara paling apik kanggo nindakake iki sing automation lan ngrancang nyobi nyenengake.

nyobi Digital bisa duwe struktur biaya dramatically beda lan iki mbisakake kanggo riset mbukak nyobi sing padha mokal ing sasi. More khusus, nyobi umume duwe rong jinis utama biaya:. Tetep biaya lan biaya global biaya Telpon sing biaya sing ora ngganti gumantung carane akeh peserta sing duwe. Contone, ing eksprimen Lab, tetep biaya bisa dadi biaya nyewakake spasi lan tuku Furnitur. Biaya rupo, ing tangan liyane, owah-owahan gumantung carane akeh peserta sing duwe. Contone, ing eksprimen Lab, biaya global bisa teka saka mbayar Staff lan peserta. Umumé, nyobi analog duwe biaya tetep kurang lan biaya global dhuwur, lan nyobi digital duwe biaya tetep dhuwur lan kurang biaya global (Figure 4.18). Kanthi desain cocok, sampeyan bisa drive biaya global eksperimen kabeh cara kanggo nul, lan iki bisa nggawe kesempatan riset macem.

Figure 4,18: Skematis saka struktur biaya ing nyobi digital analog lan. Umumé, nyobi analog duwe biaya tetep kurang lan biaya global dhuwur déné nyobi digital duwe biaya tetep dhuwur lan biaya global kurang. Struktur biaya beda tegese sing nyobi digital bisa mbukak ing ukuran sing ora bisa karo nyobi analog.

Ana rong unsur utama global biaya-pembayaran menyang Staff lan pembayaran kanggo peserta-lan saben iki bisa mimpin menyang nul nggunakake Sastranegara beda. Pembayaran menyang Staff gagang saka karya sing asisten riset aja recruiting peserta, ngirimke pangobatan, lan ukuran kasil. Contone, ing eksprimen lapangan analog saka Schultz lan kolega (2007) ing aturan sosial lan panggunaan listrik asisten riset sing lelungan kanggo saben ngarep kanggo ngirim ing perawatan lan maca meter listrik (Figure 4.3). Kabeh gaweyan iki dening asisten riset temenan nambahake kluwarga anyar kanggo sinau bakal wis ditambahaké menyang biaya. Ing tangan liyane, kanggo eksprimen lapangan digital saka Restivo lan van de Rijt (2012) ing ganjaran ing Wikipedia, peneliti bisa nambah peserta liyane ing sakbenere ora biaya. A strategi umum kanggo ngurangi biaya administrasi global kanggo ngganti karya manungsa (kang larang) karo karya komputer (kang mirah). Kira-kira, sampeyan bisa takon dhewe: bisa eksprimen iki mbukak nalika wong-wong ing tim riset wis turu? Yen jawabane ya, wis rampung proyek gedhe saka automation.

Jinis utama kapindho biaya global iku pembayaran kanggo peserta. Sapérangan panliti wis digunakake Amazon Teknik Turk lan pasar pegawe online liyane kanggo ngurangi pembayaran sing perlu kanggo peserta. Kanggo drive biaya global kabeh cara kanggo nul, Nanging, pendekatan beda perlu. Kanggo dangu, peneliti wis dirancang nyobi sing dadi boring kudu mbayar wong melok. Nanging, apa yen sampeyan bisa nggawe eksprimen sing wong arep ing? Iki bisa uga muni adoh dipapag, nanging aku bakal menehi conto ing ngisor iki saka karya dhewe, lan ana liyane conto ing Tabel 4.4. Elinga yen pendekatan kanggo ngrancang nyobi nyenengake mantul sawetara saka tema ing Bab 3 gegayutan ngrancang survey luwih nyenengake lan ing Chapter 5 gegayutan desain collaboration massa. Mangkono, aku sing peserta rasa seneng-apa bisa uga disebut pangguna pengalaman-bakal part saya penting desain riset ing umur digital.

Yen sampeyan pengin nggawe nul global biaya nyobi sampeyan bakal arep kanggo mesthekake yen kabeh wis kanthi otomatis lan sing peserta ora mbutuhake mbayar. Supaya kanggo nuduhake carane iki bisa, aku bakal njlèntrèhaké riset disertasi ing sukses lan Gagal produk budaya. Contone uga nuduhake yen nul global data biaya ora mung bab mengkono iku luwih murah. Luwih, iku bab mbisakake nyobi sing ora bakal bisa digunakake.

disertasi iki motivasi dening alam puzzling sukses kanggo produk budaya. songs Hit, paling laris buku, lan film blockbuster sing akeh, luwih sukses saka rata-rata. Amarga iki, pasar kanggo produk iki asring disebut "juara-njupuk-kabeh" pasar. Nanging, ing wektu sing padha, kang song tartamtu, buku, utawa film bakal dadi sukses luar biasa ranyono. The panulis William Goldman (1989) elegantly nyimpulaken persil saka riset akademik menèh, nalika nerangake ngiro sukses, "oleh mangerténi apa-apa." Ing unpredictability saka juara-njupuk-kabeh pasar digawe kula kepengin weruh carane akeh saka sukses asil saka kualitas lan pinten namung luck. Utawa, ditulis rada beda, yen kita bisa nggawe donya podo lan duwe wong kabeh mekar independen, bakal lagu padha dadi populer ing saben donya? Lan, yen ora, apa bisa dadi mekanisme sing nimbulaké beda?

Supaya kanggo njawab pitakonan iki, kita-Peter Dodds, Duncan Watts (sandi disertasi penasehat), lan aku mlayu saka seri nyobi lapangan online. Ing tartamtu, kita mbangun situs disebut MusicLab ngendi wong bisa nemokake music anyar, lan kita digunakake kanggo seri nyobi. We direkrut peserta dening mlaku iklan banner ing situs teen-kapentingan (Figure 4.19) lan liwat nyebataken ing media. Peserta tekan ing situs kasedhiya idin informed kita, rampung angket latar mburi cendhak, lan padha acak diutus kanggo siji saka pengaruh loro eksperimen kahanan sawijining lan sosial. Ing kawontenan sawijining, peserta digawe pancasan bab kang songs kanggo ngrungokake, diwenehi mung jeneng saka band lan songs. Nalika ngrungokake lagu, peserta padha takon kanggo menehi rating iku sawise kang padha kagungan kesempatan (nanging ora tansah) kanggo download lagu. Ing kawontenan pengaruh sosial, peserta wis pengalaman padha, kajaba padha uga bisa ndeleng carane kakehan saben song wis diundhuh dening peserta sadurungé. Salajengipun, peserta ing kawontenan pengaruh sosial padha acak diutus kanggo salah siji saka wolung donya podo saben kang ngalami évolusi independen (Figure 4.20). Nggunakake desain iki, kita mlayu loro nyobi sing gegandhengan. Ing kawitan, kita presented peserta lagu ing kothak unsorted, kang kasedhiya sinyal banget popularitas. Ing èksperimèn kapindho, kita presented songs ing dhaftar ditingkat, kang kasedhiya sinyal luwih kuwat saka popularitas (Figure 4.21).

Figure 4,19: Tuladha iklan banner sing kolega lan aku digunakake kanggo nganakake panambahan peserta kanggo nyobi MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) .

Figure 4,20: desain eksperimen kanggo nyobi MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Peserta acak diutus dadi salah siji kondisi: pengaruh sawijining lan sosial. Peserta ing kondisi sawijining digawe pilihanipun tanpa informasi ngenani apa sing wis dilakoni wong liya. Peserta ing kondisi pengaruh sosial padha acak diutus menyang salah siji saka wolung donya podo, ngendi padha bisa ndeleng popularitas-minangka diukur downloads peserta-of sadurungé saben song ing donya, nanging padha ora bisa ndeleng apa informasi, utawa wong padha malah ngerti bab wontenipun, sembarang ing donya liyane.

Kita ketemu sing popularitas saka songs bedho tengen donya nyaranke peran penting luck. Contone, ing salah siji donya song "Lockdown" dening 52Metro teka ing 1st, lan ing donya liyane teka ing 40th saking 48 songs. Punika persis song padha saingan marang kabeh songs padha, nanging ing siji donya iku tak begja lan ing wong iku ora. Luwih, kanthi mbandingaken asil tengen loro nyobi kita ketemu sing pengaruh sosial ndadékaké kanggo sukses liyane unequal, kang mbok menawa nggawe munculé predictability. Nanging, looking tengen donya (kang ora bisa rampung njaba saka jinis iki donya jajalan podo), kita ketemu sing pengaruh sosial bener tambah unpredictability ing. Luwih, kaget, iku songs mréntahaké paling sing duwe kasil sing paling ranyono (Figure 4.22).

Figure 4,21: gambar saka kahanan pengaruh sosial ing nyobi MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Ing pengaruh kondisi sosial ing èkspèrimèn 1, lagu, bebarengan karo nomer download sadurungé, padha presented kanggo peserta disusun ing 16 X 3 kothak persegi dowo, ngendi posisi saka songs padha acak diutus kanggo saben peserta. Ing eksprimen 2, peserta ing kondisi pengaruh sosial padha ditampilake ing songs, karo download counts, presented ing siji kolom supaya mudhun saka popularitas saiki.

Figure 4,22: Results saka nyobi MusicLab nuduhake hubungan antarane mréntahaké lan sukses (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . The x-sumbu iku nuduhake pasar saka song ing donya sawijining, kang serves minangka langkah saka mréntahaké lagu, lan y-sumbu iku nuduhake pasar lagu sing padha ing 8 pengaruh donya sosial, kang serves minangka langkah saka sukses songs. Kita ketemu sing nambah pengaruh sosial sing peserta ngalami-khusus, owah-owahan ing tata letak saka eksprimen 1 kanggo ngayahi 2 (Figure 4.21) -caused sukses dadi luwih ranyono, utamané kanggo songs mréntahaké paling.

MusicLab bisa kanggo mbukak ing ateges nul biaya global amarga cara sing iki dirancang. First, kabeh iki kanthi otomatis supaya bisa kanggo mbukak nalika aku padha turu. Kapindho, rugi ana music free supaya ora ana biaya ganti rugi peserta global. Panggunaan music minangka ganti rugi uga nggambaraké carane ana kadang sing perdagangan-mati antarane tetep biaya lan biaya global. Nggunakake music tambah biaya tetep amarga aku wis nglampahi wektu nggayuh ijin saka band lan nyepakaké laporan kanggo bands babagan reaksi peserta 'kanggo musike. Nanging, ing kasus iki, nambah biaya tetep supaya ngurangi biaya kemungkinan ana ing bab hak apa; sing apa aktif kita kanggo mbukak eksprimen sing ana 100 kaping luwih gedhe saka èksperimèn laboratorium standar.

Luwih, nyobi MusicLab nuduhake yen nul biaya global ora kudu pungkasan ing dhewe; mandan, iku bisa dadi sarana kanggo mlaku jenis anyar eksperimen. Kabar sing durung nggunakake kabeh peserta kita kanggo mbukak standar pengaruh sosial Lab jajalan 100 kaping. Nanging, kita nindakake soko beda, sing bisa mikir minangka ngoper saka èksperimèn psychological kanggo eksprimen drama (Hedström 2006) . Luwih saka ngarahke ing individu kaputusan-nggawe, kita fokus jajalan kita ing popularitas, kasil bebarengan. ngalih iki kanggo kasil bebarengan temenan sing kita dibutuhake bab 700 peserta kanggo gawé jalur data single (ana 700 wong ing saben donya podo). ukuran sing ana mung bisa amarga biaya struktur eksprimen. Umumé, yen peneliti pengin sinau carane kasil bebarengan njedhul saka pancasan individu, nyobi grup kayata MusicLab banget macem. Ing sasi, padha wis logistically angel, nanging sing kangelan sing rowo amarga saka kamungkinan saka nul data biaya global.

Saliyane gambaraken keuntungan saka nul data biaya global, nyobi MusicLab uga nuduhake tantangan karo pendekatan: tetep biaya dhuwur. Ing cilik, aku banget Bejo bisa kanggo bisa nganggo pangembang web bakat diparingi jeneng Petrus Hausel kanggo nem sasi kanggo mbangun eksprimen. Iki mung bisa amarga penasehat sandi, Duncan Watts, wis nampa sawetara ngawèhaké ndhukung jinis iki riset. Teknologi wis apik awit kita dibangun MusicLab ing 2004, lan iku bakal akeh luwih gampang kanggo mbangun eksprimen kaya ngéné. Nanging, Sastranegara biaya tetep dhuwur tenan mung bisa kanggo peneliti sing piye wae bisa nutupi biaya sing.

Wusananipun, nyobi digital bisa duwe struktur biaya dramatically beda saka nyobi analog. Yen sampeyan pengin mbukak nyobi tenan gedhe, sampeyan kudu nyoba kanggo ngurangi biaya global Panjenengan okehe lan saenipun kabeh cara kanggo 0. Sampeyan bisa nindakake iki dening Automating mekanika eksperimen (eg, ngganti wektu manungsa karo wektu komputer) lan ngrancang nyobi sing wong arep ing. Peneliti sing bisa desain nyobi karo fitur-fitur kasebut bakal bisa kanggo mbukak jinis anyar saka nyobi sing padha ora bisa ing sasi.