4.5.4 პარტნიორი ძლიერია
პარტნიორობა შეუძლია შეამციროს ხარჯები და გაზარდოს მასშტაბით, მაგრამ მას შეუძლია შეცვალოს სახის მონაწილეებს, მკურნალობა და შედეგები, რომელიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ.
საკუთარი თავის ალტერნატივა ისეთი ძლიერი ორგანიზაციის პარტნიორია, როგორიც არის კომპანია, მთავრობა, ან არასამთავრობო ორგანიზაცია. პარტნიორთან მუშაობის უპირატესობა ის არის, რომ მათ საშუალება მოგეცათ ექსპერიმენტის გასაშვებად, რაც საკუთარ თავს არ შეუძლიათ. მაგალითად, ერთი ექსპერიმენტი, რომელიც მე გეტყვით ქვემოთ 61 მილიონი მონაწილე, არც ერთი ინდივიდუალური მკვლევარი ვერ მიაღწევს ამ მასშტაბებს. ამავე დროს, რომ პარტნიორობა ზრდის რა შეგიძლიათ გააკეთოთ, ის ასევე შენდება. მაგალითად, საუკეთესო კომპანიები არ იძლევიან ექსპერიმენტის გასაშვებად, რაც შეიძლება ზიანი მიაყენოს მათ ბიზნესს ან მათ რეპუტაციას. პარტნიორებთან მუშაობა ნიშნავს იმასაც, რომ როდესაც გამოაქვეყნებს გამოქვეყნებას, შეიძლება გამოიწვიოს თქვენი შედეგების "გადატვირთვისთვის" ზეწოლის ქვეშ და ზოგიერთმა პარტნიორმა შესაძლოა შეეცადოს დაბლოკოს თქვენი ნამუშევრის გამოქვეყნება, თუ ის ცუდად გამოიყურება. საბოლოო ჯამში, პარტნიორობა ასევე თანამშრომლობს ამ თანამშრომლობის განვითარებისა და შენარჩუნების ხარჯებთან.
ძირითადი გამოწვევა, რომელიც უნდა მოგვარდეს იმისათვის, რომ ეს პარტნიორული წარმატება არის მოძიებაში გზა დაბალანსება ორივე მხარის, და სასარგებლო გზა ფიქრობს, რომ ბალანსი არის პასტერის Quadrant (Stokes 1997) . ბევრმა მკვლევარმა მიიჩნევს, რომ თუ ისინი მუშაობენ რაიმე პრაქტიკულ რაღაცეზე, რომელიც შესაძლოა პარტნიორთან ინტერესი იყოს, მაშინ მათ არ შეუძლიათ ნამდვილი მეცნიერება. ეს აზროვნება ხელს შეუწყობს წარმატებული პარტნიორების შექმნას და ისიც სრულიად არასწორია. ამგვარ აზროვნებასთან დაკავშირებული პრობლემა საოცრად ილუსტრირებულია ბიოლოგი ლუის პასტერის გზამკვლევიდან. კომერციულ ფერმენტაციის პროექტზე მუშაობისას, ჭარხლის წვენის ალკოჰოლზე გარდაქმნისას, პასტერმა აღმოაჩინა მიკროორგანიზმის ახალი კლასი, რომელმაც საბოლოოდ გამოიწვია დაავადების დარგვის თეორია. ამ აღმოჩენამ გადაწყვიტა ძალიან პრაქტიკული პრობლემა - ის დაეხმარა ფერმენტაციის პროცესის გაუმჯობესებას და ამან გამოიწვია ძირითადი სამეცნიერო პროგრესი. ამდენად, ვიდრე ფიქრი პრაქტიკულ აპლიკაციებთან კვლევის შესახებ, როგორც ნამდვილ სამეცნიერო კვლევებთან კონფლიქტში, უმჯობესია, ეს ორი ცალკეული განზომილება იყოს. კვლევა შეიძლება გამოყენებული იქნას გამოყენებული (ან არა), და კვლევის ძიებას შეუძლია ფუნდამენტური გაგება (თუ არა). კრიტიკულად, ზოგიერთი კვლევა მსგავსი პასტერისეული შეიძლება იყოს მოტივირებული გამოყენების და ფუნდამენტური გაგება (ფიგურა 4.17). კვლევა Pasteur- ის Quadrant- ის კვლევაში, რომელიც არსებითად მიღწევებს ორ მიზანს - იდეალურია მკვლევარებსა და პარტნიორებს შორის თანამშრომლობაზე. იმის გათვალისწინებით, რომ ფონზე მე აღვრიცხავ ორ ექსპერიმენტულ კვლევას პარტნიორებთან: ერთი კომპანია და ერთი არასამთავრობო ორგანიზაცია.
ფიგურა 4.17: პასტერის კვადრატი (Stokes 1997) . იმის ნაცვლად, რომ კვლევის აზროვნება, როგორც "ძირითადი" ან "გამოყენებული", უმჯობესია, ვიფიქროთ, რომ ეს იყო მოტივირებული (ან არა) და ფუნდამენტური გაგება (ან არა). კვლევის მაგალითი, რომელიც ორივე მოტივირებულია და იყენებს ფუნდამენტურ გაგებას, არის პასტერის მუშაობა ჭარხლის წვენების გადატანაზე ალკოჰოლში, რამაც გამოიწვია დაავადების ჩანასახები თეორია. ეს არის ერთგვარი სამუშაო, რომელიც საუკეთესოდ არის განწყობილი პარტნიორული ურთიერთობებისათვის. ნამუშევრის მაგალითები, რომლებიც მოტივირებულია გამოყენებისას, მაგრამ ეს არ ეძებს ფუნდამენტურ გაგებას თომას ედისონს და იმ ნიმუშების მაგალითებს, რომლებიც მოტივირებული არ არის, მაგრამ ცდილობს გაიგოს, იხილეთ Stokes (1997) უფრო დეტალური განხილვისთვის ამ ჩარჩოზე და თითოეულ ამ შემთხვევაში. ადაპტირებული Stokes (1997) , ფიგურა 3.5.
მსხვილი კომპანიები, განსაკუთრებით ტექნოლოგიური კომპანიები, კომპლექსური ექსპერიმენტების გაშვებისთვის წარმოუდგენლად დახვეწილი ინფრასტრუქტურა შეიმუშავეს. ამ ექსპერიმენტებს ხშირად უწოდებენ A / B ტესტებს, რადგან ისინი შედარებით ეფექტურობენ ორი მკურნალობის ეფექტურობას: A და B. ასეთი ექსპერიმენტები ხშირად იყენებენ იმას, რაც რეკლამებზე დაწკაპუნების გაზრდისას იზრდება, მაგრამ იგივე ექსპერიმენტული ინფრასტრუქტურა შეიძლება გამოყენებული იქნას სამეცნიერო კვლევისთვის, რომელიც მეცნიერულ ცოდნას ავითარებს. მაგალითი, რომელიც ამ ტიპის კვლევის პოტენციალს ასახავს, კვლევა ჩატარებულია Facebook- ისა და კალიფორნიის უნივერსიტეტის სან-დიეგოს პარტნიორების მიერ, რომელიც სხვადასხვა შეტყობინებების ამომრჩეველთა აქტივებზე (Bond et al. 2012) ეფუძნება.
2010 წლის 2 ნოემბერს აშშ-ის კონგრესის არჩევნების დღეს - აშშ-ში მცხოვრები 61 მილიონი Facebook მომხმარებელი და 18 წლის ასაკში მონაწილეობა მიიღო ხმის მიცემის ექსპერიმენტში. Facebook- ის დათვალიერებისას, მომხმარებლებს შემთხვევით მიეკუთვნებოდა ერთ-ერთ სამ ჯგუფად, რომლებიც განსაზღვრავენ, თუ რა ბანერი (ასეთის არსებობის შემთხვევაში) განთავსებული იყო მათი ახალი ამბები Feed (ფიგურა 4.18):
- საკონტროლო ჯგუფი
- საინფორმაციო შეტყობინება კენჭისყრის შესახებ დაჭერით "მე ვეცადე" ღილაკზე და კონტრზე (ინფორმაცია)
- საინფორმაციო შეტყობინება კენჭისყრის შესახებ "ამომრჩეველთა" ღილაკზე და მათი მეგობრების სურათებითა და სურათებით კენჭისყრასთან დაკავშირებით, რომლებმაც უკვე დააგროვეს "მე ვურჩედი" (Info + Social)
ბონდი და კოლეგები სწავლობდნენ ორ მთავარ შედეგს: ხმის მიცემის ქცევას და ფაქტობრივ კენჭისყრას. პირველი, მათ აღმოაჩინეს, რომ ინფორმაცია ინფო + სოციალურ ჯგუფში იყო დაახლოებით 2 პროცენტული პუნქტი უფრო სავარაუდოა, ვიდრე ადამიანთა ინფო ჯგუფი, დააჭირეთ "მე ვეთანხმები" (დაახლოებით 20% წინააღმდეგ 18%). გარდა ამისა, მას შემდეგ, რაც მკვლევარებმა შეუერთდნენ თავიანთ მონაცემებს საჯაროდ ხელმისაწვდომი ხმის მიცემის ექვსი მილიონი ადამიანი, რომ აღმოაჩინეს, რომ ინფორმაცია ინფო + სოციალურ ჯგუფში 0.39 პროცენტული რაოდენობა მეტია რეალურად ხმას, ვიდრე იმ საკონტროლო ჯგუფში და რომ ხალხი ინფო ჯგუფი იყო როგორც სავარაუდოდ ხმის მიცემა, როგორც კონტროლის ჯგუფში (ფიგურა 4.18).
ფიგურა 4.18: შედეგების მისაღებად- out-the-vote ექსპერიმენტი Facebook- ზე (Bond et al. 2012) . ინფო ჯგუფში მონაწილეებმა იმავე განაკვეთზე საკონტროლო ჯგუფში ხმა მისცეს, მაგრამ ინფორმაცია ინფო + სოციალურ ჯგუფში ოდნავ უფრო მაღალი მაჩვენებლით დააფიქსირა. ბარები წარმოადგენს 95% ნდობის ინტერვალს. შედეგები გრაფაში არის დაახლოებით 6 მილიონი მონაწილე, რომლებიც შეესაბამებოდა ხმის მიცემის ჩანაწერებს. ადაპტირებული Bond et al. (2012) , ფიგურა 1.
ამ ექსპერიმენტის შედეგები აჩვენებს, რომ ზოგიერთი ონლაინ მიღება უფრო ეფექტურია, ვიდრე სხვები და რომ მკვლევარის შეფასების ეფექტურობა შეიძლება დამოკიდებული იყოს თუ არა შედეგზე კენჭისყრა ან ფაქტობრივი კენჭისყრა. ეს ექსპერიმენტი სამწუხაროდ არ სთავაზობს რაიმე მექანიზმებს იმ მექანიზმებზე, რომელთა საშუალებითაც სოციალური ინფორმაცია, რომელსაც ზოგიერთი მკვლევარმა პირადად მოუწოდა "სახე წყობის" - გაზრდილი კენჭისყრა. ეს შეიძლება იყოს, რომ სოციალური ინფორმაცია გაზრდილი ალბათობა, რომ ვინმე შენიშნა ბანერი ან რომ იგი გაიზარდა ალბათობა, რომ ვინც შენიშნა ბანერი რეალურად დაუჭირა ან ორივე. ამდენად, ეს ექსპერიმენტი უზრუნველყოფს საინტერესო დასკვნას, რომ სხვა მკვლევარები სავარაუდოდ შეისწავლიან (იხ. მაგ., Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).
მკვლევართა მიზნების მიღწევის გარდა, ამ ექსპერიმენტმა პარტნიორი ორგანიზაციის (Facebook) მიზანიც გაამახვილა ყურადღება. თუ შეცვლით საპასუხო ქცევას, რომელიც შეისწავლის ხმას საპნის შესაწირავად, მაშინ ხედავთ, რომ კვლევა ზუსტად იგივე სტრუქტურაა, როგორც ექსპერიმენტი ონლაინ რეკლამის ეფექტის შესაფასებლად (მაგ., RA Lewis and Rao (2015) ). ამ რეკლამის ეფექტურობის კვლევები ხშირად აფიქსირებს ონლაინ რეკლამების ზემოქმედების ეფექტს - Bond et al. (2012) მკურნალობებს Bond et al. (2012) ძირითადად რეკლამებისთვის - ოფლაინ ქცევაზე. ამდენად, ამ კვლევებმა შეიძლება გააუმჯობესოს Facebook- ის უნარი შეისწავლოს ონლაინ რეკლამების ეფექტურობა და Facebook- ს დაეხმარება Facebook- ის პოტენციურ რეკლამას, რომ Facebook რეკლამები ეფექტურია ცვალებად ქცევაზე.
მიუხედავად იმისა, რომ მკვლევართა და პარტნიორების ინტერესები ამ კვლევაში ძირითადად შეესაბამებოდა, ისინი ნაწილობრივ დაძაბულობაში იყვნენ. კერძოდ, სამი ჯგუფის საკონტროლო, ინფო და ინფო + სოციალურზე მონაწილეთა გამოყოფა საოცრად დაძაბული იყო: ნიმუშის 98% ენიჭება ინფო + სოციალურ. ეს დაუბალანსებელი განაწილება არაეფექტურია სტატისტიკურად და მკვლევარებისთვის ბევრად უკეთესი გამონაკლისი იქნებოდა თითოეულ ჯგუფში მონაწილეთა ერთი მესამედი. მაგრამ დაუბალანსებელი განაწილება მოხდა იმის გამო, რომ Facebook- მა ყველას უნდოდა ინფო + სოციალური მკურნალობის მიღება. საბედნიეროდ, მკვლევარები დარწმუნებულნი იყვნენ, რომ მათთან დაკავშირებული მკურნალობის 1% და საკონტროლო ჯგუფებისათვის მონაწილეთა 1% უკავია. საკონტროლო ჯგუფის გარეშე, პრაქტიკულად შეუძლებელი იქნებოდა ინფო + სოციალური მკურნალობის ეფექტურობის გაზომვა, რადგან ეს იქნებოდა ექსპერიმენტის ჩატარება, ვიდრე რანდომიზებული კონტროლირებადი ექსპერიმენტი. ეს მაგალითი უზრუნველყოფს პრაქტიკულ გაკვეთილს პარტნიორებთან მუშაობისთვის: ზოგჯერ თქვენ შექმნით ექსპერიმენტს, რომ დარწმუნდეთ, რომ ვინმეს მიპყრობა მკურნალობა და ხანდახან ექსპერიმენტს ქმნით და დარწმუნებული ხართ, რომ არ დაუშვას მკურნალობა (ანუ, რომ შეიქმნას საკონტროლო ჯგუფი).
პარტნიორობას ყოველთვის არ სჭირდება ტექნიკური კომპანიებისა და A / B ტესტების ჩართვა მილიონობით მონაწილეებთან. მაგალითად, ალექსანდრე კოპოკი, ენდრიუ გესსი და ჯონ თერნოვსკი (2016) გარემოს დაცვის არასამთავრობო ორგანიზაცია - კონსერვაციის ამომრჩეველთა ლიგა - ექსპერიმენტების გასაშუქებლად სხვადასხვა სტრატეგიის ტესტირება სოციალური მობილიზაციის ხელშეწყობის მიზნით. მკვლევარებმა გამოიყენეს არასამთავრობო ორგანიზაცია Twitter- ის ანგარიში, რომ გამოაგზავნონ როგორც საჯარო, ასევე პირადი პირდაპირი შეტყობინებები, რომლებიც ცდილობდნენ სხვადასხვა ტიპის იდენტობის მცდელობებს. ისინი შემდეგ გაზომეს, რომელი შეტყობინებები იყო ყველაზე ეფექტური, რათა ხალხმა ხელი მოაწეროს პეტიციას და პეტიციის შესახებ გადატვირთული ინფორმაცია.
| Თემა | ლიტერატურა |
|---|---|
| ეფექტი Facebook News Feed ინფორმაციის გაზიარების შესახებ | Bakshy, Rosenn, et al. (2012) |
| ეფექტი ნაწილობრივი ანონიმურობის ქცევის შესახებ ონლაინ გაცნობის ნახვა | Bapna et al. (2016) |
| ელექტროენერგიის მოხმარების ენერგეტიკული ანგარიშების გავლენა | Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013) |
| აპლიკაციის დიზაინი ვირუსული გავრცელების შესახებ | Aral and Walker (2011) |
| გავრცელების მექანიზმის გავრცელების ეფექტი | SJ Taylor, Bakshy, and Aral (2013) |
| რეკლამებში სოციალური ინფორმაციის გავლენა | Bakshy, Eckles, et al. (2012) |
| კატალოგის სიხშირის გავლენა კატალოგის მეშვეობით და სხვადასხვა ტიპის მომხმარებლებისთვის | Simester et al. (2009) |
| პოტენციური სამუშაოს გამოყენების შესახებ პოპულარობის ინფორმაციის ეფექტი | Gee (2015) |
| საწყისი რეიტინგების პოპულარობაზე გავლენა | Muchnik, Aral, and Taylor (2013) |
| პოლიტიკური მობილიზაციის შესახებ შეტყობინების გაგზავნა | Coppock, Guess, and Ternovski (2016) |
საერთო ჯამში, მძლავრიან პარტნიორებთან მუშაობა საშუალებას იძლევა იმ მასშტაბით, რომელიც სხვაგვარად რთულია, და ცხრილი 4.3 უზრუნველყოფს მკვლევარებსა და ორგანიზაციებს შორის პარტნიორული ურთიერთობების სხვა მაგალითებს. პარტნიორობა ბევრად უფრო ადვილია, ვიდრე საკუთარი ექსპერიმენტის მშენებლობას. მაგრამ ეს უპირატესობები მოდის ნაკლოვანებით: პარტნიორული ურთიერთობები შეიძლება შეზღუდოს მონაწილეთა, მკურნალობისა და შედეგების შეზღუდვა. გარდა ამისა, ეს პარტნიორობა შეიძლება გამოიწვიოს ეთიკური გამოწვევები. პარტნიორობის შესაძლებლობის პოვნა საუკეთესო საშუალებაა შეამჩნევთ რეალური პრობლემის მოგვარებას, როდესაც თქვენ შეგიძლიათ გადაწყვიტოთ საინტერესო მეცნიერება. თუ თქვენ არ იყენებთ მსოფლიოს ამ გზით, შეიძლება ძნელი იყოს ლაპარაკი პასტერის კვადრატში, მაგრამ პრაქტიკაში დაიწყებთ უფრო მეტ ყურადღებას.
