4.5.2 პარტნიორი ერთად ძლიერი
პარტნიორობა შეუძლია შეამციროს ხარჯები და გაზარდოს მასშტაბით, მაგრამ მას შეუძლია შეცვალოს სახის მონაწილეებს, მკურნალობა და შედეგები, რომელიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ.
ალტერნატივა აკეთებს იგი საკუთარ თავს პარტნიორობით მძლავრი ორგანიზაცია, როგორიცაა კომპანია, მთავრობის, ან ორგანიზაცია. უპირატესობა მუშაობის პარტნიორი არის, რომ ისინი შეიძლება საშუალებას გაძლევთ აწარმოებს ექსპერიმენტებს, რომ თქვენ უბრალოდ არ შეუძლია საკუთარ თავს. მაგალითად, ერთ-ერთი ექსპერიმენტი, რომელიც გეტყვით შესახებ ქვემოთ ჩართული 61 მილიონი მონაწილე; არსებობს ინდივიდუალური მკვლევარი შეიძლება მივაღწიოთ, რომ მასშტაბით. ამავე დროს, რომ პარტნიორობის ზრდის რა შეგიძლიათ გააკეთოთ, ის ამავდროულად ზღუდავს თქვენ. მაგალითად, კომპანიები ვერ საშუალებას გაძლევთ აწარმოებს ექსპერიმენტი, რომელიც შესაძლოა ზიანი მიაყენოს საკუთარი ბიზნესი ან მათი რეპუტაცია. მუშაობს პარტნიორებთან ასევე ნიშნავს, რომ როდესაც საქმე დროის გამოაქვეყნოს, შეგიძლიათ ზეწოლის ქვეშ "ხელახლა კარკასი" თქვენი შედეგები და ზოგიერთი პარტნიორი შეიძლება კი შეეცდება დაბლოკოს გამოქვეყნების თქვენი სამუშაო თუ ის რაც მათ გამოიყურება ცუდი. და ბოლოს, პარტნიორობა ასევე გააჩნია დაკავშირებული ხარჯები განვითარებასა და შენარჩუნებას ამ თანამშრომლობის.
ძირითადი გამოწვევა, რომელიც უნდა მოგვარდეს, რომ ეს პარტნიორობა წარმატებული მოძიებაში გზა დაბალანსება ორივე მხარის ინტერესების და გამოსადეგი გზა ვიფიქროთ, რომ ბალანსი არის პასტერის ის Quadrant (Stokes 1997) . ბევრი მკვლევარი ფიქრობს, რომ თუ ისინი მუშაობენ რაღაც პრაქტიკული, რომ რაღაც შეიძლება იყოს საინტერესო პარტნიორი, მაშინ ისინი არ შეიძლება აკეთებს რეალურ მეცნიერება. ამ აზროვნების გახდის შექმნა ძალიან ძნელია წარმატებული პარტნიორული, და ასევე მოხდება უნდა იყოს სრულიად არასწორი. პრობლემა ამ აზროვნებას შესანიშნავად ილუსტრირებული გზას breaking კვლევის ბიოლოგი ლუი პასტერის. მუშაობისას კომერციული დუღილის პროექტის გარდაქმნას ჭარხლის წვენი სპირტი, Pasteur აღმოაჩინა ახალი კლასი მიკროორგანიზმის რომ გამოიწვია ჩანასახები თეორია დაავადება. ეს აღმოჩენა მოგვარდება ძალიან პრაქტიკული პრობლემის დაეხმარა გაუმჯობესების პროცესი დუღილის და ეს გამოიწვიოს ძირითადი სამეცნიერო წინასწარ. ამდენად, ვიდრე ფიქრი კვლევის პრაქტიკული განაცხადების როგორც კონფლიქტში მყოფი ჭეშმარიტი სამეცნიერო-კვლევითი, უმჯობესია ვფიქრობ, ეს ორი დამოუკიდებელი ზომები. კვლევის შეიძლება მოტივირებული გამოყენება (თუ არა) და კვლევის შეეცდება ფუნდამენტური გაგება (თუ არა). მნიშვნელოვანია, ზოგიერთი კვლევის მსგავსი Pasteur's-შეიძლება მოტივირებული გამოყენება და ეძებს ფუნდამენტური გაგება (ნახაზი 4.16). კვლევის პასტერის ის Quadrant-კვლევითი, რომ არსებითად მიღწევების ორი გოლი იდეალურია თანამშრომლობა მკვლევარები და პარტნიორებთან. იმის გათვალისწინებით, რომ ფონზე, მე აღწერს ორი ექსპერიმენტული კვლევების პარტნიორობის ერთ-ერთი კომპანია და ერთი არასამთავრობო ორგანიზაცია.
ფიგურა 4.16: პასტერის ის Quadrant (დაყრდნობით Fig 3.5 from Stokes (1997) ). ვიდრე ფიქრი კვლევის, როგორც "ძირითადი" ან "მიმართა" უმჯობესია ვფიქრობ კვლევა, როგორც მოტივირებული გამოყენება (თუ არა) და ეძებს ფუნდამენტური გაგება (თუ არა). მაგალითად, კვლევა, რომელიც ორივე მოტივირებულია გამოყენება და ცდილობს ფუნდამენტური გაგება არის პასტერის მუშაობის კონვერტაცია ჭარხლის წვენი შევიდა ალკოჰოლის, რომელიც გამოიწვევს ჩანასახები თეორია დაავადება. ეს არის ისეთი საქმე, რომელიც არის საუკეთესო შეეფერება პარტნიორობა ძლიერი. მაგალითები სამუშაო მოტივირებული გამოყენება, მაგრამ, რომ არ შეეცდება ფუნდამენტური გაგება მოდის თომას ედისონი და მაგალითები მუშაობა, რომ არ არის მოტივირებული გამოყენება, მაგრამ, რომელიც ცდილობს გაგება მოდის ნილს ბორი. იხილეთ Stokes (1997) უფრო საფუძვლიანი განხილვა ფარგლებში და თითოეულ ამ შემთხვევაში.
მსხვილი კომპანიები, კერძოდ, კომპანიებს, შევიმუშავეთ წარმოუდგენლად დახვეწილი ინფრასტრუქტურის მიმდინარეობს რთული ექსპერიმენტი. Tech ინდუსტრიის, ეს ექსპერიმენტი ხშირად უწოდებენ A / B ტესტები (იმიტომ, რომ ისინი შესამოწმებლად ეფექტურობის ორი მკურნალობა: A და B). ეს ექსპერიმენტები ხშირად აწარმოებს რამ, როგორიცაა ზრდის დააწკაპუნეთ გზით განაკვეთები განცხადებები, მაგრამ ამავე ექსპერიმენტული ინფრასტრუქტურის ასევე შეიძლება გამოყენებული იქნას კვლევა, რომელიც ავანსის მეცნიერული გაგება. მაგალითად, რომ ასახავს პოტენციალის ამ სახის კვლევა ჩატარებული გამოკვლევის შორის პარტნიორობის მკვლევარები დროს Facebook და კალიფორნიის უნივერსიტეტის, San Diego, ეფექტი სხვადასხვა შეტყობინებები ამომრჩეველთა აქტივობის შესახებ (Bond et al. 2012) .
2 ნოემბერს, 2010 დღეს, აშშ-ს კონგრესის არჩევნების ყველა 61 მილიონი Facebook წევრებს, რომლებიც ცხოვრობენ აშშ და მეტი 18 მონაწილეობა მიიღო ექსპერიმენტის კენჭისყრით. Upon გამოჩენის Facebook, მომხმარებლებს შემთხვევით ენიჭება ერთ სამი ჯგუფი, რომელიც განსაზღვრავს, თუ რა ბანერი (თუ იყო) მოთავსებული ზედა მათი News Feed (ნახაზი 4.17):
- საკონტროლო ჯგუფში.
- საინფორმაციო გზავნილი ხმის მიცემის დაწკაპუნებად "მე ხმა" ღილაკს და counter (ინფორმაცია).
- საინფორმაციო გზავნილი ხმის მიცემის დაწკაპუნებად "მე ხმა" ღილაკს და counter + სახელები და სურათები მათი მეგობრები, რომლებიც უკვე დააწკაპებთ "მე ხმა" (ინფორმაცია + სოციალური).
Bond და მისი კოლეგები სწავლობდნენ ორი ძირითადი შედეგები: ცნობით საარჩევნო ქცევის და კენჭისყრის ქცევა. პირველ რიგში, მათ აღმოაჩინეს, რომ ადამიანი ინფორმაცია + სოციალური ჯგუფი, დაახლოებით, 2 პროცენტული პუნქტით უფრო მეტი ადამიანი ინფორმაცია ჯგუფის დააჭირეთ "მე ვირჩევ" (დაახლოებით 20% vs 18%). გარდა ამისა, მას შემდეგ, რაც მკვლევართა გაერთიანდა მათი მონაცემების საჯაროდ ხელმისაწვდომი კენჭისყრების დაახლოებით 6 მილიონი ადამიანი მათ აღმოაჩინეს, რომ ადამიანი ინფორმაცია + სოციალური ჯგუფის 0.39 პროცენტული პუნქტით უფრო სავარაუდოა, რომ რეალურად ხმას, ვიდრე ადამიანი კონტროლის მდგომარეობა და რომ ადამიანები ინფორმაცია ჯგუფი ისევე როგორც სავარაუდოდ ხმა, რადგან ადამიანი საკონტროლო მდგომარეობაში (ნახაზი 4.17).
ფიგურა 4.17: შედეგები მისაღებად out-the-ხმა ექსპერიმენტი Facebook (Bond et al. 2012) . მონაწილეები ინფორმაცია ჯგუფი მისცა ხმა ამავე განაკვეთი როგორც ადამიანი კონტროლის მდგომარეობა, მაგრამ ადამიანი ინფორმაცია + სოციალური ჯგუფის მისცა ხმა ოდნავ უფრო მაღალი განაკვეთით. ბარები წარმოადგენს სავარაუდო 95% ნდობის ინტერვალით. შედეგები გრაფაში მოიცავს დაახლოებით 6 მილიონი მონაწილეებს ვისთვისაც მკვლევარები შეიძლება ემთხვევა ხმის ჩანაწერი.
ეს ექსპერიმენტი აჩვენებს, რომ ზოგიერთი ონლაინ მიიღოს- out-the-ხმა შეტყობინებები უფრო ეფექტურია, ვიდრე სხვები, და ეს გვიჩვენებს, რომ მკვლევარის შეფასებით ეფექტურობის მკურნალობა შეიძლება დამოკიდებული იქნება თუ არა ისინი სწავლობენ ცნობით და ქცევას. ეს ექსპერიმენტი, სამწუხაროდ, არ არსებობს რაიმე წარმოშობა მექანიზმების შესახებ, რომლის მეშვეობითაც სოციალური ინფორმაციის რომელსაც ზოგიერთი მკვლევარი არ playfully ეწოდება "სახე pile" მომატებული კენჭისყრით. ეს შეიძლება იყოს, რომ სოციალური ინფორმაცია გაიზარდა ალბათობა იმისა, რომ ვიღაცამ შეამჩნია ბანერი ან, რომ ეს გაზრდილი ალბათობა, რომ ადამიანი, რომელიც შენიშნა banner მართლაც მისცა ხმა ან ორივე ერთად. ამდენად, ეს ექსპერიმენტი უზრუნველყოფს საინტერესო დასკვნა, რომ შემდგომი მკვლევარი სავარაუდოდ შეისწავლონ (იხ მაგალითად, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).
გარდა ამისა მიიწევს მიზნების მკვლევარები, ეს ექსპერიმენტი ასევე მოწინავე მიზანი პარტნიორი ორგანიზაციის (Facebook). თუ თქვენ შეცვალოს ქცევა შესწავლილი ხმის მიცემის ყიდვის საპონი, შემდეგ თქვენ ხედავთ, რომ კვლევა აქვს ზუსტად იგივე სტრუქტურა, როგორც ექსპერიმენტი გავზომოთ ეფექტი ონლაინ განცხადებები (იხ მაგალითად, Lewis and Rao (2015) ). ამ რეკლამის ეფექტურობის კვლევები ხშირად შევაფასებთ ეფექტი ზემოქმედების ონლაინ განცხადებები მკურნალობის in Bond et al. (2012) , ძირითადად განცხადებები კენჭისყრის გასულია ქცევა. ამრიგად, ამ კვლევის შეიძლება წინასწარ Facebook- ის შესაძლებლობა ისწავლონ ეფექტურობის ონლაინ განცხადებები და დაეხმარება Facebook დაარწმუნოს პოტენციური რეკლამის რომ Facebook განცხადებები ეფექტურია.
მიუხედავად იმისა, რომ ინტერესების მკვლევარები და პარტნიორები ძირითადად შეესაბამება ამ კვლევაში, ისინი ასევე ნაწილობრივ დაძაბულობა. კერძოდ, გამოყოფის მონაწილეებს სამი პირობები კონტროლი, ინფორმაცია, და ინფორმაცია + სოციალურ-იყო საოცრად დაუბალანსებელი: 98% ნიმუში დაევალა ინფორმაცია + სოციალური. ეს დაუბალანსებელი განაწილების არაეფექტური სტატისტიკურად, და ბევრად უკეთესი განაწილების მკვლევარები არ ყოფილიყო 1/3 მონაწილე თითოეულ ჯგუფში. მაგრამ, დაუბალანსებელი გამოყოფა მოხდა იმიტომ, რომ Facebook სურდა ყველას, რომ მიიღოს ინფორმაცია + სოციალური მკურნალობა. საბედნიეროდ, მკვლევარები დაარწმუნა გამართავს უკან 1% დაკავშირებული მკურნალობის და 1% მონაწილეთა საკონტროლო ჯგუფში. გარეშე საკონტროლო ჯგუფში ეს იქნებოდა ძირითადად შეუძლებელია გავზომოთ ეფექტი ინფორმაცია + სოციალური მკურნალობა, რადგან ეს იქნებოდა "perturb და დაიცვან" ექსპერიმენტი ვიდრე რანდომიზებული კონტროლირებადი ექსპერიმენტი. ეს მაგალითი უზრუნველყოფს ღირებული პრაქტიკული გაკვეთილი მუშაობს პარტნიორებთან: ზოგჯერ თქვენ შექმნათ ექსპერიმენტი დამაჯერებელი ვინმე სიტყვით მკურნალობა და ზოგჯერ თქვენ შექმნათ ექსპერიმენტი დამაჯერებელი ვინმე არ სიტყვით მკურნალობა (ე.ი. შექმნათ საკონტროლო ჯგუფი).
პარტნიორობა ყოველთვის არ უნდა ჩართვა კომპანიებს და A / B ტესტები მილიონობით მონაწილეები. მაგალითად, ალექსანდრე Coppock, Andrew Guess და იოანე Ternovski (2016) პარტნიორი გარემოსდაცვითი არასამთავრობო ორგანიზაციების (ლიგის კონსერვაციის ამომრჩეველთა) აწარმოებს ექსპერიმენტი ტესტირება სხვადასხვა სტრატეგიას ხელს უწყობს სოციალური მობილიზაცია. მკვლევარებმა გამოიყენეს არასამთავრობო ორგანიზაციების Twitter ანგარიშზე გაგზავნას out როგორც საჯარო tweets და კერძო პირდაპირი შეტყობინებები, რომელიც შეეცადა პრემიერ სხვადასხვა სახის ვინაობა. მეცნიერებმა იზომება რომელიც ამ გზავნილები იყო ყველაზე ეფექტური წახალისება, რომ მოაწეროს შუამდგომლობის და retweet ინფორმაცია შუამდგომლობით.
| თემა | Citation |
|---|---|
| ეფექტი Facebook News შესანახი ინფორმაციის გაზიარება | Bakshy, Rosenn, et al. (2012) |
| ეფექტი ნაწილობრივი ანონიმურობის ქცევის ონლაინ გაცნობის ნახვა | Bapna et al. (2016) |
| ეფექტი მთავარი ენერგიის ანგარიშები ელექტროენერგიის გამოყენება | Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013) |
| ეფექტი app დიზაინი ვირუსული გავრცელების | Aral and Walker (2011) |
| Effect გავრცელების მექანიზმი გავრცელების | Taylor, Bakshy, and Aral (2013) |
| Effect სოციალური ინფორმაციას რეკლამას | Bakshy, Eckles, et al. (2012) |
| Effect კატალოგი სიხშირე გაყიდვების მეშვეობით კატალოგი და ონლაინ სხვადასხვა ტიპის მომხმარებელს | Simester et al. (2009) |
| Effect პოპულარობის ინფორმაციას პოტენციური სამუშაო პროგრამები | Gee (2015) |
| ეფექტი საწყის რეიტინგები პოპულარობა | Muchnik, Aral, and Taylor (2013) |
| ეფექტი გაგზავნა შინაარსი პოლიტიკური მობილიზაციის | Coppock, Guess, and Ternovski (2016) |
საერთო ჯამში, პარტნიორობა ძლიერი იძლევა თქვენ ფუნქციონირებს მასშტაბის, რომ ძნელია ამის გაკეთება, წინააღმდეგ შემთხვევაში, და მაგიდის 4.3 სხვა მაგალითებიც შორის პარტნიორული ურთიერთობების მკვლევართა და ორგანიზაციებს. პარტნიორობა შეიძლება ბევრად უფრო ადვილია, ვიდრე აშენებს საკუთარი ექსპერიმენტი. მაგრამ, ეს უპირატესობა მოდის უარყოფითი მხარეები: პარტნიორობა შეიძლება შეზღუდოს სახის მონაწილეებს, მკურნალობა და შედეგებს რომ შეგიძლიათ შესწავლა. გარდა ამისა, ამ პარტნიორობის შეიძლება გამოიწვიოს ეთიკური გამოწვევები. საუკეთესო გზა რაშია შესაძლებლობა პარტნიორობის შეამჩნია რეალური პრობლემა, რომ თქვენ გადაჭრით ხოლო თქვენ აკეთებთ საინტერესო მეცნიერება. თუ თქვენ არ გამოიყენება ამ გზას ეძებს მსოფლიოში, ეს შეიძლება იყოს რთული, რაშია პრობლემა პასტერის ის Quadrant, მაგრამ პრაქტიკაში, თქვენ დაიწყოს შენიშნავს მათ უფრო და უფრო.
