4.3 ចំនួនពីរវិមាត្រនៃការពិសោធន៍: មន្ទីរពិសោធន៍វាលអាណាឡូកនិងឌីជីថល

ពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍ការត្រួតពិនិត្យ, ការធ្វើពិសោធន៍វាលផ្តល់ជូននូវរបាកដនិយមនិងការពិសោធន៍វាលឌីជីថលបញ្ចូលគ្នានូវការត្រួតពិនិត្យនិងរបាកដនិយមនៅឯខ្នាត។

ពិសោធន៍មកនៅក្នុងរាងនិងទំហំខុសគ្នាជាច្រើន។ ប៉ុន្តែទោះបីជាខុសគ្នាទាំងនេះ, អ្នកស្រាវជ្រាវបានរកឃើញថាវាមានប្រយោជន៍ក្នុងការរៀបចំការពិសោធន៍រួមជាបន្តរវាងការពិសោធន៍នៅមន្ទីរពិសោធន៍និងការពិសោធន៍វាលមួយ។ ឥឡូវនេះទោះជាយ៉ាងណា, អ្នកស្រាវជ្រាវគួរតែរៀបចំការពិសោធន៍នៅតាមបណ្តោយពិសោធន៍អាណាឡូករវាងបន្តនិងការពិសោធន៍ឌីជីថលមួយ។ អវកាសរចនាពីរវិមាត្រនេះនឹងជួយអ្នកឱ្យយល់ពីភាពខ្លាំងនិងភាពខ្សោយរបស់វិធីសាស្រ្តផ្សេងគ្នានិងបានបង្ហាញថាតំបន់នៃឱកាសធំបំផុត (រូបភាព 4.1) ។

រូបភាពទី 4.1: គំនូរបំព្រួញនៃទំហំដែលរចនាសម្រាប់ការពិសោធន៍។ នៅក្នុងអតីតកាល, ការពិសោធន៍ប្រែប្រួលតាមបណ្តោយវិមាត្រមន្ទីរពិសោធន៍វាល។ ឥឡូវនេះពួកគេបានផ្លាស់ប្តូរនៅលើវិមាត្រអាណាឡូក-ឌីជីថល។ នៅក្នុងគំនិតរបស់ខ្ញុំ, តំបន់នៃឱកាសធំបំផុតនោះគឺការពិសោធន៍វាលឌីជីថល។

នៅក្នុងអតីតកាល, ជាវិធីចម្បងដែលបានរៀបចំការពិសោធន៍គឺអ្នកស្រាវជ្រាវនៅតាមបណ្តោយវិមាត្រមន្ទីរពិសោធន៍វាល។ ភាគច្រើននៃការពិសោធន៍ក្នុងវិទ្យាសាស្រ្តសង្គមគឺជាការពិសោធន៍នៅមន្ទីរពិសោធន៍ដែលជាកន្លែងដែលនិស្សិតអនុវត្តភារកិច្ចចម្លែកនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍មួយសម្រាប់ឥណទានពិតណាស់។ ប្រភេទនៃការពិសោធន៍នេះបានត្រួតត្រាស្រាវជ្រាវនៅក្នុងចិត្តវិទ្យាព្រោះវាអាចឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវក្នុងការបង្កើតការព្យាបាលជាក់លាក់ណាស់ដែលបានរចនាឡើងដើម្បីសាកល្បងទ្រឹស្តីជាក់លាក់យ៉ាងខ្លាំងអំពីឥរិយាបទសង្គម។ ចំពោះបញ្ហាជាក់លាក់, ទោះជាយ៉ាងណា, អ្វីមួយដែលមានអារម្មណ៍ចម្លែកបន្តិចអំពីការទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានយ៉ាងខ្លាំងអំពីឥរិយាបទរបស់មនុស្សពីមនុស្សដែលមិនប្រក្រតីដូចជាការសម្តែងមិនប្រក្រតីបែបនេះនៅក្នុងភារកិច្ចដូចការកំណត់មិនធម្មតា។ ការព្រួយបារម្ភទាំងនេះបាននាំឱ្យមានចលនាឆ្ពោះទៅកាន់ការពិសោធន៍វាលមួយ។ វាលបញ្ចូលគ្នានូវការពិសោធន៍ខ្លាំងនៃការពិសោធន៍ការរចនាការត្រួតពិនិត្យចៃដន្យជាមួយនឹងក្រុមអ្នកតំណាងច្រើនជាងនៃការចូលរួមសម្តែងភារកិច្ចទូទៅជាច្រើនទៀត, នៅក្នុងការកំណត់ធម្មជាតិបន្ថែមទៀត។

ទោះបីជាមានមនុស្សមួយចំនួនគិតថាមន្ទីរពិសោធន៍និងវាលប្រណាំងប្រជែងវិធីសាស្រ្តពិសោធន៍នេះវាជាការល្អបំផុតក្នុងការគិតរបស់ពួកគេដូចជាវិធីសាស្រ្តបំពេញជាមួយចំណុចខ្លាំងនិងចំណុចខ្សោយផ្សេងគ្នា។ ឧទាហរណ៍ Correll, Benard, and Paik (2007) បានប្រើទាំងពីរពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍មួយនិងពិសោធន៍វាលមួយនៅក្នុងការប៉ុនប៉ងដើម្បីស្វែងរកប្រភពនៃ "ការពិន័យជាម្តាយ។ " នៅក្នុងសហរដ្ឋអាមេរិក, ម្តាយរកប្រាក់បានតិចជាងស្ត្រីគ្មានកូនសូម្បីតែនៅពេល ប្រៀបធៀបស្ត្រីដែលមានសមត្ថភាពប្រហាក់ប្រហែលគ្នាធ្វើការនៅក្នុងការងារស្រដៀងគ្នា។ មានមនុស្សជាច្រើនដែលអាចធ្វើទៅបានសម្រាប់ការពន្យល់គំរូនេះហើយនោះគឺថានិយោជកត្រូវបានលំអៀងប្រឆាំងនឹងស្ត្រីជាម្តាយ។ (គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍, ផ្ទុយពីនេះហាក់ដូចជាការពិតសម្រាប់បុព្វបុរស: ពួកគេមានទំនោរទៅរកប្រាក់ចំណូលបានច្រើនជាងបុរសគ្មានកូនអាចប្រៀបធៀប) ។ ក្នុងគោលបំណងដើម្បីវាយតម្លៃពីការដែលអាចធ្វើលំអៀងប្រឆាំងនឹងម្តាយជាប់ទាក់ទងគ្នានិងសហការីបានរត់ពិសោធន៍ពីរ: មួយនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍និងមួយនៅក្នុងវាល។

ដំបូង, នៅក្នុងការពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍មួយជាប់ទាក់ទងគ្នានិងមិត្តរួមការងារបានប្រាប់អ្នកចូលរួមដែលមានបរិញ្ញាបត្រពីមហាវិទ្យាល័យថាជាក្រុមហ៊ុនគមនាគមន៍ចាប់ផ្តើមឡើងកាលីហ្វញ៉ាដែលមានមូលដ្ឋានបានដឹកនាំការស្វែងរកការងារសម្រាប់មនុស្សម្នាក់ដើម្បីដឹកនាំនាយកដ្ឋានទីផ្សារឆ្នេរភាគខាងកើតថ្មីរបស់ខ្លួនមួយ។ និស្សិតត្រូវបានគេប្រាប់ថាក្រុមហ៊ុនចង់ជំនួយរបស់ពួកគេនៅក្នុងដំណើរការជួលហើយពួកគេត្រូវបានគេសួរដើម្បីពិនិត្យសក្តានុពលប្រវត្តិរូបរបស់បេក្ខជនមួយចំនួននិងវាយតម្លៃបេក្ខជនលើចំនួននៃវិមាត្រដូចជាការស៊ើបការណ៍សម្ងាត់របស់ពួកគេ, ភាពកក់ក្ដៅនិងការប្តេជ្ញាចិត្តក្នុងការធ្វើការងារ។ លើសពីនេះទៀតនិស្សិតដែលត្រូវបានសួរថាប្រសិនបើពួកគេនឹងផ្តល់អនុសាសន៍ជួលបេក្ខជនបានន​​ិងអ្វីដែលពួកគេនឹងបានផ្តល់អនុសាសន៍ដូចជាប្រាក់ខែចាប់ផ្តើម។ unbeknownst ដល់សិស្សទោះជាយ៉ាងណាបន្តនេះត្រូវបានសាងសង់ឡើងជាពិសេសដើម្បីឱ្យមានការស្រដៀងគ្នាលើកលែងតែសម្រាប់រឿងមួយ: មួយចំនួនបន្តបង្ហាញសញ្ញាម្តាយ (ដោយឈ្មោះចូលរួមនៅក្នុងសមាគមឪពុកម្តាយគ្រូបង្រៀន) និងមួយចំនួនធ្វើមិនបាន។ ការជាប់ទាក់ទងគ្នាបានរកឃើញថានិស្សិតហាក់ដូចជាមិនសូវដើម្បីផ្ដល់អនុសាសន៍ជួលម្តាយនិងបានផ្តល់ជូនពួកគេបានប្រាក់ខែចាប់ផ្តើមទាប។ លើសពីនេះទៀតតាមរយៈការវិភាគស្ថិតិនៃអត្រានិងការសម្រេចចិត្តដែលទាក់ទងនឹងការជួល, ការជាប់ទាក់ទងគ្នាបានរកឃើញថាគុណវិបត្តិម្តាយត្រូវបានគេភាគច្រើនដោយបានពន្យល់ថាការពិតដែលថាស្ត្រីជាម្តាយត្រូវបានគេចាត់ចំណាត់ថ្នាក់ទាបនៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃសមត្ថភាពនិងការប្តេជ្ញាចិត្ត។ នៅក្នុងពាក្យផ្សេងទៀតដែលជាប់ទាក់ទងគ្នាបានអះអាងថាទាំងនេះគឺជាយន្តការលក្ខណៈនេះតាមរយៈការដែលម្ដាយមានជួបការលំបាក។ ដូច្នេះការពិសោធន៍បន្ទប់ពិសោធន៍នេះបានអនុញ្ញាតឱ្យការជាប់ទាក់ទងគ្នានិងមិត្តរួមការងារដើម្បីវាស់ស្ទង់ផលប៉ះពាល់មូលហេតុនិងផ្តល់ការពន្យល់អាចធ្វើទៅបានសម្រាប់ប្រសិទ្ធិភាពនោះ។

ជាការពិតណាស់, មួយអាចនឹងមានការសង្ស័យអំពីការគូរសន្និដ្ឋានអំពីទីផ្សារការងារសហរដ្ឋអាមេរិកទាំងមូលមានមូលដ្ឋាននៅលើការសម្រេចចិត្តនៃការពីរបីរយចប់ថ្នាក់បរិញ្ញាបត្រដែលបានប្រហែលជាមិនមានការងារពេញម៉ោង, អនុញ្ញាតឱ្យតែម្នាក់ឯងបានជួលប្រជាជន។ ដូច្នេះការជាប់ទាក់ទងគ្នានិងសហការីធ្វើការពិសោធផងដែរវាលមួយបំពេញ។ អ្នកស្រាវជ្រាវបានឆ្លើយតបទៅនឹងការបើកការសម្ពោធរាប់រយនាក់តាមរយៈការផ្ញើផ្សព្វផ្សាយការងារក្នុងសំបុត្រគ្របដណ្តប់ក្លែងក្លាយនិងបន្ត។ ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងសមា្ភារៈដែលបានបង្ហាញដើម្បីចប់ថ្នាក់បរិញ្ញាបត្រនេះបន្តម្ដាយនិងមួយចំនួនបានបង្ហាញសញ្ញាមួយចំនួនដែលបានធ្វើមិនបាន។ ការជាប់ទាក់ទងគ្នានិងសហការីបានរកឃើញថាម្តាយហាក់ដូចជាមិនសូវទទួលបានមកវិញសម្រាប់ការសំភាសន៍ដែលគ្មានកូនដែលមានសមត្ថភាពជាងស្ត្រីស្មើភាពគ្នា។ នៅក្នុងពាក្យផ្សេងទៀតធ្វើការសម្រេចចិត្តពិតប្រាកដនិយោជកចក្នុងការកំណត់ធម្មជាតិបានប្រព្រឹត្ដជាច្រើនដូចបរិញ្ញាបត្រនេះ។ តើពួកគេបានធ្វើការសម្រេចចិត្តស្រដៀងគ្នាសម្រាប់ហេតុផលដូចគ្នា? ជាអកុសលយើងមិនបានដឹង។ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវមិនអាចស្នើសុំនិយោជកវាយតម្លៃបេក្ខជនឬពន្យល់អំពីការសម្រេចចិត្តរបស់ពួកគេ។

គូនេះបង្ហាញអំពីពិសោធន៍ច្រើនអំពីមន្ទីរពិសោធន៍និងវាលពិសោធន៍ទូទៅម​​ួយ។ អ្នកស្រាវជ្រាវបានពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍ផ្តល់នូវការត្រួតពិនិត្យសរុបនៃការជិតដែលក្នុងនោះអ្នកចូលរួមបរិស្ថានត្រូវបានធ្វើឱ្យការសម្រេចចិត្តនេះ។ ដូច្នេះ, ឧទាហរណ៍, នៅក្នុងការពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍, ការជាប់ទាក់ទងគ្នាអាចធានាថាបន្តទាំងអស់ត្រូវបានអាននៅក្នុងការកំណត់ស្ងៀម នៅក្នុងការពិសោធន៍ខ្លះបន្តប្រហែលជាមិនអាចសូម្បីតែត្រូវបានអាន។ លើសពីនេះទៀតដោយសារតែអ្នកចូលរួមនៅក្នុងការកំណត់មន្ទីរពិសោធន៍ដឹងថាពួកគេកំពុងត្រូវបានសិក្សាក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានជាញឹកញាប់អាចប្រមូលទិន្នន័យបន្ថែមដែលអាចជួយឱ្យពួកគេយល់ដឹងអំពីហេតុអ្វីបានជាអ្នកចូលរួមត្រូវបានគេធ្វើការសម្រេចចិត្តរបស់ពួកគេ។ ឧទាហរណ៍ការជាប់ទាក់ទងគ្នាសួរអ្នកចូលរួមនៅក្នុងការពិសោធន៍នៅមន្ទីរពិសោធន៍ដើម្បីវាយតម្លៃបេក្ខជនទៅលើទំហំផ្សេងគ្នា។ ប្រភេទនៃទិន្នន័យដែលដំណើរការនេះអាចជួយក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវយល់អំពីយន្តការនៅពីក្រោយភាពខុសគ្នានៃអ្នកចូលរួមក្នុងការព្យាបាលបន្ត។

នៅលើដៃផ្សេងទៀត, លក្ខណៈដូចគ្នាទាំងនេះដែលខ្ញុំគ្រាន់តែបានរៀបរាប់ថាពេលខ្លះចាត់ទុកថាជាអត្ថប្រយោជន៍ត្រូវបានគេផងដែរគុណវិបត្តិ។ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានពិសោធន៍វាលដែលចូលចិត្តអ្នកចូលរួមក្នុងការទទូចថាមន្ទីរពិសោធន៍អាចធ្វើសកម្មភាពពិសោធន៍ខុសគ្នានៅពេលពួកគេខ្លាំងណាស់ដែលកំពុងត្រូវបានគេសង្កេតឃើញយ៉ាងជិតស្និទ្ធ។ ឧទាហរណ៍នៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍អ្នកចូលរួមពិសោធន៍អាចទាយបានគោលដៅនៃការស្រាវជ្រាវនិងការផ្លាស់ប្តូរឥរិយាបទរបស់ពួកគេដូច្នេះជាការមិនឱ្យលេចឡើងភាពលម្អៀង។ លើសពីនេះទៀតក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានពិសោធន៍វាលដែលចូលចិត្តអាចជជែកតវ៉ាថាភាពខុសគ្នាតូចមួយនៅលើប្រវត្តិរូបសង្ខេបបានត្រឹមតែអាចឈរនៅក្នុងបរិស្ថានមន្ទីរពិសោធន៍ជាស្អាតខ្លាំងណាស់មួយ, មាប់មគ, ហើយដូច្នេះការពិសោធន៍ពិសោធន៍នេះនឹងលើសការប៉ាន់ស្មានថាផលប៉ះពាល់នៃការជាម្តាយលើការសម្រេចចិត្តជ្រើសរើសបុគ្គលិកពិតប្រាកដ។ ជាចុងក្រោយ, អ្នកគាំទ្រជាច្រើននៃការពិសោធន៍វាលរិះគន់ពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍ការពឹងផ្អែកលើអ្នកចូលរួមចំលែក: ភាគច្រើនជានិស្សិតមកពីខាងលិច, ការអប់រំ, ឧស្សាហកម្ម, សម្បូរបែបនិងប្រទេសប្រជាធិបតេយ្យ (Henrich, Heine, and Norenzayan 2010) ។ ពិសោធន៍ដោយជាប់ទាក់ទងគ្នានិងសហការីបាន (2007) បង្ហាញពីការខ្លាំងពីរនៅលើវាលមន្ទីរពិសោធន៍បន្ត។ នៅក្នុងរវាងខ្លាំងទាំងពីរនេះមានភាពខុសគ្នានៃការរចនាម៉ូដកូនកាត់ដូចជាការរួមបញ្ចូលទាំងការនាំយកនូវវិធីសាស្រ្តដែលមិនចូលក្នុងបន្ទប់ពិសោធន៍សិស្សនិស្សិតឬនឹងចូលទៅក្នុងវាលនេះប៉ុន្តែនៅតែមានអ្នកចូលរួមក្នុងការសម្តែងជាភារកិច្ចមិនធម្មតាមួយ។

លើសពីនេះទៀតវិមាត្រមន្ទីរពិសោធន៍វាលដែលបានកើតមាននៅក្នុងអតីតកាល, អាយុឌីជីថលមានន័យថាឥឡូវនេះមានអ្នកស្រាវជ្រាវទំហំធំទីពីរតាមបណ្តោយដែលមានបទពិសោធអាចប្រែប្រួល: អាណាឡូក-ឌីជីថល។ គ្រាន់តែដូចជាមានការពិសោធន៍សុទ្ធមន្ទីរពិសោធន៍, ការពិសោធន៍វាលបរិសុទ្ធនិងភាពខុសគ្នានៃកូនកាត់នៅក្នុងរវាងមួយដែលមានពិសោធន៍សុទ្ធអាណាឡូក, បទពិសោធន៍ឌីជីថលបរិសុទ្ធនិងភាពខុសគ្នានៃកូនកាត់មួយ។ វាជារឿងពិបាកដើម្បីផ្តល់និយមន័យផ្លូវការនៃវិមាត្រនេះប៉ុន្តែនិយមន័យការងារមួយដែលមានសារៈប្រយោជន៍នោះគឺថាការពិសោធន៍ឌីជីថលយ៉ាងពេញលេញមានការពិសោធន៍មួយដែលធ្វើឱ្យការប្រើប្រាស់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថលដើម្បីជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមស្រាវជ្រាវ, ផ្តល់នូវការព្យាបាលនិងការវាស់ស្ទង់លទ្ធផល។ ឧទាហរណ៍ Restivo ដែលបម្រើការនិងឡានដឺ Rijt (2012) ការសិក្សានៃ barnstars និងវិគីភីឌាគឺជាបទពិសោធឌីជីថលយ៉ាងពេញលេញដោយសារតែវាត្រូវបានគេប្រើប្រព័ន្ធឌីជីថលសម្រាប់ការទាំងបួននៃជំហានទាំងនេះ។ ដូចគ្នានេះដែរបានយ៉ាងពេញលេញការពិសោធន៍អាណាឡូកគឺការពិសោធន៍ដែលមិនធ្វើឱ្យការប្រើប្រាស់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថលសម្រាប់ការណាមួយនៃជំហានទាំងនេះចំនួនបួន។ មនុស្សជាច្រើននៃការពិសោធន៍បុរាណចិត្តវិទ្យាគឺជាការពិសោធន៍អាណាឡូក។ នៅក្នុងរវាងខ្លាំងទាំងពីរនេះមានផ្នែកខ្លះដែលប្រើពិសោធន៍ឌីជីថលប្រព័ន្ធអាណាឡូកនៃការរួមបញ្ចូលគ្នានិងឌីជីថលជាជំហានបួននាក់។

ប្រការសំខាន់គឺឱកាសដើម្បីរត់ការពិសោធន៍ឌីជីថលគឺជាអ្នកមិនមែនគ្រាន់តែនៅលើបណ្ដាញ។ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានពិសោធន៍អាចរត់បានផ្នែកខ្លះដោយការប្រើប្រព័ន្ធឌីជីថលឧបករណ៍ឌីជីថលនៅក្នុងពិភពពិតនៅក្នុងគោលបំណងដើម្បីផ្តល់នូវការព្យាបាលឬការវាស់ស្ទង់លទ្ធផល។ ឧទាហរណ៍, អ្នកស្រាវជ្រាវអាចប្រើទូរស័ព្ទឆ្លាតដើម្បីរំដោះការព្យាបាលឬឧបករណ៍ចាប់សញ្ញានៅក្នុងបរិស្ថានបានកសាងឡើងដើម្បីវាស់លទ្ធផល។ ជាការពិត, ដូចដែលយើងនឹងមើលឃើញក្រោយមកនៅក្នុងជំពូកនេះ, អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រើប្រាស់ម៉ែត្រអំណាចផ្ទះរួចទៅហើយដើម្បីវាស់លទ្ធផលនៅក្នុងការធ្វើពិសោធន៍អំពីបទដ្ឋានសង្គមនិងការប្រើប្រាស់ថាមពលដែលពាក់ព័ន្ធនឹង 8,5 លាននាក់នៃគ្រួសារ (Allcott 2015) ។ ក្នុងនាមជាឧបករណ៍ឌីជីថលក្លាយជាចូលមកក្នុងជីវិតដែលរួមបញ្ចូលគ្នាកាន់តែខ្លាំងឡើងរបស់ប្រជាជននិងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលបានក្លាយបញ្ចូលទៅក្នុងបរិស្ថានសាងសង់នេះឱកាសទាំងនេះដើម្បីរត់ការពិសោធន៍ឌីជីថលផ្នែកខ្លះនៅក្នុងពិភពពិតនឹងកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង។ នៅក្នុងពាក្យផ្សេងទៀតពិសោធន៍ឌីជីថលគឺមិនមែនគ្រាន់តែជាការពិសោធន៍លើបណ្តាញ។

ប្រព័ន្ធឌីជីថលបង្កើតលទ្ធភាពថ្មីសម្រាប់ធ្វើពិសោធន៍គ្រប់ទីកន្លែងនៅតាមបណ្តោយវាលមន្ទីរពិសោធន៍បន្ត។ នៅក្នុងការពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍សុទ្ធ, ឧទាហរណ៍, អ្នកស្រាវជ្រាវអាចប្រើប្រព័ន្ធឌីជីថលសម្រាប់ការវាស់វែងស្តើងនៃឥរិយាបទរបស់អ្នកចូលរួម '; ឧទាហរណ៍មួយនៃប្រភេទនៃការវាស់វែងនេះគឺជាការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងឧបករណ៍ភ្នែកការតាមដានដែលបានផ្តល់នូវវិធានការច្បាស់លាស់និងជាបន្តនៃទីតាំងយ៉ាងខ្លាំង។ អាយុឌីជីថលបង្កើតលទ្ធភាពដើម្បីរត់ដូចជាមន្ទីរពិសោធន៍ពិសោធន៍លើបណ្តាញ។ ឧទាហរណ៍, អ្នកស្រាវជ្រាវបានអនុម័តយ៉ាងឆាប់រហ័សក្រុមហ៊ុន Amazon មេកានិចទួ (MTurk) ដើម្បីជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមការពិសោធន៍លើបណ្តាញ (រូបភាពទី 4.2) ។ MTurk ផ្គូផ្គង "និយោជក" ដែលមានភារកិច្ចដែលត្រូវបានបញ្ចប់ជាមួយនឹង«កម្មករ»ដែលមានបំណងចង់បំពេញភារកិច្ចទាំងនោះសម្រាប់ការប្រាក់។ មិនដូចជាទីផ្សារពលកម្មប្រពៃណី, ទោះជាយ៉ាងណា, ភារកិច្ចដែលបានចូលរួមជាធម្មតាមានតែទាមទារឱ្យមានការពីរបីនាទីដើម្បីបញ្ចប់និងអន្តរកម្មទាំងមូលរវាងនិយោជកនិងកម្មករនិយោជិតជានិម្មិត។ ដោយសារតែការធ្វើត្រាប់តាម MTurk នៃទិដ្ឋភាពមន្ទីរពិសោធន៍បង់ប្រពៃណីពិសោធន៍ប្រជាជនដើម្បីបំព​​េញភារកិច្ចដែលថាពួកគេនឹងមិនធ្វើដោយឥតគិតថ្លៃ-វាត្រូវបានសមជាធម្មជាតិសម្រាប់ប្រភេទជាក់លាក់នៃការពិសោធន៍។ សំខាន់, បានបង្កើតហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ MTurk សម្រាប់គ្រប់គ្រងអាងនៃអ្នកចូលរួម-ការជ្រើសរើសនិងការបង់ប្រាក់និងអ្នកស្រាវជ្រាវប្រជាជនបានយកផលប្រយោជន៍ពីហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលបានទាញយកប្រយោជន៍ចូលទៅក្នុងអាងទឹកតែងតែអាចរករបស់អ្នកចូលរួម។

រូបភាពទី 4.2: ឯកសារបោះពុម្ភដោយប្រើទិន្នន័យពីក្រុមហ៊ុន Amazon មេកានិចទួ (MTurk) (Bohannon 2016) ។ MTurk និងទីផ្សារការងារនៅលើបណ្ដាញផ្សេងទៀតផ្តល់ជូនក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវជាវិធីងាយស្រួលក្នុងការជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមពិសោធន៍។

បទពិសោធន៍ឌីជីថលបង្កើតលទ្ធភាពកាន់តែច្រើនសម្រាប់ធ្វើពិសោធន៍វាលដូច។ ពិសោធន៍វាលឌីជីថលអាចផ្តល់នូវការគ្រប់គ្រងនិងដំណើរការទិន្នន័យតឹងអាចធ្វើទៅបានដើម្បីឱ្យយល់ពីយន្តការ (ដូចជាការពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍) និងអ្នកចូលរួមក្នុងការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តជាច្រើនទៀតចម្រុះពិតប្រាកដនៅក្នុងបរិស្ថានធម្មជាតិ (ដូចជាការពិសោធន៍វាល) ។ ក្រៅពីការរួមបញ្ចូលគ្នានៃលក្ខណៈល្អនៃការពិសោធន៍មុននេះ, ការពិសោធន៍វាលឌីជីថលផ្ដល់ឱកាសបីដែលពិបាកនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍និងវាលពិសោធន៍អាណាឡូក។

ជាដំបូង, ចំណែកឯមន្ទីរពិសោធន៍និងវាលអាណាឡូកភាគច្រើនមានរាប់រយនាក់ពិសោធន៍នៃអ្នកចូលរួមក្នុងការពិសោធន៍វាលឌីជីថលអាចមានរាប់លាននាក់នៃអ្នកចូលរួម។ ការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងមាត្រដ្ឋាននេះគឺដោយសារការពិសោធន៍ឌីជីថលមួយចំនួនអាចផលិតទិន្នន័យនៅសូន្យចំណាយអថេរ។ នោះគឺនៅពេលដែលក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានបង្កើតហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធពិសោធន៍, បង្កើនចំនួននៃអ្នកចូលរួមជាធម្មតាមិនបង្កើនការចំណាយ។ ការបង្កើនចំនួននៃអ្នកចូលរួមបានដោយកត្តានៃ 100 ឬច្រើនជាងមួយគឺមិនមែនគ្រាន់តែជាការផ្លាស់ប្តូរបរិមាណ, វាគឺជាការផ្លាស់ប្តូរដែលមានគុណភាពនោះទេព្រោះវាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវរៀនអ្វីខុសគ្នាពីការធ្វើពិសោធន៍ (ឧទាហរណ៍វិសភាគមួយនៃផលប៉ះពាល់ការព្យាបាល) និងរត់ការរចនាម៉ូដពិសោធន៍ខុសគ្នាទាំងស្រុង ( ឧទាហរណ៍, ការពិសោធន៍ក្រុមធំ) ។ ចំណុចនេះគឺមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់, ខ្ញុំនឹងត្រឡប់ទៅវាឆ្ពោះទៅរកការបញ្ចប់នៃជំពូកនេះនៅពេលដែលខ្ញុំបានផ្តល់នូវដំបូន្មានអំពីការបង្កើតការពិសោធន៍ឌីជីថល។

ទីពីរ, ចំណែកឯមន្ទីរពិសោធន៍និងការពិសោធន៍ច្រើនបំផុតតាមវាលអាណាឡូកអ្នកចូលរួមដែលជាធាតុក្រាហ្វិកដែលព្យាបាលមិនមានអ្វីប្លែកពិសោធន៍បានប្រើជាញឹកញាប់វាលឌីជីថលផ្ទៃខាងក្រោយអំពីអ្នកចូលរួមក្នុងការពនៅក្នុងការរចនានិងការវិភាគដំណាក់កាលនៃការស្រាវជ្រាវនេះ។ ពផ្ទៃខាងក្រោយនេះដែលត្រូវបានគេហៅថាពការព្យាបាលមុន, ជាញឹកញាប់គឺមាននៅក្នុងការពិសោធន៍ឌីជីថលព្រោះពួកគេបានប្រព្រឹត្តទៅនៅក្នុងបរិស្ថានវាស់យ៉ាងពេញលេញ។ ឧទាហរណ៍អ្នកស្រាវជ្រាវនៅហ្វេសប៊ុកមួយដែលមានពការព្យាបាលមុនច្រើនជាងអ្នកស្រាវជ្រាវការរចនាពិសោធន៍ស្ដង់ដារដោយមានមន្ទីរពិសោធន៍មួយបរិញ្ញាបត្រ។ ពការព្យាបាលមុននេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវការឱ្យលើសពីការព្យាបាលអ្នកចូលរួមធាតុក្រាហ្វិកមិនមានអ្វីប្លែកដូចជា។ ពិសេសជាងនេះទៅទៀត, ពការព្យាបាលមុននឹងអនុញ្ញាតឱ្យការរចនាម៉ូដបែបប្រសិទ្ធិភាពបន្ថែមទៀតពិសោធន៍ជាការរាំងខ្ទប់ (Higgins, Sävje, and Sekhon 2016) និងការជ្រើសរើសគោលដៅនៃអ្នកចូលរួម (Eckles, Kizilcec, and Bakshy 2016) ដូចសព្វសារពើវិភាគជាច្រើនទៀតដែលជាការប៉ាន់ស្មានការយល់ដឹងនៃការវិសភាគ នៃផលប៉ះពាល់ការព្យាបាល (Athey and Imbens 2016a) និងការលៃតម្រូវសម្រាប់ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងភាពជាក់លាក់កូវ៉ារ្យង់ (Bloniarz et al. 2016) ។

ទីបី, ចំណែកឯមន្ទីរពិសោធន៍អាណាឡូកនិងវាលពិសោធន៍ជាច្រើនបានផ្តល់នូវការព្យាបាលនិងលទ្ធផលវិធានការនៅក្នុងចំនួនទឹកប្រាក់ដែលបានបង្ហាប់ដែលទាក់ទងនៃពេលវេលា, ពិសោធន៍មួយចំនួនពាក់ព័ន្ធនឹងការវាលឌីជីថលការព្យាបាលដែលអាចត្រូវបានផ្តល់ជូននៅលើពេលវេលានិងផលប៉ះពាល់ផងដែរអាចត្រូវបានវាស់លើពេលវេលា។ ឧទាហរណ៍ការពិសោធន៍និងរថយន្តដឺ Restivo ដែលបម្រើការនៅមានលទ្ធផល Rijt បានវាស់ជារៀងរាល់ថ្ងៃក្នុងរយៈពេល 90 ថ្ងៃ, និងមួយនៃការពិសោធន៍នេះខ្ញុំនឹងប្រាប់អ្នកអំពីពេលក្រោយនៅក្នុងជំពូកនេះ (Ferraro, Miranda, and Price 2011) តាមដានលទ្ធផលរយៈពេល 3 ឆ្នាំនៅឯមូលដ្ឋាននោះទេ ការចំណាយ។ ទំហំទាំងបីឱកាស, ពការព្យាបាលមុនការព្យាបាលនិងបណ្តោយនិងលទ្ធផលទាំងនេះគឺជាទិន្នន័យទូទៅបំផុតនៅពេលដែលការធ្វើពិសោធន៍ដែលត្រូវបានរត់នៅលើកំពូលនៃការតែងតែនៅលើប្រព័ន្ធការវាស់វែង (មើលជំពូកទី 2 សម្រាប់បន្ថែមទៀតនៅលើជានិច្ចប្រព័ន្ធការវាស់វែង) ។

ខណៈពេលដែលការពិសោធន៍វាលឌីជីថលផ្តល់នូវលទ្ធភាពជាច្រើន, ពួកគេចែករំលែកនូវភាពទន់ខ្សោយមួយចំនួនមានទាំងមន្ទីរពិសោធន៍អាណាឡូកនិងការធ្វើពិសោធន៍វាល។ ឧទាហរណ៍ការពិសោធន៍មិនអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីសិក្សាកន្លងមកនេះហើយពួកគេអាចប៉ាន់ប្រមាណពីផលប៉ះពាល់នៃការព្យាបាលតែមួយគត់ដែលអាចត្រូវបានរៀបចំផងដែរ។ ដូចគ្នានេះផងដែរបើទោះបីជាការពិសោធន៍នេះគឺពិតជាមានប្រយោជន៍ដើម្បីណែនាំគោលនយោបាយការណែនាំពិតប្រាកដដែលពួកគេអាចផ្តល់ជូនគឺ somewhat មានកម្រិតដោយសារតែការពឹងផ្អែកផលវិបាកដូចជាបរិស្ថានបញ្ហាការអនុលោមតាមច្បាប់និងផលប៉ះពាល់តុល្យភាព (Banerjee and Duflo 2009; Deaton 2010) ។ ជាចុងក្រោយ, ការពិសោធន៍វាលឌីជីថលពង្រីកការព្រួយបារម្ភវិជ្ជាជីវៈដែលបង្កើតឡើងដោយពិសោធន៍វាល។ អ្នកគាំទ្រពិសោធន៍វាលត្រែសមត្ថភាពរបស់ពួកគេដើម្បីអន្តរាគមន៍និងដោយចៃដន្យទៅក្នុង unobtrusive សម្រេចចិត្តចបានធ្វើឡើងដោយមនុស្សរាប់លាននាក់។ លក្ខណៈពិសេសទាំងនេះផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍ផ្នែកវិទ្យាសាស្រ្តមួយចំនួនប៉ុន្តែពួកគេអាចធ្វើឱ្យការធ្វើពិសោធន៍វាលស្មុគស្មាញ Ethics (គិតអំពីវាថាជាអ្នកស្រាវជ្រាវព្យាបាលមនុស្សដូច "សត្វកណ្តុរមន្ទីរពិសោធន៍" នៅលើមាត្រដ្ឋានធំមួយ) ។ លើសពីនេះទៀត, នៅក្នុងការបន្ថែមទៅនឹងគេះថា្នាក់អាចធ្វើទៅបានដល់អ្នកចូលរួមពិសោធន៍វាលឌីជីថល, ដោយសារតែការធ្វើមាត្រដ្ឋានរបស់ពួកគេអាចបង្កើនការព្រួយបារម្ភអំពីការរំខាននៃការធ្វើការក្នុងប្រព័ន្ធសង្គម (ឧទាហរណ៍ការព្រួយបារម្ភអំពីការរំខានដល់ប្រព័ន្ធទទួលរង្វាន់របស់វិគីភីឌាប្រសិនបើ Restivo ដែលបម្រើការនិង Van der Rijt បានផ្ដល់ឱ្យ barnstars ច្រើនពេក) ។