4.5.2 ಪ್ರಬಲ ಜೊತೆ ಸಂಗಾತಿ

ಈ ಅನುವಾದ ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ×

You are reading the Open Review Edition of Bit by Bit. Click here to read the 1st Edition.

4.5.2 ಪ್ರಬಲ ಜೊತೆ ಸಂಗಾತಿ

ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ, ಆದರೆ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ರೀತಿಯ ಬದಲಾಯಿಸುವ, ಮತ್ತು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ.

ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮಾಡುವ ಪರ್ಯಾಯ ಇಂತಹ ಕಂಪನಿಯ, ಸರ್ಕಾರ, ಅಥವಾ ಎನ್ಜಿಒ ಒಂದು ಪ್ರಬಲ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಜೊತೆಗೆ ಕೈಜೋಡಿಸುತ್ತಿದೆ. ಒಂದು ಜೊತೆಗಾರ ಕೆಲಸ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಅವರು ನೀವು ಕೇವಲ ನೀವೇ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಾನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ 61 ದಶಲಕ್ಷದಷ್ಟು ಕೆಳಗೆ ಬಗ್ಗೆ ಹೇಳುತ್ತೇನೆ ಎಂದು ಒಂದು; ಯಾವುದೇ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಶೋಧಕ ಎಂದು ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯ ನೀವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಇದು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನೀವು ತರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ ಅಥವಾ ತಮ್ಮ ಖ್ಯಾತಿ ಹಾನಿ ಎಂದು ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗ ನಡೆಸಲು ಅನುಮತಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯ ಸಹ ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಸಮಯ ಬಂದಾಗ, ನೀವು ಒತ್ತಡಕ್ಕೆ ಎಂದು "ಮರು ಫ್ರೇಮ್" ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಪಾಲುದಾರರು ಸಹ ಅವುಗಳನ್ನು ಕೆಟ್ಟ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಪ್ರಕಟಣೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ ಅರ್ಥ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಪಾರ್ಟ್ನರಿಂಗ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಈ ಎಲ್ಲ ಸಹಯೋಗಗಳ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೆಚ್ಚ ಬರುತ್ತದೆ.

ಸಹಭಾಗಿತ್ವ ಯಶಸ್ವಿ ಮಾಡಲು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋರ್ ಸವಾಲು ಎರಡೂ ಪಕ್ಷಗಳ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಮತೋಲನದಲ್ಲಿಡುತ್ತದೆ ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನ ಬಗ್ಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹುಡುಕುವ ಇದೆ ಪಾಶ್ಚರ್ ನ ಕ್ವಾಡ್ರಾಂಟ್ ಆಗಿದೆ (Stokes 1997) . ಅನೇಕ ಸಂಶೋಧಕರು ಆಗಿನ ಸಂಗಾತಿ ನಿಜ ವಿಜ್ಞಾನ ಮಾಡುವ ಅವರು ಆಸಕ್ತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ ಒಂದು ಏನಾದರೂ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಏನೋ ಕೆಲಸ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆಯೇ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ. ಈ ಮನಸ್ಸು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟ ಯಶಸ್ವಿ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳು ರಚಿಸಲು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಎಂದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಆಲೋಚನೆಗಳಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಅತ್ಯದ್ಭುತವಾಗಿ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಲೂಯಿಸ್ ಪಾಶ್ಚರ್ ಪಥವನ್ನು ಮುರಿದ ಸಂಶೋಧನೆ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮದ್ಯ ಒಳಗೆ ಬೀಟ್ ರಸ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವಾಣಿಜ್ಯ ಹುದುಗುವಿಕೆ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಪಾಶ್ಚರ್ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ರೋಗದ ಸೂಕ್ಷ್ಮಾಣು ತತ್ವ ಕಾರಣವಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳ ಒಂದು ಹೊಸ ಕಂಡುಹಿಡಿದರು. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಬಹಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುಧಾರಿಸಲು ಹುದುಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮುಂಗಡ ನೆರವಾದರು. ಹೀಗಾಗಿ, ಬದಲಿಗೆ ನಿಜವಾದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಘರ್ಷಣೆ ಎಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ವಿಚಾರ ಹೆಚ್ಚು, ಇದು ಉತ್ತಮ ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಈ ಯೋಚಿಸುವುದು ಆಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೇರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು (ಅಥವಾ) ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ (ಅಥವಾ) ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ, ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧನೆ ತರಹದ Pasteur's ಅನ್ನು ಬಳಕೆಯಿಂದ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ (ಚಿತ್ರ 4.16) ಕೋರಿ ಪ್ರೇರಣೆ. ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಎರಡು ಪ್ರಗತಿಗಳು ಆತನ ಕ್ವಾಡ್ರಾಂಟ್-ಸಂಶೋಧನೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಪಾಲುದಾರರು ನಡುವಣ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಒಂದು ಕಂಪನಿಯ ಒಂದು ಮತ್ತು ಎನ್ಜಿಒ ಒಂದು: ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ನೀಡಿದ, ನಾನು ಸಹಭಾಗಿತ್ವದೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ವಿವರಿಸಲು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.

ಚಿತ್ರ 4.16: ಪಾಶ್ಚರ್ ನ ಕ್ವಾಡ್ರಾಂಟ್ (ಸ್ಟೋಕ್ಸ್ (1997) ನಿಂದ ಅಂಜೂರ 3.5 ಆಧರಿಸಿ). ಬದಲಿಗೆ ಮೂಲ ಅಥವಾ ಅಂಶಗಳೇ ಬಳಕೆ (ಅಥವಾ) ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಪಡೆಯಲು (ಅಥವಾ) ಪ್ರೇರಣೆ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಯೋಚಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಎರಡೂ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆಲೋಚನೆ ಹೆಚ್ಚು. ಎರಡೂ ಬಳಕೆಗೆ ಪ್ರೇರಣೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಬೇಡ್ತಾನೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧನೆ ರೋಗದ ಸೂಕ್ಷ್ಮಾಣು ತತ್ವ ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಮದ್ಯ ಒಳಗೆ ಬೀಟ್ ರಸ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪಾಶ್ಚರ್ ನ ಕೃತಿ. ಈ ಕೆಲಸ ರೀತಿಯ ಪ್ರಬಲ ಸಹಭಾಗಿತ್ವ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು. ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಕೆ ಪ್ರೇರಣೆ ಆದರೆ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಥಾಮಸ್ ಎಡಿಸನ್ ಬರುತ್ತವೆ ಹುಡುಕುವುದು, ಮತ್ತು ನೀಲ್ಸ್ ಬೋಹ್ರ್ ಬರುತ್ತವೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕೆಡುವುತ್ತಾನೆ ಬಳಕೆ ಮೂಲಕ ಪ್ರೇರಣೆ ಆದರೆ ಕಾರ್ಯವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು. ಸ್ಟೋಕ್ಸ್ (1997) ನೋಡಿ ಈ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಚರ್ಚೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು.

ಚಿತ್ರ 4.16: ಪಾಶ್ಚರ್ ನ ಕ್ವಾಡ್ರಾಂಟ್ (ರಿಂದ ಅಂಜೂರ 3.5 ಆಧರಿಸಿ Stokes (1997) ). ಬದಲಿಗೆ ಎರಡೂ "ಮೂಲ" ಅಥವಾ "ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ" ಅದು (ಅಥವಾ) ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಬೇಡುತ್ತದೆ (ಅಥವಾ) ಪ್ರೇರಣೆ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಯೋಚಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಸಂಶೋಧನೆ ಆಲೋಚನೆ ಹೆಚ್ಚು. ಎರಡೂ ಬಳಕೆಗೆ ಪ್ರೇರಣೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಬೇಡ್ತಾನೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧನೆ ರೋಗದ ಸೂಕ್ಷ್ಮಾಣು ತತ್ವ ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಮದ್ಯ ಒಳಗೆ ಬೀಟ್ ರಸ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪಾಶ್ಚರ್ ನ ಕೃತಿ. ಈ ಕೆಲಸ ರೀತಿಯ ಪ್ರಬಲ ಸಹಭಾಗಿತ್ವ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು. ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಕೆ ಪ್ರೇರಣೆ ಆದರೆ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಥಾಮಸ್ ಎಡಿಸನ್ ಬರುತ್ತವೆ ಹುಡುಕುವುದು, ಮತ್ತು ನೀಲ್ಸ್ ಬೋಹ್ರ್ ಬರುತ್ತವೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕೆಡುವುತ್ತಾನೆ ಬಳಕೆ ಮೂಲಕ ಪ್ರೇರಣೆ ಆದರೆ ಕಾರ್ಯವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು. ನೋಡಿ Stokes (1997) ಈ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಚರ್ಚೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು.

ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮೀರಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮೂಲಭೂತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ಈ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎ / ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ (ಅವರು ಎರಡು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಏಕೆಂದರೆ: A ಮತ್ತು B). ಈ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಥ್ರು ದರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ವಿಷಯಗಳಿಗಾಗಿ ಔಟ್, ಆದರೆ ಅದೇ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮೂಲಸೌಲಭ್ಯ ಕೂಡ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಸಂಶೋಧನಾ ಬಳಸಬಹುದು. ಸಂಶೋಧನೆಯ ಈ ರೀತಿಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಉದಾಹರಣೆ ಮತದಾನ ವಿವಿಧ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ, ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, ಸ್ಯಾನ್ ಡಿಯಾಗೋ ಸಂಶೋಧಕರು ನಡುವಿನ ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನ (Bond et al. 2012) .

ನವೆಂಬರ್ 2 ರಂದು, 2010 ಅಮೇರಿಕಾದ ಕಾಂಗ್ರೆಸ್ಸಿನ ಚುನಾವಣೆಗಳನ್ನು-61 ಮಿಲಿಯನ್ ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಅಮೇರಿಕಾದ ವಾಸಿಸುವ ಮತ್ತು 18 ಬಳಕೆದಾರರ ದಿನ ಮತದಾನ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಭಾಗವಹಿಸಿದರು. ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಭೇಟಿ ನೀಡಿದಾಗ, ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ತಮ್ಮ ನ್ಯೂಸ್ ಫೀಡ್ (ಚಿತ್ರ 4.17) ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಯಿತು ಏನು ಬ್ಯಾನರ್ (ಇದ್ದರೆ) ನಿರ್ಣಯಿಸಿತು ಮೂರು ಗುಂಪುಗಳು, ಒಳಗೆ ಹೊಂದಿದ್ದವು:

ಒಂದು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನ.
ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತದಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಮಾಹಿತಿ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಬಟನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ (ಮಾಹಿತಿ) "ನಾನು ವೋಟೆಡ್".
ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತದಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಮಾಹಿತಿ ಸಂದೇಶವನ್ನು "ನಾನು ಮತ" ಬಟನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ + ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ಈಗಾಗಲೇ "ನಾನು ಮತ" (ಮಾಹಿತಿ + ಸಾಮಾಜಿಕ) ಕ್ಲಿಕ್ ನೀಡುವಂತಹ ತಮ್ಮ ಸ್ನೇಹಿತರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು.

ಬಾಂಡ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅಧ್ಯಯನ: ಮತದಾನ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮತದಾನದ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವರದಿ. ಮೊದಲ, ಅವರು ಮಾಹಿತಿ + ಸಾಮಾಜಿಕ ಗುಂಪಿನ ಜನರು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುಂಪಿನ ಜನರು ಹೆಚ್ಚು ಸುಮಾರು 2 ಶೇಕಡಾ ಕಂಡುಕೊಂಡ "ನಾನು ಮತ" (ಸುಮಾರು 20% ವಿರುದ್ಧ 18%). ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸುಮಾರು 6 ಮಿಲಿಯನ್ ಜನರು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮತದಾನದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ ಅವರು ಮಾಹಿತಿ + ಸಾಮಾಜಿಕ ಗುಂಪಿನ ಜನರು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಜನರು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಮತ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು 0.39 ಶೇಕಡಾ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡಾಗ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುಂಪಿನ ಜನರು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಜನರು (ಚಿತ್ರ 4.17) ಎಂದು ಮತ ಕೇವಲ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ 4.17: ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಮೇಲೆ ಪಡೆಯಲು ಔಟ್ ಮತ ಪ್ರಯೋಗ (. ಬಾಂಡ್ ಮತ್ತು ಇತರರು 2012) ಫಲಿತಾಂಶಗಳು. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುಂಪು ಭಾಗವಹಿಸಿದವರು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಜನರು ಅದೇ ದರದಲ್ಲಿ ಮತ, ಆದರೆ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಗುಂಪಿನ ಜನರು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮತ. ಬಾರ್ಸ್ ಅಂದಾಜು 95% ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಂಶೋಧಕರು ಮತದಾನದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು, ಯಾರಿಗೆ ಸುಮಾರು 6 ಮಿಲಿಯನ್ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಸೇರಿವೆ.

ಚಿತ್ರ 4.17: ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಮೇಲೆ ಪಡೆಯಲು ಔಟ್ ಮತ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು (Bond et al. 2012) . ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುಂಪು ಭಾಗವಹಿಸಿದವರು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಜನರು ಅದೇ ದರದಲ್ಲಿ ಮತ, ಆದರೆ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಗುಂಪಿನ ಜನರು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮತ. ಬಾರ್ಸ್ ಅಂದಾಜು 95% ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಂಶೋಧಕರು ಮತದಾನದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು, ಯಾರಿಗೆ ಸುಮಾರು 6 ಮಿಲಿಯನ್ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಸೇರಿವೆ.

ಈ ಪ್ರಯೋಗವು ಕೆಲವು ಆನ್ಲೈನ್ ಪಡೆಯಲು ಔಟ್ ಮತ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಉಳಿದವುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಒಂದು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಸಂಶೋಧಕ ಅಂದಾಜು ಅವರು ವರದಿ ಅಥವಾ ನಿಜವಾದ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಯೋಗವು ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಹಿತಿ-ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ತಮಾಷೆಯಾಗಿ ಒಂದು "ಮುಖ ರಾಶಿಯನ್ನು" -increased ಮತದಾನ ಎಂದು ಇದು ಮೂಲಕ. ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಯಾರಾದರೂ ಬ್ಯಾನರ್ ಗಮನಿಸಿದಂತೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಹೆಚ್ಚಿದ ಅಥವಾ ನಿಜವಾಗಿ ಬ್ಯಾನರ್ ಗಮನಕ್ಕೆ ಯಾರೋ ಮತ ಅಥವಾ ಎರಡೂ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಎಂದು ಎಂದು ಆಗಿರಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಈ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಂಶೋಧಕ ಸಾಧ್ಯತೆ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಒಂದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ (ನೋಡಿ ಉದಾ Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

ಸಂಶೋಧಕರು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಪ್ರಯೋಗವು ಪಾಲುದಾರ ಸಂಸ್ಥೆಯು (ಫೇಸ್ಬುಕ್) ಗುರಿ ತಲುಪಿದ್ದಾರೆ. ನೀವು ಸೋಪ್ ಖರೀದಿ ಮತದಾನ ಅಧ್ಯಯನ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು, ನೀವು ಅಧ್ಯಯನ ನಿಖರ ಅದೇ ರಚನೆ ಆನ್ಲೈನ್ ಜಾಹೀರಾತುಗಳ ಪರಿಣಾಮ ಅಳೆಯಲು ಪ್ರಯೋಗಿಸಲಾಯಿತು ಎಂದು ನೋಡಿ (ನೋಡಿ ಉದಾ Lewis and Rao (2015) ). ಈ ಜಾಹೀರಾತು ಎಫೆಕ್ಟಿವ್ನೆಸ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಆಗಿಂದಾಗ್ಗೆ ಆನ್ಲೈನ್ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಇನ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಮಾನ್ಯತೆ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು Bond et al. (2012) ಮೂಲತಃ ಮತದಾನ ಆಫ್ಲೈನ್ ವರ್ತನೆಗೆ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು. ಹೀಗಾಗಿ, ಈ ಅಧ್ಯಯನ ಆನ್ಲೈನ್ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆ ಮತ್ತು ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುದಾರರು ಮನವರಿಕೆ ಸಹಾಯ.

ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಹಿತವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತವೆಯೇ ಸಹ, ಅವರು ಭಾಗಶಃ ಒತ್ತಡ ಸಹ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಹಂಚಿಕೆ ಮೂರು ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ, ಮಾಹಿತಿ, ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ + ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಮಹತ್ತರವಾಗಿ ಅಸಮತೋಲನ ಗೆ: ಮಾದರಿ 98% ಮಾಹಿತಿ + ಸಾಮಾಜಿಕ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ಅಸಮತೋಲನ ಹಂಚಿಕೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವ್ಯರ್ಥ, ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಹಂಚಿಕೆ ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು 1/3 ಎಂದು ಎಂದು. ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಮಾಹಿತಿ + ಸಾಮಾಜಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಪಡೆಯಲು ಇಚ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಆದರೆ, ಅಸಮತೋಲನ ಹಂಚಿಕೆ ಸಂಭವಿಸಿದ. ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಸಂಶೋಧಕರು ಒಂದು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನ ಒಂದು ಸಂಬಂಧಿತ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ಭಾಗಿಗಳ 1% ಮತ್ತೆ 1% ಹಿಡಿದಿಡಲು ಮನವರಿಕೆ ಮಾಡಿತು. ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪು ಇಲ್ಲದೆ ಮಾಹಿತಿ + ಸಾಮಾಜಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಅಳೆಯಲು ಒಂದು "ಗಲಿಬಿಲಿಪಡು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಿಸಲು" ಬದಲಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗ ಎಂದು ಏಕೆಂದರೆ ಮೂಲತಃ ಅಸಾಧ್ಯ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಒಂದು ಅಮೂಲ್ಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪಾಠ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು (ಅಂದರೆ, ಒಂದು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನ ರಚಿಸಲು) ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಾಗಿ ತಲುಪಿಸಲು ಯಾರಾದರೂ ಮನವೊಲಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ತಲುಪಿಸಲು ಯಾರಾದರೂ ವಿಶ್ವಸನೀಯ ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮೂಲಕ ಪ್ರಯೋಗ ರಚಿಸಲು.

ಸಹಭಾಗಿತ್ವ ಯಾವಾಗಲೂ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಎ / ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಲೆಕ್ಸಾಂಡರ್ Coppock, ಆಂಡ್ರ್ಯೂ ಗೆಸ್, ಮತ್ತು ಜಾನ್ Ternovski (2016) ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಚಲನೆ ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಒಂದು ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟಲ್ ಎನ್ಜಿಒ (ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಮತದಾರರು ಲೀಗ್) ಸಹಭಾಗಿ. ಸಂಶೋಧಕರು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಟ್ವೀಟ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅನನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಧಾನ ವಿವಿಧ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರು ಖಾಸಗಿ ನೇರ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಎರಡೂ ಕಳುಹಿಸಲು ಎನ್ಜಿಒ ನ ಟ್ವಿಟ್ಟರ್ ಖಾತೆಯ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ನಂತರ ಜನರು ಅರ್ಜಿ ಬಗ್ಗೆ ಮನವಿ ಮತ್ತು ರಿಟ್ವೀಟ್ ಮಾಹಿತಿ ಸೈನ್ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಈ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಯಾವ ಹೆಸರು.

ಟೇಬಲ್ 4.3: ಸಂಶೋಧನೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಿನ ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ಮೂಲಕ ಬರುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಕೆಲಸ.
ವಿಷಯ	ಉಲ್ಲೇಖದ
ಫೇಸ್ಬುಕ್ ನ್ಯೂಸ್ ಪರಿಣಾಮ ಮಾಹಿತಿ ಹಂಚಿಕೆ ಫೀಡ್	Bakshy, Rosenn, et al. (2012)
ಆನ್ಲೈನ್ ಡೇಟಿಂಗ್ ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಭಾಗಶಃ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಎಫೆಕ್ಟ್ ವರ್ತನೆಯ ಮೇಲೆ	Bapna et al. (2016)
ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ವರದಿಗಳು ಮುಖಪುಟ ಎನರ್ಜಿ ಎಫೆಕ್ಟ್	Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013)
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಪರಿಣಾಮ ವೈರಸ್ ಹರಡುವಿಕೆ ಮೇಲೆ	Aral and Walker (2011)
ಪ್ರಸರಣ ಮೇಲೆ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಹರಡುವ ಪರಿಣಾಮ	Taylor, Bakshy, and Aral (2013)
ಜಾಹೀರಾತುಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಪರಿಣಾಮ	Bakshy, Eckles, et al. (2012)
ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟ ಅನುಕ್ರಮಣಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಆವರ್ತನದ ಎಫೆಕ್ಟ್ ಆನ್ಲೈನ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವಿವಿಧ	Simester et al. (2009)
ಜನಪ್ರಿಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮ ಸಂಭಾವ್ಯ ಉದ್ಯೋಗ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಮೇಲೆ	Gee (2015)
ಜನಪ್ರಿಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಆರಂಭಿಕ ರೇಟಿಂಗ್ ಎಫೆಕ್ಟ್	Muchnik, Aral, and Taylor (2013)
ರಾಜಕೀಯ ಕ್ರೋಢೀಕರಣ ಸಂದೇಶವನ್ನು ವಿಷಯದ ಎಫೆಕ್ಟ್	Coppock, Guess, and Ternovski (2016)

ಒಟ್ಟಾರೆ, ಪ್ರಬಲ ಜೊತೆಗಾತಿಯಾಗಿ ನೀವು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟ ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ 4.3 ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಿನ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳು ಇತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪ್ರಯೋಗ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಈ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ದುಷ್ಪರಿಣಾಮಗಳು ಬರುತ್ತದೆ: ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳು ನೀವು ಅಧ್ಯಯನ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ರೀತಿಯ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಹಭಾಗಿತ್ವ ನೈತಿಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅವಕಾಶ ಪಡೆಯಲು ಉತ್ತಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಗಮನಕ್ಕೆ. ನೀವು ಜಗತ್ತನ್ನು ನೋಡುವ ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಅದು ಆತನ ಕ್ವಾಡ್ರಾಂಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟ, ಆದರೆ ಅಭ್ಯಾಸ, ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಕ್ಕೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.