4.5.4 강력한와 파트너

파트너가 비용을 줄이고 크기를 증가하지만, 참가자 치료법의 종류를 바꿀 수 있고, 사용자가 사용할 수있는 성과있다.

직접하는 것의 대안은 회사, 정부 또는 NGO와 같은 강력한 조직과 파트너 관계를 맺는 것입니다. 파트너와 협력 할 때 얻을 수있는 장점은 자신이 할 수없는 실험을 실행할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 아래에서 내가 이야기 할 실험 중 하나는 6 천 1 백만 명의 참여자입니다. 개별 연구원은 그 규모를 달성 할 수 없습니다. 파트너가되는 것이 동시에 할 수있는 일이 늘어나는 것과 동시에, 그것은 또한 당신을 제약합니다. 예를 들어, 대부분의 회사에서는 비즈니스 또는 명성에 해를 끼칠 수있는 실험을 허용하지 않습니다. 파트너와 협력하면 게시 할 때가되면 결과를 "다시 프레임"해야한다는 압박감이 따르게되며, 일부 파트너는 자신의 작품이 좋지 않게 보일 경우 게시를 막을 수도 있습니다. 마지막으로 파트너 관계는 이러한 공동 작업을 개발하고 유지 관리하는 것과 관련된 비용도 발생합니다.

이러한 파트너십을 성공으로 이끌 기 위해 해결해야하는 핵심 과제는 양 당사자의 이해 관계를 균형있게 유지하는 방법을 찾는 것이고, 그 균형에 대해 생각하는 유용한 방법은 파스퇴르의 사분면 (Stokes 1997) 입니다. 많은 연구자들은 파트너가 관심을 가질만한 실용적인 것으로 작업한다면 실제 과학을 수행 할 수 없다고 생각합니다. 이러한 사고 방식은 성공적인 파트너십을 창출하는 것을 매우 어렵게 만들고, 또한 완전히 잘못된 것입니다. 이런 사고 방식의 문제는 생물 학자 루이 파스퇴르 (Louis Pasteur)의 길을 걷는 연구에 의해 훌륭하게 설명됩니다. 사탕무 주스를 알코올로 전환시키는 상업 발효 프로젝트를 진행하면서 파스퇴르는 새로운 종류의 미생물을 발견하여 결국 질병의 세균 이론을 이끌어 냈습니다. 이 발견은 발효 과정을 개선하는 데 도움이되는 매우 실질적인 문제를 해결했으며 과학적으로 크게 발전했습니다. 따라서 실용적인 응용 프로그램을 갖춘 연구가 진정한 과학 연구와 충돌한다고 생각하기보다는 이들을 두 가지 차원으로 생각하는 것이 좋습니다. 연구는 사용에 의해 동기 부여 될 수 있고 연구는 근본적인 이해를 추구 할 수 있습니다. 비판적으로 파스퇴르와 같은 일부 연구는 사용과 근본적인 이해를 추구함으로써 동기를 부여받을 수 있습니다 (그림 4.17). Pasteur 's Quadrant의 연구 - 본질적으로 두 가지 목표를 발전시키는 연구가 연구자와 파트너 간의 협력에 이상적입니다. 그 배경을 감안할 때, 파트너십이있는 두 개의 실험적 연구를 설명하겠습니다 : 하나는 회사와 하나는 NGO가 있습니다.

그림 4.17 : 파스퇴르의 사분면 (Stokes 1997) . 연구를 "기본"또는 "적용"으로 생각하기보다는 사용 (또는하지 않음)과 근본적인 이해 (또는하지 않음)로 동기 부여하는 것으로 생각하는 것이 좋습니다. 두 가지 모두 사용에 의해 동기 부여되고 근본적인 이해를 추구하는 연구의 예는 파스퇴르가 사탕무 주스를 알코올로 전환시켜 질병의 세균 이론으로 이끄는 작업입니다. 이것은 강력한 사람들과의 파트너십에 가장 적합한 일종의 작품입니다. 사용에 의해 동기 부여되었지만 근본적인 이해를 추구하지 않는 작업의 예로 Thomas Edison이 있으며, 사용에 의하지 않고 Niels Bohr의 이해를 구하는 작업의 예를 제시합니다. 이 프레임 워크와 각각의 경우에 대한보다 철저한 논의는 Stokes (1997) 를 참조하십시오. Stokes (1997) 에서 적응, 그림 3.5.

대기업, 특히 기술 회사는 복잡한 실험을 실행하기 위해 엄청나게 복잡한 인프라를 개발했습니다. IT 업계에서는 이러한 실험을 두 가지 치료법 A와 B의 효율성을 비교하기 때문에 종종 A / ​​B 테스트라고합니다. 이러한 실험은 광고의 클릭률 증가와 같은 경우에 자주 실행되지만 동일한 실험 인프라도 가능합니다. 과학적 이해를 증진시키는 연구에 사용될 수 있습니다. 이러한 종류의 연구의 잠재력을 보여주는 사례는 유권자 투표율 (Bond et al. 2012) 에 대한 다양한 메시지의 영향에 대해 페이스 북과 샌디에고 캘리포니아 대학의 연구자 들간의 파트너십에 의해 수행 된 연구입니다.

미국 의회 선거일 인 2010 년 11 월 2 일에 미국에 살고 18 세 이상인 6100 만명의 페이스 북 사용자가 투표에 관한 실험에 참여했습니다. Facebook을 방문했을 때, 사용자는 무작위로 3 개의 그룹 중 하나에 배정되어 배너 (있는 경우)가 뉴스 피드 (그림 4.18) 상단에 놓여 있는지 확인했습니다.

• 대조군
• 클릭 가능한 "I Voted"버튼과 카운터 (Info) 버튼과 함께 투표에 관한 정보 메시지
• 클릭 가능한 "I Voted"버튼으로 투표에 관한 정보 메시지와 카운터에 이미 "I Voted"(Info + Social)을 클릭 한 친구의 이름과 사진이 표시됩니다.

Bond와 동료들은 두 가지 주요 결과, 즉 투표 행동보고와 실제 투표 행동을 연구했습니다. 첫째, 그들은 Info + Social 그룹의 사람들이 Info 그룹의 사람들보다 "I Voted"(약 20 % 대 18 %)를 클릭 할 확률이 2 % 정도 높다는 것을 발견했습니다. 또한 연구자들이 공개적으로 이용 가능한 투표 기록과 데이터를 합쳐서 약 600 만 명의 사람들을 합병 한 후에 그들은 Info + Social 그룹의 사람들이 실제로 대조 그룹의 사람들보다 0.39 % 더 많은 것으로 나타 났고 Info 그룹의 사람들 (그림 4.18)와 마찬가지로 투표권이있는 것으로 나타났다.

그림 4.18 : 페이스 북에서 투표 아웃 실험 (Bond et al. 2012) . Info 그룹의 참가자들은 컨트롤 그룹의 투표율과 동일한 비율로 투표했지만 Info + Social 그룹의 사람들은 투표율이 약간 높았다. 막대는 대략 95 %의 신뢰 구간을 나타냅니다. 그래프의 결과는 투표 기록과 일치하는 약 600 만 명의 참가자를위한 것입니다. Bond et al. (2012) , 그림 1을 참조하십시오.

이 실험의 결과에 따르면 일부 온라인 투표 아웃 메시지는 다른 것보다 효과적이며 연구원의 효율성 추정은 결과가 투표로보고되는지 실제 투표로보고되는지에 따라 달라질 수 있습니다. 이 실험은 유감스럽게도 일부 연구자가 장난스럽게 "얼굴 더미"라고 부른 사회적 정보가 투표를 증가시키는 메커니즘에 대한 단서를 제공하지 않습니다. 사회적 정보가 누군가가 배너에 주목할 확률을 높이거나 배너를 주목 한 사람이 실제로 투표 한 확률을 높였을 수 있습니다. 따라서이 실험은 다른 연구자가 탐구 할 가능성이있는 흥미로운 사실을 제공한다 (예 : Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

이 실험은 연구자의 목표를 앞당길뿐만 아니라 파트너 조직 (Facebook)의 목표도 향상 시켰습니다. 투표에서 공부 비누로 바꾼 행동을 바꾸면 온라인 광고의 효과를 측정하는 실험과 동일한 구조로 연구 결과를 볼 수 있습니다 (예 : RA Lewis and Rao (2015) ). 이러한 광고 효과 연구는 온라인 광고에 대한 노출 효과를 자주 측정합니다 ( Bond et al. (2012) 는 기본적으로 투표 방식의 오프라인 행동에 대한 광고입니다. 따라서이 연구는 페이스 북의 온라인 광고 효과를 연구하는 능력을 향상시킬 수 있으며 페이스 북이 잠재적 인 광고주들에게 페이스 북 광고가 행동 변화에 효과적이라는 것을 납득시킬 수있다.

연구자와 파트너의 이익이 대부분이 연구에서 일치했지만, 부분적으로 긴장 상태에있었습니다. 특히, 통제, 정보 및 정보 + 사회의 세 그룹에 참가자를 할당하는 일은 엄청나게 불균형했습니다. 표본의 98 %가 Info + Social에 배정되었습니다. 이러한 불균형 한 분배는 통계적으로 비효율적이며, 연구원에게는 각 그룹의 참여자 중 3 분의 1이 훨씬 더 효율적으로 할당됩니다. 그러나 페이스 북이 모든 사람들에게 Info + Social 치료를 받기를 원했기 때문에 불균형 할당이 발생했습니다. 다행히 연구원은 관련 치료에 1 %, 대조군에 1 %를 억제 할 것을 확신했다. 컨트롤 그룹이 없다면 무작위 통제 실험보다는 "교란 및 관찰"실험 이었기 때문에 Info + Social 치료의 효과를 측정하는 것은 기본적으로 불가능했을 것입니다. 이 예는 파트너와 협력 할 때 유용한 실용적인 교훈을 제공합니다. 때때로 누군가에게 치료를 제공하도록 설득하여 실험을 만들고 때로는 누군가에게 치료를 제공하지 않도록 설득하여 (예 : 대조군을 만들) 실험을 만듭니다.

파트너십은 항상 수백만 명의 참가자와 기술 회사 및 A / B 테스트를 필요로하지는 않습니다. 예를 들어 Alexander Coppock, Andrew Guess 및 John Ternovski (2016) 는 환경 NGO 인 보존 유권자 연맹과 협력하여 사회적 동원 촉진을위한 다양한 전략을 시험하는 실험을 실시했습니다. 연구자들은 NGO의 트위터 계정을 사용하여 여러 가지 유형의 정체성을 시도하는 공개 트윗과 비공개 메시지를 보냈습니다. 그런 다음 사람들이 청원서에 서명하고 청원서에 대한 정보를 다시 보내도록 격려하기 위해이 메시지 중 어느 것이 가장 효과적인지 측정했습니다.

전반적으로 강력한 힘을 발휘하여 힘든 일을 할 수있는 규모로 운영 할 수 있으며 표 4.3은 연구자와 조직 간의 파트너십의 다른 예를 제공합니다. 파트너가되는 것은 자신 만의 실험을 만드는 것보다 훨씬 쉽습니다. 그러나 이러한 장점에는 단점이 있습니다. 파트너십은 참여자, 치료 방법 및 결과의 종류를 제한 할 수 있습니다. 또한 이러한 제휴 관계는 윤리적 인 문제를 야기 할 수 있습니다. 파트너십을위한 기회를 발견하는 가장 좋은 방법은 흥미로운 과학을하는 동안 해결할 수있는 실질적인 문제를 인식하는 것입니다. 세계를 바라 보는 이런 방식에 익숙하지 않다면, 파스퇴르의 사분면에서 문제를 발견하기 어려울 수 있지만, 실습을 통해 점점 더 많이 알아 차릴 것입니다.