당신의 자신의 제품을 구축하는 것은 높은 위험, 높은 보상이다. 작동한다면, 당신은 독특한 연구를 가능하게하는 긍정적 인 피드백 루프 혜택을 누릴 수 있습니다.
한 걸음 더 나아가, 일부 연구자가 실제로 자신의 제품을 만들 자신의 실험을 구축하는 접근 방식을 복용합니다. 이 제품들은 참가자를 유치하고 실험 및 연구의 다른 종류의 플랫폼 역할을합니다. 예를 들면, 미네소타 대학의 연구 그룹이 생성 MovieLens 자유 비상업적 개인화 된 영화 추천을 제공한다. MovieLens는 1997 년부터 지속적으로 운영하고 있으며,이 기간 동안 25 만 등록 된 사용자는 30,000 개 이상의 영화에 대한 자세한 천만 평가를 제공하고 있습니다 (Harper and Konstan 2015) . MovieLens은 공공재에 대한 공헌에 대해 사회 과학 이론을 테스트에 이르기까지 훌륭한 연구를 수행하기 위해 사용자의 활발한 커뮤니티를 사용하고있다 (Beenen et al. 2004; Cosley et al. 2005; Chen et al. 2010; Ren et al. 2012) 주소로 추천 시스템의 알고리즘 문제 (Rashid et al. 2002; Drenner et al. 2006; Harper, Sen, and Frankowski 2007; Ekstrand et al. 2015) ; 전체 검토를 참조 Harper and Konstan (2015) . 이 실험의 대부분은 실제 작업 제품을 완벽하게 제어 할 필요 연구자없이 불가능했을 것입니다.
불행하게도, 당신의 자신의 제품을 구축하는 것은 매우 어렵습니다, 당신은 스타트 업 회사 만드는 것처럼 생각한다 : 높은 위험, 높은 보상을. 그것이 성공하면,이 방법은 기존 시스템에서 작동에서 온 리얼리즘과 참가자들과 자신의 실험을 건물에서 제공되는 컨트롤의 대부분을 제공합니다. 또한,이 접근법은 잠재적으로 많은 연구가 등보다 연구자 (도 4.15)에 이르게 이상의 사용자 리드 나은 제품 리드 여기서 포지티브 피드백 루프를 생성 할 수있다. 포지티브 피드백 루프가 동작하기 시작하면 즉, 조사 쉽고 쉬워한다. 이 방법에 대한 잠재적 상승에도 불구하고, 나는 그것이 성공적으로 실행하는 것이 얼마나 어려운 보여줍니다 성공의 다른 예를 찾을 수 없습니다. 하지만, 내 희망은이 전략은 기술 향상으로보다 실용적이 될 것입니다. 당신의 자신의 제품을 만드는 이러한 어려움이 제품을 제어하려는 연구가 기업, 나는 다음 해결됩니다 주제로 훨씬 더 가능성이 파트너에 있음을 의미한다.