4.6.1 ສ້າງສູນຂໍ້ມູນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຕົວປ່ຽນແປງ

ສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະດໍາເນີນການທົດລອງຂະຫນາດໃຫຍ່ຄືການຂັບຄ່າຄ່າຕົວແປຂອງທ່ານເປັນສູນ. ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້ແມ່ນການອັດຕະໂນມັດແລະການອອກແບບການທົດລອງທີ່ຫນ້າຍິນດີ.

ການທົດລອງດິຈິຕອນສາມາດມີໂຄງສ້າງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະນີ້ເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດດໍາເນີນການທົດລອງທີ່ບໍ່ເປັນໄປໄດ້ໃນອະດີດ. ວິທີຫນຶ່ງທີ່ຈະຄິດກ່ຽວກັບຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ແມ່ນເພື່ອສັງເກດວ່າປະສົບການໂດຍທົ່ວໄປມີສອງປະເພດຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ມີການປ່ຽນແປງ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ ແມ່ນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ຍັງຄົງບໍ່ປ່ຽນແປງບໍ່ວ່າຈະເປັນຈໍານວນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການທົດລອງຫ້ອງທົດລອງ, ຕົ້ນທຶນຄົງທີ່ອາດຈະເປັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຊົ່າພື້ນທີ່ແລະການຊື້ເຟີນີເຈີ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ໃນການປ່ຽນແປງແມ່ນຂຶ້ນຢູ່ກັບຈໍານວນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນການທົດລອງຫ້ອງທົດລອງ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປ່ຽນແປງອາດຈະມາຈາກການຈ່າຍຄ່າພະນັກງານແລະຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ການທົດລອງແບບອະນາລັອກມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ຕໍ່າແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສູງ, ໃນຂະນະທີ່ການທົດລອງດິຈິຕອນມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ສູງແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາ (ຮູບທີ່ 419). ເຖິງແມ່ນວ່າການທົດລອງດິຈິຕອນມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາ, ທ່ານສາມາດສ້າງໂອກາດທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍເມື່ອທ່ານຂັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ປ່ຽນແປງໄປຫມົດ.

ຮູບພາບ 419: ແຜນການຂອງໂຄງສ້າງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການທົດລອງແບບອະນາລັອກແລະດິຈິຕອນ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ການທົດລອງແບບອະນາລັອກມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ຕ່ໍາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສູງໃນຂະນະທີ່ທົດລອງດິຈິຕອນມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ສູງແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາ. ໂຄງສ້າງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫມາຍຄວາມວ່າປະສົບການດິຈິຕອນສາມາດດໍາເນີນການໃນລະດັບທີ່ບໍ່ເປັນໄປໄດ້ກັບການທົດລອງແບບອະນາລັອກ.

ມີສອງອົງປະກອບຕົ້ນຕໍຂອງການຈ່າຍເງິນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນກັບພະນັກງານແລະການຈ່າຍເງິນໃຫ້ບັນດາຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ - ແລະແຕ່ລະບັນດາເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກນໍາໄປສູນໂດຍໃຊ້ຍຸດທະສາດຕ່າງໆ. ການຈ່າຍເງິນໃຫ້ກັບພະນັກງານແມ່ນມາຈາກວຽກທີ່ຜູ້ຊ່ວຍຄົ້ນຄວ້ານໍາເອົາຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ເອົາການປິ່ນປົວແລະກໍານົດຜົນໄດ້ຮັບ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການທົດລອງພາກສະຫນາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ Schultz ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານ (2007) ກ່ຽວກັບການໃຊ້ພະລັງງານໄຟຟ້າຮຽກຮ້ອງໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າວິໄຈເດີນທາງໄປແຕ່ລະເຮືອນເພື່ອໃຫ້ການປິ່ນປົວແລະອ່ານຕົວເລກໄຟຟ້າ (ຮູບທີ 4.3). ທັງຫມົດຂອງຄວາມພະຍາຍາມນີ້ໂດຍຜູ້ຊ່ວຍການຄົ້ນຄວ້າຫມາຍຄວາມວ່າການເພີ່ມຄົວເຮືອນໃຫມ່ເພື່ອການສຶກສາຈະເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສໍາລັບການທົດລອງພາກສະຫນາມດິຈິຕອນຂອງ Restivo ແລະ van de Rijt (2012) ກ່ຽວກັບຜົນກະທົບຂອງລາງວັນກ່ຽວກັບບັນນາທິການ Wikipedia, ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດເພີ່ມຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຫຼາຍກວ່າທີ່ບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ກົນລະຍຸດທົ່ວໄປສໍາລັບການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍລິຫານທີ່ແຕກຕ່າງແມ່ນເພື່ອທົດແທນການເຮັດວຽກຂອງມະນຸດ (ທີ່ມີລາຄາແພງ) ກັບການເຮັດວຽກຄອມພິວເຕີ (ທີ່ມີລາຄາຖືກ). ປະມານ, ທ່ານສາມາດຖາມຕົວເອງໄດ້: ການທົດລອງນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ໃນຂະນະທີ່ທຸກໆຄົນໃນທີມຄົ້ນຄ້ວາຂອງຂ້ອຍນອນຢູ່ບໍ? ຖ້າຄໍາຕອບແມ່ນແມ່ນແລ້ວ, ທ່ານໄດ້ເຮັດວຽກທີ່ດີຂອງການອັດຕະໂນມັດ.

ປະເພດຕົ້ນຕໍຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ມີການປ່ຽນແປງແມ່ນການຈ່າຍເງິນໃຫ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ. ນັກຄົ້ນຄວ້າຈໍານວນຫນຶ່ງໄດ້ໃຊ້ Amazon Mechanical Turk ແລະຕະຫຼາດແຮງງານອອນໄລນ໌ອື່ນໆເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຈ່າຍເງິນທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ. ເພື່ອຂັບໄລ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນທັງຫມົດໄປສູນ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນແມ່ນຈໍາເປັນ. ສໍາລັບເວລາດົນນານ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ອອກແບບປະສົບການທີ່ຫນ້າເບື່ອທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງຈ່າຍໃຫ້ຄົນເຂົ້າຮ່ວມ. ແຕ່ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມຖ້າທ່ານສາມາດສ້າງການທົດລອງທີ່ປະຊາຊົນຕ້ອງການຢູ່? ນີ້ອາດຈະຫາສຽງໄປໄກ, ແຕ່ຂ້ອຍຈະໃຫ້ຕົວຢ່າງຕໍ່ໄປນີ້ຈາກວຽກງານຂອງຂ້ອຍເອງແລະມີຕົວຢ່າງຫຼາຍໃນຕາຕະລາງ 4.4. ໃຫ້ສັງເກດວ່າຄວາມຄິດຂອງການອອກແບບການທົດລອງທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນນີ້ກໍ່ແມ່ນເຫດຜົນບາງຢ່າງໃນພາກ 3 ກ່ຽວກັບການອອກແບບການສໍາຫຼວດທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍແລະໃນບົດທີ 5 ກ່ຽວກັບການອອກແບບການຮ່ວມມືຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ດັ່ງນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າຄວາມສະຫນຸກສະຫນານຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ - ສິ່ງທີ່ອາດຈະຖືກເອີ້ນວ່າປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ - ຈະເປັນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນໃນການອອກແບບການຄົ້ນຄວ້າໃນອາຍຸດິຈິຕອນ.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສ້າງການທົດລອງທີ່ມີຂໍ້ມູນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ທ່ານຈະຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງແມ່ນເຕັມອັດຕະໂນມັດແລະຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມບໍ່ຕ້ອງການການຈ່າຍເງິນໃດໆ. ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວິທີນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້, ຂ້ອຍຈະອະທິບາຍການຄົ້ນຄວ້າຫຼັກສູດຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຄວາມສໍາເລັດແລະຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງຜະລິດຕະພັນວັດທະນະທໍາ.

ບົດຂຽນຂອງຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຖືກກະຕຸ້ນໂດຍລັກສະນະທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈຂອງຜົນສໍາເລັດສໍາລັບຜະລິດຕະພັນວັດທະນະທໍາ. ຕີເພງ, ຫນັງສືຂາຍດີທີ່ສຸດ, ແລະຮູບເງົາເລື່ອງ blockbuster ມີຫຼາຍ, ຫຼາຍສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍກວ່າສະເລ່ຍ. ເນື່ອງຈາກວ່ານີ້, ຕະຫຼາດສໍາລັບຜະລິດຕະພັນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມັກຈະເອີ້ນວ່າ "ຕະຫຼາດຜູ້ຊະນະ - ທັງຫມົດ". ແຕ່, ໃນເວລາດຽວກັນ, ເພງ, ຫນັງສື, ຫຼືຮູບເງົາໂດຍສະເພາະຈະກາຍເປັນຜົນສໍາເລັດແມ່ນບໍ່ແນ່ນອນທີ່ສຸດ. ຜູ້ຂຽນຫນັງສື William Goldman (1989) ສະຫຼຸບຢ່າງຫຼາຍຂອງການຄົ້ນຄ້ວາດ້ານວິຊາການໂດຍກ່າວວ່າ, ໃນເວລາທີ່ຄາດຄະເນຜົນສໍາເລັດ, "ບໍ່ມີໃຜຮູ້ຫຍັງ." ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງຜູ້ໂຊກດີທີ່ເອົາຕະຫຼາດທັງຫມົດເຮັດໃຫ້ຂ້ອຍຮູ້ວ່າຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຫຍັງ ຂອງຄຸນນະພາບແລະຫຼາຍປານໃດແມ່ນພຽງແຕ່ໂຊກດີ. ຫຼື, ສະແດງອອກແຕກຕ່າງກັນເລັກນ້ອຍ, ຖ້າພວກເຮົາສາມາດສ້າງໂລກຂະຫນານແລະໃຫ້ພວກເຂົາທັງຫມົດປ່ຽນແປງຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ, ເພງດຽວກັນຈະກາຍເປັນທີ່ນິຍົມໃນແຕ່ລະໂລກ? ແລະ, ຖ້າບໍ່, ສິ່ງທີ່ອາດຈະເປັນກົນໄກທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້?

ເພື່ອຕອບຄໍາຖາມເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຮົາ - Peter Dodds, Duncan Watts (ທີ່ປຶກສາຂອງຂ້າພະເຈົ້າຂອງວິທະຍາໄລ), ແລະຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ແລ່ນປະສົບການແບບທົດລອງແບບອອນໄລນ໌. ໂດຍສະເພາະ, ພວກເຮົາໄດ້ສ້າງເວັບໄຊທ໌ທີ່ເອີ້ນວ່າ MusicLab ບ່ອນທີ່ປະຊາຊົນສາມາດຄົ້ນພົບດົນຕີໃຫມ່, ແລະພວກເຮົາໄດ້ນໍາໃຊ້ມັນສໍາລັບການທົດລອງຕ່າງໆ. ພວກເຮົາໄດ້ຄັດເລືອກຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໂດຍການໂຄສະນາປ້າຍໂຄສະນາເທິງເວັບໄຊທ໌ທີ່ມີຄວາມສົນໃຈກັບໄວລຸ້ນ (ຮູບພາບ 4.20) ແລະໂດຍຜ່ານການກ່າວເຖິງໃນສື່ມວນຊົນ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ມາຮອດເວັບໄຊທ໌ຂອງພວກເຮົາໄດ້ສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຍິນຍອມ, ໄດ້ລວບລວມຂໍ້ມູນພື້ນຖານສັ້ນແລະໄດ້ຮັບການແຕ່ງຕັ້ງໃຫ້ເປັນຫນຶ່ງໃນສອງເງື່ອນໄຂການທົດລອງ - ອິດທິພົນແລະສັງຄົມ. ໃນເງື່ອນໄຂທີ່ເປັນເອກະລາດ, ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໄດ້ຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບເພງທີ່ຟັງ, ໃຫ້ພຽງແຕ່ຊື່ຂອງວົງດົນຕີແລະເພງ. ໃນຂະນະທີ່ຟັງເພງ, ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໄດ້ຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ອັດຕາຫຼັງຈາກທີ່ພວກເຂົາມີໂອກາດ (ແຕ່ບໍ່ແມ່ນພັນທະຂອງ) ເພື່ອດາວໂຫລດເພງ. ໃນສະພາບທີ່ມີອິດທິພົນທາງສັງຄົມ, ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມມີປະສົບການດຽວກັນ, ຍົກເວັ້ນພວກເຂົາເຈົ້າຍັງສາມາດເບິ່ງຈໍານວນເວລາເພງແຕ່ລະຄົນໄດ້ຮັບການດາວໂຫຼດໂດຍຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມກ່ອນຫນ້າ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນເງື່ອນໄຂທີ່ມີອິດທິພົນທາງສັງຄົມໄດ້ຮັບການມອບຫມາຍໃຫ້ເປັນຫນຶ່ງໃນແປດໂລກຂະຫນານ, ເຊິ່ງແຕ່ລະຄົນທີ່ພັດທະນາຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ (ຮູບພາບ 4.21). ການນໍາໃຊ້ການອອກແບບນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ດໍາເນີນການທົດລອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງສອງຢ່າງ. ໃນຄັ້ງທໍາອິດ, ພວກເຮົາໄດ້ນໍາສະເຫນີເພງກັບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າທີ່ບໍ່ໄດ້ກໍານົດ, ເຊິ່ງໃຫ້ພວກເຂົາມີສັນຍານທີ່ອ່ອນແອຂອງຄວາມນິຍົມ. ໃນການທົດລອງຄັ້ງທີສອງ, ພວກເຮົາໄດ້ນໍາສະເຫນີເພງໃນບັນຊີລາຍຊື່ອັນດັບທີຫນຶ່ງເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມນິຍົມຫຼາຍ (ຮູບພາບ 4.22).

ຮູບພາບ 420: ຕົວຢ່າງຂອງໂຄສະນາປ້າຍໂຄສະນາທີ່ເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງຂ້ອຍແລະຂ້ອຍໃຊ້ເພື່ອທົດແທນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມສໍາລັບການທົດລອງ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Salganik (2007) ໂດຍການອະນຸຍາດຈາກ Salganik (2007) , ຮູບທີ່ 212.

ຮູບພາບ 421: ການອອກແບບທົດລອງສໍາລັບການທົດລອງ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໄດ້ຖືກມອບຫມາຍໃຫ້ເປັນເງື່ອນໄຂຫນຶ່ງໃນສອງເງື່ອນໄຂ: ອິດທິພົນແລະອິດທິພົນຂອງສັງຄົມ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນສະຖານະພາບເອກະລາດໄດ້ເຮັດໃຫ້ເລືອກໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຄົນອື່ນໄດ້ເຮັດ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນສະພາບທີ່ມີອິດທິພົນທາງສັງຄົມໄດ້ຖືກມອບຫມາຍໃຫ້ເປັນຫນຶ່ງໃນແປດໂລກຂະຫນານທີ່ພວກເຂົາສາມາດເບິ່ງຄວາມນິຍົມໄດ້ - ການວັດແທກໂດຍຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມກ່ອນ - ຂອງແຕ່ລະເພງໃນໂລກຂອງພວກເຂົາແຕ່ພວກເຂົາບໍ່ສາມາດເບິ່ງຂໍ້ມູນໃດໆ, ເຖິງແມ່ນວ່າຮູ້ກ່ຽວກັບການມີຢູ່ຂອງ, ໃດໆຂອງໂລກອື່ນໆ. ດັດແປງຈາກ Salganik, Dodds, and Watts (2006) , ຮູບທີ 1.

ພວກເຮົາໄດ້ພົບເຫັນວ່າຄວາມນິຍົມຂອງເພງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນທົ່ວໂລກ, ແນະນໍາວ່າໂຊກມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຄວາມສໍາເລັດ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນໃນໂລກຫນຶ່ງເພງ "Lockdown" ໂດຍ 52Metro ມາໃນຄັ້ງທໍາອິດໃນ 48 ເພງ, ໃນຂະນະທີ່ຢູ່ໃນໂລກອື່ນມັນມາໃນທີ 40. ນີ້ແມ່ນແທ້ເພງດຽວກັນແຂ່ງຂັນກັບເພງທັງຫມົດດຽວກັນ, ແຕ່ໃນໂລກຫນຶ່ງມັນໄດ້ໂຊກດີແລະໃນຄົນອື່ນມັນບໍ່ໄດ້. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ໂດຍການປຽບທຽບຜົນໄດ້ຮັບໃນທັງສອງປະສົບການ, ພວກເຮົາໄດ້ເຫັນວ່າອິດທິພົນຂອງສັງຄົມເພີ່ມທະວີການທໍາມະຊາດທີ່ຊະນະ - ທັງຫມົດຂອງຕະຫຼາດເຫຼົ່ານີ້ເຊິ່ງອາດຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງທັກສະ. ແຕ່ວ່າ, ຊອກຫາໃນທົ່ວໂລກ (ຊຶ່ງບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້ນອກເຫນືອຈາກການທົດລອງໂລກຂະຫນານນີ້), ພວກເຮົາໄດ້ເຫັນວ່າອິດທິພົນທາງສັງຄົມກໍ່ເພີ່ມຄວາມສໍາຄັນຂອງໂຊກ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເປັນເລື່ອງທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈ, ມັນແມ່ນເພງທີ່ມີຄວາມສົນໃຈສູງທີ່ໂຊກທີ່ສໍາຄັນ (ຮູບພາບ 4.23).

ຮູບພາບ 4.22: ຮູບພາບຈາກສະພາບການມີອິດທິພົນທາງສັງຄົມໃນການທົດລອງ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . ໃນສະພາບທີ່ມີອິດທິພົນທາງສັງຄົມໃນການທົດລອງ 1, ເພງດັ່ງກ່າວ, ພ້ອມກັບຈໍານວນການດາວໂຫລດກ່ອນຫນ້ານີ້, ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃຫ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຈັດລຽງຕາຂ່າຍຕາຂ່າຍ 16 \(\times\) 3, ບ່ອນທີ່ຕໍາແຫນ່ງຂອງເພງໄດ້ຮັບການມອບຫມາຍຢ່າງສຸ່ມສໍາລັບແຕ່ລະຄົນ ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ. ໃນການທົດລອງ 2, ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນເງື່ອນໄຂທີ່ມີອິດທິພົນທາງສັງຄົມໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເພງທີ່ມີການດາວໂຫຼດທີ່ນໍາສະເຫນີໃນຫນຶ່ງຄໍລໍາໃນລໍາດັບທີ່ຫຼຸດລົງຂອງຄວາມນິຍົມໃນປະຈຸບັນ.

ຮູບພາບ 4.23: ຜົນໄດ້ຮັບຈາກການທົດລອງ MusicLab ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງການອຸທອນແລະຄວາມສໍາເລັດ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . \(x\) -axis ແມ່ນສ່ວນແບ່ງກາລະຕະຫຼາດຂອງເພງໃນໂລກເອກະລາດເຊິ່ງເປັນວັດແທກຄວາມອຸທອນຂອງເພງແລະ \(y\) - ແມ່ນເປັນສ່ວນແບ່ງຕະຫລາດຂອງເພງດຽວກັນໃນ ແປດໂລກທີ່ມີອິດທິພົນທາງສັງຄົມ, ເຊິ່ງເປັນມາດຕະການຂອງຄວາມສໍາເລັດຂອງເພງ. ພວກເຮົາໄດ້ພົບເຫັນວ່າການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງອິດທິພົນທາງສັງຄົມທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມມີປະສົບການໂດຍສະເພາະ, ການປ່ຽນແປງໃນຮູບແບບຈາກການທົດລອງ 1 ເຖິງການທົດລອງ 2 (ຮູບພາບ 4.22) - ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສໍາເລັດຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນເພງທີ່ມີການອຸທອນສູງສຸດ. ດັດແປງຈາກ Salganik, Dodds, and Watts (2006) , ຮູບທີ 3.

MusicLab ສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນເນື່ອງຈາກວ່າມັນໄດ້ຖືກອອກແບບມາ. ຫນ້າທໍາອິດ, ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງແມ່ນອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມທີ່ສະນັ້ນມັນສາມາດດໍາເນີນການໃນຂະນະທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ນອນ. ຄັ້ງທີສອງ, ການຊົດເຊີຍແມ່ນເພງທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າ, ດັ່ງນັ້ນບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຊົດເຊີຍຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງ. ການນໍາໃຊ້ດົນຕີໃນການຊົດເຊີຍຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີບາງຄັ້ງການຄ້າລະຫວ່າງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ແລະການປ່ຽນແປງ. ການໃຊ້ດົນຕີເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ເພາະວ່າຂ້ອຍຕ້ອງໃຊ້ເວລາທີ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດຈາກວົງດົນຕີແລະການກະກຽມບົດລາຍງານໃຫ້ພວກເຂົາກ່ຽວກັບຕິກິຣິຍາຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມກັບດົນຕີຂອງພວກເຂົາ. ແຕ່ໃນກໍລະນີນີ້, ການເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ເພື່ອຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕົວແປແມ່ນສິ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງ; ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາດໍາເນີນການທົດລອງທີ່ມີປະມານ 100 ເທື່ອກ່ວາທົດລອງທົດລອງມາດຕະຖານ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ການທົດລອງ MusicLab ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ບໍ່ມີການປ່ຽນແປງບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເປັນຕົວສຸດທ້າຍ; ແທນທີ່ຈະ, ມັນສາມາດເປັນວິທີການດໍາເນີນການປະເພດໃຫມ່ຂອງການທົດລອງ. ສັງເກດເຫັນວ່າພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ນໍາໃຊ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທັງຫມົດຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະດໍາເນີນການທົດລອງຫ້ອງທົດລອງທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ສັງຄົມ 100 ເທື່ອ. ແທນທີ່ຈະ, ພວກເຮົາໄດ້ເຮັດບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ທີ່ທ່ານອາດຄິດວ່າເປັນການປ່ຽນແປງຈາກການທົດລອງທາງຈິດວິທະຍາໄປສູ່ສັງຄົມຫນຶ່ງ (Hedström 2006) . ແທນທີ່ຈະເນັ້ນຫນັກໃສ່ການຕັດສິນໃຈຂອງແຕ່ລະບຸກຄົນ, ພວກເຮົາໄດ້ສຸມໃສ່ການທົດລອງຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບຄວາມນິຍົມ, ຜົນໄດ້ຮັບຮ່ວມກັນ. ການປ່ຽນແປງນີ້ໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບໃນການລວບລວມຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງມີຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ 700 ຄົນເພື່ອຜະລິດຈຸດຂໍ້ມູນດຽວ (ມີ 700 ຄົນໃນແຕ່ລະໂລກຂະຫນານ). ຂະຫນາດນັ້ນແມ່ນພຽງແຕ່ເປັນໄປໄດ້ເນື່ອງຈາກໂຄງສ້າງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການທົດລອງ. ໂດຍທົ່ວໄປ, ຖ້ານັກວິໄຈຕ້ອງການສຶກສາຜົນໄດ້ຮັບຈາກການຕັດສິນໃຈຂອງແຕ່ລະຄົນ, ການທົດລອງກຸ່ມເຊັ່ນ MusicLab ແມ່ນຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍ. ໃນໄລຍະຜ່ານມາ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຂົນສົ່ງ, ແຕ່ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນຫຼຸດລົງເນື່ອງຈາກຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຂໍ້ມູນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງ.

ນອກເຫນືອຈາກການສະແດງຜົນປະໂຫຍດຂອງຂໍ້ມູນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍບໍ່ປ່ຽນແປງ, ການທົດລອງ MusicLab ຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມທ້າທາຍຕໍ່ວິທີນີ້: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ສູງ. ໃນກໍລະນີຂອງຂ້ອຍຂ້ອຍມີຄວາມໂຊກດີທີ່ສຸດທີ່ຈະສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັບນັກພັດທະນາເວັບທີ່ມີຊື່ສຽງຊື່ວ່າ Peter Hausel ສໍາລັບປະມານຫົກເດືອນເພື່ອສ້າງການທົດລອງ. ນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ເປັນໄປໄດ້ເພາະວ່າທີ່ປຶກສາຂອງຂ້າພະເຈົ້າ, Duncan Watts, ໄດ້ຮັບທຶນຊ່ວຍເຫຼືອຈໍານວນຫນຶ່ງເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການຄົ້ນຄວ້າແບບນີ້. ເທກໂນໂລຍີໄດ້ດີຂຶ້ນນັບຕັ້ງແຕ່ເລົາສ້າງ MusicLab ໃນປີ 2004 ເພື່ອໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການສ້າງການທົດລອງເຊັ່ນນີ້. ແຕ່ກົນລະຍຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ສູງກໍ່ສາມາດເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ສາມາດຈ່າຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເຫຼົ່ານັ້ນໄດ້.

ໃນການສະຫຼຸບ, ທົດລອງດິຈິຕອນສາມາດມີໂຄງສ້າງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍກ່ວາທົດລອງແບບອະນາລັອກ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການດໍາເນີນການທົດລອງທີ່ມີຂະຫນາດໃຫຍ່, ທ່ານຄວນພະຍາຍາມຫຼຸດລົງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ປ່ຽນແປງຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ແລະໂດຍວິທີທາງທີ່ບໍ່ດີ. ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດກົນໄກຂອງການທົດລອງຂອງທ່ານ (ເຊັ່ນ: ການປ່ຽນເວລາຂອງມະນຸດກັບເວລາຄອມພິວເຕີ້) ແລະການອອກແບບປະສົບການຕ່າງໆທີ່ປະຊາຊົນຕ້ອງການ. ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ສາມາດອອກແບບປະສົບການກັບລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ຈະສາມາດດໍາເນີນການທົດລອງປະເພດໃຫມ່ ບໍ່ເປັນໄປໄດ້ໃນອະດີດ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມສາມາດໃນການສ້າງການທົດລອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ບໍ່ມີຕົວແປສາມາດເພີ່ມຄໍາຖາມດ້ານຈັນຍາບັນໃຫມ່, ຫົວຂໍ້ທີ່ຂ້ອຍຈະແກ້ໄຂໃນປັດຈຸບັນ.