6.6.4 ການຕັດສິນໃຈເຮັດໃນໃບຫນ້າຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ

ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງນໍາໄປສູ່ການ inaction.

ພື້ນທີ່ສີ່ແລະສຸດທ້າຍທີ່ຂ້າພະເຈົ້າຄາດຫວັງວ່າການຄົ້ນຄ້ວາການຕໍ່ສູ້ແມ່ນໄດ້ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈໃນໃບຫນ້າຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໄດ້. ວ່າແມ່ນ, ຫຼັງຈາກທັງຫມົດ philosophizing ແລະສົມດຸນ, ຈັນຍາບັນຂອງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດແລະສິ່ງທີ່ບໍ່ເຮັດ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ການຕັດສິນໃຈເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະຕ້ອງໄດ້ຮັບການອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ໃນເວລາທີ່ການອອກແບບ Encore, ນັກຄົ້ນຄວ້າອາດຈະຕ້ອງການທີ່ຈະຮູ້ວ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້ວ່າມັນຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງຈະໄດ້ຮັບການໄປຢ້ຽມຢາມໂດຍຕໍາຫຼວດ. ຫຼື, ໃນເວລາທີ່ການອອກແບບຄົ້ນຄວ້າ Contagion ອາລົມອາດຈະຕ້ອງການທີ່ຈະຮູ້ວ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້ວ່າມັນຈະສາມາດຜົນກະທົບຕໍ່ການຊຶມເສົ້າໃນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຈໍານວນຫນຶ່ງ. ອາດຈະເປັນການເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນອາດຈະຕ່ໍາທີ່ສຸດ, ແຕ່ພວກເຂົາເຈົ້າເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກ່ອນທີ່ຈະຄົ້ນຄ້ວາທີ່ໃຊ້ເວລາສະຖານທີ່. ແລະ, ເນື່ອງຈາກວ່າໂຄງການບໍ່ສາທາລະນະການຕິດຕາມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບກິດຈະກໍາທາງລົບ, ອາດຈະເປັນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບໍ່ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວເຖິງແມ່ນວ່າຫຼັງຈາກທີ່ໂຄງການໄດ້ສໍາເລັດ.

ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນບໍ່ໄດ້ເປັນເອກະລັກກັບການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານສັງຄົມໃນອາຍຸສູງສຸດດິຈິຕອນ. The Belmont Report, ໃນເວລາທີ່ອະທິບາຍການປະເມີນຜົນລະບົບຂອງຄວາມສ່ຽງແລະຜົນປະໂຫຍດ, ຢ່າງຊັດເຈນຮັບຮູ້ເຫຼົ່ານີ້ຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເພື່ອສັງລວມການແທ້. ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນເຫຼົ່ານີ້, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ແມ່ນຮ້າຍແຮງຫຼາຍໃນອາຍຸສູງສຸດດິຈິຕອນ, ໃນສ່ວນຫນຶ່ງຍ້ອນວ່າພວກເຮົາມີປະສົບການນ້ອຍ, ແລະສ່ວນຫນຶ່ງແມ່ນຍ້ອນລັກສະນະຂອງການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານສັງຄົມອາຍຸສູງສຸດດິຈິຕອນໄດ້.

ເນື່ອງຈາກຄວາມບໍ່ແນ່ນອນເຫຼົ່ານີ້ບາງຄົນເບິ່ງຄືວ່າຈະສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການບາງສິ່ງບາງຢ່າງເຊັ່ນ: "ທີ່ດີກວ່າມີຄວາມປອດໄພກ່ວາຂໍອະໄພ," ເຊິ່ງເປັນສະບັບພາສາເວົ້າຂອງລະມັດລະວັງຫຼັກການ. ໃນຂະນະທີ່ວິທີການນີ້ປະກົດວ່າສົມເຫດສົມຜົນ, ບາງທີອາດມີເຖິງແມ່ນວ່າສະຫລາດ, ມັນສາມາດຕົວຈິງແລ້ວເຮັດໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍ; ມັນແມ່ນຢ້ານທີ່ຈະຄົ້ນຄ້ວາ; ແລະມັນຈະເຮັດໃຫ້ປະຊາຊົນຄິດວ່າໃນທາງທີ່ຜິດ (Sunstein 2005) . ໃນຄໍາສັ່ງທີ່ຈະເຂົ້າໃຈບັນຫາທີ່ມີການລະມັດລະວັງ Principle, ໃຫ້ພິຈາລະນາ Contagion ອາລົມ. ການທົດລອງໄດ້ວາງແຜນທີ່ຈະມີສ່ວນຮ່ວມກ່ຽວກັບ 700,000 ປະຊາຊົນ, ແລະມີແນ່ນອນໂອກາດບາງຢ່າງທີ່ປະຊາຊົນໃນການທົດລອງຈະທໍລະມານອັນຕະລາຍ. ແຕ່ວ່າ, ຍັງມີໂອກາດບາງການທົດລອງທີ່ສາມາດໃຫ້ຜົນຜະລິດຄວາມຮູ້ທີ່ຈະເປັນປະໂຫຍດໃຫ້ຜູ້ຊົມໃຊ້ເຟສບຸກແລະສັງຄົມ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ການທົດລອງແມ່ນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການ (ດັ່ງທີ່ໄດ້ປຶກສາຫາລືຫລາຍພໍສົມຄວນ), ການປ້ອງກັນການທົດລອງແມ່ນຍັງມີຄວາມສ່ຽງເນື່ອງຈາກວ່າການທົດລອງທີ່ສາມາດມີການຜະລິດຄວາມຮູ້ທີ່ມີຄຸນຄ່າໄດ້. ແນ່ນອນ, ການເລືອກ, ບໍ່ແມ່ນການລະຫວ່າງການເຮັດການທົດລອງຍ້ອນວ່າມັນເກີດຂຶ້ນແລະບໍ່ໄດ້ເຮັດການທົດລອງ; ມີການດັດແປງທີ່ເປັນໄປໄດ້ຈໍານວນຫຼາຍກັບການອອກແບບທີ່ອາດຈະໄດ້ນໍາເອົາມັນເຂົ້າໄປໃນຄວາມສົມດຸນດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຢູ່ຈຸດບາງ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຈະຕ້ອງເລືອກລະຫວ່າງການດໍາເນີນການສຶກສາແລະບໍ່ໄດ້ດໍາເນີນການສຶກສາ, ແລະມີຄວາມສ່ຽງໃນການດໍາເນີນການແລະ inaction. ມັນບໍ່ເຫມາະສົມທີ່ຈະສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງຂອງການດໍາເນີນການ. ທີ່ຂ້ອນຂ້າງພຽງແຕ່, ມີແມ່ນບໍ່ມີວິທີການຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຟຣີ.

ການເຄື່ອນຍ້າຍຫຼັງຈາກການລະມັດລະວັງ Principle, ວິທີການຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ຈະຄິດກ່ຽວກັບການເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈໃຫ້ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແມ່ນມາດຕະຖານຄວາມສ່ຽງຫນ້ອຍ. ຫນ້ອຍຄວາມພະຍາຍາມມາດຕະຖານຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການມາດຕະຖານມີຄວາມສ່ຽງຂອງການສຶກສາໂດຍສະເພາະຕໍ່ຕ້ານຄວາມສ່ຽງທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມດໍາເນີນການໃນຊີວິດປະຈໍາວັນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເຊັ່ນ: ການຫຼີ້ນກິລາແລະການຂັບລົດລົດ (Wendler et al. 2005) . ວິທີການນີ້ແມ່ນມີຄຸນຄ່າເນື່ອງຈາກວ່າການປະເມີນບໍ່ວ່າຈະເປັນບາງສິ່ງບາງຢ່າງແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງນ້ອຍທີ່ສຸດເປັນການງ່າຍກ່ວາການປະເມີນລະດັບທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄວາມສ່ຽງ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ໃນ Contagion ອາລົມ, ກ່ອນທີ່ຈະຄົ້ນຄ້ວາໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດມີການປຽບທຽບເນື້ອໃນຈິດໃຈກ່ຽວກັບທໍາມະຊາດທີ່ເກີດຂຶ້ນ Feeds ຂ່າວກັບເນື້ອໃນຈິດໃຈທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຈະໄດ້ເຫັນໃນການທົດລອງ (Meyer 2015) . ຖ້າຫາກວ່າການໃຫ້ອາຫານຂ່າວພາຍໃຕ້ການຮັກສາຄ້າຍຄືກັນກັບຜູ້ທີ່ທໍາມະຊາດເກີດຂຶ້ນຢູ່ໃນເຟສບຸກ, ຫຼັງຈາກນັ້ນນັກວິໄຈສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ວ່າການທົດລອງແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງຫນ້ອຍ. ແລະ, ພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈນີ້ເຖິງແມ່ນວ່າຖ້າຫາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ຮູ້ວ່າໃນລະດັບທີ່ແນ່ນອນຂອງຄວາມສ່ຽງ. ວິທີການດຽວກັນສາມາດໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ກັບ Encore. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, Encore ຜົນກະທົບຮ້ອງຂໍໄປຍັງເວັບໄຊທ໌ທີ່ໄດ້ຮັບການເປັນທີ່ຮູ້ຈັກທີ່ຈະມີຄວາມອ່ອນໄຫວ, ເຊັ່ນ: ເວັບໄຊທ໌ຂອງກຸ່ມທາງດ້ານການເມືອງປະກາດຫ້າມໃນປະເທດກັບລັດຖະບານ repressive. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນບໍ່ແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງນ້ອຍທີ່ສຸດສໍາລັບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນບາງປະເທດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສະບັບປັບປຸງຂອງ Encore, ຊຶ່ງມີພຽງແຕ່ຜົນກະທົບຮ້ອງຂໍໄປຍັງ Twitter, ເຟສບຸກ, ແລະ YouTube, ແມ່ນການຮ້ອງຂໍຫນ້ອຍເນື່ອງຈາກວ່າການຮ້ອງຂໍການສະຖານທີ່ເຫຼົ່ານັ້ນຜົນກະທົບໃນໄລຍະຜົນການຊອກຫາເວັບໄຊຕ໌ປົກກະຕິ (Narayanan and Zevenbergen 2015) .

ການວິເຄາະເປັນຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນທີ່ສອງແມ່ນໃນເວລາທີ່ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບການສຶກສາທີ່ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກເປັນພະລັງງານ, ທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າຄິດໄລ່ຂະຫນາດທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການສຶກສາຂອງເຂົາເຈົ້າ (Cohen 1988) . ນັ້ນແມ່ນ, ຖ້າຫາກວ່າການສຶກສາຂອງທ່ານອາດຈະສະແດງໃຫ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່, ເຖິງແມ່ນວ່າຫນ້ອຍຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຫຼັງຈາກນັ້ນຫຼັກການຂອງການ Beneficence ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະບັງຄັບໃຊ້ຈໍານວນຂະຫນາດນ້ອຍຂອງຄວາມສ່ຽງທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານ. (ຄິດຄືນຫຼັງຈາກການຫຼຸດຜ່ອນທີ່ຂ້າພະເຈົ້າປຶກສາຫາລືໃນບົດທີ 4) ເຖິງແມ່ນວ່ານັກຄົ້ນຄວ້າບາງຄົນມີເປັນ obsession ກັບການເຮັດໃຫ້ການສຶກສາຂອງເຂົາເຈົ້າຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ເປັນໄປໄດ້, ຈະລິຍະທໍາການຄົ້ນຄວ້າຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າພວກເຮົາຄວນຈະເຮັດໃຫ້ການສຶກສາຂອງພວກເຮົາເປັນຂະຫນາດນ້ອຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປ. ດັ່ງນັ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າຖ້າຫາກວ່າທ່ານບໍ່ຮູ້ວ່າລະດັບທີ່ແນ່ນອນຂອງຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສຶກສາຂອງທ່ານມີການ, ການວິເຄາະພະລັງງານສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮັບປະກັນວ່າມັນແມ່ນການເປັນຂະຫນາດນ້ອຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປ. ການວິເຄາະພະລັງງານ, ບໍ່ແມ່ນການໃຫມ່, ແນ່ນອນ, ແຕ່ວ່າບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງວິທີການທີ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນອາຍຸສູງສຸດການປຽບທຽບແລະເຮັດແນວໃດມັນຄວນຈະໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ໃນມື້ນີ້. ໃນອາຍຸສູງສຸດປຽບທຽບໄດ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າໂດຍທົ່ວໄປໄດ້ວິເຄາະພະລັງງານທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການສຶກສາຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນບໍ່ມີຂະຫນາດນ້ອຍເກີນໄປ (ie, ພາຍໃຕ້ການທີ່ມີອໍານາດ). ໃນປັດຈຸບັນ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຄວນຈະເຮັດການວິເຄາະພະລັງງານທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການສຶກສາຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນບໍ່ໃຫຍ່ເກີນໄປ (ie, ໃນໄລຍະທີ່ມີອໍານາດ). ຖ້າຫາກວ່າທ່ານເຮັດການວິເຄາະພະລັງງານແລະການສຶກສາຂອງທ່ານຈະປາກົດຂຶ້ນເພື່ອຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຈໍານວນ enormous ຂອງປະຊາຊົນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນອາດຈະເປັນອາການທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ທ່ານກໍາລັງສຶກສາເປັນຂະຫນາດນ້ອຍໄດ້. ຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານຄວນຈະຮ້ອງຂໍໃຫ້ບໍ່ວ່າຈະເປັນຜົນກະທົບຂະຫນາດນ້ອຍນີ້ເປັນສິ່ງສໍາຄັນພຽງພໍທີ່ຈະບັງຄັບໃຊ້ເປັນຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງປະຊາຊົນມີຄວາມສ່ຽງຂອງການຂະຫນາດບໍ່ຮູ້ຈັກ. ໃນສະຖານະການຈໍານວນຫຼາຍຄໍາຕອບອາດຈະບໍ່ມີ (Prentice and Miller 1992) .

ຫນ້ອຍມາດຕະຖານຄວາມສ່ຽງແລະການວິເຄາະພະລັງງານການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ທ່ານມີເຫດຜົນແລະການອອກແບບການສຶກສາ, ແຕ່ພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ໃຫມ່ກ່ຽວກັບວິທີການເຂົ້າຮ່ວມອາດມີຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບການສຶກສາຂອງທ່ານແລະສິ່ງທີ່ຄວາມສ່ຽງທີ່ເຂົາເຈົ້າອາດຈະມີປະສົບການຈາກການເຂົ້າຮ່ວມໃນການສຶກສາຂອງທ່ານ. ວິທີການຈັດການກັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນອີກປະການຫນຶ່ງແມ່ນເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ, ຊຶ່ງນໍາໄປສູ່ການສໍາຫຼວດດ້ານຈັນຍາບັນ, ການຕອບສະຫນອງແລະ staged ການທົດລອງ.

ໃນການສໍາຫຼວດດ້ານຈັນຍາບັນ, ການຕອບສະຫນອງ, ນັກຄົ້ນຄວ້ານໍາສະເຫນີລາຍລະອຽດຂອງໂຄງການຄົ້ນຄ້ວາສະເຫນີແລະຫຼັງຈາກນັ້ນທັງສອງຄໍາຖາມ:

• (Q1) "ຖ້າຫາກວ່າຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງທີ່ທ່ານເປັນຫ່ວງເປັນຜູ້ທີ່ເຂົ້າຮ່ວມຜູ້ຝຶກຫັດທີ່ສໍາລັບການທົດລອງນີ້, ທ່ານຈະຕ້ອງການບຸກຄົນທີ່ຈະໄດ້ລວມເຂົ້າເປັນຜູ້ທີ່ເຂົ້າຮ່ວມ?": [Yes], [ຂ້າພະເຈົ້າມີຄວາມມັກບໍ່ມີ], [ບໍ່ມີ]
• (Q2) "ທ່ານເຊື່ອວ່ານັກຄົ້ນຄວ້າຄວນໄດ້ຮັບການອະນຸຍາດໃຫ້ດໍາເນີນການທີ່ມີການທົດລອງນີ້?": [Yes], [Yes, ແຕ່ລະມັດລະວັງ], [ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ແນ່ໃຈວ່າ], [ບໍ່ມີ]

ປະຕິບັດຕາມແຕ່ລະຄໍາຖາມ, ຕອບສະຫນອງໃຫ້ພື້ນທີ່ໃນການທີ່ພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍຄໍາຕອບຂອງເຂົາເຈົ້າ. ສຸດທ້າຍ, ການຕອບສະຫນອງຜູ້ທີ່ສາມາດຈະເຂົ້າຮ່ວມສາມາດປະຊາຊົນຫຼືການບັນຈຸຈາກຈຸລະພາກວຽກງານຕະຫລາດແຮງງານ (ຕົວຢ່າງ, Amazon ກົນ Turk) -answer ຄໍາຖາມປະຊາກອນພື້ນຖານ (Schechter and Bravo-Lillo 2014) .

ການສໍາຫຼວດດ້ານຈັນຍາບັນ, ການຕອບສະຫນອງມີສອງຄຸນນະສົມບັດທີ່ຂ້າພະເຈົ້າຊອກຫາການລົງທຶນໂດຍສະເພາະແມ່ນ. ຫນ້າທໍາອິດ, ພວກເຂົາເຈົ້າເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ການສຶກສາໄດ້ຮັບການດໍາເນີນການ, ແລະເພາະສະນັ້ນຈຶ່ງສາມາດປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ບັນຫາກ່ອນທີ່ຈະຄົ້ນຄ້ວາການເລີ່ມຕົ້ນ (ຊຶ່ງກົງກັນຂ້າມກັບວິທີການທີ່ຕິດຕາມກວດກາສໍາລັບການຕິກິລິຍາທາງລົບ). ຄັ້ງທີສອງ, ການສໍາຫຼວດດ້ານຈັນຍາບັນ, ການຕອບສະຫນອງເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ຈະສ້າງການສະບັບຫຼາຍຂອງໂຄງການການຄົ້ນຄວ້າໃນຄໍາສັ່ງທີ່ຈະປະເມີນຄວາມດຸ່ນດ່ຽງດ້ານຈັນຍາບັນຮັບຮູ້ເຂົ້າໃຈຂອງສະບັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງໂຄງການດຽວກັນ. ຫນຶ່ງຂອບເຂດຈໍາກັດ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການສໍາຫຼວດດ້ານຈັນຍາບັນ, ການຕອບສະຫນອງແມ່ນວ່າມັນເປັນບໍ່ຈະແຈ້ງວິທີການຕັດສິນໃຈລະຫວ່າງການອອກແບບການຄົ້ນຄວ້າທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບການສໍາຫຼວດ. ໃນກໍລະນີຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທີ່ສຸດປະເພດຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານອາດຈະຊ່ວຍໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຄູ່ມືຄົ້ນຄ້ວານີ້; ໃນຄວາມເປັນຈິງ, Schechter and Bravo-Lillo (2014) ບົດລາຍງານການປະຖິ້ມການສຶກສາການວາງແຜນເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມກັງວົນຍົກຂຶ້ນມາໂດຍເຂົ້າຮ່ວມໃນການສໍາຫຼວດດ້ານຈັນຍາບັນ, ການຕອບສະຫນອງ.

ໃນຂະນະທີ່ການສໍາຫຼວດດ້ານຈັນຍາບັນ, ການຕອບສະຫນອງສາມາດຈະເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການປະເມີນຜົນຕິກິລິຍາການຄົ້ນຄວ້າສະເຫນີ, ພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ສາມາດວັດແທກຄວາມຫນ້າຈະເປັນຄວາມຮຸນແຮງຂອງກິດຈະກໍາທາງລົບ. ວິທີຫນຶ່ງທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດການຈັດການກັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນການປັບຄ່າມີຄວາມສ່ຽງສູງແມ່ນ staged ການທົດລອງ, ວິທີການທີ່ອາດຈະເປັນປະໂຫຍດໃນການວິໄຈບາງສັງຄົມ.

ໃນເວລາທີ່ການທົດສອບປະສິດທິພາບຂອງຢາເສບຕິດໃຫມ່, ນັກຄົ້ນຄວ້າບໍ່ໄດ້ທັນທີເຕັ້ນໄປຫາການທົດລອງທາງດ້ານການຊ່ວຍຂະຫນາດໃຫຍ່ບັນ. ແນ່ນອນວ່າ, ພວກເຂົາເຈົ້າດໍາເນີນການທັງສອງປະເພດຂອງການສຶກສາຄັ້ງທໍາອິດ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ໃນການທົດລອງໄລຍະທີ I, ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງສຸມໃສ່ໂດຍສະເພາະແມ່ນກ່ຽວກັບການຊອກຫາປະລິມານທີ່ປອດໄພ, ແລະການສຶກສາເຫຼົ່ານີ້ມີສ່ວນຮ່ວມເປັນຈໍານວນຂະຫນາດນ້ອຍຂອງປະຊາຊົນ. ເມື່ອປະລິມານທີ່ມີຄວາມປອດໄພໄດ້ຖືກຄົ້ນພົບ, ໂຄງການໄລຍະ II ການທົດລອງປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງຢາເສບຕິດ, ມັນເປັນຄວາມສາມາດທີ່ຈະເຮັດວຽກຢູ່ໃນທີ່ດີທີ່ສຸດໃນກໍລະນີສະຖານະການ (Singal, Higgins, and Waljee 2014) . ພຽງແຕ່ຫຼັງຈາກໄລຍະທີ I ແລະການສຶກສາ II ເປັນຢາເສບຕິດໃຫມ່ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການປະເມີນໃນການທົດລອງການຄວບຄຸມບັນຂະຫນາດໃຫຍ່. ໃນຂະນະທີ່ໂຄງປະກອບການຄືກັນອ້ອຍຕ້ອຍຂອງການທົດລອງ staged ນໍາໃຊ້ໃນການພັດທະນາຂອງຢາເສບຕິດໃຫມ່ອາດຈະບໍ່ເປັນເຫມາະທີ່ດີສໍາລັບການຄົ້ນຄ້ວາສັງຄົມ, ໃນເວລາທີ່ປະເຊີນ​​ຫນ້າກັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ນັກວິໄຈສາມາດດໍາເນີນການສຶກສາຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ຖືກອອກແບບຢ່າງຊັດເຈນໃນການປະເມີນຄວາມປອດໄພແລະປະສິດທິພາບ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ມີ Encore, ທ່ານສາມາດຈິນຕະນາການນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນມີຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນບັນດາປະເທດມີຄວາມເຂັ້ມແຂງກົດລະບຽບຂອງກົດຫມາຍ.

ຮ່ວມກັນເຫຼົ່ານີ້ສີ່ວິທີການ, ມາດຕະຖານນ້ອຍທີ່ສຸດມີຄວາມສ່ຽງ, ການວິເຄາະພະລັງງານ, ການສໍາຫຼວດດ້ານຈັນຍາບັນ, ການຕອບສະຫນອງ, ແລະ staged ການທົດລອງສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານດໍາເນີນການໃນວິທີການທີ່ເຫມາະສົມ, ແມ້ແຕ່ຢູ່ໃນໃບຫນ້າຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໄດ້. ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງນໍາໄປສູ່ການ inaction.