4.3 ທັງສອງຂະຫນາດຂອງປະສົບການ: ການທົດລອງພາກສະຫນາມແລະການປຽບທຽບ, ດິຈິຕອນ

ການທົດລອງການທົດລອງສະຫນອງການໃຫ້ການຄວບຄຸມ, ການທົດລອງພາກສະຫນາມໃຫ້ realism, ແລະປະສົບການພາກສະຫນາມດິຈິຕອນສົມທົບຄວບຄຸມແລະ realism ໃນຂະຫນາດ.

ປະສົບການມາຢູ່ໃນຮູບຮ່າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍແລະຂະຫນາດ. ແຕ່, ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ພົບວ່າການຈັດຕັ້ງປະຕາມຕໍ່ເນື່ອງລະຫວ່າງການທົດລອງການທົດລອງແລະການທົດລອງພາກສະຫນາມ. ໃນປັດຈຸບັນ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຄວນຈະຈັດຕັ້ງປະຕາມຕໍ່ເນື່ອງລະຫວ່າງການທົດລອງປຽບທຽບແລະປະສົບການດິຈິຕອນເປັນ. ນີ້ອອກແບບພື້ນທີ່ສອງມິຕິລະດັບຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຈຸດອ່ອນຂອງການວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະໄດ້ແນະນໍາພື້ນທີ່ຂອງໂອກາດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ (ຮູບ 41).

ຕົວເລກ 41: Schematic ຂອງພື້ນທີ່ອອກແບບສໍາລັບການທົດລອງ. ໃນໄລຍະຜ່ານມາ, ປະສົບການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຕາມຂະຫນາດທົດລອງພາກສະຫນາມໄດ້. ໃນປັດຈຸບັນ, ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງແຕກຕ່າງກັນກ່ຽວກັບການຂະຫນາດປຽບທຽບດິຈິຕອນໄດ້. ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຂ້າພະເຈົ້າ, ເຂດພື້ນທີ່ຂອງໂອກາດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ແມ່ນການທົດລອງພາກສະຫນາມດິຈິຕອນ.

ໃນໄລຍະຜ່ານມາ, ວິທີການຕົ້ນຕໍທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າການຈັດຕັ້ງປະສົບການແມ່ນພ້ອມຂະຫນາດທົດລອງພາກສະຫນາມໄດ້. ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງປະສົບການໃນວິທະຍາສາດສັງຄົມມີປະສົບການທົດລອງບ່ອນທີ່ນັກສຶກສາປະລິນຍາຕີປະຕິບັດວຽກງານ strange ໃນຫ້ອງທົດລອງສໍາລັບການປ່ອຍສິນເຊື່ອແນ່ນອນ. ປະເພດຂອງການທົດລອງນີ້ຄອບງໍາການຄົ້ນຄວ້າໃນຈິດໃຈເນື່ອງຈາກວ່າມັນເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າເພື່ອສ້າງການປິ່ນປົວສະເພາະຫຼາຍການອອກແບບເພື່ອທົດສອບທິດສະດີສະເພາະທີ່ສຸດກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາທາງສັງຄົມ. ສໍາລັບບັນຫາສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງຮູ້ສຶກນ້ອຍເປັນ strange ກ່ຽວກັບຂໍ້ສະຫຼຸບທີ່ເຂັ້ມແຂງກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດຈາກປະຊາຊົນຜິດປົກກະຕິດັ່ງກ່າວປະຕິບັດວຽກງານຜິດປົກກະຕິດັ່ງກ່າວໃນການຈັດການຜິດປົກກະຕິ. ຄວາມກັງວົນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ການເຄື່ອນໄຫວໄປສູ່ການທົດລອງພາກສະຫນາມ. ການທົດລອງພາກສະຫນາມສົມທົບການອອກແບບທີ່ເຂັ້ມແຂງຂອງການທົດລອງການຄວບຄຸມບັນກັບກຸ່ມຜູ້ຕາງຫນ້າຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ການປະຕິບັດວຽກງານທົ່ວໄປ, ໃນການຕັ້ງຄ່າທໍາມະຊາດຫຼາຍ.

ເຖິງແມ່ນວ່າບາງປະຊາຊົນຄິດວ່າການທົດລອງແລະພາກສະຫນາມການທົດລອງເປັນວິທີການແຂ່ງຂັນ, ມັນເປັນທີ່ດີທີ່ສຸດຄິດວ່າພວກເຂົາເປັນວິທີການທີ່ສົມບູນທີ່ມີຄວາມເຂັ້ມແຂງທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະຈຸດອ່ອນ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, Correll, Benard, and Paik (2007) ການນໍາໃຊ້ທັງສອງການທົດລອງການທົດລອງແລະການທົດລອງພາກສະຫນາມໃນຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອຊອກຫາແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂອງ "ການລົງໂທດເປັນແມ່." ຢູ່ໃນສະຫະລັດອະເມລິກາ, ແມ່ມີລາຍໄດ້ເງິນຫນ້ອຍກ່ວາແມ່ຍິງບໍ່ມີລູກ, ເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່ ແມ່ຍິງເມື່ອປຽບທຽບກັບຄວາມສາມາດທີ່ຄ້າຍຄືກັນເຮັດວຽກຢູ່ໃນວຽກເຮັດງານທໍາທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ມີຄໍາອະທິບາຍທີ່ເປັນໄປໄດ້ຈໍານວນຫຼາຍສໍາລັບຮູບແບບນີ້, ແລະອີກຄົນຫນຶ່ງທີ່ນາຍ​​ຈ້າງກໍາລັງລໍາອຽງຕໍ່ແມ່. (ເປັນທີ່ຫນ້າສົນ, ກົງກັນຂ້າມເບິ່ງຄືວ່າຈະເປັນຄວາມຈິງສໍາລັບບັນພະບຸລຸດ: ພວກເຂົາເຈົ້າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມີລາຍໄດ້ຫຼາຍກ່ວາຄົນບໍ່ມີບຸດທຽບເທົ່າ). ໃນຄໍາສັ່ງທີ່ຈະປະເມີນອະຄະຕິທີ່ເປັນໄປໄດ້ຕໍ່ແມ່, ຄວາມສໍາພັນແລະເພື່ອນຮ່ວມງານແລ່ນສອງປະສົບການ: ຫນຶ່ງໃນການທົດລອງແລະໃນພາກສະຫນາມ.

ຫນ້າທໍາອິດ, ໃນການທົດລອງທົດລອງ Correll ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານບອກຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບປະລິນຍາຕີວິທະຍາໄລ, ທີ່ແຄລິຟໍເນຍທີ່ບໍລິສັດການສື່ສານທີ່ເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນໄດ້ດໍາເນີນການຄົ້ນຫາວຽກເຮັດງານທໍາສໍາລັບບຸກຄົນທີ່ຈະນໍາໄປສູ່ການໃຫມ່ຂອງພະແນກການຕະຫຼາດຂອງຕົນ Coast ຕາເວັນອອກ. ນັກສຶກສາໄດ້ຮັບການບອກເລົ່າມາວ່າບໍລິສັດທີ່ຕ້ອງການຢາກຊ່ວຍເຫຼືອຂອງເຂົາເຈົ້າໃນຂະບວນການການຈ້າງງານແລະພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກຂໍໃຫ້ທົບທວນໃບສະຫມັກຂອງຜູ້ສະຫມັກທີ່ອາດມີຫຼາຍແລະອັດຕາຜູ້ສະຫມັກຈໍານວນຫນຶ່ງຂອງຂະຫນາດເຊັ່ນ: ທາງ, ຄວາມອົບອຸ່ນ, ແລະຄໍາຫມັ້ນສັນຍາຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການເຮັດວຽກ. ນອກຈາກນັ້ນ, ນັກຮຽນໄດ້ຖືກຖາມຖ້າຫາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າຈະແນະນໍາໃຫ້ຈ້າງຜູ້ສະຫມັກແລະສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເຈົ້າຈະແນະນໍາໃຫ້ເປັນເງິນເດືອນເລີ່ມຕົ້ນ. unbeknownst ກັບນັກສຶກສາ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃບສະຫມັກໄດ້ຮັບການກໍ່ສ້າງໂດຍສະເພາະການເປັນຄ້າຍຄືກັນຍົກເວັ້ນສໍາລັບການຫນຶ່ງສິ່ງທີ່: ບາງສ່ວນຂອງຜູ້ສະຫມັກວຽກສັນຍານແມ່ (ໂດຍ listing ການມີສ່ວນຮ່ວມໃນສະມາຄົມພໍ່ແມ່ຄູອາຈານ) ແລະບາງຄົນບໍ່. Correll ພົບເຫັນວ່ານັກສຶກສາໄດ້ຫນ້ອຍທີ່ອາດຈະແນະນໍາໃຫ້ຈ້າງແມ່ແລະສະຫນອງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເງິນເດືອນເລີ່ມຕົ້ນຕ່ໍາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ໂດຍຜ່ານການວິເຄາະທາງສະຖິຕິຂອງການຈັດອັນດັບແລະການຕັດສິນໃຈຈ້າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ, ຄວາມສໍາພັນທີ່ພົບເຫັນວ່າຂໍ້ເສຍຂອງແມ່ໄດ້ຖືກອະທິບາຍໂດຍສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຄວາມຈິງທີ່ວ່າແມ່ໄດ້ຮັບການຈັດອັນດັບຕ່ໍາໃນແງ່ຂອງຄວາມສາມາດແລະຄໍາຫມັ້ນສັນຍາ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ຄວາມສໍາພັນລະບຸວ່າລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນກົນໄກໂດຍຜ່ານການທີ່ເປັນແມ່ມີຫນ້າທີ່ດ້ອຍໂອກາດ. ດັ່ງນັ້ນ, ການທົດລອງການທົດລອງນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ Correll ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານໃນການວັດແທກຜົນກະທົບ causal ແລະໃຫ້ຄໍາອະທິບາຍທີ່ເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບຜົນກະທົບທີ່.

ແນ່ນອນ, ຫນຶ່ງອາດຈະບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆກ່ຽວກັບຂໍ້ສະຫຼຸບກ່ຽວກັບການທັງຫມົດຕະຫຼາດແຮງງານສະຫະລັດກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈຂອງສອງສາມຮ້ອຍປະລິນຍາຕີທີ່ໄດ້ອາດຈະບໍ່ເຄີຍໄດ້ມີວຽກເຮັດງານທໍາຢ່າງເຕັມທີ່ໃຊ້ເວລາ, ໃຫ້ຢູ່ຄົນດຽວຈ້າງປະຊາຊົນ. ເພາະສະນັ້ນ, ຄວາມສໍາພັນແລະເພື່ອນຮ່ວມງານຍັງໄດ້ດໍາເນີນການທົດລອງພາກສະຫນາມແລ້ວ. ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຕອບສະຫນອງກັບຫຼາຍຮ້ອຍຄົນຂອງການເປີດວຽກເຮັດງານທໍາການໂຄສະນາໂດຍການສົ່ງຈົດຫມາຍການປົກຫຸ້ມຂອງປອມແປງແລະດໍາເນີນການຕໍ່. ຄ້າຍຄືກັນກັບອຸປະກອນການສະແດງໃຫ້ປະລິນຍາຕີໄດ້, ໃບສະຫມັກບາງສັນຍານແມ່ແລະບາງຄົນບໍ່ມີ. Correll ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານໄດ້ພົບເຫັນວ່າແມ່ໄດ້ຫນ້ອຍທີ່ອາດຈະໄດ້ຮັບການເອີ້ນວ່າກັບຄືນໄປບ່ອນສໍາລັບການສໍາພາດຫຼາຍກວ່າແມ່ຍິງມີລູກມີຄຸນສົມບັດເທົ່າທຽມກັນ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ຜູ້ໃຊ້ແຮງງານທີ່ແທ້ຈິງເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຜົນໃນການຈັດການທໍາມະຊາດຕົວດຽວກັນກັບປະລິນຍາຕີໄດ້. ພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ຄ້າຍຄືກັນສໍາລັບເຫດຜົນດຽວກັນ? ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້. ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ບໍ່ສາມາດທີ່ຈະຮ້ອງຂໍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ແຮງງານກັບອັດຕາຜູ້ສະຫມັກຫຼືອະທິບາຍການຕັດສິນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ຄູ່ຂອງປະສົບການນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບການທົດລອງແລະພາກສະຫນາມການທົດລອງໃນການທົ່ວໄປ. ການທົດລອງການທົດລອງສະເຫນີຄົ້ນຄ້ວາຢູ່ໃກ້ກັບການຄວບຄຸມການທັງຫມົດຂອງສະພາບແວດລ້ອມໃນການທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຈະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈ. ດັ່ງນັ້ນ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ໃນການທົດລອງການທົດລອງໄດ້, ຄວາມສໍາພັນນີ້ແມ່ນສາມາດເພື່ອຮັບປະກັນວ່າໃບສະຫມັກທັງຫມົດທີ່ໄດ້ອ່ານໃນການຈັດການທີ່ງຽບສະຫງົບ; ໃນການທົດລອງພາກສະຫນາມ, ບາງສ່ວນຂອງຜູ້ສະຫມັກວຽກອາດຈະບໍ່ໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າໄດ້ຮັບການອ່ານ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເນື່ອງຈາກວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນການຈັດການທົດລອງໃຫ້ຮູ້ວ່າພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນໄດ້ຖືກສຶກສາ, ນັກຄົ້ນຄວ້າແມ່ນມັກຈະສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຈະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ຄວາມສໍາພັນຖາມຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນການທົດລອງການທົດລອງກ່ຽວກັບອັດຕາຜູ້ສະຫມັກຂະຫນາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ປະເພດຂອງຂໍ້ມູນຂະບວນການນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າເຂົ້າໃຈກົນໄກທາງຫລັງຂອງຄວາມແຕກຕ່າງໃນວິທີການເຂົ້າຮ່ວມການປິ່ນປົວດໍາເນີນການຕໍ່ໄດ້.

ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ຄຸນລັກສະນະດຽວກັນນີ້ທີ່ແນ່ນອນວ່າຂ້າພະເຈົ້າພຽງແຕ່ອະທິບາຍເປັນຂໍ້ໄດ້ປຽບຍັງບາງຄັ້ງກໍພິຈາລະນາຂໍ້ເສຍ. ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ຕ້ອງການທົດລອງພາກສະຫນາມການໂຕ້ຖຽງວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນການທົດລອງການທົດລອງສາມາດປະຕິບັດແຕກຕ່າງກັນຫລາຍໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນຢ່າງໃກ້ຊິດ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ໃນການທົດລອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມການທົດລອງອາດຈະໄດ້ guessed ເປົ້າຫມາຍຂອງການຄົ້ນຄວ້າແລະການປ່ຽນແປງພຶດຕິກໍາຂອງເຂົາເຈົ້ານັ້ນເປັນທີ່ຈະບໍ່ປະກົດວ່າລໍາອຽງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ຕ້ອງການທົດລອງພາກສະຫນາມອາດຈະໂຕ້ຖຽງວ່າຄວາມແຕກຕ່າງຂະຫນາດນ້ອຍກ່ຽວກັບການດໍາເນີນການພຽງແຕ່ສາມາດຢືນຢູ່ໃນທີ່ສະອາດທີ່ສຸດ, ສະພາບແວດລ້ອມການທົດລອງເປັນຫມັນ, ແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງທົດລອງການທົດລອງໄດ້ຈະໃນໄລຍະການປະເມີນຜົນກະທົບຂອງແມ່ສຸດການຕັດສິນໃຈຈ້າງທີ່ແທ້ຈິງໄດ້. ສຸດທ້າຍ, ຈໍານວນຫຼາຍສະເຫນີປະສົບການພາກສະຫນາມວິພາກວິຈານການທົດລອງການທົດລອງການເອື່ອຍອີງໃສ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ WEIRD: ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນນັກສຶກສາຈາກຕາເວັນຕົກ, ການສຶກສາ, ອຸດສາຫະກໍາ, ອຸດົມສົມບູນ, ແລະປະເທດຊາທິປະໄຕ (Henrich, Heine, and Norenzayan 2010) . ມີປະສົບການໂດຍ Correll ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານ (2007) ສະແດງໃຫ້ເຫັນທັງສອງທີ່ສຸດກ່ຽວກັບການຕໍ່ເນື່ອງທົດລອງພາກສະຫນາມ. ໃນລະຫວ່າງການເຫຼົ່ານີ້ທັງສອງທີ່ສຸດທີ່ມີຫຼາກຫຼາຍຂອງການອອກແບບປະສົມລວມທັງວິທີການດັ່ງກ່າວເຮັດໃຫ້ເປັນນັກສຶກສາທີ່ບໍ່ແມ່ນເຂົ້າໄປໃນຫ້ອງທົດລອງຫຼືຈະເຂົ້າໄປໃນພາກສະຫນາມແຕ່ຍັງມີຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມປະຕິບັດເປັນວຽກງານທີ່ຜິດປົກກະຕິ.

ນອກເຫນືອໄປຈາກຂະຫນາດທົດລອງພາກສະຫນາມທີ່ໄດ້ຢູ່ໃນໄລຍະຜ່ານມາ, ອາຍຸສູງສຸດດິຈິຕອນຫມາຍຄວາມວ່ານັກຄົ້ນຄວ້າໃນປັດຈຸບັນມີມິຕິທີ່ສໍາຄັນທີ່ສອງຕາມທີ່ປະສົບການສາມາດແຕກຕ່າງກັນ: ປຽບທຽບດິຈິຕອນ. ພຽງແຕ່ເນື່ອງຈາກວ່າມີປະສົບການອັນບໍລິສຸດການທົດລອງ, ການທົດລອງພາກສະຫນາມບໍລິສຸດ, ແລະຫຼາກຫຼາຍຂອງການປະສົມຢູ່ໃນລະຫວ່າງມີການທົດລອງອັນບໍລິສຸດການປຽບທຽບ, ການທົດລອງດິຈິຕອນທີ່ບໍລິສຸດ, ແລະຫຼາກຫຼາຍຂອງການປະສົມ. ມັນເປັນເລື່ອງຍຸ່ງຍາກສະເຫນີໃຫ້ມີຄວາມຫມາຍຢ່າງເປັນທາງການຂອງຂະຫນາດນີ້, ແຕ່ຄໍານິຍາມການເຮັດວຽກທີ່ເປັນປະໂຫຍດແມ່ນວ່າປະສົບການດິຈິຕອນໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນແມ່ນປະສົບການທີ່ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ພື້ນຖານໂຄງລ່າງດິຈິຕອນການທົດແທນທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ສຸ່ມ, ໃຫ້ການປິ່ນປົວ, ແລະການວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, Restivo ແລະ van de Rijt ຂອງ (2012) ການສຶກສາຂອງ Barnstars ແລະວິກິພີເດຍແມ່ນປະສົບການດິຈິຕອນໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນເນື່ອງຈາກວ່າມັນໃຊ້ລະບົບດິຈິຕອນສໍາລັບການທັງຫມົດສີ່ຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້. ເຊັ່ນດຽວກັນໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນການທົດລອງປຽບທຽບທີ່ມີປະສົບການທີ່ບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ພື້ນຖານໂຄງລ່າງດິຈິຕອນສໍາລັບການໃດໆຂອງສີ່ຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້. ຈໍານວນຫຼາຍຂອງປະສົບການຄລາສສິກໃນຈິດໃຈມີປະສົບການຄ້າຍຄືກັນ. ໃນລະຫວ່າງການເຫຼົ່ານີ້ທັງສອງທີ່ສຸດມີບາງສ່ວນປະສົບການດິຈິຕອນທີ່ນໍາໃຊ້ປະສົມປະສານຂອງລະບົບການປຽບທຽບແລະດິຈິຕອນສໍາລັບການສີ່ຂັ້ນຕອນ.

ສູງ, ໂອກາດທີ່ຈະດໍາເນີນການປະສົບການດິຈິຕອນແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ອອນໄລນ໌. ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດດໍາເນີນການປະສົບການດິຈິຕອນບາງສ່ວນໂດຍການນໍາໃຊ້ອຸປະກອນດິຈິຕອນໃນໂລກທາງດ້ານຮ່າງກາຍຢູ່ໃນຄໍາສັ່ງເພື່ອໃຫ້ການປິ່ນປົວຫຼືການວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດນໍາໃຊ້ໂທລະສັບມື smart ການໃຫ້ການປິ່ນປົວຫຼືເຊັນເຊີໃນສະພາບແວດລ້ອມການກໍ່ສ້າງໃນການວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ດັ່ງທີ່ພວກເຮົາຈະເຫັນຕໍ່ໄປໃນບົດນີ້, ນັກວິໄຈໄດ້ນໍາໃຊ້ແລ້ວແມັດພະລັງງານທໍາອິດໃນການວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບໃນການທົດລອງກ່ຽວກັບມາດຕະຖານທາງດ້ານສັງຄົມແລະການບໍລິໂພກພະລັງງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ 85 ລ້ານຄົວເຮືອນ (Allcott 2015) . ໃນຖານະເປັນອຸປະກອນດິຈິຕອນໄດ້ກາຍເປັນປະສົມປະສານຂຶ້ນເຂົ້າໄປໃນຊີວິດຂອງປະຊາຊົນແລະ sensors ກາຍເປັນປະສົມປະສານເຂົ້າໄປໃນສະພາບແວດລ້ອມການກໍ່ສ້າງໄດ້, ໂອກາດເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການປະສົບການດິຈິຕອນບາງສ່ວນໃນໂລກທາງດ້ານຮ່າງກາຍທີ່ຈະເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງວ່ອງໄວ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ປະສົບການດິຈິຕອນແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ການທົດລອງອອນໄລນ໌.

ລະບົບດິຈິຕອນສ້າງຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃຫມ່ສໍາລັບການທົດລອງຢູ່ທຸກບ່ອນຕາມຕໍ່ເນື່ອງທົດລອງພາກສະຫນາມ. ໃນການທົດລອງການທົດລອງອັນບໍລິສຸດ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດນໍາໃຊ້ລະບົບດິຈິຕອນສໍາລັບການວັດແທກ finer ຂອງພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ; ຕົວຢ່າງຫນຶ່ງຂອງປະເພດຂອງການວັດແທກການປັບປຸງນີ້ແມ່ນອຸປະກອນຕາການຕິດຕາມທີ່ມີມາດຕະການແລະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງສະຖານທີ່ gaze. ອາຍຸສູງສຸດດິຈິຕອນຍັງເປັນການສ້າງຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນການດໍາເນີນການທົດລອງທົດລອງຄ້າຍຄືອອນໄລນ໌. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຮັບຮອງເອົາຢ່າງໄວວາ Amazon ກົນ Turk (MTurk) ການທົດແທນທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມສໍາລັບການປະອອນໄລນ໌ (ຮູບ 42). MTurk ກົງ "ນາຍຈ້າງ" ຜູ້ທີ່ມີວຽກງານທີ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການສໍາເລັດທີ່ມີ "ພະນັກງານ" ຜູ້ທີ່ຕ້ອງການເພື່ອໃຫ້ສໍາເລັດວຽກງານທີ່ສໍາລັບການເງິນ. ຊຶ່ງແຕກຕ່າງຈາກຕະຫລາດແຮງງານປະເພນີ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ວຽກງານທີ່ມີສ່ວນຮ່ວມປົກກະຕິແລ້ວພຽງແຕ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີສອງສາມນາທີເພື່ອໃຫ້ສໍາເລັດແລະປະຕິສໍາພັນທັງຫມົດລະຫວ່າງນາຍຈ້າງແລະພະນັກງານເປັນ virtual. ເນື່ອງຈາກວ່າ mimics MTurk ລັກສະນະຂອງຫ້ອງປະຕິບັດການທົດລອງໃນການຊ່ວຍຈ່າຍປະຊາຊົນພື້ນເມືອງເພື່ອໃຫ້ສໍາເລັດວຽກງານທີ່ພວກເຂົາເຈົ້າຈະບໍ່ໄດ້ເຮັດແນວໃດສໍາລັບການຟຣີ, ມັນແມ່ນເຫມາະສົມຫລາຍເປັນທໍາມະຊາດສໍາລັບການປະເພດໃດຫນຶ່ງຂອງການທົດລອງ. ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ, MTurk ໄດ້ສ້າງໂຄງລ່າງພື້ນຖານສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງການລອຍນ້ໍາຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ການທົດແທນທີ່ແລະຈ່າຍເງິນໃຫ້ຄົນແລະນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຮັບປະໂຍດຈາກໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ຈະເຂົ້າໄປລອຍນ້ໍາທີ່ມີສະເຫມີຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ.

ຕົວເລກ 42: ເອກະສານຈັດພີມມາໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກ Amazon ກົນ Turk (MTurk) (Bohannon 2016) . MTurk ແລະຕະຫຼາດແຮງງານອອນໄລນ໌ອື່ນໆໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າວິທີການສະດວກຕໍ່ກັບການທົດແທນທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມສໍາລັບການປະສົບການ.

ປະສົບການດິຈິຕອນສ້າງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕ່າງໆຕາມທີ່ໃຈສໍາລັບປະສົບການພາກສະຫນາມ, ເຊ​​ັ່ນ:. ການທົດລອງພາກສະຫນາມດິຈິຕອນສາມາດສະຫນອງການໃຫ້ການຄວບຄຸມແລະຂະບວນການທີ່ໃກ້ຊິດຂໍ້ມູນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈກົນໄກການເປັນໄປໄດ້ (ເຊັ່ນ: ປະສົບການທົດລອງ) ແລະຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ແທ້ຈິງໃນສະພາບແວດລ້ອມທໍາມະຊາດ (ເຊັ່ນ: ການທົດລອງພາກສະຫນາມ). ນອກເຫນືອໄປຈາກປະສົມປະສານຂອງຄຸນລັກສະນະທີ່ດີຂອງການທົດລອງນີ້, ການທົດລອງພາກສະຫນາມດິຈິຕອນຍັງມີສາມໂອກາດທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການປຽບທຽບການທົດລອງແລະພາກສະຫນາມການທົດລອງ.

ຫນ້າທໍາອິດ, ໃນຂະນະທີ່ການປຽບທຽບທີ່ສຸດການທົດລອງແລະພາກສະຫນາມປະສົບການມີຫຼາຍຮ້ອຍຄົນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມການທົດລອງພາກສະຫນາມດິຈິຕອນສາມາດທີ່ມີລ້ານຄົນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ. ການປ່ຽນແປງໃນຂະຫນາດນີ້ແມ່ນຍ້ອນວ່າບາງປະສົບການດິຈິຕອນສາມາດຜະລິດຂໍ້ມູນໃນສູນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຕົວປ່ຽນແປງ. ວ່າແມ່ນ, ເມື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ມີການສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃນຂັ້ນທົດລອງ, ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຈໍານວນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໂດຍປົກກະຕິບໍ່ໄດ້ເພີ່ມທະວີການຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຈໍານວນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໂດຍປັດໄຈຂອງ 100 ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການປ່ຽນແປງດ້ານປະລິມານ, ມັນແມ່ນການປ່ຽນແປງດ້ານຄຸນນະພາບ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ຈະຮຽນຮູ້ສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຈາກການທົດລອງ (ຕົວຢ່າງ:, heterogeneity ຂອງຜົນກະທົບການປິ່ນປົວ) ແລະດໍາເນີນການອອກແບບການທົດລອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນທັງຫມົດ ( ຕົວຢ່າງ, ການທົດລອງກຸ່ມຂະຫນາດໃຫຍ່). ຈຸດນີ້ເປັນສິ່ງສໍາຄັນດັ່ງນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຈະກັບຄືນໄປມັນໄປສູ່ການໃນຕອນທ້າຍຂອງບົດໃນເວລາທີ່ຂ້າພະເຈົ້າສະຫນອງການໃຫ້ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບການສ້າງປະສົບການດິຈິຕອນ.

ຄັ້ງທີສອງ, ໃນຂະນະທີ່ການປຽບທຽບທີ່ສຸດການທົດລອງແລະພາກສະຫນາມການທົດລອງປິ່ນປົວພະຍາດຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ເປັນເຄື່ອງມື indistinguishable, ການທົດລອງພາກສະຫນາມດິຈິຕອນມັກຈະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນພື້ນຖານກ່ຽວກັບການເຂົ້າຮ່ວມໃນການອອກແບບແລະການວິເຄາະຂັ້ນຕອນຂອງການຄົ້ນຄວ້າ. ຂໍ້ມູນພື້ນຖານນີ້, ເຊິ່ງເອີ້ນວ່າຂໍ້ມູນຂ່າວສານທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການປິ່ນປົວ, ແມ່ນມັກຈະມີຢູ່ໃນປະສົບການດິຈິຕອນເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າໃຊ້ເວລາສະຖານທີ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມການວັດແທກໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຢູ່ເຟສບຸກມີຂໍ້ມູນຂ່າວສານທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການປິ່ນປົວຫຼາຍກ່ວາເປັນນັກຄົ້ນຄວ້າການອອກແບບການທົດລອງທົດລອງມາດຕະຖານທີ່ມີປະລິນຍາຕີ. ຂໍ້ມູນຂ່າວສານທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການປິ່ນປົວນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ຈະຍ້າຍອອກຫຼັງຈາກການປິ່ນປົວຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຂຽນເປັນ indistinguishable. ຫຼາຍໂດຍສະເພາະ, ຂໍ້ມູນຂ່າວສານທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການປິ່ນປົວເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບການທົດລອງການອອກແບບດັ່ງກ່າວເປັນການສະກັດ (Higgins, Sävje, and Sekhon 2016) ແລະການບັນຈຸເປົ້າຫມາຍຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ (Eckles, Kizilcec, and Bakshy 2016) ແລະແບູ່ງອອກການວິເຄາະດັ່ງກ່າວເຂົ້າໃຈຫລາຍຂຶ້ນເປັນການຄາດຄະເນຂອງ heterogeneity ຂອງຜົນກະທົບການປິ່ນປົວ (Athey and Imbens 2016a) ແລະການປັບຄວາມແປປວນຄວາມແມ່ນຍໍາປັບປຸງ (Bloniarz et al. 2016) .

ທີສາມ, ໃນຂະນະທີ່ຈໍານວນຫຼາຍການທົດລອງປຽບທຽບແລະພາກສະຫນາມການທົດລອງໃຫ້ການປິ່ນປົວແລະຜົນໄດ້ຮັບໃນປະລິມານອັດຂ້ອນຂ້າງທີ່ໃຊ້ເວລາ, ບາງປະສົບການພາກສະຫນາມດິຈິຕອນມີການປິ່ນປົວທີ່ສາມາດໄດ້ຮັບການສົ່ງໃນໄລຍະທີ່ໃຊ້ເວລາແລະຜົນກະທົບທີ່ສາມາດໄດ້ຮັບການວັດແທກໄລຍະທີ່ໃຊ້ເວລາ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, Restivo ແລະ van de Rijt ຂອງການທົດລອງທີ່ມີຜົນໄດ້ຮັບຈາກການວັດປະຈໍາວັນສໍາລັບການ 90 ວັນ, ແລະຫນຶ່ງຂອງປະສົບການຂ້າພະເຈົ້າຈະບອກທ່ານກ່ຽວກັບຕໍ່ມາໃນບົດ (Ferraro, Miranda, and Price 2011) ຕິດຕາມຜົນໄດ້ຮັບໃນໄລຍະ 3 ປີທີ່ພື້ນຖານທີ່ບໍ່ມີ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ເຫຼົ່ານີ້ມີສາມໂອກາດຂະຫນາດ, ຂໍ້ມູນຂ່າວສານທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການປິ່ນປົວ, ແລະການປິ່ນປົວຕາມລວງຍາວແລະຜົນໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ທົ່ວໄປຫຼາຍທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ການທົດລອງໄດ້ຖືກດໍາເນີນການກ່ຽວກັບການເທິງຂອງສະເຫມີໄປ, ໃນລະບົບການວັດແທກ (ເບິ່ງບົດຮຽນທີ 2 ສໍາລັບການເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບສະເຫມີໄປ, ໃນລະບົບການວັດ).

ໃນຂະນະທີ່ການທົດລອງພາກສະຫນາມດິຈິຕອນສະເຫນີຄວາມເປັນໄປໄດ້ຈໍານວນຫຼາຍ, ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງໄດ້ແບ່ງປັນຈຸດອ່ອນບາງຄົນທີ່ມີທັງການທົດລອງປຽບທຽບແລະປະສົບການພາກສະຫນາມ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ການທົດລອງບໍ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອການສຶກສາທີ່ຜ່ານມາ, ແລະເຂົາເຈົ້າພຽງແຕ່ສາມາດປະເມີນຜົນກະທົບຂອງການປິ່ນປົວທີ່ສາມາດຈັດການໄດ້. ນອກຈາກນີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າການທົດລອງແມ່ນເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະນໍາພານະໂຍບາຍບໍ່ຕ້ອງສົງໄສ, ການຊີ້ນໍາທີ່ແນ່ນອນພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດສະເຫນີໃຫ້ເປັນຮ່ອງຈໍາກັດເພາະວ່າອາການແຊກຊ້ອນເຊັ່ນ: ການເອື່ອຍອີງສິ່ງແວດລ້ອມ, ບັນຫາປະຕິບັດຕາມ, ແລະຜົນກະທົບ equilibrium (Banerjee and Duflo 2009; Deaton 2010) . ສຸດທ້າຍ, ການທົດລອງພາກສະຫນາມດິຈິຕອນຂະຫຍາຍຄວາມກັງວົນດ້ານຈັນຍາບັນສ້າງຕັ້ງຂື້ນໂດຍການທົດລອງພາກສະຫນາມ. ຜູ້ສະເຫນີປະສົບການພາກສະຫນາມ trumpet ຄວາມສາມາດຂອງພວກເຂົາເພື່ອ unobtrusively ແລະເຂົ້າແຊກແຊງເຂົ້າໄປໃນການຕັດສິນໃຈຜົນໄດ້ໂດຍລ້ານຂອງປະຊາຊົນ. ຄຸນນະສົມບັດເຫຼົ່ານີ້ມີຂໍ້ດີວິທະຍາສາດສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ແຕ່ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງສາມາດເຮັດໃຫ້ການທົດລອງພາກສະຫນາມສະລັບສັບຊ້ອນຈັນຍາບັນ (ຄິດວ່າກ່ຽວກັບມັນໄດ້ຄົ້ນຄ້ວາການປິ່ນປົວປະຊາຊົນເຊັ່ນ: "ຫນູຫ້ອງທົດລອງ" ຢູ່ໃນລະດັບຂະຫນາດໃຫຍ່). ນອກຈາກນັ້ນ, ນອກເຫນືອໄປຈາກອັນຕະລາຍທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມການທົດລອງພາກສະຫນາມດິຈິຕອນ, ເນື່ອງຈາກວ່າຂະຫນາດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຍັງສາມາດຍົກສູງບົດບາດຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການຢຸດຊະງັກຂອງການເຮັດວຽກລະບົບສັງຄົມ (ຕົວຢ່າງ, ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການລົບກວນລະບົບການ reward Wikipedia ຖ້າຫາກວ່າ Restivo ແລະ van der Rijt ໃຫ້ Barnstars ຫຼາຍເກີນໄປ) .