4.5.4 Partneris su galingu

Partnerystė gali sumažinti išlaidas ir padidinti mastą, tačiau ji gali pakeisti dalyvių gydymo rūšių, ir rezultatai, kuriuos galite naudoti.

Alternatyva tai padaryti yra partnerystė su galinga organizacija, pvz., Kompanija, vyriausybė ar nevyriausybinė organizacija. Darbo su partneriu pranašumas yra tai, kad jie gali leisti atlikti eksperimentus, kuriuos jūs negalite padaryti patys. Pavyzdžiui, viename iš eksperimentų, kuriuos aš jums pasakysiu apie žemiau, dalyvavo 61 milijonas dalyvių - nė vienas tyrėjas negalėjo pasiekti tokio masto. Tuo pačiu metu, kad partnerystė padidina tai, ką galite padaryti, tai taip pat apriboja jus. Pavyzdžiui, dauguma bendrovių neleis atlikti eksperimento, kuris galėtų pakenkti jų verslui ar jų reputacijai. Bendradarbiavimas su partneriais taip pat reiškia, kad, kai pasibaigs paskelbimo laikas, jums gali prireikti pakartotinai suformuluoti rezultatus, o kai kurie partneriai gali bandyti blokuoti jūsų darbo skelbimą, jei jie atrodo blogai. Galiausiai partnerystė taip pat apima išlaidas, susijusias su šių bendradarbiavimo plėtra ir palaikymu.

Pagrindinis iššūkis, kurį reikia išspręsti siekiant sėkmingai įgyvendinti šias partnerystes, yra rasti pusiausvyrą tarp abiejų šalių interesų, ir naudingas būdas galvoti apie šią pusiausvyrą yra Pasteuro kvadrantė (Stokes 1997) . Daugelis mokslininkų mano, kad jei jie dirba apie kažką praktinio - tai, kas gali būti naudinga partneriui, tada jie negali atlikti tikro mokslo. Dėl tokio požiūrio labai sunku sukurti sėkmingas partnerystes, be to, tai yra visiškai neteisinga. Problema, susijusi su šiuo mąstymo būdu, puikiai iliustruoja biologo Louiso Pastero atlikto kelio tyrimo. "Pasteur", dirbdamas komercinio fermentacijos projekto, kuris paverčia runkelėmis sultis į alkoholį, atrado naują mikroorganizmų klasę, kuri galiausiai paskatino ligos teoriją. Šis atradimas išsprendė labai praktinę problemą - ji padėjo pagerinti fermentacijos procesą - tai sukėlė didelę mokslo pažangą. Taigi, o ne galvoti apie mokslinius tyrimus su praktiniais taikymais, kurie prieštarauja tikriems moksliniams tyrimams, geriau juos galvoti kaip du atskirus aspektus. Moksliniai tyrimai gali būti motyvuoti naudojant (ar ne), o tyrimai gali siekti esminio supratimo (ar ne). Kritiškai, kai kurie moksliniai tyrimai, panašūs į "Pasteur", gali būti motyvuojami naudojant ir ieškant pagrindinio supratimo (4.17 pav.). Moksliniai tyrimai "Pasteur Quadrant" tyrimuose, kuriuose iš esmės siekiama dviejų tikslų, yra idealus bendradarbiavimas tarp mokslininkų ir partnerių. Atsižvelgiant į tai, aš aprašysiu du eksperimentinius tyrimus su partnerystėmis: vienas su bendrove ir vienas su nevyriausybine organizacija.

4.17 pav. Pastorio kvadrantė (Stokes 1997) . Užuot galvoju apie mokslinius tyrimus kaip apie "pagrindinius" ar "pritaikytus", geriau galvoti apie tai kaip apie motyvuotus naudojimo (ar ne) ir siekio pamatinio supratimo (ar ne). Tyrimo pavyzdys, kuris yra motyvuotas naudojimu ir siekia suprasti pagrindinį supratimą, yra Pastero darbas, susijęs su cukrinių runkelių sultų pavertimu alkoholiu, kuris sukelia ligos gemalo teoriją. Tai tokio pobūdžio darbas, kuris geriausiai tinka bendradarbiavimui su galingu. Darbo pavyzdžiai, kurie yra motyvuoti naudojimu, bet kurie nesiekia fundamentalaus supratimo, yra iš Thomas Edisono, o darbo pavyzdžiai, kurie nėra motyvuoti dėl naudojimo, bet kurie nori suprasti iš Niels Bohr. Žr. Stokes (1997) kuriame pateikiama išsami diskusija apie šią sistemą ir kiekvieną iš šių atvejų. Pritaikytas iš Stokes (1997) , 3.5 pav.

Didelės kompanijos, ypač technologijų įmonės, sukūrė neįtikėtinai sudėtingą infrastruktūrą sudėtingiems eksperimentams atlikti. Technikos pramonėje šie eksperimentai dažnai vadinami A / B bandymais, nes jie lygina dviejų procedūrų efektyvumą: A ir B. Šie eksperimentai dažnai naudojami tokiems dalykams kaip skelbimų paspaudimų rodiklių didinimas, tačiau ta pati eksperimentinė infrastruktūra taip pat gali būti būti naudojamas moksliniams tyrimams, kurie praplečia mokslinį supratimą. Pavyzdys, kuris iliustruoja tokio pobūdžio tyrimų potencialą, yra "Facebook" ir Kalifornijos universiteto "San Diego" mokslininkų partnerystės tyrimas dėl įvairių pranešimų poveikio rinkėjų dalyvavimui (Bond et al. 2012) .

2010 m. Lapkričio 2 d. - JAV Kongreso rinkimų diena - visi 61 milijonas "Facebook" naudotojų, gyvenusių Jungtinėse Amerikos Valstijose ir 18 metų ir vyresni, dalyvavo eksperimente dėl balsavimo. Lankydamiesi "Facebook", vartotojai buvo atsitiktinai priskirti vienai iš trijų grupių, nustatydami, kokį žymą (jei buvo) įtraukta į naujienų kanalo viršūnę (4.18 pav.):

• kontrolinė grupė
• informacinis pranešimas apie balsavimą su paspaudžiamu "I Voted" mygtuku ir skaitikliu (Info)
• informacinis pranešimas apie balsavimą su paspaudžiamu mygtuku "Aš balsavau" ir skaitiklio plius pavadinimai ir nuotraukos iš jų draugų, kurie jau spustelėjo "Aš balsavau" ("Info + Social")

Bondas ir jo kolegos ištyrė du pagrindinius rezultatus: pranešė balsavimo elgesys ir faktinis balsavimo elgesys. Pirma, jie nustatė, kad "Info + Social" grupės žmonės "Info" grupėje spustelėjo "Aš balsavau" (apie 20%, palyginti su 18%) buvo maždaug du procentiniai punktai labiau linkę nei žmonės. Be to, po to, kai tyrėjai sujungė savo duomenis su viešai prieinamais balsavimo įrašais apie šešis milijonus žmonių, jie nustatė, kad "Info + Social" grupėje esantys asmenys iš tikrųjų balsavo už 0,39 procento punkto daugiau nei kontrolinėje grupėje, o "Info" grupės žmonės buvo tokie pat greičiausiai balsuoti kaip ir kontrolinės grupės (4.18 pav.).

4.18 pav. "Facebook" (Bond et al. 2012) balsavimo eksperimento rezultatai (Bond et al. 2012) . Informacinės grupės dalyviai balsavo tokiu pačiu greičiu, kaip ir kontrolinėje grupėje, tačiau "Info + Social" grupės žmonės balsavo šiek tiek didesniu greičiu. Bars sudaro 95% patikimumo intervalus. Rezultatai grafike yra maždaug šeši milijonai dalyvių, kurie buvo suderinti su balsavimo įrašais. Pritaikytas iš Bond et al. (2012) , 1 pav.

Šio eksperimento rezultatai rodo, kad kai kurie internetiniai išeinantys balsai yra veiksmingesni už kitus, ir kad tyrėjo atliktas veiksmingumo vertinimas gali priklausyti nuo to, ar rezultatas yra paskelbtas balsuojant ar faktiškai balsuojant. Šis eksperimentas, deja, nesiūlo jokios informacijos apie mechanizmus, per kuriuos socialinė informacija, kurią kai kurie mokslininkai žaismingai pavadino "akių krūva", - padidėjęs balsavimas. Gali būti, kad socialinė informacija padidino tikimybę, kad kas nors pastebėjo reklaminį ženklą, arba padidino tikimybę, kad tas, kuris pastebėjo, kad reklaminis skydelis iš tikrųjų balsavo, arba abu. Taigi šis eksperimentas suteikia įdomią išvadą, kurią kiti tyrėjai galbūt ištirs (žr., Pvz., Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Be mokslininkų tikslų tobulinimo, šis eksperimentas taip pat paskatino partnerės organizacijos ("Facebook") tikslą. Jei pakeisite elgesį, kuris buvo išklausytas balsuojant, įsigyjant muilą, matysite, kad tyrimas turi tokią pačią struktūrą kaip eksperimentas, skirtas įvertinti internetinių skelbimų poveikį (žr., Pvz., RA Lewis and Rao (2015) ). Šie skelbimų efektyvumo tyrimai dažnai nustato internetinių skelbimų poveikio poveikį gydant Bond et al. (2012) Iš esmės yra skelbimų, skirtų balsuoti dėl neprisijungus veikiančios elgsenos. Taigi šis tyrimas galėtų paskatinti "Facebook" galimybę ištirti internetinių skelbimų efektyvumą ir padėti "Facebook" įtikinti potencialius reklamuotojus, kad "Facebook" skelbimai yra veiksmingi keičiant elgesį.

Nors tyrėjų ir partnerių interesai daugiausia buvo suderinti su šiuo tyrimu, jie taip pat buvo iš dalies įtempti. Konkrečiai, trijų grupių - "Control", "Info" ir "Info + Social" - dalyvių paskirstymas buvo labai nesubalansuotas: 98% mėginio buvo priskirti "Info + Social". Šis nesuderintas paskirstymas yra statistiškai neveiksmingas, o mokslininkams būtų skirta daug daugiau lėšų, kad būtų sudaryta trečdalis kiekvienos grupės dalyvių. Tačiau nesuderintas paskirstymas įvyko, nes "Facebook" norėjo, kad visi gautų "Info + Social" gydymą. Laimei, tyrėjai įtikino juos sustabdyti 1% atitinkamo gydymo ir 1% kontrolinės grupės dalyvių. Be kontrolinės grupės, "Info + Social" gydymo poveikis būtų iš esmės neįmanomas, nes jis būtų buvęs "persimetantis ir stebimas" eksperimentas, o ne atsitiktinių imčių kontroliuojamas eksperimentas. Šis pavyzdys yra vertinga praktinė pamoka dirbant su partneriais: kartais jūs kuriate eksperimentą, įtikindami ką nors pristatyti gydymą, o kartais ir kuriate eksperimentą, įtikindami ką nors neteikti gydymo (ty sukurti kontrolinę grupę).

Partnerystėje ne visada reikia įtraukti technologijų įmones ir A / B bandymus su milijonais dalyvių. Pavyzdžiui, Aleksandras Coppockas, Andrew Guess ir John Ternovski (2016) Bendradarbiavo su aplinkosaugine NVO - "Liaudies išsaugojimo rinkėjais" - atlikti eksperimentus, kuriuose tiriamos įvairios strategijos, skatinančios socialinę mobilizaciją. Tyrėjai naudojo nevyriausybinių organizacijų "Twitter" paskyrą, kad išsiųstų tiek viešuosius tweets, tiek privačius tiesioginius pranešimus, kuriuose bandoma įvesti skirtingų tipų tapatybes. Tada jie išmatavo, kuris iš šių pranešimų buvo veiksmingiausias, kad paskatintų žmones pasirašyti peticiją ir retweet informaciją apie peticiją.

Apskritai partnerystė su galingu leidžia jums dirbti tokiu mastu, kurį kitaip sunku padaryti, o 4.3 lentelėje pateikiami kiti mokslininkų ir organizacijų partnerystės pavyzdžiai. Partnerystė gali būti kur kas lengvesnė nei sukurti savo eksperimentą. Tačiau šie privalumai yra nepalankūs: partnerystės gali apriboti dalyvių, gydymo būdų ir rezultatų, kuriuos galite mokytis. Be to, šios partnerystės gali sukelti etinių iššūkių. Geriausias būdas išryškinti partnerystės galimybę - pastebėti tikrą problemą, kurią galite išspręsti, kai darote įdomų mokslą. Jei nenorite žvelgti į pasaulį, gali būti sunku pastebėti problemas, susijusias su "Pasteur Quadrant", bet praktikoje vis dažniau pastebėsite juos.