4.5.2 хүчирхэг нь Partner

Хамтран зардлыг багасгаж, хэмжээг нэмэгдүүлэх, гэхдээ энэ нь оролцогч, эмчилгээ төрлийн өөрчилж болно, мөн та нар ашиглаж болно гэсэн үр дүн гэнэ.

үүнийг өөрөө хийх нь өөр ийм компани, засгийн газар, эсвэл ТББ-ын зэрэг хүчирхэг байгууллагатай хамтран ажиллаж байна. нь хамтран ажиллаж байгаа давуу тал нь тэд та нарыг та зүгээр л өөрөө хийж чадахгүй туршилт ажиллуулах боломжтой болох юм. Жишээ нь, би оролцож, 61 сая оролцогчдын доор тухай та нарт хэлэх болно туршилтын нэг, ямар ч хувь хүн судлаач гэсэн хуваарийг бий болох юм. хамтран та юу хийж чадах вэ нэмэгдүүлдэг тэр үед, энэ нь бас, нэгэн зэрэг, танд бэрхшээл учруулдаг. Жишээ нь, ихэнх компаниуд бол тэдний бизнес, тэдний нэр хүндэд хор учруулж болох юм туршилт ажиллуулах боломжтой байх болно. түншүүдтэйгээ хамтран ажиллах нь бас нийтлэх цаг ирэхэд та "дахин хүрээ" таны авсан үр дүн, зарим түншүүд ч энэ нь тэднийг муу харагдах юм бол таны ажлын хэвлэлийг хаах гэж оролдох байсан нь дарамт ирж болно гэсэн үг юм. Эцэст нь, мөн хамтран боловсруулах, энэхүү хамтын ажиллагааг байдлыг хангахтай холбоотой зардлыг хамт ирдэг.

Эдгээр түншлэл амжилттай болгохын тулд шийдвэрлэх ёстой гол асуудал аль аль талын ашиг сонирхлыг тэнцвэржүүлэх арга замыг, энэ тэнцвэрт тухай бодох нь тустай арга замыг олох явдал Пастерийн-ийн квадрат юм (Stokes 1997) . Олон судлаачид тэдгээр нь сонирхолтой байж болох ямар нэг зүйл практик, ямар нэгэн зүйл дээр ажиллаж байгаа бол хамтрагч, дараа нь бодит шинжлэх ухааныг хийж чадахгүй байгаа гэж бодож байна. Энэ сэтгэлгээ нь амжилттай түншлэлийг бий болгох нь маш хэцүү болгож, энэ нь бас туйлын буруу байх нь тохиолддог. Сэтгэлгээний энэ замаар асуудал гайхамшигтай биологич Луи Пастер зам зөрчсөн судалгаа харуулсан байна. архи, согтууруулах ундаа болгон манжингийн шүүс хөрвүүлэх арилжааны исгэх төсөл дээр ажиллаж байхдаа Пастерийн улмаар өвчин нь үр хөврөл онол хүргэсэн бичил биетний шинэ ангийг нээсэн. Энэ нээлт нь маш практик асуудлыг энэ нь шийдэж үйл явцыг сайжруулах исгэж ба энэ нь шинжлэх ухааны гол урьдчилан хүргэдэг болсон. Тиймээс, харин үнэн эрдэм шинжилгээний зөрчилдөж байна гэж практик програмуудтай судалгааны талаар бодож байснаас илүү сайн хоёр тусдаа орон зайд эдгээр боддог явдал юм. Судалгааны (эсвэл биш) ашиглан урам зоригтой болно, судалгааны үндсэн ойлголт (эсвэл биш) хайх болно. Устаж, зарим эрдэм шинжилгээний шиг Pasteur's-боломжгүй ашиглах, үндсэн ойлголт (Зураг 4.16) хайж урам зоригтой болно. угаасаа хоёр урьдчилгаа Пастерийн-ийн квадрат, судалгаа эрдэм шинжилгээний судлаач, түншүүдийн хоорондын хамтын ажиллагаа нь хамгийн тохиромжтой зорилго, байна. компани нь нэг болон ТББ-тай нэг нь: тэр суурь тул, би түншлэлийг хоёр туршилтын судалгаа тайлбарлах болно.

Зураг 4.16: Пастерийн-ын координат (-аас Зураг 3.5 дээр суурилсан Stokes (1997) ). Харин ч "үндсэн", эсвэл "хэрэглэж" Энэ ашиглах (эсвэл биш), үндсэн ойлголтыг хайж байгаа (эсвэл биш) урамшуулна гэж судалгааны бодох нь илүү дээр юм шиг судалгааны бодож илүү. аль алинд нь ашиглах урам зоригтой, үндсэн ойлголтыг хайж байна судалгааны жишээ өвчний үр хөврөл онол хүргэж архи, согтууруулах ундаа болгон манжингийн шүүс хувиргах дээр Пастерийн ажил юм. Энэ нь хүчтэй нь түншлэл нь хамгийн тохиромжтой байдаг ажил төрлийн юм. ажлын жишээ ашиглах өдөөгддөг гэхдээ энэ нь Томас Эдисоны ирсэн үндсэн ойлголт хайх биш, ашиглах өдөөгддөг бус, харин ажлын жишээ Niels Бор ирсэн ойлголт хайдаг. Үзнэ үү Stokes (1997) Энэ хүрээнд илүү нарийвчилсан хэлэлцүүлэг, эдгээр тохиолдолд тус бүрт.

Том компаниуд, ялангуяа технологийн компаниуд, цогц туршилт ажиллаж байгаа маш нарийн дэд бүтцийг хөгжүүлсэн байна. технологийн салбарт эдгээр туршилтууд нь ихэвчлэн (: А, Б гэсэн хоёр эмчилгээний үр дүнг шалгах, учир нь) A / B шинжилгээ гэж нэрлэдэг. Эдгээр туршилтууд байнга байгаа зар дээр товшино уу дамжуулан хувь хэмжээг нэмэгдүүлэх гэх мэт зүйлсийг ажиллуулах, гэхдээ нэг туршилтын дэд бүтэц нь шинжлэх ухааны ойлголт, урьдчилгаа судалгаанд ашиглаж болно. Судалгааны ийм боломжийг харуулсан нэг жишээ нь сонгогчдын ирцийн талаар янз бүрийн мессеж нөлөөний талаар, Facebook болон Калифорни мужийн Сан-Диего Их Сургуулийн судлаачдын хооронд хамтран явуулсан судалгаа юм (Bond et al. 2012) .

Арваннэгдүгээр сарын 2-нд, 2010 оны АНУ-ын Конгрессийн сонгууль, бүх 61 сая Facebook АНУ-д амьдарч, 18-аас дээш хэрэглэгчдийн өдөр санал хураалтын тухай туршилтанд оролцсон юм. Facebook очиж дараа хэрэглэгчид санамсаргүй нэг нь гурван бүлэг, тэдгээрийн News Feed (Зураг 4.17) хамгийн дээд хэсэгт нь ямар сурталчилгаа (хэрэв байгаа бол) байрлуулсан байна тодорхойлсон болгон өгсөн байна:

• хяналтын бүлэг.
• нь дарж болох нь санал өгөх тухай мэдээллийн зурвас товчийг ба сөрөг (мэдээлэл) "Би Санал өгсөн".
• нь дарж болох нь санал өгөх тухай мэдээллийн зурвас "Би Санал өгсөн" товчийг болон сөрөг + нэрс, тэдний найз нөхөд нь аль хэдийн "Би Санал өгсөн" (мэдээлэл + нийгмийн) дарагдах байв зураг.

Бонд болон хамт хоёр гол үр дүнг судалсан: санал зан болон бодит санал зан байна. Нэгдүгээрт, энэ нь мэдээлэл + нийгмийн бүлэг хүмүүс ойролцоогоор 2 пунктээр дарна магадлал илүү мэдээлэл бүлгийн хүмүүст илүү байсан нь тогтоогдсон (20% орчим нь 18% сүсэг) "Би Санал өгсөн". Цаашилбал, судлаачид тухай 6 сая хүн олон нийтэд нээлттэй санал өгөх бүртгэл тэдний мэдээллийг нэгтгэн дараа тэд мэдээлэл + нийгмийн бүлэг хүмүүс 0.39 пунктээр үнэндээ хяналтын нөхцөлд хүмүүсээс илүү санал өгөх магадлал илүү байна гэж олж гэсэн мэдээлэл бүлгийн хүмүүс хяналтын нөхцөлд ард түмэн байна (Зураг 4.17) зэрэг санал өгөх шиг магадлалтай.

Зураг 4.17: Facebook дээр Эхлэх гарч, санал өгөх туршилтын үр дүн нь (Bond et al. 2012) . мэдээлэл бүлэгт оролцогчид хяналтын нөхцөлд хүмүүсийн адил хурдаар санал өгсөн, гэхдээ мэдээлэл + нийгмийн бүлгийн хүмүүс бага зэрэг өндөр хурдаар саналаа өгсөн. Барс 95% -ийн итгэх интервал тооцоо харуулж байна. график үр дүн судлаачид санал хураалтын бүртгэл нь таарахгүй юм хэнд зориулж 6 сая оролцогчдоос орно.

Энэ туршилт нь зарим онлайн Эхлэх гарч, санал өгөх мэдээллүүд нь бусдаас илүү үр дүнтэй байгааг харуулж байна, энэ нь эмчилгээний үр дүнг судлаачийн тооцоогоор тэд мэдээлж, бодит зан судлах эсэхээс хамаардаг болохыг харуулж байна. Энэ туршилт нь харамсалтай механизмын талаар ямар нэгэн санааг санал болгож болохгүй вэ дамжуулан нийгмийн мэдээлэл зарим судлаачид playfully нь "нүүр овоо" -increased санал өгөх гэж нэрлэдэг байна. Энэ нь нийгмийн мэдээллийг хэн нэгэн сурталчилгаа анзаарсан магадлалыг нэмэгдүүлэх, эсвэл энэ нь үнэндээ сурталчилгаа анзаарсан хэн саналаа өгсөн, эсвэл аль аль нь магадлалыг нэмэгдсэн гэж байж болох юм. Тиймээс энэ туршилт улам судлаач магадлалтай судлах болно гэсэн сонирхолтой дүгнэлтийг өгдөг (үзнэ үү жишээ нь Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

судлаачдын зорилго эрчимжүүлэхэд гадна, энэ туршилт нь түнш байгууллага (Facebook) -ийн зорилго өссөн байна. Та саван худалдан авах нь санал хураалтанд судалж зан үйлийг өөрчлөх бол та судалгаа яг ижил бүтцийг онлайн зар нөлөөг хэмжих туршилтын гэж байгааг харж болно (жишээ нь, Lewis and Rao (2015) ). Эдгээр зар сурталчилгаа үр дүнтэй судалгаа байнга онлайн зар, эмчилгээ өртөх нөлөөг хэмжих Bond et al. (2012) үндсэндээ санал хураалтын дээр офлайн зан нь зар байна. Тиймээс энэ судалгаа Facebook-ийн онлайн зар сурталчилгаа үр дүнтэй суралцах чадварыг дээшлүүлэх болох бөгөөд Facebook-ийн Facebook-ийн зар үр дүнтэй байдаг боломжит сурталчилгаа итгүүлэх тусалж болох юм.

судлаачид, түншүүдийн ашиг сонирхол ихэвчлэн Энэ судалгаанд нийцэж байсан ч, тэдгээр нь зарим хурцадмал байдал мөн байсан юм. Тухайлбал, гурван нөхцөл, хяналт, мэдээлэл, болон мэдээлэл + нийгмийн байсан асар их тэнцвэргүй оролцогчдын хуваарилалт: дээжний 98% нь мэдээлэл + нийгмийн томилсон байна. Энэ тэнцвэргүй хуваарилалт статистикийн үр ашиггүй бөгөөд судлаачдын хувьд илүү сайн хуваарилах бүлэг тус бүрийн оролцогчдын 1/3 ирсэн байсан. Гэвч тэнцвэргүй хуваарилалт Facebook мэдээлэл + нийгмийн эмчилгээ авах хүн бүрт хүссэн учир нь болсон юм. Аз болоход, судлаачид 1% буцаан хяналтын бүлэг нь холбогдох эмчилгээ, оролцогчдын 1% -ийг эзэмших тэднийг ятгасан. Хяналтын бүлэг бол энэ нь санамсаргүй хяналттай туршилт гэхээсээ илүү "өөрчлөлт ордог ба ажиглалт" туршилт байсан, учир нь мэдээлэл + нийгмийн эмчилгээний үр нөлөөг хэмжих нь үндсэндээ боломжгүй байсан. Энэ жишээ нь хамтран ажиллах нь чухал ач холбогдолтой практик хичээл олгодог: Заримдаа та (өөрөөр хэлбэл, хяналтын бүлэг үүсгэх) нь эмчилгээ хүргэх хэн нэгнийг итгүүлэх, заримдаа та эмчилгээ хүргэж байх нь хэн нэгэнд итгүүлэх замаар туршилт бий болгох замаар туршилт бий.

Түншлэл нь үргэлж оролцогчдын сая сая технологийн компаниуд болон A / B тест татан оролцуулах хэрэгтэй байна. Жишээлбэл, Александр Coppock, Эндрю гээч, Жон Ternovski (2016) нийгмийн дайчлан дэмжих туршилт тест хийх өөр өөр стратеги ажиллуулахын тулд байгаль орчны ТББ-ын (Conservation Сонгогчдын лиг) хамтран. судлаачид олон нийтэд жиргээнд болон баримжаа Ерөнхий янз бүрийн оролдлого хувийн, шууд зурвас аль аль нь гарч илгээх ТББ-ын Twitter данс ашигласан байна. Судлаачид дараа нь эдгээр мэдээллүүдийн аль нь өргөдөл тухай өргөдөл, retweet мэдээллийг гарын үсэг зурах хүмүүсийг дэмжих нь хамгийн үр дүнтэй байсан хэмжинэ.

Ер нь, хүчирхэг хамтран та өөрөөр хийх хэцүү юм хэмжээнд үйл ажиллагаа явуулах боломж олгодог бөгөөд Хүснэгт 4.3 судлаачид, байгууллагын хооронд хамтын бусад жишээг үзүүлдэг. Хамтран өөрийн туршилт барьж илүү хялбар байх болно. Гэтэл эдгээр давуу тал сул ирдэг: түншлэл оролцогчид, эмчилгээ, та суралцаж болно үр дүнг төрлийн хязгаарлаж болно. Цаашилбал, эдгээр түншлэл ёс зүйн бэрхшээл хүргэж болно. нөхөрлөл боломжийг шийднэ хамгийн сайн арга бол та сонирхолтой шинжлэх ухааны хийж байгаа бол та шийдэж чадна бодит асуудлыг анзаарсан юм. Та дэлхийн хараад энэ замаар ашиглаж байгаа бол, энэ нь Пастерийн-ын координат дахь асуудлыг шийднэ хэцүү байж болох юм, гэхдээ практик нь та тэднийг илүү их анзаарч эхлэх болно.