4.5.2 शक्तिशाली साझेदार
भागीदारी लागत कम गर्न सक्छ र मात्रा वृद्धि, तर यो सहभागीहरू, उपचार को प्रकार बदल गर्न सक्नुहुन्छ, र तपाईंले प्रयोग गर्न सक्ने परिणाम।
यो आफैलाई गरिरहेको गर्न वैकल्पिक यस्तो कम्पनी, सरकार, वा गैरसरकारी संस्थाका रूपमा एक शक्तिशाली संगठन संग भागीदारी छ। साझेदार संग काम को फाइदा तिनीहरूले तपाईं आफै गरेर त्यसो गर्न सक्दैन भनेर प्रयोगहरू सञ्चालन गर्न सक्षम गर्न सक्ने छ। उदाहरणका लागि, म व्यस्त 61 लाख सहभागीहरू तल बारेमा बताउन छौँ कि प्रयोगहरू को एक; कुनै व्यक्तिगत शोधकर्ता कि मात्रा हासिल गर्न सकेन। भागीदारी तपाईं के गर्न सक्नुहुन्छ बढ्ने एकै समयमा, यो पनि एक साथ, तपाईं समेट्छ। उदाहरणका लागि, सबै भन्दा कम्पनीहरु तपाईं आफ्नो व्यवसाय वा आफ्नो प्रतिष्ठा हानि सक्ने एउटा प्रयोग चलाउन अनुमति छैन। साझेदार संग काम पनि यसलाई प्रकाशित गर्न समय आउँछ जब, तपाईं "पुन फ्रेम" आफ्नो परिणाम र केही साझेदार पनि तिनीहरूलाई खराब हेर्न बनाउँछ भने आफ्नो काम को प्रकाशन रोक्न कोसिस गर्न सक्छौं गर्न दबाब आउन सक्छ हो। अन्तमा, पनि भागीदारी विकास र यी सहयोग कायम राख्ने सम्बन्धित लागत आउँछ।
यी भागीदारी सफल बनाउन हल गर्न छ कि कोर चुनौती दुवै पक्षहरूका चासो सन्तुलनमा गर्न तरिका, र त्यो रकम सोच्न सहयोगी तरिका फेला छ Pasteur गरेको वृत्त को चतुर्थ छ (Stokes 1997) । धेरै अनुसन्धानकर्ताहरूले तिनीहरूले केही व्यावहारिक-कुरा एक रुचिको हुन सक्छ मा काम गर्दै छन् यदि साझेदार-तब तिनीहरूले वास्तविक विज्ञान गरिरहेको छैन गर्न सकिन्छ भन्ने लाग्छ। यो मानसिकता यो धेरै गाह्रो सफल भागीदारी सिर्जना गर्न बनाउनेछ र यो पनि पूर्ण गलत हुन हुन्छ। सोचाइ यसरी समस्या सुन्दर जीवविज्ञानी लुइस Pasteur को बाटो-भंग अनुसन्धान द्वारा वर्णन गरिएको छ। रक्सी मा चुकंदर रस रूपान्तरण गर्न एक व्यावसायिक किण्वन परियोजना मा काम गर्दा, Pasteur रोग को रोगाणु सिद्धान्त गर्न अन्ततः नेतृत्व भन्ने microorganism को एक नयाँ वर्ग खोज। यो खोज एक धेरै व्यावहारिक समस्या-यो हल प्रक्रिया सुधार किण्वन-र यो एक प्रमुख वैज्ञानिक अग्रिम नेतृत्व मदत गरे। तसर्थ, बरु द्वन्द्व साँचो वैज्ञानिक अनुसन्धान संग रूपमा व्यावहारिक आवेदन संग अनुसन्धान सोचिरहेका भन्दा, यो राम्रो दुई अलग आयाम रूपमा यी विचार छ। अनुसन्धान प्रयोग उत्प्रेरित गर्न सकिन्छ (वा) र अनुसन्धान मौलिक समझ (वा) खोजी गर्न सक्नुहुन्छ। Critically, केही अनुसन्धान-जस्तो Pasteur's-सक्छन् मौलिक समझ (चित्रा 4.16) खोजी प्रयोग गरेर र उत्प्रेरित। Pasteur गरेको भन्ने बित्तिकै दुई अग्रिम कि वृत्त को चतुर्थ-अनुसन्धान मा अनुसन्धान अनुसन्धानकर्ताहरूले र साझेदार बीच सहयोग को लागि आदर्श लक्ष्य-छ। एक कम्पनी संग एक र एक गैरसरकारी संस्थाका एक: कि पृष्ठभूमि दिइएको, म भागीदारी दुई प्रयोगात्मक अध्ययन वर्णन छौँ।
चित्रा 4.16: (नेभाराको 3.5 मा आधारित देखि Pasteur गरेको वृत्त को चतुर्थ Stokes (1997) )। बरु या त "लागू" यो प्रयोग (वा) र (वा) मौलिक समझ खोजी उत्प्रेरित रूपमा अनुसन्धान विचार राम्रो छ "आधारभूत" वा रूपमा अनुसन्धान सोच भन्दा। अनुसन्धान एउटा उदाहरण दुवै प्रयोग उत्प्रेरित र मौलिक समझ खोज्ने छ रक्सी जो रोग को रोगाणु सिद्धान्त नेतृत्व मा चुकंदर रस रूपान्तरण मा Pasteur काम छ। यो शक्तिशाली संग भागीदारी लागि सबै भन्दा राम्रो अनुकूल छ कि काम को प्रकारको छ। काम को उदाहरण प्रयोग उत्प्रेरित तर थोमस एल्भा एडिसन बाट आउन मौलिक समझ खोजी गर्दैन, र प्रयोग उत्प्रेरित तर जो छ त्यो काम को उदाहरण Niels Bohr देखि आउन बुझ्ने खोज्छ। हेर्नुहोस् Stokes (1997) यो रूपरेखा अझ राम्ररी छलफल र यी अवस्थामा प्रत्येक लागि।
ठूलो कम्पनीहरु, विशेष प्रविधी कम्पनीहरु, जटिल प्रयोगहरू चलिरहेको लागि अविश्वसनीय परिष्कृत पूर्वाधार विकास गरेका छन्। टेक उद्योग, यी प्रयोगहरू (: एक र बी तिनीहरूले दुई उपचार को प्रभावकारिता परीक्षण किनभने) अक्सर एक / बी परीक्षण भनिन्छ। यी प्रयोगहरूले प्राय छन् विज्ञापन क्लिक गर्नुहोस् माध्यम दर वृद्धि जस्तै कुराहरू लागि चलाउन, तर एउटै प्रयोगात्मक पूर्वाधार पनि वैज्ञानिक ज्ञान अग्रिम कि अनुसन्धान को लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। अनुसन्धान को यस प्रकारको सम्भावित देखाउँछ कि एउटा उदाहरण, फेसबुक र क्यालिफोर्निया विश्वविद्यालय, सान डिएगो को मा अनुसन्धानकर्ताहरूले बीच एक साझेदारी द्वारा आयोजित मतदाता .वाराणसी मा विभिन्न सन्देशहरू को प्रभाव मा एक अध्ययन हो (Bond et al. 2012) ।
नोभेम्बर 2, 2010-को अमेरिकी कांग्रेस चुनाव-सबै 61 लाख फेसबुक अमेरिकामा बस्न र 18 भन्दा बढी छन् प्रयोगकर्ताहरूको दिन मतदान बारेमा प्रयोग भाग लिए। फेसबुक भ्रमण मा, प्रयोगकर्ता अनियमित जो आफ्नो समाचार फिड (चित्रा 4.17) को शीर्ष मा के ब्यानर (कुनै छ भने) राखिएको थियो कटिबद्ध एक तीन समूह, मा खटाइयो:
- एक नियन्त्रण समूह।
- एक क्लिक गर्न सकिने संग मतदान बारेमा एक जानकारी सन्देश बटन र एक प्रति (जानकारी) "म मतदान"।
- एक क्लिक गर्न सकिने संग मतदान बारेमा एक जानकारी सन्देश "म मतदान" बटन र एक प्रति + नामहरू र पहिले नै "म मतदान" (जानकारी + सामाजिक) क्लिक थियो जो आफ्नो मित्र को तस्वीर।
बण्ड र सहयोगिहरु दुई मुख्य परिणाम अध्ययन: मतदान व्यवहार र वास्तविक मतदान व्यवहार रिपोर्ट। पहिलो, तिनीहरूले पाइने जानकारी + सामाजिक समूह मा मान्छे लगभग 2 प्रतिशत अंक क्लिक गर्न जानकारी समूह मानिसहरू भन्दा बढी सम्भावना थिए कि "म मतदान" (लगभग 20% बनाम 18%)। यसबाहेक, अनुसन्धानकर्ताहरूले बारेमा 6 लाख मान्छे को लागि सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध मतदान रेकर्ड आफ्नो डाटा मर्ज पछि तिनीहरूले जानकारी + सामाजिक समूह मा मान्छे 0.39 प्रतिशत अंक थप वास्तवमा नियन्त्रण अवस्थामा मान्छे भन्दा मतदान गर्न संभावना थिए फेला र जानकारी समूहमा मान्छे जसरी नियन्त्रण अवस्थामा मान्छे (चित्रा 4.17) रूपमा मतदान गर्न संभावना।
चित्रा 4.17: Facebook मा एक गेट-बाहिर-द-मत प्रयोग नतिजा (Bond et al. 2012) । जानकारी समूह सहभागी नियन्त्रण अवस्थामा मान्छे जस्तै दरमा मतदान, तर जानकारी + सामाजिक समूह मानिसहरू एक अलिकति उच्च दरमा मत दिनुभयो। बार 95% भरोसा अन्तरालहरू अनुमानित प्रतिनिधित्व। ग्राफ परिणाम लागि अनुसन्धानकर्ताहरूले मतदान रेकर्ड गर्न मिलेन सक्छ जसलाई बारेमा 6 लाख सहभागीहरू समावेश गर्नुहोस्।
यो प्रयोग केही अनलाइन गेट-बाहिर-द-मत सन्देशहरू अरूले भन्दा प्रभावकारी छन् भनेर देखाउँछ, र यो एक उपचार को प्रभावकारिता को शोधकर्ता गरेको अनुमान तिनीहरूले रिपोर्ट वा वास्तविक व्यवहार अध्ययन कि भर पर्न सक्छौं भन्ने देखाउँछ। यो प्रयोग दुर्भाग्यवश तंत्र बारेमा कुनै पनि छनकहरू प्रदान गर्दैन जो मार्फत सामाजिक सूचना-जो केही अनुसन्धानकर्ताहरूले playfully एक "अनुहार ढेर" -increased मतदान गरेका छन्। यो सामाजिक जानकारी ब्यानर कसैले देख्यो कि सम्भावना बढेको वा वास्तवमा ब्यानर याद व्यक्तिलाई मतदान वा दुवै भन्ने सम्भावना बढेको भन्ने हुन सक्छ। तसर्थ, यस प्रयोग थप शोधकर्ता संभावना अन्वेषण हुनेछ एक रोचक खोजन प्रदान गर्दछ (उदाहरण, हेर्न Bakshy, Eckles, et al. (2012) )।
शोधकर्ताओं को लक्ष्य अग्रिम गर्न साथै, यो प्रयोग पनि साथी संगठन (फेसबुक) को लक्ष्य अघि बढे। तपाईं साबुन खरीद गर्न मतदान देखि अध्ययन व्यवहार परिवर्तन गर्नुभयो भने, त्यसपछि तपाईं अध्ययन अनलाइन विज्ञापन को प्रभाव मापन गर्न प्रयोग रूपमा नै सटीक संरचना छ हेर्न सक्नुहुन्छ (हेर्नुहोस् जस्तै, Lewis and Rao (2015) )। यी विज्ञापन प्रभावकारिता अध्ययन बारम्बार मा अनलाइन विज्ञापन-को उपचार गर्न जोखिम को प्रभाव मापन Bond et al. (2012) मूलतः मतदान-अफलाइन व्यवहार लागि विज्ञापन हुन्। तसर्थ, यस अध्ययन अनलाइन विज्ञापन को प्रभावकारिता अध्ययन गर्न फेसबुक क्षमता बढाउन सक्छ र फेसबुक फेसबुक विज्ञापन प्रभावकारी छन् भनेर सम्भावित विज्ञापनदाताहरु विश्वस्त मदत गर्न सक्छ।
शोधकर्ताओं र साझेदार को चासो ज्यादातर यस अध्ययन मा पङ्क्तिबद्ध थिए तापनि, तिनीहरूले आंशिक तनाव मा पनि थिए। खासगरी, तीन अवस्था-नियन्त्रण, जानकारी, र जानकारी + सामाजिक-थियो एकदम imbalanced सहभागीहरू को आवंटन: नमूनाको 98% जानकारी + सामाजिक खटाइयो। यो imbalanced निर्धारण सांख्यिकीय अदक्ष छ, र अनुसन्धानकर्ताहरूले लागि एक धेरै राम्रो निर्धारण गरेको प्रत्येक समूह मा सहभागी 1/3 भएको थियो। तर, यो imbalanced निर्धारण फेसबुक जानकारी + सामाजिक उपचार प्राप्त गर्न सबैलाई चाहन्थे किनभने भयो। खुसीको कुरा, शोधकर्ताओं तिनीहरूलाई फिर्ता 1% एक नियन्त्रण समूहको लागि सम्बन्धित उपचार र सहभागी 1% लागि पकड विश्वस्त। नियंत्रण समूह बिना यो एक "व्यग्र र पालन" भन्दा एक यादृच्छिक नियन्त्रण प्रयोग प्रयोग भएको थियो किनभने जानकारी + सामाजिक उपचार को प्रभाव मापन गर्न मूलतः असम्भव भएको थियो। यो उदाहरण साझेदार संग काम को लागि एक मूल्यवान पाठ प्रदान गर्दछ: कहिलेकाहीं तपाईं (अर्थात्, एक नियन्त्रण समूह सिर्जना गर्न) एक उपचार प्रदान गर्न कसैले पत्यार पार्र्ने र कहिलेकाहीं तपाईं एक उपचार प्रदान गर्न छैन कसैले पत्यार पार्र्ने द्वारा एक प्रयोग सिर्जना गरेर एउटा प्रयोग सिर्जना गर्नुहोस्।
साझेदारी सधैं सहभागी लाखौं संग प्रविधी कम्पनीहरु र एक / बी परीक्षण समावेश गर्न आवश्यक छैन। उदाहरणका लागि, अलेक्जेन्डर Coppock, एन्ड्रयू सोचो, र यूहन्ना Ternovski (2016) सामाजिक परिचालन प्रवर्धनका लागि प्रयोगहरू परीक्षण फरक रणनीति चालु गर्न पर्यावरण गैरसरकारी संस्थाका (संरक्षण मतदाता को लिग) साथ सहयोगी। शोधकर्ताओं बाहिर सार्वजनिक ट्वीट र पहिचान को प्रमुख विभिन्न प्रकारका प्रयास निजी प्रत्यक्ष सन्देशहरू दुवै पठाउन गैरसरकारी संस्थाका गरेको ट्विटर खाता प्रयोग। शोधकर्ताओं त यी सन्देशहरू को जो एक आवेदन र Retweet जानकारी एक आवेदन बारेमा साइन इन गर्न उत्थानदायी लागि सबैभन्दा प्रभावकारी थिए मापन।
| विषय | उद्धरण |
|---|---|
| फेसबुक समाचार को प्रभाव साझेदारी जानकारी खान्छन् | Bakshy, Rosenn, et al. (2012) |
| अनलाइन डेटिङ वेबसाइट मा व्यवहारमा आंशिक गुमनाम को प्रभाव | Bapna et al. (2016) |
| घर ऊर्जा प्रभाव बिजुली उपयोग मा रिपोर्ट | Allcott (2011) ; Allcott and Rogers (2014) ; Allcott (2015) ; Costa and Kahn (2013) ; Ayres, Raseman, and Shih (2013) |
| भाइरल प्रसार मा अनुप्रयोग डिजाइन को प्रभाव | Aral and Walker (2011) |
| प्रसार मा संयन्त्र फैलाउने को प्रभाव | Taylor, Bakshy, and Aral (2013) |
| विज्ञापनमा सामाजिक जानकारी को प्रभाव | Bakshy, Eckles, et al. (2012) |
| ग्राहकहरु विभिन्न प्रकारका लागि सूची र मार्फत बिक्री मा सूची आवृत्ति को प्रभाव अनलाइन | Simester et al. (2009) |
| सम्भावित काम आवेदन मा लोकप्रियता जानकारी को प्रभाव | Gee (2015) |
| लोकप्रियता प्रारम्भिक मूल्यांकन को प्रभाव | Muchnik, Aral, and Taylor (2013) |
| राजनीतिक परिचालन मा सन्देश सामग्रीको प्रभाव | Coppock, Guess, and Ternovski (2016) |
समग्रमा, शक्तिशाली संग भागीदारी अन्यथा गर्न गाह्रो हुन्छ भन्ने मात्रा मा तपाईं सञ्चालन गर्न सक्षम, र तालिका 4.3 अनुसन्धानकर्ताहरूले र संगठन बीच साझेदारी को अन्य उदाहरण प्रदान गर्दछ। भागीदारी आफ्नो आफ्नै प्रयोग निर्माण भन्दा धेरै सजिलो हुन सक्छ। तर, यी लाभ बेफाइदा संग आए: भागीदारी सहभागीहरू, उपचार, र तपाईं अध्ययन गर्न सक्छन् कि परिणाम को प्रकार सीमित गर्न सक्नुहुन्छ। यसबाहेक, यी भागीदारी नैतिक चुनौतीहरू निम्त्याउन सक्छ। एक साझेदारीको लागि मौका ठाँउ सबैभन्दा राम्रो तरिका तपाईंलाई रोचक विज्ञान गरिरहेका छन् जबकि तपाईं समाधान गर्न सक्ने एक वास्तविक समस्या नोटिस छ। के तपाईं संसारको देख यो मार्ग प्रयोग गरिन्छ भने, यो Pasteur गरेको वृत्त को चतुर्थ समस्याहरू हाजिर गर्न कठिन हुन सक्छ, तर अभ्यास संग, तपाईं तिनीहरूलाई बढी याद गर्न सुरु गर्नेछौं।
