4.3 ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਦੋ ਮਾਪ: ਲੈਬ-ਖੇਤਰ ਅਤੇ ​​ਐਨਾਲਾਗ-ਡਿਜ਼ੀਟਲ

ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼, ਖੇਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਖੇਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਜੋੜ.

ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਈ ਵੱਖਰੇ ਅਕਾਰ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ. ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਪਾਇਆ ਹੈ. ਹੁਣ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਐਨਾਲਾਗ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਜੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਪੇਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮਹਾਨ ਮੌਕੇ (ਚਿੱਤਰ 4.1) ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ.

ਚਿੱਤਰ 4.1: ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਪੇਸ ਦੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਲੈਬ-ਫੀਲਡ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਭਿੰਨ ਸਨ. ਹੁਣ, ਇਹ ਐਨਾਲਾਗ-ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਮਾਪ ਤੇ ਵੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਨ. ਇਹ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਪੇਸ ਚਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਇਸ ਚੈਪਟਰ ਵਿਚ ਬਿਆਨ ਕਰਦਾ ਹਾਂ. ਮੇਰੀ ਰਾਏ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮੌਕਾ ਡਿਜੀਟਲ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦਾ ਖੇਤਰ ਹੈ.

ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਲੈਬ-ਫੀਲਡ ਦਾ ਆਯਾਮ ਹੈ. ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅੰਡਰਗਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕੋਰਸ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਅਜੀਬ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਖੋਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਵਹਾਰ ਬਾਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ, ਪਰ, ਕੁਝ ਅਜਿਹੇ ਅਜੀਬ ਜਿਹੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਕੰਮ ਅਜਿਹੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਬਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਤੀਰੇ ਬਾਰੇ ਸਖ਼ਤ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਬਾਰੇ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਅਜੀਬ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਮਾਹੌਲ ਵਿਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਕਾਰਨ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਅੰਦੋਲਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਹਿਭਾਗੀਆਂ ਦੇ ਹੋਰ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕੁਦਰਤੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਆਮ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ.

ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁਝ ਲੋਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਕ ਸਮਝਣਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, Correll, Benard, and Paik (2007) ਨੇ "ਮਾਤਹਿਰੀ ਦੀ ਸਜ਼ਾ" ਦੇ ਸੋਮਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਤਜਰਬੇ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ. ਅਮਰੀਕਾ ਵਿਚ ਮਾਵਾਂ ਬੇਔਲਾਦ ਔਰਤਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਪੈਸੇ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਨ ਨੋਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮਾਨ ਹੁਨਰਾਂ ਨਾਲ ਔਰਤਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨੀ. ਇਸ ਪੈਟਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸੰਭਵ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕਿ ਮਾਲਕ ਮਾਵਾਂ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹਨ. (ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਪਿਤਾਵਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਉਹ ਬੇਔਲਾਦ ਮਰਦ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਜਿਆਦਾ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹਨ.) ਮਾਵਾਂ ਵਿਰੁਧ ਸੰਭਵ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਲੈਣ ਲਈ, ਕੋਰਲ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਦੋ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ: ਇਕ ਲੈਬ ਵਿਚ ਅਤੇ ਇਕ ਖੇਤਰ ਵਿਚ.

ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਕ ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ, ਜਿਹੜੇ ਕਾਲਜ ਦੇ ਅੰਡਰਗਰੈਜੂਏਟ ਸਨ, ਕਿ ਇਕ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਈਸਟ ਕੋਸਟ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ. ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰਨ ਅਤੇ ਕਈ ਪੈਮਾਨਿਆਂ 'ਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਰੇਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਖੁਫੀਆ, ਨਿੱਘ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਬਿਨੈਕਾਰ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ ਉਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤਨਖਾਹ ਵਜੋਂ ਕੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨਗੇ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਅਣਜਾਣ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕ ਚੀਜ਼ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਇਕ ਸਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ: ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚੋਂ ਕੁਝ ਨੇ ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਸੀ (ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ-ਅਧਿਆਪਕ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਵਿਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਹੋਣ ਨਾਲ) ਅਤੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੋਏ. Correll ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਘੱਟ ਮਾੜੀ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤਨਖਾਹ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਭਰਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਸਾਰੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ, ਕੋਰਲ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਇਹ ਪਾਇਆ ਕਿ ਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ ਦੇ ਪੱਖੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘੱਟ ਸੀ. ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੇ ਕੋਰਲ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਅਤੇ ਇਸ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਸੰਭਾਵਤ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ.

ਬੇਸ਼ਕ, ਕੁਝ ਸੌ ਅੰਡਰਗ੍ਰੈਜੁਏਟ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਪੂਰੇ ਯੂਐਸ ਦੇ ਲੇਬਰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਬਾਰੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਣਾ ਇੱਕ ਸ਼ੱਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਕਦੇ ਵੀ ਫੁੱਲ-ਟਾਈਮ ਨੌਕਰੀ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਸਿਰਫ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਇਸ ਲਈ, Correll ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਵੀ ਇੱਕ ਪੂਰਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕੀਤਾ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਫਰਜ਼ੀ ਕਵਰ ਦੇ ਅੱਖਰਾਂ ਅਤੇ ਰਿਜ਼ਿਊਮ ਦੇ ਨਾਲ ਸੈਂਕੜੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦੇ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਖੁੱਲ੍ਹਣ ਦਾ ਹੁੰਗਾਰਾ ਭਰਿਆ. ਅੰਡਰਗਰੈਜੂਏਟਸ ਨੂੰ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸਾਮੱਗਰੀ ਵਾਂਗ, ਕੁਝ ਰਿਜ਼ਰਵ ਰਿਜਿਊਟੇਡ ਮਾਂ-ਬਾਪ ਅਤੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ. ਕਰੈਰਲ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਕੁਆਲੀਫਾਈਡ ਬੇਔਲਾਦ ਔਰਤਾਂ ਤੋਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਵਾਪਸ ਬੁਲਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਸੀ. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਇਕ ਅਸਲੀ ਮਾਹੌਲ ਵਿਚ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਸਲ ਮਾਲਕ ਅੰਡਰਗਰੈਜੂਏਟਸ ਵਰਗੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕੀਤੇ ਹਨ? ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਰੇਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਲਕ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛ ਸਕੇ.

ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਇਹ ਜੋੜ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਲੈਬ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਲੈਬ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਕੁੱਲ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ, Correll ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸਨ ਕਿ ਸਾਰੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਂਤ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹੇ ਗਏ ਸਨ; ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਚ, ਕੁਝ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਸ਼ਾਇਦ ਪੜ੍ਹੇ ਨਹੀਂ ਗਏ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੈਬ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਕਸਰ ਅਤਿਰਿਕਤ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਦੱਸਣ ਵਿਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਕਿਉਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਮਿਸਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਕੋਰਲ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਾਂ 'ਤੇ ਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਹਾ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਡਾਟਾ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਰਿਆਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਵਿਚ ਫਰਕ ਦੇ ਪਿਛੋਕੜ ਤੋਂ ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇਹੋ ਜਿਹੇ ਉਹੀ ਲੱਛਣ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੈਂ ਹੁਣੇ ਹੀ ਫਾਇਦੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਣਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰੀ ਨੁਕਸਾਨ ਵੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਜੋ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਲੈਬ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਚ, ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ ਖੋਜ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਪੱਖਪਾਤ ਨਾ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਣ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਜੋ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਇਹ ਦਲੀਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਰਿਜਿਊਮੇ ਵਿਚ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਫਰਕ ਸਿਰਫ ਇਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਾਫ਼, ਨਿਰਲੇਪ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਚ ਖੜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਅਸਲ ਭਰਤੀ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਤੇ ਮਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਦੇਵੇਗੀ. ਅਖ਼ੀਰ ਵਿਚ, ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਚਾਰਕਾਂ ਨੇ ਵੈਰੀਡ ਪ੍ਰਤੀਭਾਗੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਯੋਗਤਾ' ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੀ ਆਲੋਚਨਾ ਕੀਤੀ: ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੱਛਮੀ, ਪੜ੍ਹੇ ਲਿਖੇ, ਉਦਯੋਗਿਕ, ਅਮੀਰ, ਅਤੇ ਡੈਮੋਕਰੇਟਿਕ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ (Henrich, Heine, and Norenzayan 2010a) . ਕੋਰਲ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ (2007) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੇ ਲੈਬੋ-ਫੀਲਡ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੇ ਦੋ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਵਰਨਨ ਕੀਤੇ ਹਨ. ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਅਤਿ ਨਾਲੋ ਵਿਚਾਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵੀ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੈਰ-ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਲੈਬ ਵਿਚ ਲਿਆਉਣਾ ਜਾਂ ਖੇਤਰ ਵਿਚ ਜਾਣਾ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਇਕ ਅਸਾਧਾਰਣ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਲਬ-ਫੀਲਡ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਇਲਾਵਾ, ਡਿਜੀਟਲ ਉਮਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਹੁਣ ਇੱਕ ਦੂਜਾ ਵੱਡਾ ਆਯੋਜਨ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਐਨਾਲਾਗ-ਡਿਜੀਟਲ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਥੇ ਸ਼ੁੱਧ ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹਨ, ਸ਼ੁੱਧ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਹਨ, ਸ਼ੁੱਧ ਏਐਨਓਐਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹਨ, ਸ਼ੁੱਧ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਹਨ. ਇਸ ਦਿਸ਼ਾ ਦੀ ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਪ੍ਰੀਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਕਾਰਜਨੀਤਿਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰੀ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹਨ ਜੋ ਡਿਜਿਟਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਨ, ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ ਕਰਨ, ਇਲਾਜ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਾਉਣ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ. ਮਿਸਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਬੈਨਸਟਾਰਸ ਅਤੇ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਦੇ ਰੈਸਟਿਵੋ ਅਤੇ ਵੈਨ ਡੀ ਰਿਜਟ (2012) ਅਧਿਐਨ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਚਾਰਾਂ ਲਈ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਸੀ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਐਨਾਲਾਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇਨ੍ਹਾਂ ਚਾਰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਲਈ ਡਿਜੀਟਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਕਈ ਕਲਾਸਿਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪੂਰੇ ਐਨਾਲੌਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹਨ. ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹਨ ਜੋ ਐਨਾਲਾਗ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਲੋਕ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਆਨਲਾਇਨ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਇਹ ਮੰਦਭਾਗਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਮੌਕੇ ਕੇਵਲ ਔਨਲਾਈਨ ਨਹੀਂ ਹਨ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਜਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿਚ ਡਿਜੀਟਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਸ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿਚ ਇਲਾਜ ਜਾਂ ਸੈਂਸਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਘਰੇਲੂ ਪਾਵਰ ਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 8.5 ਮਿਲੀਅਨ ਘਰਾਂ (Allcott 2015) . ਕਿਉਂਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਡਿਵਾਈਜ਼ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਬਿਲਟ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਅਧੂਰੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਮੌਕੇ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਣਗੇ ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੇਵਲ ਔਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ.

ਡਿਜੀਟਲ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਹਰ ਥਾਂ ਲੈਬ-ਫੀਲਡ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਨਵੀਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਸ਼ੁੱਧ ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਮਾਪ ਲਈ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੁਧਾਰੇ ਹੋਏ ਮਾਪ ਦਾ ਇਕ ਉਦਾਹਰਨ ਅੱਖਾਂ-ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਜ਼-ਸਾਮਾਨ ਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਨਿਵੇਕਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਦੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਉਪਾਅ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਡਿਜੀਟਲ ਉਮਰ ਨੇ ਵੀ ਆਨਲਾਈਨ ਲੈਬ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਆਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ (ਚਿੱਤਰ 4.2) ਲਈ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਟਕਾਕ (ਐਮਕੇਟੁਕ) ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ. ਐਮ.ਟੀ.ਕੇ.ਟ "ਮਾਲਕਾਂ" ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਕੋਲ ਉਹ ਕੰਮ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ" ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜੋ ਪੈਸੇ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਮਿੰਟ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਪੂਰਨ ਅਹਿਸਾਸ ਆਨਲਾਈਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਟੁਕੋਮ ਪ੍ਰੰਪਰਾਗਤ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ-ਉਹ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ - ਉਹ ਮੁਫ਼ਤ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ- ਇਹ ਕੁੱਝ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ. ਅਸਲ ਵਿਚ, ਐਮ.ਟੀ.ਕੇ. ਨੇ ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਇਕ ਪੂਲ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ-ਭਰਤੀ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ- ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਲਾਭ ਲਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਤੀਕਾਂ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਚਿੱਤਰ 4.2: ਅਮੇਜਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਤੁਰਕ (ਐਮਕੇਟੁਕ) ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਪੇਪਰ. ਐਮਟੁਕੁਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਆਨਲਾਈਨ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. Bohannon (2016) ਤੋਂ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ

ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਫੀਲਡ-ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਖਤ ਨਿਯੰਤ੍ਰਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਵਿਭਿੰਨ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਰ ਕੁਦਰਤੀ ਸਥਾਪਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ. ਇਸਦੇ ਇਲਾਵਾ, ਡਿਜੀਟਲ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤਿੰਨ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਐਨਾਲਾਗ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਔਖੇ ਹੁੰਦੇ ਸਨ.

ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਜਦਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਨਾਲੌਗ ਲੈਬ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਭਾਗੀਦਾਰ ਹਨ, ਡਿਜੀਟਲ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਪੈਮਾਨੇ ਵਿਚ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਝ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਜ਼ੀਰੋ ਵੈਰੀਏਬਲ ਲਾਗਤ ਤੇ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਭਾਵ, ਇਕ ਵਾਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. 100 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣਾ ਕੇਵਲ ਇਕ ਗਿਣਾਤਮਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਗੁਣਾਤਮਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ, ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਭਿੰਨਤਾ) ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ (ਜਿਵੇਂ ਵੱਡੇ-ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ) ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ. ਇਹ ਨੁਕਤਾ ਇੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਸਲਾਹ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਦੇ ਅੰਤ ਵੱਲ ਵਾਪਸ ਆਵਾਂਗਾ.

ਦੂਜਾ, ਜਦਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਨਾਲਾਗ ਲੈਬ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿਚ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਿਜੇਟਸ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡਿਜੀਟਲ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਕਸਰ ਖੋਜ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿਚ ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਪਿਛੋਕੜ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਬੈਕਗਰਾਊਂਡ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੀਟਮੈਂਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ-ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਮਾਪ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਉੱਪਰ ਚਲਦੇ ਹਨ (ਅਧਿਆਇ 2 ਦੇਖੋ). ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਇਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੇ ਆਪਣੇ ਡਿਜੀਟਲ ਖੇਤਰ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਚਲੇ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੀਟਮੈਂਟ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਖੋਜਕਾਰ ਨੇ ਉਸ ਦੇ ਐਨਾਲੌਗ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ. ਇਹ ਪ੍ਰੀ-ਇਲਾਜ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਲਾਕਿੰਗ (Higgins, Sävje, and Sekhon 2016) ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਭਾਗੀਆਂ (Eckles, Kizilcec, and Bakshy 2016) (Higgins, Sävje, and Sekhon 2016) ਨਿਯਮਤ ਭਰਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ-ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਲਾਜ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਉਤਪੰਨਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ (Athey and Imbens 2016a) ਅਤੇ ਸੁਧਰੇ ਹੋਏ ਸਟੀਕਸ਼ਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (Bloniarz et al. 2016) .

ਤੀਜੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਏਲੌਗ ਲੈਬ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਇਲਾਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸੰਕੁਚਿਤ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੁਝ ਡਿਜੀਟਲ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਰੈਸਟੀਵੋ ਅਤੇ ਵੈਨ ਡੀ ਰਿਜਟ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਾ ਨਤੀਜਾ 90 ਦਿਨਾਂ ਲਈ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਧਿਆਇ (Ferraro, Miranda, and Price 2011) ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕੀਮਤ ਇਹ ਤਿੰਨ ਮੌਕੇ-ਅਕਾਰ, ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੀਟਮੈਂਟ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਲੰਮੀ ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਡਾਟਾ-ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹਮੇਸ਼ਾ-ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਮਾਪ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸਿਖਰ ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ (ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਮਾਪ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਹੋਰ ਲਈ ਅਧਿਆਇ 2 ਦੇਖੋ).

ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਕਈ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਐਨਾਲਾਗ ਲੈਬ ਅਤੇ ਐਨਾਲੌਗ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਸਮੇਤ ਕੁਝ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਵੀ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਅਤੀਤ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੇਵਲ ਉਹਨਾਂ ਇਲਾਜਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਰੂਪ ਤੋਂ ਨੀਤੀ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮਾਰਗ ਦਰਸ਼ਨ ਉਹ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਭਾਵ (Banerjee and Duflo 2009; Deaton 2010) ਵਰਗੀਆਂ ਗੁੰਝਲਤਾਵਾਂ ਕਾਰਨ ਕੁਝ ਸੀਮਿਤ ਹੈ. ਡਿਜੀਟਲ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਨੈਤਿਕ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵੱਧਾਓ-ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾ ਜਿਸਦਾ ਮੈਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਅਧਿਆਇ 6 ਵਿੱਚ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਾਂਗਾ.