4.6.1 ਜ਼ੀਰੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਡਾਟਾ ਬਣਾਓ
ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚੱਲ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਜ਼ੀਰੋ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਗੱਡੀ ਹੈ. ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਹਨ.
ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਾਟਕੀ ਵੱਖ ਵੱਖ ਦੀ ਬਣਤਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਖੋਜਕਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਵਿੱਚ ਅਸੰਭਵ ਸਨ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਯੋਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ, ਤਜ਼ਰਬੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇ ਖ਼ਰਚ ਦੇ ਦੋ ਮੁੱਖ ਕਿਸਮ ਹਨ:. ਹੱਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਦੇ ਖਰਚੇ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਬਦਲ ਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਲੈਬ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ, ਹੱਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਸਪੇਸ ਕਿਰਾਏ `ਤੇ ਹੈ ਅਤੇ ਫਰਨੀਚਰ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੀ ਹੈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਸਥਿਰ ਲਾਗਤ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਤਬਦੀਲੀ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਲੈਬ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ, ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਸਟਾਫ ਅਤੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਤੱਕ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਐਨਾਲਾਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਘੱਟ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਉੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਤਜ਼ਰਬੇ ਉੱਚ ਹੱਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਲਾਗਤ (ਚਿੱਤਰ 4.18) ਹੈ. ਉਚਿਤ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਤਜਰਬੇ ਦਾ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਗੱਡੀ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਸ ਦਿਲਚਸਪ ਖੋਜ ਦੇ ਮੌਕੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਚਿੱਤਰ 4.18: ਐਨਾਲਾਗ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ. ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਐਨਾਲਾਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਘੱਟ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਉੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦੀ ਹੈ ਜਦ ਕਿ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਉੱਚ ਹੱਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਹੈ. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪੈਮਾਨੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਨਾਲਾਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਾਲ ਸੰਭਵ ਨਹੀ ਹੈ ਤੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ.
ਨੂੰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ-ਭੁਗਤਾਨ ਦੇ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਸਟਾਫ਼ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਹਨ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ-ਅਤੇ ਇਹ ਦੇ ਹਰੇਕ ਵੱਖ ਵੱਖ ਰਣਨੀਤੀ ਵਰਤ ਜ਼ੀਰੋ ਕਰਨ ਲਈ ਚਲਾਏ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਭੁਗਤਾਨ ਕੰਮ ਸਟੈਮ ਸਟਾਫ਼ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਲਾਜ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮਾਪਣ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, Schultz ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਦੇ ਐਨਾਲਾਗ ਖੇਤਰ ਤਜਰਬੇ (2007) ਸਮਾਜਿਕ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋ ਦੀ ਲੋੜ ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ 'ਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਘਰ ਨੂੰ ਸਫ਼ਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਲਾਜ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਮੀਟਰ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ (ਚਿੱਤਰ 4.3). ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ ਨੇ ਇਸ ਜਤਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸੀ ਕਿ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਸੀ. ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, Restivo ਅਤੇ ਵੈਨ ਦੇ Rijt ਦੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਖੇਤਰ ਤਜਰਬੇ ਲਈ (2012) ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਵਿਚ ਇਨਾਮ 'ਤੇ, ਖੋਜਕਾਰ ਹੋਰ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ' ਤੇ ਲੱਗਭਗ ਕੋਈ ਵੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਵੇਰੀਏਬਲ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਖਰਚੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇਕ ਆਮ ਰਣਨੀਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਮ ਨੂੰ (ਜੋ ਕਿ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ) ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਾ ਕੰਮ ਦੇ ਨਾਲ (ਜੋ ਕਿ ਸਸਤੇ ਹੈ) ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ. ਆਮ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ: ਇਸ ਤਜਰਬੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਦਕਿ ਮੇਰੇ ਖੋਜ ਟੀਮ 'ਤੇ ਹਰ ਕੋਈ ਸੁੱਤਾ ਹੈ? ਜੇ ਇਸ ਦਾ ਜਵਾਬ yes ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ.
ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਦੀ ਦੂਜੀ ਮੁੱਖ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਕੁਝ ਖੋਜਕਾਰ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ Turk ਅਤੇ ਹੋਰ ਆਨਲਾਈਨ ਕਿਰਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਹੈ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ ਲੋੜ ਹੈ ਘਟਾਉਣ ਲਈ. ਜ਼ੀਰੋ ਕਰਨ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗੱਡੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ, ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਇੱਕ ਲੰਮੇ ਵਾਰ ਲਈ, ਖੋਜਕਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇਸ ਲਈ boring ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਲੋਕ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ, ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਪਰ, ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਵਿਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ? ਇਹ ਹੁਣ ਤੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਹੇਠ ਮੇਰੇ ਆਪਣੇ ਹੀ ਕੰਮ ਦੇਣ ਲੱਗੇਗਾ, ਅਤੇ ਉੱਥੇ ਸਾਰਣੀ 4.4 ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਮਿਸਾਲ ਹਨ. ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਸਰਵੇਖਣ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਹੈ ਅਤੇ ਅਧਿਆਇ 5 ਵਿਚ ਪੁੰਜ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਦੇ ਬਾਰੇ ਅਧਿਆਇ 3 ਵਿਚ ਥੀਮ ਦੇ ਕੁਝ ਗੂੰਜ. ਇਸ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਗੀਦਾਰ ਅਨੰਦ-ਨੂੰ ਕੀ ਨੂੰ ਵੀ ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੇ ਤਜਰਬੇ-ਕਰੇਗਾ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੋ.
| ਮੁਆਵਜ਼ਾ | ਕੀਟਾਟੀਓਨ |
|---|---|
| ਸਿਹਤ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵੈੱਬਸਾਈਟ | Centola (2010) |
| ਕਸਰਤ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ | Centola (2011) |
| ਮੁਫ਼ਤ ਸੰਗੀਤ | Salganik, Dodds, and Watts (2006) ; Salganik and Watts (2008) ; Salganik and Watts (2009b) |
| ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਖੇਡ | Kohli et al. (2012) |
| ਮੂਵੀ ਿਸਫ਼ਾਰ | Harper and Konstan (2015) |
ਤੁਹਾਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਪੂਰੀ ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਹੈ ਅਤੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦਾ ਕੋਈ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਲੋੜ, ਨਾ ਭੁੱਲੋ ਕਿ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋਵੋਗੇ. ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਹੈ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਵਿਚ, ਮੈਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਅਸਫਲਤਾ 'ਤੇ ਮੇਰੇ dissertation ਖੋਜ ਦਾ ਵਰਣਨ ਹੋਵੋਗੇ. ਇਸ ਦੀ ਮਿਸਾਲ ਇਹ ਵੀ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ੀਰੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਸਸਤਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀ ਹੈ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਸੰਭਵ ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਯੋਗ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ.
ਮੇਰੀ dissertation ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਸਦਮਾ ਕੁਦਰਤ ਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਹਿੱਟ ਗੀਤ, ਵਧੀਆ ਿਕਤਾਬ ਵੇਚਣ, ਅਤੇ ਫਿਲਮ ਮੂਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ, ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਔਸਤ ਵੱਧ ਹੋਰ ਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਅਕਸਰ "ਜੇਤੂ-ਲੈ-ਦੇ ਸਾਰੇ" ਬਾਜ਼ਾਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਪਰ, ਉਸੇ ਵੇਲੇ, ਜੋ ਕਿ ਖਾਸ ਗੀਤ, ਕਿਤਾਬ, ਜ ਫਿਲਮ ਸਫਲ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ ਤੇ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ ਅਣਹੋਣੀ ਹੈ. ਪਟਕਥਾ ਵਿਲੀਅਮ ਗੋਲਡਮੈਨ (1989) -ਲੈ-ਜੇਤੂ ਸਾਰੇ ਬਸਤਰ ਦੇ unpredictability ਕਿਹਾ ਕਿ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਇਆ ਹੈ, ਨੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੋਜ ਦੀ ਲਾਟ ਨਿਚੋੜ "ਕੋਈ ਵੀ ਕੁਝ ਵੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ." ਬਾਜ਼ਾਰ ਕੀਤੀ ਮੈਨੂੰ ਹੈਰਾਨੀ ਹੈ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਬਹੁਤ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਦੀ ਹੁਣੇ ਹੀ ਕਿਸਮਤ ਹੈ. ਕੀ,, ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਕਿ ਜੇ ਸਾਨੂੰ ਪੈਰਲਲ ਦੁਨੀਆ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਉਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਸੁਤੰਤਰ ਉਤਪਤੀ, ਉਸੇ ਦੇ ਗੀਤ ਹਰ ਇੱਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਅਤੇ, ਜੇ ਨਾ, ਕੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਹ ਮਤਭੇਦ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਕ੍ਰਮ ਇਹ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ-ਪਤਰਸ Dodds, ਡੰਕਨ ਵਾਟਸ (ਮੇਰੇ dissertation ਸਲਾਹਕਾਰ), ਅਤੇ ਆਨਲਾਈਨ ਖੇਤਰ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਮੈਨੂੰ-ਭੱਜ. ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਸਾਨੂੰ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਨਵ ਸੰਗੀਤ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਵੈਬਸਾਈਟ MusicLab ਕਹਿੰਦੇ ਬਣਾਇਆ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ. ਸਾਨੂੰ (ਚਿੱਤਰ 4.19) ਇੱਕ ਨੌਜਵਾਨ-ਵਿਆਜ ਦੀ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਬੈਨਰ ਵਿਗਿਆਪਨ ਚਲਾ ਕੇ ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਵਿਚ ਜ਼ਿਕਰ ਦੁਆਰਾ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੀ ਭਰਤੀ. ਸਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਮੁਹੱਈਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਹਿਮਤੀ ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਦੀ ਪਿੱਠਭੂਮੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਦੋ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਹਾਲਾਤ-ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ. ਸੁਤੰਤਰ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ, ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਬੈਡਜ਼ ਅਤੇ ਗੀਤ ਦੇ ਨਾਮ ਦੇ ਦਿੱਤਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਫ਼ੈਸਲੇ ਬਾਰੇ ਗੀਤ ਨੂੰ ਸੁਣਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਗੀਤ ਨੂੰ ਸੁਣਨ, ਜਦਕਿ, ਹਿੱਸਾ ਇਸ ਨੂੰ ਦਾ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਲਈ ਬਾਅਦ ਉਹ ਗੀਤ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਕਾ (ਪਰ, ਨਾ ਫ਼ਰਜ਼) ਸੀ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ, ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ, ਉਸੇ ਹੀ ਤਜਰਬਾ ਸੀ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਉਹ ਵੀ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਵਾਰ ਹਰ ਇੱਕ ਗੀਤ ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਹਿੱਸਾ ਦੇ ਕੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਇਸ ਦੇ ਇਲਾਵਾ, ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਹਾਲਤ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਠ ਪੈਰਲਲ ਦੁਨੀਆ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਹਰ ਸੁਤੰਤਰ ਵਿਕਾਸ (ਚਿੱਤਰ 4.20) ਦੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ. ਇਸ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਕੇ, ਸਾਨੂੰ ਦੋ ਸਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਭੱਜ ਗਿਆ. ਪਹਿਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਗੀਤ ਇੱਕ ਪੁਨਰਾਵ੍ਰੱਤੀ ਗਰਿੱਡ ਵਿੱਚ, ਪੇਸ਼ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਹੈ. ਦੂਜਾ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ (ਚਿੱਤਰ 4.21) ਇੱਕ ਦਾ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਸੂਚੀ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਵਿਚ ਗੀਤ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ.
ਚਿੱਤਰ 4.19: ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੇਰੇ ਸਾਥੀ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ MusicLab ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਹਿੱਸਾ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਬੈਨਰ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) .
ਚਿੱਤਰ 4.20: MusicLab ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਲਈ ਤਜਰਬੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਭਾਗ ਲੈਣ ਲਗਾਤਾਰ ਦੋ ਹਾਲਾਤ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ. ਆਜ਼ਾਦ ਹਾਲਤ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੇ ਹੋਰ ਲੋਕ ਕੀ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਉਸ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਿਨਾ ਆਪਣੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਹਾਲਤ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਠ ਦੇ ਇਕ ਪੈਰਲਲ ਦੁਨੀਆ, ਪਿਛਲੇ ਭਾਗ ਲੈਣ-ਦੇ ਆਪਣੇ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਗੀਤ ਦੇ ਡਾਉਨਲੋਡਸ ਕੇ ਮਾਪਿਆ, ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ-ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਸੀ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾ ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਹੀ ਉਹ ਵੀ ਕੀਤਾ ਸੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ, ਹੋਰ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਹੈ.
ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਗੀਤ ਦੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦੁਨੀਆ ਕਿਸਮਤ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਸੁਝਾਅ ਭਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਇਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿਚ ਗੀਤ 'ਤਾਲਾਬੰਦ "52Metro ਕੇ 1 ਵਿੱਚ ਆਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੰਸਾਰ ਵਿਚ ਇਸ ਨੂੰ 48 ਗੀਤ ਦੇ ਬਾਹਰ 40 ਵਿੱਚ ਆਇਆ ਸੀ. ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਸਾਰੇ ਗੀਤ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵੀ ਉਸੇ ਗੀਤ ਸੀ, ਪਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਸੰਸਾਰ ਵਿਚ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਮਿਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਚ ਇਸ ਨੂੰ ਨਾ ਕੀਤਾ. ਅੱਗੇ, ਦੋ ਪ੍ਰਯੋਗ ਭਰ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਕੇ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਰ ਬਰਾਬਰੀ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਅਤੇਭਿਵੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਦਿੱਖ ਬਣਾਉਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਦੁਨੀਆ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਪੈਰਲਲ ਦੁਨੀਆ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਦੇ ਬਾਹਰ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਭਰ ਵਿੱਚ ਤਲਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਸਲ ਵਿੱਚ unpredictability ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਅੱਗੇ, ਹੈਰਾਨੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਅਣਹੋਣੀ ਨਤੀਜੇ (ਚਿੱਤਰ 4.22) ਸਭ ਅਪੀਲ ਦੇ ਗੀਤ ਸੀ.
ਚਿੱਤਰ 4.21: MusicLab ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਚ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਾਲਾਤ ਤੱਕ ਸਕਰੀਨਸ਼ਾਟ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . ਤਜਰਬੇ 1 ਵਿਚ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ, ਗੀਤ, ਪਿਛਲੇ ਡਾਉਨਲੋਡਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਇੱਕ 16 X ਨੂੰ 3 ਆਇਤਾਕਾਰ ਗਰਿੱਡ, ਜਿੱਥੇ ਗੀਤ ਦੇ ਅਹੁਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਹਰ ਇੱਕ ਭਾਗੀਦਾਰ ਲਈ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਤਜਰਬੇ 2 ਵਿੱਚ, ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਡਾਊਨਲੋਡ ਗਿਣਤੀ, ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦੇ ਘੱਟਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ, ਗੀਤ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ.
ਚਿੱਤਰ 4.22: ਅਪੀਲ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦਿਖਾ MusicLab ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੱਕ ਨਤੀਜੇ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . x-axis ਆਜ਼ਾਦ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਗੀਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੀਤ ਦੀ ਅਪੀਲ ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਪ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ y ਧੁਰੇ, ਜੋ ਸੇਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ 8 ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਹੀ ਗੀਤ, ਦੇ ਮਾਰਕੀਟ ਸ਼ੇਅਰ ਹੈ ਗੀਤ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਪ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ. ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਧ ਅਨੁਭਵ-ਖਾਸ, ਤਜਰਬੇ 1 ਖਾਕਾ ਵਿਚ ਤਬਦੀਲੀ 2 ਤਜਰਬਾ ਤੱਕ (ਚਿੱਤਰ 4.21) ਦੀ ਸਫਲਤਾ -caused ਸਭ ਅਪੀਲ ਗੀਤ ਲਈ ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਹੋਰ ਅਣਹੋਣੀ ਬਣਨ ਲਈ.
MusicLab ਕਿਉਕਿ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਦੇ 'ਤੇ ਅਵੱਸ਼ਕ ਜ਼ੀਰੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਯੋਗ ਸੀ. ਪਹਿਲੀ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ, ਜਦਕਿ ਮੈਨੂੰ ਸੁੱਤੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ. ਦੂਜਾ, ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਮੁਫ਼ਤ ਸੰਗੀਤ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਭਾਗੀਦਾਰ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੀ ਸੀ. ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਗੀਤ ਦੀ ਵਰਤੋ ਨੂੰ ਵੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉੱਥੇ ਹੱਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਦੇ ਖਰਚੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ. ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਕੇ ਸੰਗੀਤ ਹੱਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਧੀ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਮੈਨੂੰ ਬੈਡਜ਼ ਆਗਿਆ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸੰਗੀਤ ਨੂੰ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ 'ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਬਾਰੇ ਬੈਡਜ਼ ਲਈ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਰ ਖਰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀ. ਪਰ, ਇਸ ਕੇਸ ਵਿਚ, ਕ੍ਰਮ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਧ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਹੀ ਗੱਲ ਸੀ; ਇਹ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੀ 100 ਵਾਰ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਲੈਬ ਤਜਰਬੇ ਵੱਧ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਹੈ.
ਅੱਗੇ, MusicLab ਪ੍ਰਯੋਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ੀਰੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਚ ਇੱਕ ਅੰਤ ਹੋਣ ਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵ ਕਿਸਮ ਦੀ ਚੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢੰਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੇ ਸਾਰੇ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲੈਬ ਤਜਰਬੇ 100 ਵਾਰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਨਾ ਵਰਤੋ ਕੀਤੀ ਸੀ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਤਜਰਬੇ ਬਦਲਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਦੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕੀਤਾ ਹੈ (Hedström 2006) . ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ-ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਵੱਧ, ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੂਹਿਕ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ' ਤੇ ਸਾਡੇ ਤਜਰਬੇ ਧਿਆਨ,. ਸਮੂਹਿਕ ਨਤੀਜਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਸਵਿੱਚ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸੀ ਕਿ ਸਾਨੂੰ 700 ਬਾਰੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਾਟਾ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ (ਉਥੇ ਪੈਰਲਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਹਰ ਇੱਕ ਦੇ ਵਿੱਚ 700 ਲੋਕ ਸਨ). ਜੋ ਕਿ ਸਕੇਲ ਤਜਰਬੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਬਣਤਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੀ ਸੰਭਵ ਸੀ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜੇ ਖੋਜਕਾਰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਨਾ ਹੈ ਸਮੂਹਕ ਨਤੀਜੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫੈਸਲੇ ਤੱਕ ਪੈਦਾ ਚਾਹੁੰਦੇ, ਅਜਿਹੇ MusicLab ਗਰੁੱਪ ਪ੍ਰਯੋਗ ਬਹੁਤ ਹੀ ਦਿਲਚਸਪ ਹਨ. ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ, ਉਹ logistically ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਜ਼ੀਰੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਫੇਡਿੰਗ ਰਹੇ ਹਨ.
ਜ਼ੀਰੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਡਾਟਾ ਦੇ ਲਾਭ ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, MusicLab ਪ੍ਰਯੋਗ ਵੀ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿਖਾਉਣ: ਹਾਈ ਹੱਲ ਦੀ ਲਾਗਤ. ਮੇਰੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਤਜਰਬੇ ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਰੇ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਲਈ ਪਤਰਸ Hausel ਨਾਮ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਵੈੱਬ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਸੀ. ਇਹ ਹੀ ਸੰਭਵ ਸੀ, ਕਿਉਕਿ ਮੇਰੇ ਸਲਾਹਕਾਰ, ਡੰਕਨ ਵਾਟਸ, ਅਨੁਦਾਨ ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੇ ਖੋਜ ਦੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਸੀ. ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਬਾਅਦ ਸਾਨੂੰ 2004 ਵਿਚ MusicLab ਬਣਾਇਆ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਹੁਣ ਇਸ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. ਪਰ, ਉੱਚ ਹੱਲ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਖੋਜਕਾਰ, ਜੋ ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਉਹ ਦੇ ਖਰਚੇ ਕਵਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੀ ਸੰਭਵ ਹਨ.
ਸਿੱਟਾ ਵਿੱਚ, ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਐਨਾਲਾਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵੱਧ ਨਾਟਕੀ ਵੱਖ ਵੱਖ ਦੀ ਬਣਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ 0. ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੌਰ' ਤੇ ਬਹੁਤ ਹੈ ਅਤੇ ਆਦਰਸ਼ਕ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਮਕੈਨਿਕ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਾਰ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਵਾਰ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ) ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੋਕ ਵਿਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਤਿਆਰ. ਖੋਜਕਾਰ ਜੋ ਇਹ ਫੀਚਰ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਨਹੀ ਸਨ ਦੇ ਨਵ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ.
