4.5.4 Partener cu cei puternici

Partenerială poate reduce costurile și de a crește pe scară, dar se poate modifica tipurile de participanți, tratamente, si rezultatele pe care le puteți utiliza.

Alternativa de a face acest lucru este partenerul dvs. cu o organizație puternică, cum ar fi o companie, un guvern sau un ONG. Avantajul de a lucra cu un partener este acela că vă pot permite să desfășurați experimente pe care nu le puteți face singur. De exemplu, unul dintre experimentele pe care vi le voi spune despre cele de mai jos a implicat 61 de milioane de participanți - niciun cercetător individual nu a putut atinge această scală. În același timp, că parteneriatul mărește ceea ce puteți face, vă constrânge și dumneavoastră. De exemplu, majoritatea companiilor nu vă vor permite să derulați un experiment care ar putea să le dăuneze afacerii sau reputației. Lucrul cu partenerii înseamnă, de asemenea, că atunci când va veni timpul să publicați, puteți fi supuși presiunii de a "reface" rezultatele dvs., iar unii parteneri ar putea chiar să încerce să blocheze publicarea lucrării dvs. dacă ar face să pară rău. În cele din urmă, parteneriatul are și costuri legate de dezvoltarea și menținerea acestor colaborări.

Principala provocare care trebuie rezolvată pentru a face aceste parteneriate de succes este găsirea unei modalități de a echilibra interesele ambelor părți și o modalitate utilă de a gândi asupra acestui echilibru este Quadrantul lui Pasteur (Stokes 1997) . Mulți cercetători cred că dacă lucrează la ceva practic - ceva care ar putea fi de interes pentru un partener - atunci nu pot face știință reală. Această mentalitate va face foarte dificilă crearea de parteneriate de succes și se întâmplă, de asemenea, să fie complet greșită. Problema cu acest mod de gândire este ilustrată minunat de cercetarea străbătută de biologul Louis Pasteur. În timp ce lucra la un proiect de fermentație comercială pentru a transforma sucul de sfeclă în alcool, Pasteur a descoperit o nouă clasă de microorganisme care a condus în cele din urmă la teoria germinativă a bolii. Această descoperire a rezolvat o problemă foarte practică - a ajutat la îmbunătățirea procesului de fermentație - și a dus la un progres științific major. Astfel, mai degrabă decât să ne gândim la cercetarea cu aplicații practice ca fiind în conflict cu cercetarea științifică adevărată, este mai bine să ne gândim la acestea ca la două dimensiuni distincte. Cercetarea poate fi motivată de utilizare (sau nu), iar cercetarea poate căuta o înțelegere fundamentală (sau nu). Critic, unele cercetări ca Pasteur - pot fi motivați prin folosirea și căutarea unei înțelegeri fundamentale (figura 4.17). Cercetarea în cadrul Quadrantului lui Pasteur - cercetare care în mod inerent avansează două obiective - este ideală pentru colaborările dintre cercetători și parteneri. Având în vedere acest context, voi descrie două studii experimentale cu parteneriate: una cu o companie și una cu un ONG.

Figura 4.17: Quadrantul lui Pasteur (Stokes 1997) . Mai degrabă decât să se gândească la cercetare ca fiind "de bază" sau "aplicată", este mai bine să se gândească la ea ca motivată de utilizare (sau nu) și căutarea unei înțelegeri fundamentale (sau nu). Un exemplu de cercetare pe care ambele este motivat de utilizare și căutând o înțelegere fundamentală este lucrarea lui Pasteur privind transformarea sucului de sfeclă în alcool care duce la teoria germinativă a bolii. Acesta este genul de lucru care este cel mai potrivit pentru parteneriatele cu cei puternici. Exemple de lucru care este motivat de utilizare, dar care nu caută înțelegere fundamentală provin de la Thomas Edison, și exemple de lucru care nu este motivat de utilizare, dar care caută înțelegere provin de la Niels Bohr. Vezi Stokes (1997) pentru o discuție mai aprofundată a acestui cadru și a fiecăruia dintre aceste cazuri. Adaptat de la Stokes (1997) , figura 3.5.

Firmele mari, în special companiile de tehnologie, au dezvoltat o infrastructură incredibil de sofisticată pentru desfășurarea de experimente complexe. În industria de tehnologie, aceste experimente sunt adesea numite teste A / B deoarece compară eficacitatea a două tratamente: A și B. Astfel de experimente sunt frecvent derulate pentru lucruri precum creșterea ratelor de clic pe anunțuri, însă aceiași infrastructură experimentală poate, de asemenea, să fie folosit pentru cercetare care avansează înțelegerea științifică. Un exemplu care ilustrează potențialul acestui tip de cercetare este un studiu realizat de un parteneriat între cercetătorii de la Facebook și Universitatea din California, San Diego, cu privire la efectele diferitelor mesaje asupra participării la alegeri (Bond et al. 2012) .

În data de 2 noiembrie 2010 - ziua alegerilor din Congresul SUA - toți cei 61 de milioane de utilizatori Facebook care au trăit în Statele Unite și aveau 18 ani și mai mult au participat la un experiment cu privire la vot. La vizitarea Facebook, utilizatorii au fost repartizați aleatoriu într-una din cele trei grupuri, ceea ce a determinat ce banner (dacă este cazul) a fost plasat în partea de sus a fluxului de știri (figura 4.18):

• un grup de control
• un mesaj informativ despre votare cu ajutorul butonului "Am votat" și a unui contor (Info)
• un mesaj informativ despre vot cu un buton "I Votat" pe care se poate da clic și un contor plus nume și imagini ale prietenilor lor care au făcut deja clic pe "Am votat" (Info + Social)

Bond și colegii lui au studiat două rezultate principale: comportamentul votului raportat și comportamentul efectiv al votului. În primul rând, au descoperit că persoanele din grupul Info + Social erau cu aproximativ două puncte procentuale mult mai probabil decât persoanele din grupul de informații să facă clic pe "Am votat" (aproximativ 20% față de 18%). Mai mult, după ce cercetătorii și-au fuzionat datele cu înregistrările de vot public disponibile pentru aproximativ șase milioane de persoane, au descoperit că persoanele din grupul Info + Social erau cu 0,39 puncte procentuale mult mai probabil să voteze decât cele din grupul de control și că persoanele din grupul Info au fost la fel de susceptibile de a vota ca și cele din grupul de control (figura 4.18).

Figura 4.18: Rezultatele unui experiment pe Facebook (Bond et al. 2012) . Participanții la grupul Info au votat la aceeași rată ca și cei din grupul de control, dar persoanele din grupul Info + Social au votat la o rată ușor mai mare. Barele reprezintă intervale de încredere estimate la 95%. Rezultatele din grafic sunt pentru cei aproximativ șase milioane de participanți care au fost potriviți pentru înregistrarea voturilor. Adaptat de la Bond et al. (2012) , figura 1.

Rezultatele acestui experiment arată că unele mesaje on-line de tip out-the-vot sunt mai eficiente decât altele și că o estimare a eficacității unui cercetător poate depinde de faptul dacă rezultatul este raportat prin vot sau prin vot efectiv. Acest experiment, din păcate, nu oferă nici un indiciu despre mecanismele prin care informațiile sociale - pe care unii cercetători i-au numit jucăuș "o grămadă de fețe" - au sporit voturile. S-ar putea ca informațiile sociale să sporească probabilitatea ca cineva să observe bannerul sau să sporească probabilitatea ca cineva care a observat bannerul să voteze sau chiar să voteze. Astfel, acest experiment oferă o constatare interesantă pe care o vor explora și alți cercetători (vezi, de exemplu, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Pe lângă avansarea obiectivelor cercetătorilor, acest experiment a avansat și scopul organizației partenere (Facebook). Dacă schimbați comportamentul studiat de la vot la cumpărarea săpunului, atunci puteți vedea că studiul are exact aceeași structură ca un experiment pentru a măsura efectul anunțurilor online (a se vedea, de exemplu, RA Lewis and Rao (2015) ). Aceste studii privind eficacitatea anunțurilor măsoară frecvent efectul expunerii la anunțurile online - tratamentele din Bond et al. (2012) sunt în general anunțuri pentru votarea comportamentului offline. Astfel, această cercetare ar putea avansa capacitatea Facebook de a studia eficiența anunțurilor online și ar putea ajuta Facebook să convingă potențialii agenți de publicitate că anunțurile Facebook sunt eficiente în schimbarea comportamentului.

Chiar dacă interesele cercetătorilor și partenerilor au fost în mare parte aliniate în acest studiu, ele au fost, de asemenea, parțial în tensiune. În special, alocarea participanților la cele trei grupuri - control, Info și Info + Social - a fost extrem de dezechilibrată: 98% din eșantion a fost alocat Info + Social. Această alocare dezechilibrată este ineficientă din punct de vedere statistic, iar o alocare mult mai bună pentru cercetători ar fi avut o treime din participanții din fiecare grup. Dar alocarea dezechilibrată sa întâmplat deoarece Facebook a dorit ca toată lumea să primească tratamentul Info + Social. Din fericire, cercetătorii i-au convins să împiedice 1% pentru un tratament asociat și un procent de participanți pentru un grup de control. Fără grupul de control, ar fi fost practic imposibil să se măsoare efectul tratamentului Info + Social, deoarece ar fi fost un experiment "perturbat și observat", mai degrabă decât un experiment controlat în mod aleatoriu. Acest exemplu oferă o lecție practică valoroasă pentru colaborarea cu partenerii: uneori, creați un experiment convingând pe cineva să livreze un tratament și, uneori, creați un experiment convingând pe cineva să nu efectueze un tratament (adică să creeze un grup de control).

Parteneriatul nu trebuie întotdeauna să implice companii de tehnologie și teste A / B cu milioane de participanți. De exemplu, Alexander Coppock, Andrew Guess și John Ternovski (2016) încheiat un parteneriat cu o organizație non-guvernamentală pentru protecția mediului - League of Conservation Voters - pentru a desfășura experimente care testează diferite strategii pentru promovarea mobilizării sociale. Cercetătorii au folosit contul Twitter al ONG-urilor pentru a trimite atât mesaje publicitare, cât și mesaje private directe, care au încercat să primească diferite tipuri de identități. Apoi au măsurat care dintre aceste mesaje au fost cele mai eficiente pentru a încuraja oamenii să semneze o petiție și să returneze informații despre o petiție.

În general, parteneriatul cu cei puternici vă permite să operezi la o scară greu de făcut, iar tabelul 4.3 oferă alte exemple de parteneriate între cercetători și organizații. Parteneriatul poate fi mult mai ușor decât construirea propriului experiment. Dar aceste avantaje au dezavantaje: parteneriatele pot limita tipurile de participanți, tratamente și rezultate pe care le puteți studia. Mai mult, aceste parteneriate pot duce la provocări etice. Cea mai bună modalitate de a identifica o oportunitate pentru un parteneriat este să observați o problemă reală pe care o puteți rezolva în timp ce faceți știință interesantă. Dacă nu sunteți obișnuiți cu acest mod de a privi lumea, poate fi greu să observi probleme în Quadrantul lui Pasteur, dar, cu practica, veți începe să le observați din ce în ce mai mult.