4.5.1.1 Использование существующих средах

Вы можете проводить эксперименты в существующих условиях, часто без какого - либо кодирования или партнерства.

Логистики, самый простой способ сделать цифровые эксперименты, чтобы накладывать эксперимент поверх существующей среде, что позволяет запустить эксперимент цифрового поля. Эти эксперименты могут быть запущены на достаточно больших масштабах и не требуют партнерства с компанией или экстенсивного развития программного обеспечения.

Например, Дженнифер Doleac и Люк Стейн (2013) воспользовался онлайн - рынке (например, Craigslist) , чтобы провести эксперимент, измеренной с расовой дискриминацией. Doleac и Stein рекламируемого тысячи плеерах, а также путем систематического изменения характеристик продавца, они смогли изучить влияние гонки на хозяйственных операций. Кроме того, Doleac и Stein использовали шкалу их эксперимента, чтобы оценить, когда эффект больше (гетерогенность эффектов лечения) и предложить некоторые идеи о том, почему эффект может привести к возникновению (механизмов).

До изучения Doleac и Stein, было два основных подхода к экспериментального измерения дискриминации. В переписке исследования ученые создают резюме вымышленных людей разных рас и использовать эти резюме, например, применяются для различных рабочих мест. Бертран и Mullainathan в (2004) бумага с памятным названием "Эмили и Грег больше возможностей трудоустроиться чем Lakisha и Джамала? Полевой эксперимент по рынку труда дискриминации "является прекрасным иллюстрацией заочного обучения. Исследования Переписка имеют относительно низкую стоимость на наблюдения, что позволяет одному исследователю собрать тысячи наблюдений в типичном исследовании. Но, переписка исследования расовой дискриминации была поставлена ​​под сомнение, потому что имена потенциально сигнала много вещей в дополнение к гонке заявителя. То есть, такие имена, как Грег, Эмили, Lakisha и Джамала может свидетельствовать социальный класс в дополнение к гонке. Таким образом, любое различие в обращении для резюме от Грега и Джамала может быть связано с более предполагаемых расовых различий заявителей. Исследования аудита, с другой стороны, включают наем актеров разных рас , чтобы лично подать заявление на работу. Несмотря на то, исследования аудита обеспечивают четкий сигнал заявителя расы, они чрезвычайно дороги за наблюдения, что означает, что они, как правило, только сотни наблюдений.

В своем цифровом эксперименте поле, Doleac и Stein смогли создать привлекательный гибрид. Они были в состоянии собрать данные при относительно низких затратах на наблюдения, в результате чего тысячи наблюдений (как в заочного обучения) -и они были в состоянии сигнала гонки используя фотографии-в результате четкого сигнала uncounfounded расы (как в исследовании аудита ). Таким образом, среда онлайн иногда позволяет исследователям создавать новые методы лечения, которые имеют свойства, которые трудно построить иначе.

Рекламы IPOD из Doleac и Stein изменялся вдоль трех основных размеров. Во-первых, они варьировали характеристики продавца, который сигнализировал рукой, сфотографированного проведение IPOD [белый, черный, белый с татуировкой] (рис 4.12). Во-вторых, они варьировали запрашиваемую цену [$ 90, $ 110, $ 130]. В-третьих, они изменяли качество текста объявления [высокого качества и низкого качества (например, ошибки капитализацией и ошибки spelin)]. Таким образом, авторы имели конструкцию 3 X 3 X 2, который был развернут в более чем 300 местных рынков, начиная от городов (к примеру, Kokomo, IN и Норт-Платт, NE) в мегаполисах (например, Нью-Йорк и Лос-Анджелес).

Рисунок 4.12: Руки , используемые в эксперименте Doleac and Stein (2013) . плеерах были проданы продавцами с различными характеристиками для измерения дискриминации в онлайн-рынке.

Усредненные во всех условиях, результаты были лучше белого продавца, чем черный продавец, с татуированный продавец, имеющий промежуточные результаты. Например, белые продавцы получили больше предложений и имели более высокие конечные цены продажи. Помимо этих средних эффектов, Doleac и Stein оценил гетерогенность эффектов. Например, одно предсказание из более ранней теории является то, что дискриминация была бы меньше на рынках, которые являются более конкурентоспособными. Используя ряд предложений, полученных в качестве прокси для конкуренции на рынке, авторы обнаружили, что черные продавцы действительно получают худшие предложения на рынках с низкой степенью конкуренции. Кроме того, сравнивая результаты для объявлений с высоким качеством и низким качеством текста, Doleac и Штейн обнаружил, что качество объявлений не влияет на тот недостаток, с которыми сталкиваются черными и татуированных продавцов. И, наконец, воспользовавшись тем, что рекламные объявления были размещены в более чем 300 рынках, авторы считают, что черные продавцы в более неблагоприятном положении в городах с высоким уровнем преступности и высоким жилой сегрегации. Ни один из этих результатов не дают нам точное понимание того, почему именно черные продавцы имели худшие результаты, но, в сочетании с результатами других исследований, они могут начать информировать теорий о причинах расовой дискриминации в различных типах хозяйственных операций.

Другой пример , который показывает способность исследователей проводить эксперименты цифровых полевых в существующих системах является исследование Arnout ван де Rijt и его коллеги (2014) на ключей к успеху. Во многих аспектах жизни, казалось бы, подобные люди в конечном итоге с очень разными результатами. Одно из возможных объяснений этой модели является то , что малые и по существу случайных преимущества могут заблокировать в и расти с течением времени, процесс , который исследователи называют кумулятивное преимущество. Для того , чтобы определить , является ли блокировка в небольшие первоначальные успехи или исчезают, ван де Rijt и его коллеги (2014) вмешалась в четырех различных систем даруя успех на случайно выбранных участников, а затем измерили долгосрочные последствия этого произвольного успеха.

Более конкретно, ван де Rijt и его коллеги 1) Заложенные деньги случайно выбранных проектов на Kickstarter.com , веб - сайт Crowdfunding; 2) положительно оценили случайно выбранных обзоров на веб - сайте Epinions ; 3) вручил награды случайно выбранных вкладчиков в Википедии ; и 4) Подписана случайно выбранных ходатайства на change.org . Исследователи обнаружили очень похожие результаты во всех четырех систем: в каждом конкретном случае, участники, которые были случайным образом дали некоторые ранний успех пошли дальше иметь больше успеха, чем последующее их совершенно иначе неразличимых сверстников (рис 4.13). Тот факт, что та же картина возникала во многих системах увеличивает внешнюю валидность этих результатов, так как это уменьшает вероятность того, что эта модель является артефактом какой-либо конкретной системы.

Рисунок 4.13: Долгосрочные эффекты случайным образом дарованной успеха в четырех различных социальных системах. Арнаут ван де Rijt и его коллеги (2014) 1) пообещали деньги на случайно выбранные проекты по Kickstarter.com , веб - сайт Crowdfunding; 2) положительно оценили случайно выбранных обзоров на веб - сайте Epinions ; 3) вручил награды случайно выбранных вкладчиков в Википедии ; и 4) Подписана случайно выбранных ходатайства на change.org .

Вместе эти два примера показывают, что исследователи могут проводить эксперименты цифровые поля без необходимости сотрудничать с компаниями или необходимости создания сложных цифровых систем. Кроме того, таблица 4.2 обеспечивает еще больше примеров, которые показывают диапазон того, что возможно, когда исследователи используют инфраструктуру существующих систем для обеспечения лечения и / или оценки результатов. Эти эксперименты являются относительно дешевыми для исследователей, и они предлагают высокую степень реализма. Но эти эксперименты предлагают исследователям ограниченный контроль над участниками, лечения и результатов, которые должны быть измерены. Кроме того, для экспериментов, происходящих только в одной системе, исследователи должны быть обеспокоены тем, что последствия могут определяться динамикой конкретной системы (например, способ, которым Kickstarter ряды проектов или способ, которым change.org ранжирует ходатайства; для получения дополнительной информации, см обсуждение алгоритмической смешению в главе 2). Наконец, когда исследователи вмешиваются в рабочих системах, сложные этические вопросы возникают по поводу возможного вреда для участников, не являющихся участниками, и систем. Мы будем рассматривать эти этические вопросы более подробно в главе 6, и есть отличная их обсуждение в приложении ван де Rijt (2014) . Компромиссы, которые приходят с работой в существующей системе не являются идеальными для каждого проекта, и по этой причине некоторые исследователи строят свою собственную экспериментальную систему, тема следующего раздела.