4.6.1 صفر variable خرچ ڊيٽا ٺاهيو
وڏن تجربن کي هلائڻ لاء اهم توهان جي متغير قيمت صفر تائين هلائڻ آهي. هي بهترين طريقا آهن خودڪار ۽ ڊزائيننگ لطف اندوز تجربا.
ڊجيٽل تجربن کي ڊرامن سان مختلف قيمتن جي جوڙجڪ ٿي سگهي ٿو، ۽ اهو محقق کي ماضي ۾ ناممڪن تجربو هلائڻ جي قابل بڻائي ٿو. هن فرق جي باري ۾ سوچڻ جو هڪ طريقو اهو نوٽ ڪرڻ آهي ته تجربا عام طور تي ٻن قسمن جي قيمتن جو آهي: مقرر ڪيل خرچ ۽ متغير قيمت. مقرر ڪيل خرچ جيڪي قيمت جي شموليت کان سواء اڻ سڌريل رهنديون آهن. مثال طور، ليب تجربن ۾، مقرر ڪيل خرچ فرنيچر خريد ڪرڻ ۽ خريد ڪرڻ جي قيمت ٿي سگهي ٿي. مختلف قيمت ، ٻئي طرف، شرڪت ڪندڙن جي تعداد تي مدار رکندي. مثال طور، ليب تجربن ۾، متغير قيمت عملي ۽ شرڪت ادا ڪرڻ کان شايد اچي سگهي ٿي. عام طور تي، اينالاگ تجربن ۾ گهٽ مقرر ڪيل خرچ ۽ اعلي متغير خرچن هونديون آهن، جڏهن ته ڊجيٽل تجربن جي تمام مقرر ڪيل خرچن ۽ گهٽ متغير لاڳاپا آهن (اعداد و شمار 4.19). جيتوڻيڪ ڊجيٽل تجربن ۾ گھٽ متغير قيمت آهي، توهان متغير قيمت کي صفائي ڪرڻ لاء هر طريقي سان چڙهي سگهو ٿا.
4.19 تصوير: اينالاگ ۽ ڊجيٽل تجربن ۾ قيمتي جوڙجڪ جي اسڪيمي. عام طور تي، اينالاگ تجربن ۾ گهٽ مقرر ڪيل خرچ ۽ اعلي متغير خرچن تي آهن جڏهن ته ڊجيٽل تجربن جي تمام مقرر ڪيل خرچن ۽ گهٽ متغير لاڳاپو آهن. مختلف قيمتن جي جوڙجڪ مان مراد اهو آهي ته ڊجيٽل تجربن جي سطح تي هلائي سگهجي ٿو جيڪو اينالاگ تجربن سان ممڪن ناهي.
شرڪت ڪندڙن کي عملي ۽ ادائيگي لاء متغير قيمت جي ادائيگي جا ٻه مکيه عنصر آهن- انهن مان هر هڪ مختلف حڪمت عملي استعمال ڪندي صفر کي وڌايو وڃي ٿو. عملي جي ادارن جي ادائيگي لاء ادائيگي جي تحقيقات جيڪي تحقيق ڪندڙ اسسٽنٽ کي شرڪت ڪندڙن، علاج فراهم ڪرڻ ۽ ماپڻ جي نتيجن کي هٽائڻ ۾ مدد ڏين ٿيون. مثال طور، بجلي استعمال جي ضرورت تي Schultz ۽ ساٿين جي (2007) جي اينالاگ فيلڊ تجربه تحقيق ڪندڙ اسسٽنٽس کي هر گھر ۾ سفر ڪرڻ ۽ اليڪٽرڪ ميٽر پڙهڻ ۽ پڙهڻ جي لاء سفر ڪرڻ. (نمبر 4.3). تحقيق جي مدد ڪندڙن مان هي ڪوشش اهو آهي ته مطالع ڪرڻ لاء نئين گهربل شامل ڪرڻ جي قيمت ۾ شامل ڪيو ويندو. ٻئي طرف، وڪيپيڊيا وي ايڊ ايڊرن تي انعامات جي اثر تي ريويو ۽ وين ڊي ريٽ (2012) جي ڊجيٽل فيلڊ تجربه لاء، محقق کي وڌيڪ شرڪت ۾ ڪو لاڳاپو شامل نه ٿي سگهيو. هڪ عام حڪمت عملي اختيار ڪرڻ کي گهٽائڻ لاء ڪمپيوٽر جي ڪم سان (انسانيات جو ڪارڻ) جي بدران (سستو آهي) کي متبادل بڻايو وڃي. بالڪل، توهان پنهنجي پاڻ کان پڇي سگهو ٿا: هي تجربو هلائي رهيا هئاسين جڏهن هرڪو منهنجي تحقيقاتي ٽيم تي سمهڻ کپي؟ جيڪڏهن جواب ها آهي، توهان خودڪار جو هڪ سٺو نوڪري ڪيو آهي.
متغير قيمت جو ٻيو مکيه قسم شرڪت ڪندڙن جي ادائيگي آهي. ڪجھ محقق جيڪي ايمٽيڪل ميڪسيڪا ترڪي ۽ ٻين آن لائين مزدور مارڪيٽ ۾ استعمال ڪيا آهن انهن لاء شرڪت ڪن ٿيون جيڪي شرڪت ڪندڙن لاء گهربل آهن. چراغ وڌائڻ جي قيمت کي صفر جي رستي تائين پهچائڻ لاء، جڏهن ته، مختلف طريقن جي ضرورت آهي. هڪ ڊگهو وقت لاء، محقق تجربن کي ڊزائين ڪيون آهن جيڪي ايترو بورنگ ڪندا آهن اهي ماڻهن کي حصو وٺڻ لاء ادا ڪن. پر جيڪڏهن توهان هڪ تجربو ٺاهي سگهو ٿا ته ماڻهو ماڻهو انهي ۾ چاهيو ٿا؟ اهو شايد گهڻي پئجي سگھي ٿو، پر آئون توهان پنهنجي ڪم کان هيٺ هڪ مثال ڏيان ٿو، ۽ جدول 4.4 ۾ وڌيڪ مثال آهن. اهو نوٽ ڪيو ته هي خيال ڊزائيننگ تيار ڪرڻ جي تجربن باب 3 ۾ ڪجهه هڪٻئي سان هڪٻئي سان وڌيڪ خوشگوار سرويز ۽ 5 باب سان ڪاميٽي ڪاميٽي جي جوڙجڪ جي حوالي سان. ان ڪري، مون کي حصو وٺندڙ مزو سمجهي ٿو- جيڪو شايد صارف تجربو کي به سڏيو ويندو - ڊجيٽل عمر ۾ تحقيق ڊزائن جو هڪ اهم حصو ٿيندو.
| رقم | حوالا |
|---|---|
| ويب سائيٽ سان صحت جي ڄاڻ | Centola (2010) |
| ورزش پروگرام | Centola (2011) |
| مفت موسيقي | Salganik, Dodds, and Watts (2006) ؛ Salganik and Watts (2008) ؛ Salganik and Watts (2009b) |
| راند جو شڪار | Kohli et al. (2012) |
| مووي سفارشون | Harper and Konstan (2015) |
جيڪڏهن توهان صفر متغير قيمت جي ڊيٽا سان تجربن ٺاهڻ چاهيو ٿا، توهان کي يقيني بنائڻ جي ضرورت پوندي ته هر شيء مڪمل طور تي خودڪار ٿي وڃي ٿي ۽ شرڪت ڪندڙن کي ڪا به ادائيگي جي ضرورت نه آهي. ڏيکارڻ لاء اهو ڪيئن ممڪن آهي، مان توهان جي تحليل جي تحقيقات کي ثقافتي ۽ ثقافتي شين جي ناڪامي تي بيان ڪندس.
منهنجي تاليف جي ڪاميابي طبيعت جي لاء وڏين فطرت طرفان حوصلا بلند ٿي وئي. هٽ گيت، بهترين وڪرو ڪتابن ۽ بلاڪ بيچ فلمون گهڻو آهن، عام کان وڌيڪ ڪامياب. انهي جي ڪري، انهن شين جي مارڪيٽن کي اڪثر ڪري "فاتح-وٺ-سڀ" بازارن کي سڏيو ويندو آهي. تنهن هوندي به، ساڳئي وقت، ڪهڙو خاص گيت، ڪتاب، يا فلم ڪامياب ٿي ويندو، ناقابل اعتبار حد تائين ناگزير آهي. ولیم گولڈ مینر (1989) نے حیرت انگیز طور پر بہت سے علمی تحقیقی تحریر کا خلاصہ کرتے ہوئے کہا کہ، جب کامیابی کی پیش گوئی کی توقع ہے، "کوئی بھی کسی کو نہیں جانتا." فاتح-لی-تمام-مارڪيٽز جي ناقابل احتساب مون کي تعجب ڪيو کہ کتنا ڪاميابي خاصيت ۽ ڪيترو ئي لکت آهي. يا، ٿورو ڪجهه اظهار ڪيو، جيڪڏهن اسان متوازي دنيا ٺاهي سگھون ٿا ۽ انهن سڀني کي آزاديء سان ترقي ڪري سگهون ها، ته ساڳي گيت هر دنيا ۾ مشهور ٿي ويندا؟ ۽، جيڪڏهن نه، ڇا هڪ ميڪانيزم ڇا ٿي سگهي ٿو جيڪو انهن اختلافن سبب ڪري ٿو؟
هنن سوالن جي جواب ڏيڻ لاء، پيترڊڊڊ، ڊنکن واٽس (منهنجي مقالي مشير)، ۽ آن لائن فيلڊ تجربو جي هڪ سيريز کي ايئن ڪيو. خاص طور تي، اسان هڪ ويب سائيٽ ٺاهي موسيقي لاب جتي ماڻهن کي نئين موسيقي ڳولي سگهي ٿي، ۽ اسان ان کي تجربن جي سلسلي لاء استعمال ڪيو. اسان ڌرين کي بينر جي اشتهارن کي هلائي هڪ نوجوان سان سودوڪي ويب سائيٽ (شڪل نمبر 4.20) ۽ ميڊيا جي ذهنن ذريعي هلائي. اسان جي ويب سائيٽ تي شرڪت ڪندڙن کي بااختيار رضامندي ڏني وئي، هڪ مختصر پس منظر سوالن کي مڪمل ڪيو ويو، ۽ بي ترتيب طور تي هڪ ٻن تجرباتي حالتن جو هڪ آزاد ۽ سماجي اثر انداز ڪيو ويو. آزاد حالت ۾، شرڪت ڪندڙ فيصلا ڪيا جن بابت گيت ڳائڻ وارا، بئن ۽ گيت جا نالا فقط ڏنل آهن. جڏهن هڪ گيت ٻڌي، شرڪت ڪئي وئي ته ان جي شرح کي انهي کانپوء پوء انهن جو موقعو هو (پر ذميواري نه) گيت ڳائڻ لاء. سماجي اثر جي حالت ۾، شرڪت هڪ ئي تجربو هئا، سواء انهن کي اهو پڻ ڏسي سگهي ٿو ته ڪيترا ڀيرا اڳوڻو ڌرين پاران هر گيت ڊائونلوڊ ڪيو ويو. ان کان علاوه، سماج جي سماجي اثر و حالت ۾ حالت بي ترتيب سان هڪ 8 متوازي دنيا ۾ لڳايو ويو، جن مان هر هڪ آزاديء سان ترقي ڪئي (انگيز 4.21). هن ڊزائن کي استعمال ڪندي، اسان ٻه لاڳاپيل تجربا ڀڄي ويا. پهرين ۾، اسان گيت ڳجهو گرڊ ۾ شرڪت ڪندڙن کي پيش ڪيو، جنهن کي مقبوليت جي ضعيف سگنل سان مهيا ڪيو. ٻئين تجربن ۾، اسان هڪ درجه بندي جي فهرست ۾ گيت پيش ڪيو، جنهن جي مقبوليت جو تمام گهڻو مضبوط سگنل مهيا ڪيو (انگ اکر 4.22).
Figure 4.20: بينر جو هڪ مثال اهو آهي ته منهنجي ساٿين ۽ آء شرڪت ڪندڙن کي موسيقي تجربن جي لاء (Salganik, Dodds, and Watts 2006) کي استعمال ڪرڻ لاء استعمال ڪيو. Salganik (2007) کان اجازت ڏنل طرفان Salganik (2007) ، انگ اکر 2.12.
Figure 4.21: موسيقي تجربن لاء تجرباتي ڊزائين (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . شرڪت ڪندڙن کي هڪ بي شرطن سان ترتيب ڏني وئي هئي: خودمختاري ۽ سماجي اثر. خود مختيار حالت ۾ شرڪت ڪندڙن ٻين ماڻهن جي باري ۾ ڪا به ڄاڻ حاصل ڪرڻ کان سواء انهن جي چونڊون ڪيون. سماجي اثر ۾ شرڪت ڪندڙن کي بي ترتيب طور تي اٺن جي برابر ٻولين تي لڳايو ويو هو، جتي اهي مقبوليت ڏسي ڏٺا، جيئن اڳوڻي ڌرين جي ڊائونلوڊ جي ذريعي اندازو لڳايو ويو آهي. هر هڪ گيت ان جي دنيا ۾، پر انهن بابت ڪا ڄاڻ نه پئي سگهيو جيتوڻيڪ ڪنهن ٻئي دنيا جي وجود جي باري ۾ ڄاڻو ٿا. Salganik, Dodds, and Watts (2006) کان متاثر ٿيو، انگوزي S1.
اسان اهو محسوس ڪيو ته گيت جي مقبوليت دنيا جي وچ ۾ اختلاف ڪيو، جنهن ۾ لکين قسم ڪاميابي ۾ اهم ڪردار ادا ڪيا. مثال طور، هڪ جهان ۾ گيت "Lockdown" طرفان 52 ميٽررو کان پهرين 48 گيتن ۾ آيا آهن، جڏهن ته ٻي دنيا ۾ اهو 40 ورهين ۾ آيا. اهو ساڳيو ئي ساڳيو گيت سڀني ساڳيو ٻين گيتن خلاف مقابلو ڪري رهيو هو، پر هڪ دنيا ۾ اها خوش قسمت هئي ۽ ٻين ۾ اهو نه ڪيو ويو. وڌيڪ، ٻن تجربن جي نتيجن جي نتيجن جي مقابلي ۾، اسان اهو محسوس ڪيو آهي ته سماجي اثرات هنن مارڪيز جي فاتح-کي-تمام-فطرت وڌائي ٿي، جو شايد شايد صلاحيت جي اهميت ڏيکاري. پر، دنيا جي آس پاس (جيڪا هن قسم جي متوازي دنيا جي تجربن کان ٻاهر نه ٿو ڪري سگهجي)، اسان ڏٺو ته سوشل اثر قسمت قسم جي اهميت کي وڌائي. وڌيڪ، حيرت انگيز طور تي، اهو سڀ کان وڌيڪ اپيل جو گيت هو جتي ڪهڙو گهڻي کان گهڻو ڪم ڪيو (انگيز 4.23).
نقشو 4.22: موسيقي لابن ۾ اسلوب سماجي اثرات جون حالتون (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . تجرب 1 ۾ سماجي اثر حالت ۾، گيت، پوئين ڊائونزن جي تعداد سان گڏ، ڌرين ڌرين کي 16 \(\times\) 3 آئترا گرڊ ۾ ترتيب ڏني وئي هئي، جتي گيت جا عهدي بي ترتيب بيٺل هوندا هئا. شرڪت ڪندڙ تجرب 2 ۾، سماج جي سماجي اثرات جي حالت ۾ گيت ڏيکاريا ويا، ڊائون لوڊ سان گڏ، موجوده مقبوليت جي آخري ترتيب ۾ هڪ ڪالمن ۾ پيش ڪيل.
Figure 4.23: موسيقي تجربن مان نتيجا اپيل ۽ ڪاميابي جي وچ ۾ تعلق ڏيکاريندي (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . خود \(x\) آزمائي آزاد دنيا ۾ گيت جي منڊي جو حصيداري آھي، جيڪو گيت جي اپيل جي ماپ جي حيثيت ۾ ڪم ڪندو آھي، ۽ \(y\) -سس ساڳيء گيت جي منڊي جو حصيداري آھي جنهن ۾ 8 سماجي اثرائتي دنيا آهي، جيڪي گيت جي ڪاميابي جي ماپ جي حيثيت رکن ٿا. اسان اهو محسوس ڪيو آهي ته شرڪت ڪندڙن کي خاص اثر وڌائي ٿو، خاص طور تي، تجرب 2 (تجربي 4.22) تائين ترتيب جي تبديلي ۾ وڌيڪ ناگزير ٿيڻ واري ڪامياب ٿيڻ، خاص طور تي گيت جي اعلي ترين اپيل لاء. Salganik, Dodds, and Watts (2006) ، انگن 3.
ميوزڪ لاب انهي طريقي سان ٺهيل هئي انهي طريقي سان صفر متغير قيمت تي هلائڻ جي قابل هئي. پهرين، هر شيء مڪمل طور تي خودڪار ٿي وئي هئي جڏهن ته سمهڻ دوران جڏهن هو ڊوڙندو هو. ٻيو، معاوضو مفت موسي هو، تنهنڪري اتي ڪي متضاد حصو وٺندڙ معاوضي جي قيمت نه هئي. معاوضو جي طور تي موسيقي جو استعمال پڻ ظاهر ڪري ٿو ته ڪڏهن ڪڏهن ڪروڙين ۽ متغير خرچن جي وچ ۾ واپار جو ڪار ڪيئن آهي. موسيقي کي مقرر ڪيل قيمتن ۾ وڌايو ويو آهي ڇو ته مون کي وقت جي بڙين مان محفوظ اجازت خرچ ڪرڻ ۽ انهن جي موسيقي کي شرڪت ڪندڙن جي ردعمل بابت تيار ڪرڻ جي ضرورت هئي. پر هن حالت ۾، مقرر ڪيل خرچن ۾ اضافو ڪرڻ لاء، وارين خرچن کي گھٽ ڪرڻ جو حق صحيح ٿيڻو هو؛ جيڪو اسان هڪ تجربو هلائڻ جي قابل ڪيو آهي جيڪو معياري ليبار تجربو کان 100 دفعا وڏو هو.
ان کان سواء، موسيقي تجربن جي ڏيکاري ٿو ته صفر متغير قيمت پاڻ ۾ ختم ٿيڻ نه آهي. بلڪه، اهو هڪ نئين قسم جي تجربو هلائڻ لاء هڪ مطلب ٿي سگهي ٿو. ياد رهي ته اسان اسان جي سڀني شرڪت کي معياري سماجي اثر انداز ليب تجربن کي 100 ڀيرا هلائڻ لاء استعمال نه ڪيو. ان جي بدران، اسان ڪجهه مختلف ڪيو، جنهن کي توهان نفسياتي تجربو مان هڪ سوشلائي هڪ (Hedström 2006) کي تبديل ڪرڻ وانگر سوچيو هو. بلڪه فيصلو ڪرڻ تي ڌيان ڏيڻ کان، اسان مقبوليت، هڪ اجتماعي نتيجو تي اسان جي تجربو تي توجہ مرکوز ڪيو. ھن ھڪڙي مجموعي نتيجو جو مطلب آھي تھ اسان کي ھڪڙو انگ اکر پيدا ڪرڻ لاء تقريبا 700 شرڪت جي ضرورت ھئي (ھر ھڪڙو متعدد دنيا ۾ 700 ماڻھو ھو). انهي پيماني تي صرف ممڪن ئي هئي ڇاڪاڻ ته تجربه جي قيمت جي تعمير. عام طور تي، جيڪڏهن محقق مطالعي ڪرڻ چاهيندا ته ڪئين اجتماعي نتيجن مان فردين فيصلي کان پيدا ٿين ٿا، گروپ جي تجربن جهڙوڪ موسيقاب تمام دلچسپ آهن. ماضي ۾، اهي منطقي طور تي ڏکيا ٿي چڪا آهن، پر انهن مشڪلاتن کي صفر متغير جي قيمت جي ڊيٽا جي امڪاني سبب هونديون آهن.
صفر جي قيمت جي قيمت واري ڊيٽا جي فائدن کي ظاهر ڪرڻ لاء، هن طريقي سان موسيقي تجربا پڻ چئلينج ڏيکاري ٿو: اعلي مقرر ڪيل خرچ. منهنجي صورت ۾، مون کي انتهائي خوش قسمت هئي ته تجربه ٺاهڻ لاء تقريبا 6 مهينن لاء پطرس هاسيل نالي هڪ باصلاحيت ويب ڊولپر نالي سان ڪم ڪرڻ جي قابل ٿي. اهو صرف ممڪن هو ڇو ته منهنجي مشير، ڊنڪن واٽس، هن قسم جي تحقيق جي حمايت لاء ڪيترن ئي امداد حاصل ڪئي هئي. ٽيڪنالاجي ۾ اضافو ٿيو آهي جو اسان اسان 2004 ۾ موسيقاب ٺاهي ڇڏيو آهي. پر، اعلي مقرر ڪيل قيمتون حقيقتون صرف محققن لاء آهن جيڪي ڪنهن به قسم جي خرچن کي ڍڪي سگهن ٿيون.
آخر ۾، ڊجيٽل تجربن سان اينالاگ تجربن جي ڀيٽ ۾ مختلف قيمتن جي جوڙجڪ هونديون آهن. جيڪڏهن توهان واقعي وڏي تجربن کي هلائڻ چاهيندا آهيو، توهان پنهنجي متغير قيمت کي ممڪن حد تائين تمام گهٽ ۽ مثالي طور تي گهٽائڻ جي ڪوشش ڪرڻ گهرجي. توهان پنهنجي تجربن جي ميزيڪل کي خودڪار طريقي سان ڪم ڪري سگهو ٿا (مثال طور، ڪمپيوٽر جي وقت سان انسان جي وقت کي تبديل ڪرڻ) ۽ تجربن کي ڊزائين ڪرڻ جو ماڻهو جيڪي ان ۾ هجڻ چاهين ٿا. تحقيق ڪندڙن جيڪي انهن خاصيتن سان تجربن کي ڊزائين ڪري سگهندا ماضي ۾ ممڪن ناهي. بهرحال، صفر متغير قيمت تجربن ٺاهڻ جي صلاحيت نون اخلاقي سوال پيدا ڪري سگهي ٿي، اهو موضوع جيڪو هاڻي مان پتو پوي ٿو.
