4.6.1 صفر variable خرچ ڊيٽا ٺاهيو

وڏي تجربن ڊوڙندو جي ڪنجي ٻڙي کي پنهنجي variable خرچ رهي آهي. هن ڪندا جو بهترين طريقو automation ۽ enjoyable تجربن ڊيزائنگ آهن.

ڊجيٽل تجربن dramatically مختلف خرچ جوڙجڪ آهي ۽ هن تحقيق تجربن ته ماضي ۾ ممڪن هئا هلائڻ لاء قابل بنائي سگهي ٿو. وڌيڪ خاص، تجربن عام طور تي خرچ جا ٻه مکيه قسم آهن:. مقرر خرچ ۽ variable خرچ Fixed زور زور آهي ته توهان کي ڪيئن ڪيترن ئي ڌرين آھي تي منحصر تبديل نه ٿا ٿين ٿا. مثال طور، هڪ ليبارٽري آزمائش ۾، مقرر خرچ جي تارن جي renting ۽ فرنيچر خرید جي قيمت ٿي ٿئي. Variable خرچ، ٻئي هٿ تي، توهان کي ڪيئن ڪيترن ئي ڌرين آھي تي منحصر تبديل ڪري. مثال طور، هڪ ليبارٽري آزمائش ۾، variable خرچ عملي ۽ ڌرين عقيدت کان اچي سگهي. عام ۾، اينالاگ تجربن گهٽ مقرر خرچ ۽ اعلي variable خرچ ڪيو، ۽ ڊجيٽل تجربن اعلي مقرر خرچ ۽ گهٽ variable خرچ (شڪل 4.18) آھي. مناسب جوڙجڪ سان، تون صفر کي سڀني جي واٽ اوھان جي آزمائش جي variable خرچ هلائڻ ڪري سگهي ٿو، ۽ هن جوش تحقيق جا موقعا پيدا ڪري سگهي ٿو.

شخصيت 4،18: اينالاگ ۾ خرچ اڏاوتن جي Schematic ۽ ڊجيٽل تجربن. عام ۾، اينالاگ تجربن گهٽ مقرر خرچ ۽ اعلي variable خرچ ڪيو آهي جڏهن ته ڊجيٽل تجربن اعلي مقرر خرچ ۽ گهٽ variable خرچ ڪيو آهي. سنڌ جي مختلف قيمت جوڙجڪ جو مطلب ڊجيٽل تجربن اينالاگ تجربن سان هڪ پيماني تي ته ممڪن نه آهي تي هلائي سگهو ٿا ته.

نه عملي لاء variable خرچ-جي ادائيگين ۽ ڌرين-۽ انهن مان هر هڪ جي مختلف حڪمت استعمال ڪري ٻڙي کي تڙي ڪڍيو ڪري سگهجي ٿو ڪرڻ جي ادائيگين جي ٻه مکيه جزا آهن. ڪم کان سلي کي عملي آهي ته ريسرچ اسسٽنٽ ڌرين ڀرتي ٿا، علاج delivering، ۽ مالڪي جريب جي ادائيگين. مثال طور، سنڌ جي اينالاگ جي ميدان ۾ Schultz ۽ طريقي جي آزمائش (2007) ۾ سماجي ريتن رسمن ۽ بجلي استعمال تحقيق جي مددگارن جي ضرورت هر گهر تائين سفر ڪرڻ جي علاج پهچائڻ ۽ بجليء جي ميٽر (شڪل 4.3) پڙهڻ تي. تحقيق جي مددگارن جي هن ڪوشش جي سڀ جو مطلب آهي ته تعليم حاصل ڪرڻ جو هڪ نئون گھر گڏي جي قيمت ۾ شامل ھا. ٻئي هٿ تي، Restivo ۽ وإن من Rijt جي ڊجيٽل ميدان ۾ آزمائش جي لاء (2012) وڪيپيڊيا ۾ انعام تي، تحقيق کان وڌيڪ ڌرين عملي طور ڪو به قيمت تي شامل ٿي سگهي ٿو. variable انتظامي خرچ ڪش لاء هڪ عام حڪمت عملي جي ڪمپيوٽر جو ڪم (جنهن کي سستو آهي) سان گڏ انسان جي ڪم (جنهن مهانگو آهي) مٽائي ڪرڻ آهي. کوٽائي، توهان پنهنجي پاڻ کان پڇو ڪري سگهي ٿو: هن آزمائش، جڏهن ته منهنجي تحقيق ٽيم تي هر ننڊ ۾ آهي هلائي سگهي ٿو؟ جيڪڏهن جواب ها آهي، توهان automation جي هڪ وڏي نوڪري ٿي چڪو آهي.

variable خرچ جو ٻيو مکيه قسم ڌرين کي ادائيگين آهي. ڪجهه تحقيق Amazon مشيني حنفي ۽ ٻين آن لائن پورهيو مارڪيٽ ۾ استعمال ڪيو آهي ته جي ادائيگين ته ڌرين لاء گهربل آهن ضايع ڪرڻ. variable خرچ صفر تائين سڀني جي واٽ بيوس، تنهن هوندي به، هڪ مختلف اچڻ جي ضرورت آهي. هڪ ڊگهي وقت لاء، تحقيق ٺهيل تجربن پوء خواهش ٿي رهيا آهن ته اهي ماڻهو حصو وٺڻ لاء ادا ڪيو آهي. پر، ڇا ته جيڪڏھن اوھين هڪ آزمائش آهي ته ماڻهو ۾ ٿي ڪرڻ چاهيو ٿا پيدا ٿي سگهي ٿو؟ هيء پري آڻڻيو آواز ڪري سگهون ٿا، پر آء اوھان کي منهنجي پنهنجي ڪم کان هيٺ هڪ مثال ڏيندا سين، ۽ اتي ٽيبل 4.4 ۾ وڌيڪ مثال آهن. نوٽ enjoyable تجربن ڊيزائنگ کي هن اچڻ ڪاميٽي جي سهڪار جي جوڙجڪ جي حوالي سان باب 3 ڊيزائنگ وڌيڪ enjoyable سروي جي حوالي ۾ ۽ باب 5 ۾ هڪٻئي جي ڪجهه echoes. اهڙيء طرح، مون کي خيال آهي ته حصو وٺندڙ فائدو-جيڪي پڻ استعمال ڪندڙ سڏيو وڃي ڊجيٽل عمر ۾ تحقيق جي جوڙجڪ جو هڪ increasingly اهم حصو ٿي تجربو-ڪندو.

توهان صفر variable خرچ تجربن پيدا ڪرڻ چاهيو ٿا ته توهان کي يقيني بڻائڻ لاء ته سڀڪنھن شيء کي پوريء طرح خود ۽ ته ڌرين ڪنهن جي ادائيگين جي ضرورت نه ڪندا آھن آهي چاهي ويندس. امان هن ڪيئن ممڪن آهي ڏيکارڻ لاء، مون کي ڪاميابي ۽ ثقافتي شين جي ناڪامي تي منهنجي مقالي تحقيق بيان ويندس. هي مثال به ڏيکاري ٿو ته ٻڙي variable خرچ ڊيٽا صرف سستي شيء ڪم جي باري ۾ نه آهي. بلڪ، ان جي تجربن ته ٻي صورت ۾ ممڪن نه ٿئي ها اهڙن جي باري ۾ آهي.

منهنجي مقالي ثقافتي شين لاء ڪاميابي جو حيران فطرت ما اتساهجي ويو. گيت مارو، بهترين ملهه جي ڪتابن، ۽ blockbuster فلمون گهڻو آهي، گهڻو سراسري کان وڌيڪ ڪامياب. ڇو ته هن جو، انهن شين لاء مارڪيٽ ۾ عام طرح "فاتح-وٺي سڀ" مارڪيٽ سڏيندا آهن. اڃان، هڪ ئي وقت، جنهن جو خاص گيت، ڪتاب، يا فلم ڪامياب ٿيندا تي incredibly کي ناقابل اعتبار آهي. هن screenwriter وليم Goldman (1989) elegantly جو چوڻ آهي ته، جڏهن ان کي ڪاميابي predicting کي اچي، جي علمي تحقيق جو پکو جو سم اپ ڪيو "ڪو به شيء ڄاڻندڙ آھي." هن جي unpredictability فاتح-وٺي-سڀني مارڪيٽن ۾ مون کي لڳو ڪاميابي جو ڪيترو هڪ نتيجو آهي ڪيو معيار جي ۽ گهڻا بس لک آهي. يا، ڪجھ مختلف جو اظهار ڪيو، جيڪڏهن اسان کي ٻيو جھانن ٺاهي ۽ انھن سڀني کي آزادي درجي آهن ٿي سگهي ٿو، جو هڪ ئي گيت مشهور هر دنيا ۾ ٿيڻ ها؟ ۽ جيڪڏھن نه، جيڪي هڪ جيالا ته اهي اختلاف جو ازالو ٿي سگهي؟

انهن سوالن جا جواب ۾، اسان-پطرس Dodds، ڊنڪن Watts (منهنجي مقالي صلاحڪار)، ۽ آن لائن جي ميدان ۾ تجربن جو سلسلو مون-ڀڳو. خاص ۾، اسان کي ڪٿي ماڻهن نئين موسيقي جي کوج ڪري سگهي ٿي هڪ ويب سائيٽ MusicLab سڏيو تعمير، ۽ اسين تجربن جي هڪ سيريز جي لاء ان کي استعمال ڪيو. اسان جي ميڊيا ۾ ذڪر جي ذريعي هڪ نوجوان-دلچسپي ويب سائيٽ (شڪل 4.19) تي ۽ بينر اشتهارن ڊوڙندو جي ڌرين نوڪر. اسان جي ڄاڻ جي اجازت مهيا ويب سائيٽ تي ٺاهيون ويون ڌرين، هڪ مختصر پس منظر questionnaire مڪمل، ۽ بي ترتيب ٻه تجرباتي حالتن-آزاد ۽ سماجي اثر جو هڪ دفعي هئا. سنڌ جي آزاد حالت ۾، ڌرين رڳو پھتو تنھن جا نالا ۽ گيت ڏنو، جي باري ۾ جنهن گيت ٻڌڻ لاء فيصلو ڪيو. هڪ گيت کي وشواس جڏهن ته، ڌرين ان گيت ڊائون لوڊ ڪرڻ جي درجه بندي ڪرڻ، جنهن کان پوء انهن کي موقعو (پر نه ته وجوب) پئي پڇيو هئا. سماجي اثر حالت ۾، ڌرين، اهو ساڳيو تجربو ھو کان سواء اهي به ڏسي سگهي ٿو ته ڪيترا ڀيرا هر گيت نظارو ڌرين جي ڊائون لوڊ ڪيو ويو هو. ان کانسواء، سماجي اثر حالت ۾ ڌرين ترتيب اٺ ٻيو جھانن جنهن جي هر هڪ کي آزادي ٻارهين (شڪل 4.20) جو هڪ دفعي هئا. هن خاڪي ڪندي، اسان کي ٻن سان لاڳاپيل تجربن ڀڳو. پهرين ۾، اسين هڪ unsorted گرڊ ۾ ڌرين جو گيت آهي، جنهن ۾ کين مقبوليت جي هڪ ڪمزور اشارو مهيا پيش ڪيو. ٻيو آزمائش ۾، اسين هڪ نمبر فهرست آهي، جنهن جي مقبوليت جو هڪ تمام گھڻو مشڪل سگنل (شڪل 4.21) روزي ۾ گيت پيش ڪيو.

شخصيت 4،19: ته منهنجا ساٿيو ۽ مون کي MusicLab تجربن لاء ڌرين نياز ڪرڻ لاء استعمال بينر ع جي هڪ مثال (Salganik, Dodds, and Watts 2006) .

شخصيت 4،20: جي MusicLab تجربن جي لاء آزمائش جوڙجڪ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . آزاد ۽ سماجي اثر: ڌرين ترتيب ٻن حالتن جي هڪ ۾ لڳايو هئا. سنڌ جي آزاد حالت ۾ ڌرين ٻين ماڻهن کي ڇا حال ھو جي باري ۾ ڪنهن به معلومات کان سواء سندن ڪيون هونديون. سماجي اثر حالت ۾ ڌرين ترتيب طور مقبوليت-به نظارو ڌرين-جو هر گيت انهن جي دنيا ۾ جي لوڊ جي ماپ، پر اهي ڪنهن به معلومات کي ڏسي نه سگهيو، ۽ نڪي ڪيائون اھي اٺ ٻيو جھانن، جتي انهن کي ڏسي نه سگھي، جو هڪ ۾ لڳايو ويا ، جو ٻين جھانن جي ڪنهن جي وجود جي باري ۾ خبر آهي.

اسان کي ڏٺائين ته گيت جي مقبوليت جي جھانن جي قسمت جو هڪ اهم ڪردار ادا suggesting پار اختلاف. مثال طور، هڪ دنيا ۾ گيت "Lockdown" 52Metro جي 1st ۾ آيو، ۽ ٻئي دنيا ۾ ان کي 48 گيت کان ٻاهر 40th ۾ آيو. هن انهيء سڀ هڪ ئي گيت خلاف چٽاڀيٽي ۾ هڪ ئي گيت هو، پر هڪ دنيا ۾ ان کي لکي روانو ٿيو ۽ سنڌ جي ٻين ۾ نه ڪيائون. وڌيڪ، هن جا ٻه تجربا اسان کي مليو آهي ته سماجي اثر کان وڌيڪ آزاداڻي طور ڪاميابي، جنهن مان predictability جي ظاهر پيدا ڪرڻ ٿي ويا آهن پار جا نتيجا comparing جي. پر، جھانن (جنهن جو ٻيو جھانن آزمائش جي هن قسم جي ٻاهران نه ڪيو ٿي سگهي ٿو) پار پيا، اسان کي مليو آهي ته سماجي اثر اهڙو ئي unpredictability وڌي. وڌيڪ، ماٿيلي، اها آهي ته سڀ کان ناقابل مالڪي (شڪل 4.22) بلند ترين اپيل جو گيت هئي.

شخصيت 4،21: جي MusicLab تجربن ۾ سماجي اثر حالتن کان Screenshots (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . آزمائش 1 ۾ سماجي اثر حالت ۾، هن گيت، نظارو ڊائون لوڊ جي تعداد سان گڏ، هڪ 16 ايڪس 3 مستطيل گرڊ، جتي هن گيت جي ڪرڻ جي جاء جو بي ترتيب هر حصو وٺندڙ لاء لڳايو ويا ۾ پڪو ارادو جي ڌرين کي پيش ڪيا ويا. آزمائش 2 ع ۾، سنڌ جي سماجي اثر حالت ۾ ڌرين ڊائون لوڊ نقطن، موجوده مقبوليت جي ترتيب ابتي ۾ هڪ ڪالمن ۾ پيش سان، جي گيت ڏيکاريا ويا.

شخصيت 4،22: اپيل ۽ ڪاميابي جي وچ ۾ تعلق ڄاڻائي جي MusicLab تجربن مان نتيجا (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . هن ايڪس محور جي آزاد دنيا ۾ گيت آهي، جيڪو گيت جي اپيل جو هڪ ماڻ ڏي ٿو جي مارڪيٽ ۾ حصو آھي، ۽ وائي-محور ڏي 8 سماجي اثر جھانن ۾ هڪ ئي گيت جي مارڪيٽ ۾ حصيدار آهي هن گيت جي ڪاميابي جو هڪ ماڻ جي حيثيت. اسان کي ڏٺائين ته سماجي اثر ۾ واڌارو ڪيو آهي ته ڌرين محسوس-خاص، جي (شڪل 4.21) آزمائش 2 ڪرڻ لاء آزمائش 1 کان ترتيب ۾ تبديلي ڪاميابي -caused جي بلند ترين اپيل گيت لاء خاص طور تي، وڌيڪ ناقابل بڻجي ڪري.

MusicLab ڇاڪاڻ ته رستو آهي ته ان کي ڊزائين ڪيو ويو جو اعتراف صفر variable قيمت تي هلائڻ ڪرڻ جي قابل هو. پهريون، سڀڪنھن شيء کي پوريء طرح خود پوء ان کي جڏهن مون کي ننڊ ۾ ڪيو ويو هلائي ڪرڻ جي قابل ٿي ويو هو. ٻيو، ته معاوضي جي آزاد موسيقي پوء ڪو variable ۾ بهرو وٺندڙ آجو خرچ ٿي ويو هو. معاوضي طور موسيقي جو استعمال به علامت آهي ڪيئن ڪڏهن آهي اتي مقرر خرچ ۽ variable خرچ جي وچ ۾ هڪ واپاري-بند. موسيقي جو استعمال جي مقرر خرچ وڌي ويو، ڇاڪاڻ ته مون کي وقت خرچ ڪرڻ جي پھتو تنھن کان اجازت تحفظ ۽ ان جي موسيقي لاء ڌرين 'رد عمل جي باري ۾ پھتو تنھن لاء رپورٽ تيار ڪري پيو. پر، هن معاملي ۾، امان ۾ مقرر خرچ وڌندا variables خرچ ضايع ڪرڻ ڪندا ڪرڻ جو حق شيء هو؛ ته ڇا اسان کي فعال هڪ آزمائش آهي ته هو جي باري ۾ 100 ڀيرا هڪ معياري ليبارٽري آزمائش کان وڏو هلائڻ لاء آهي.

وڌيڪ، هن MusicLab تجربن ڏيکاري ٿو ته ٻڙي variable خرچ پاڻ ۾ هڪ ختم ٿي نه ٿو ڪري؛ بلڪه، ان کي آزمائش جي هڪ نئين قسم جي ڊوڙندو کي هڪ مطلب ٿي سگهي ٿو. نوٽيس ته اسان کي اسان جي ڌرين جي موڪليل هڪ معياري سماجي اثر ليبارٽري آزمائش 100 دفعا هلائڻ لاء استعمال نه ڪيو. بجاء، اسان کي ڪجهه مختلف آهي، جنهن کي تون هڪ نفسياتي آزمائش مان هڪ سماجياتي آزمائش کي مٽائيندي جيئن جو خيال ڪري سگهي ٿي ڪيائون (Hedström 2006) . بلڪ فرد جو فيصلو ميڪنگ تي توجهه جي ڀيٽ ۾، اسان کي هڪ اجتماعي ڪالهه مقبوليت تي اسان جي آزمائش روشني وڌي،. هڪ اجتماعي ڪالهه تائين هن صفا جو مطلب آهي ته اسان کي 700 جي باري ۾ ڌرين جي ضرورت ھڪ ڊيٽا نڪتو پيدا ڪرڻ لاء (اتي جو ٻيو جھانن جي هر ۾ 700 ماڻهو هئا). ته پيماني جي آزمائش جي قيمت جوڙجڪ جو سبب صرف جي لحاظ کان هو. عام ۾، جيڪڏهن تحقيق تعليم حاصل ڪرڻ لاء ڪيئن اجتماعي مالڪي انفرادي فيصلي کان طالع چاهيون ٿا، جهڙوڪ MusicLab طور گروپ تجربن تمام جوش آهي. ماضي ۾، اهي logistically ڏکيو ٿي ويا آهن، پر جن کي سختيء ۾ ٻڙي variable خرچ ڊيٽا جي امڪان سبب fading آهن.

اعلي مقرر خرچ: صفر variable خرچ ڊيٽا جو فائدو illustrating ڪرڻ کان سواء، هن MusicLab تجربن به هن اچڻ سان هڪ چئلينج ڏيکاري. منهنجي حالت ۾، مون کي صفا جي باري ۾ ڇهن مهينن جي آزمائش جي تعمير ڪرڻ لاء پطرس Hausel نالي هڪ باصلاحيت ويب ڊولپر سان گڏ ڪم ڪرڻ جي قابل ٿي لکي هئي. هي صرف ممڪن هو، ڇاڪاڻ ته منهنجي صلاحڪار، ڊنڪن Watts، تحقيق هن قسم جي حمايت ڪرڻ لاء امداد جو تعداد ملي هئي. ٽيڪنالاجي کان اسان کي 2004 ع ۾ MusicLab تعمير کي بهتر ڪري ڇڏيو آهي، ۽ ان کي هاڻي هن طرح هڪ آزمائش تعمير لاء گهڻو آسان ٿئي ها. پر، اعلي مقرر قيمت حڪمت حقيقت صرف جي لحاظ کان تحقيق جو اهڙو جن خرچ جو پورائو ڪري سگهي ٿو لاء آهن.

نتيجي ۾، ڊجيٽل تجربن اينالاگ تجربن جي ڀيٽ ۾ dramatically مختلف خرچ جوڙجڪ آهي سگهو ٿا. توهان واقعي وڏي تجربن هلائي ڪرڻ چاهيو ٿا ته، توهان پنهنجي variable قيمت جي لحاظ کان جيترو گهڻو ۽ ideally سڀ 0. ڪرڻ جي واٽ ضايع ڪرڻ جي ڪوشش ڪرڻ گهرجي توهان کي توهان جي آزمائش جي mechanics automating (مثال طور، ڪمپيوٽر وقت سان گڏ انسان جي وقت کي هٽائي) جي هن ڪري سگهو ٿا ۽ تجربن ته ماڻهن ۾ ٿي ڪرڻ چاهيو ٿا ڊيزائنگ. تحقيق جيڪي انهن خاصيتن سان تجربن ڊزائن ڪري سگهو ٿا تجربن ته ماضي ۾ ممڪن نه هئا جي نئين قسم هلائي ڪرڻ جي قابل ٿي ويندي.