4.3 පර්යේෂණ දෙකක් මාන: පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය-ක්ෂේත්රය සහ ඇනලොග් ඩිජිටල්

විද්යාගාරය පර්යේෂණ පාලනය ඔප්පු, ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ යථාර්ථවාදය ලබා, සහ ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ පරිමානයේ දී, පාලනය සහ යථාර්ථවාදය ඒකාබද්ධ.

පරීක්ෂණ විවිධ හැඩයෙන් හා ප්රමාණයෙන් පැමිණේ. එහෙත්, මෙම වෙනස්කම් නොතකා, පර්යේෂකයන් විද්යාගාරයක් පර්යේෂණ හා ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ අතර සන්තතිය දිගේ පර්යේෂණ සංවිධානය කිරීමට එය උපකාරවත් වී තිබෙනවා. කෙසේ වෙතත් දැන්, පර්යේෂකයන් අත්හදා බැලීම් ඇනලොග් පර්යේෂණ හා ඩිජිටල් පර්යේෂණ අතර සන්තතිය දිගේ සංවිධානය කළ යුතුය. මෙම ද්විමාන නිර්මාණය අවකාශය ඔබ විවිධ ප්රවේශයන් ශක්තීන් සහ දුර්වලතා තේරුම් ගැනීම හා ශ්රේෂ්ඨතම අවස්ථාව (රූපය 4.1) ප්රදේශ යෝජනා උපකාරී වනු ඇත.

රූපය 4.1: අත්හදා බැලීම් සඳහා නිර්මාණය අවකාශය ක්රමානුරූප සටහන. අතීතයේ දී, අත්හදා බැලීම් සඳහා අයකරන-ක්ෂේත්ර මානයක් ඔස්සේ එකිනෙකට වෙනස්. දැන්, ඔවුන් ද ඇනලොග් ඩිජිටල් මානයක් වෙනස් වේ. මගේ මතය අනුව, විශාලතම අවස්ථාව ප්රදේශයේ ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ වේ.

අතීතයේ දී, පර්යේෂකයන් අත්හදා බැලීම් සංවිධානය ප්රධාන මාර්ගය විද්යාගාරයක්-ක්ෂේත්ර මානයක් ඔස්සේ විය. සමාජ විද ා පර්යේෂණ බහුතරය උපාධි අපේක්ෂක සිසුන් පාඨමාලාව ණය සඳහා පරීක්ෂණාගාරයක් තුල අමුතු කාර්යයන් ඉටු එහිදී රසායනාගාර පරීක්ෂණ වේ. අත්හදා බැලීම මෙම වර්ගයේ සමාජ හැසිරීම ගැන ඉතා විශේෂිත න්යායන් පරීක්ෂා කිරීමට නිර්මාණය කර ඇති ඉතා විශේෂ ප්රතිකාර නිර්මාණය කිරීමට පර්යේෂකයන් හැකියාව නිසා මනෝ පර්යේෂණ මත ආධිපත්යය දරන. ඇතැම් ගැටලු සඳහා, කෙසේ වෙතත්, යමක් ඒ වගේ අසාමාන්ය පරිසරයක දී එවැනි අසාමාන්ය කාර්යයන් ඉටුකිරීමේදී එවැනි අසාමාන්ය ජනතාව මිනිස් හැසිරීම් ගැන ශක්තිමත් නිගමනවලට ගැන ටිකක් අමුතු දැනෙනවා. මෙම උත්සුකතාවන් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ කෙරෙහි ව්යාපාරය හේතු වී තිබේ. ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ ස්වභාවික වටපිටාව තුල වඩාත් පොදු කාර්යයන් ඉටුකිරීමේදී, සහභාගීවූවන් නියෝජිත කණ්ඩායම් සමග අහමුෙලන පාලනය පර්යේෂණ ශක්තිමත් නිර්මාණය ඒකාබද්ධ.

තරග ක්රම ලෙස සමහර අය විද්යාගාරයක් සහ ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ හිතන්නේ වුවද, එය වෙනස් ශක්තීන් සහ දුර්වලතා සමඟ අනුපූරක ක්රම ලෙස ඔවුන් කල්පනා කිරීමට හොඳම. උදාහරණයක් ලෙස, Correll, Benard, and Paik (2007) මෙම මාර්ග සොයා ගැනීමට තැත් කිරීමේ දී පරීක්ෂණාගාරයක් අත්හදා ක්ෂේත්ර අත්හදා දෙකම භාවිතා කරනු ලබන "මාතෘත්වය දඬුවම." ඇමරිකා එක්සත් ජනපදයේ, මව්වරුන් දරුවන් නැති කාන්තාවන්ට වඩා මුදල් අඩු ආදායමක් විට පවා කාන්තාවන් සමාන රැකියා වැඩ සමාන හැකියාවන් සමග සසඳා. මෙම රටාව සඳහා හැකි බොහෝ පැහැදිලි කිරීම් ඇත, සහ එක් හාම්පුතුන් මව්වරුන් එරෙහිව අගති සහගත වන බව ය. (සිත්, විරුද්ධ පියවරුන් සඳහා සත්ය බව පෙනේ: ඔවුන් හා සමාන දරුවන් නැති මිනිසුන් වඩා වැඩි ආදායමක් නැඹුරු). පරීක්ෂණාගාරයේ දී එක හා ක්ෂේත්රයේ එක්: මව්වරුන් එරෙහිව එල්ල විය හැකි නැඹුරුව තක්සේරු කිරීම සඳහා, Correll මිතුරන් දෙදෙනෙකු පර්යේෂණ දිව්වා.

පළමුව, පරීක්ෂණාගාරයක් අත්හදා Correll හා සගයන් සහභාගී, විද්යාල උපාධි අපේක්ෂකයින් සිටි, පවසා කැලිෆෝනියාව පදනම් කරගත් ආරම්භක සන්නිවේදන සමාගම, එහි නව නැගෙනහිර වෙරළ අලෙවිකරණ දෙපාර්තමේන්තුව නායකත්වය සඳහා පුද්ගලයකු රැකියා සෝදිසි කළ බව. සිසුන් සමාගම කුලියට ක්රියාවලිය ඔවුන්ගේ උදව් අවශ්ය බව පවසා ඇති අතර ඔවුන් හැකි බොහෝ අපේක්ෂකයන් ජීව දත්ත සමාලෝචනය කිරීමට සහ එවැනි ඔවුන්ගේ බුද්ධිය, උණුසුම්, සහ වැඩ කිරීමට ඇති කැපවීම ලෙස මාන ගණනාවක් මත අපේක්ෂකයන් ශ්රේණිගත කිරීම සඳහා අපෙන් ඉල්ලා සිටියා. තවද, ඔවුන් අයදුම්කරු සහ ඔවුන් ආරම්භ වැටුප් ලෙස නිර්දේශ බඳවා ගැනීම නිර්දේශ නම් සිසුන් අපෙන් ඉල්ලා සිටියා. සිසුන් ගලරයක, කෙසේ වෙතත්, ජීව දත්ත විශේෂයෙන් එක දෙයක් හැර සමාන වනු ඉදිකර ලදි: ජීව දත්ත සමහරක් (අ මව්-ගුරු සංගමය සම්බන්ධ ලැයිස්තු ගත කිරීම) මාතෘත්වය සංඥා සහ සමහර නැහැ. Correll සිසුන් මව්වරුන් බඳවා ගැනීම නිර්දේශ කිරීම සඳහා ඇති ඉඩකඩ අඩු වූ අතර ඒ අඩු ආරම්භක වැටුප් ඉදිරිපත් බව සොයාගෙන ඇත. තවද, ණය ශ්රේණි සහ කුලියට සම්බන්ධ තීරණ දෙකේම සංඛ්යාත්මක විශ්ලේෂණයක් මගින් Correll මව්වරුන් අවාසි විශාල වශයෙන් මව්වරුන් දක්ෂතාව හා කැපවීම අනුව අඩු ශ්රේණිගත කරනු ලැබුවේ බව, ඒ මගින් පැහැදිලි කරන ලදී බව සොයාගෙන ඇත. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, මේ ගති ලක්ෂණ මව්වරුන් අවාසි සහගත වන හරහා යාන්ත්රණයක් බව Correll තර්ක කරයි. මේ අනුව, මෙම පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය අත්හදා Correll හා සගයන් වන පොදු බලපෑමක් කිරීම හා එම බලපෑම සඳහා හැකි පැහැදිලි කිරීමක් ලබා දීමට ඉඩ දුන්නා.

ඇත්ත වශයෙන්ම, එක් සමහරවිට පූර්ණ කාලීන රැකියාවක් ඇති කවදාවත් උපාධි අපේක්ෂකයින් සිය ගණනක් තීරණ මත පදනම් වූ, සමස්ත එක්සත් ජනපද ශ්රම වෙලඳපොල ගැන නිගමනවලට ගැන සැක කිරීම කෙසේ වෙතත් ජනතාව කුලියට විය හැකිය. ඒ නිසා, Correll හා සගයන් ද අනුපූරක ක්ෂේත්රයේ අත්හදා සිදු කරන ලදී. පර්යේෂකයන් ව්යාජ ආවරණ ලිපි හා ජීව දත්ත යැවීමට විසින් දැන්වීමේ රැකියා අවස්ථා සිය ගණනක්, ප්රතිචාර දැක්වීය. උපාධි අපේක්ෂකයන් සඳහා පෙන්වා ඇත අමුද්රව්ය සමාන, සමහර ජීව දත්ත මාතෘත්වය සංඥා සහ සමහර නැහැ. Correll හා සගයන් මව්වරුන් සමානව සුදුසුකම් ලත් දරුවන් නැති කාන්තාවන්ට වඩා සම්මුඛ පරීක්ෂණ සඳහා ආපසු කැඳවූ ගැනීමට ඉඩකඩ අඩු බව සොයාගෙන ඇත. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, සැබෑ හාම්පුතුන් ස්වභාවික පරිසරයක දී විපාක තීරණ බොහෝ උපාධි අපේක්ෂකයන් ලෙස හැසිරී. ඔවුන් එකම හේතුවක් නිසා සමාන තීරණ කළේ ඇයි? අවාසනාවකට මෙන්, අපි ඒ ගැන දන්නේ නැහැ. පර්යේෂකයන් අපේක්ෂකයන් ශ්රේණිගත හෝ ඔවුන්ගේ තීරණ පැහැදිලි කිරීමට හාම්පුතුන් ඇසීමට හැකි වූයේ නැත.

අත්හදා බැලීම් මෙම යුගල සාමාන්ය පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය හා ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ ගැන ගොඩක් දේවල් හෙළි කරයි. විද්යාගාරය පර්යේෂණ සහභාගී තීරණ ගන්න සිදු වන පරිසර සම්පූර්ණ බලය අසල පර්යේෂකයන් ඔප්පු. ඒ නිසා, උදාහරණයක් ලෙස, පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය අත්හදා තුළ, Correll සියලු ජීව දත්ත නිහඬව පරිසරයක දී කියවන ලද බව සහතික කිරීමට හැකි විය; ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණයෙන් දී, ජීව දත්ත සමහරක් පවා කියවා ඇති නොවන පිණිස ඇත. තවද, පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය පිහිටුවීම සහභාගීවන්නන් ඔවුන් අධ්යයනය කරන බව දන්නා නිසා, පර්යේෂකයන් බොහෝ විට සහභාගිවන්නන්ට ඔවුන්ගේ තීරණ ඇයි ඔවුන් තේරුම් උපකාර කළ හැකි අතිරේක දත්ත රැස් කිරීමට හැකි වේ. උදාහරණයක් ලෙස, Correll වෙනස් වූ මානයන් මත අපේක්ෂකයන් ශ්රේණිගත කිරීම සඳහා වන පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය අත්හදා සහභාගීවන්නන් ඉල්ලා සිටියේය. ක්රියාවලිය දත්ත මේ ආකාරයේ පර්යේෂකයන් සහභාගි ජීව දත්ත සලකන ආකාරය වෙනස්කම් පිටුපස යාන්ත්රණ තේරුම් ගැනීමට හැකි විය.

අනෙක් අතට, මම වාසි ලෙස විස්තර කරන මේ හරියටම සමාන ලක්ෂණ ඇතැම් විට අවාසි ලෙස සලකනු ලැබේ. ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ කැමැත්තක් දක්වන පර්යේෂකයන් ඔවුන් සමීපව නිරීක්ෂණය කරමින් සිටින විට පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය අත්හදා සහභාගී වෙනස් ලෙස ක්රියා කළ හැකි බව ඔවුහු තර්ක කරති. උදාහරණයක් ලෙස, පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය අත්හදා සහභාගීවන්නන් පක්ෂග්රාහී පෙනී නොකිරීමට පර්යේෂණ ඉලක්කය අනුමාන හා ඔවුන්ගේ හැසිරීම වෙනස් විය හැකිය. තවදුරටත්, ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ කැමැත්තක් දක්වන පර්යේෂකයන් ජීව දත්ත කුඩා වෙනස්කම් පමණක් ඉතා පිරිසිදු, විෂබීජ නාශක විද්යාගාරයක් පරිසරය තුළ කැපී කියා සමහර අය තර්ක කරනවා, හා ඒ නිසා පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය අත්හදා සැබෑ කුලියට තීරණ මාතෘත්වයේ බලපෑම අධික ලෙස තක්සේරු කරනු ඇත. ප්රධාන වශයෙන් ප්රජාතන්ත්රවාදී රටවල් අධ්යාපනය බස්නාහිර පාසල් සිසු සිසුවියන්,, කාර්මික, පොහොසත්, සහ: අවසාන වශයෙන්, ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ බොහෝ නියමුවන් අමුතු සහභාගී මත විද්යාගාරයක් පර්යේෂණ රඳා පැවැත්ම විවේචනය (Henrich, Heine, and Norenzayan 2010) . Correll හා හිතවතුන් විසින් කළ අත්හදා (2007) සඳහා අයකරන-ක්ෂේත්ර සන්තති මත අන්ත දෙක පැහැදිලි වෙනවා. මේ අන්ත දෙක අතර එවැනි නොවන සිසුන් පරීක්ෂණාගාරයක් ගෙන ඒම හෝ ක්ෂේත්ර ඇතුල් නමුත් තවමත් සහභාගී අසාමාන්ය කාර්යය ඉටු සහිත ප්රවේශයන් ඇතුළු දෙමුහුන් මෝස්තර විවිධාකාර වේ.

ඇනලොග් ඩිජිටල්: අතීතයේ පැවත එන පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය-ක්ෂේත්ර මානයක් අමතරව, ඩිජිටල් යුගයට පර්යේෂකයන් දැන් අත්හදා බැලීම් වෙනස් කළ හැකි ඔස්සේ දෙවන ප්රධාන මානයක් ඇති බවයි. පිරිසිදු විද්යාගාරයක් පර්යේෂණ, පවිත්ර, ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ, සහ ඒ අතර දෙමුහුන් විවිධ වේ සේම, පිරිසිදු ඇනලොග් පර්යේෂණ, පවිත්ර, ඩිජිටල් පර්යේෂණ, සහ දෙමුහුන් විවිධ වේ. එය මේ මානයක් පිළිබඳ විධිමත් අර්ථ දැක්වීම ඉදිරිපත් කිරීමට වෙනත් ඕනැම, නමුත් ප්රයෝජනවත් කම්කරු අර්ථ පූර්ණ ඩිජිටල් පර්යේෂණ ඩිජිටල් යටිතල පහසුකම් භාවිතය, සහභාගී බඳවා ගැනීමට randomize, ප්රතිකාර ලබාදීමට හා ප්රතිඵල මැනීමට කරන්න බව පර්යේෂණ වීමයි. උදාහරණයක් ලෙස, Restivo හා වෑන් ද Rijt ගේ (2012) එය මෙම පියවර හතර සඳහා ඩිජිටල් පද්ධති භාවිතා නිසා barnstars සහ විකිපීඩියා, නිදහස් විශ්වකෝෂය පිළිබඳ අධ්යයනය පූර්ණ ඩිජිටල් අත්හදා බැලීමක්. ඒ හා සමානව සම්පූර්ණ ඇනලොග් පරීක්ෂන මෙම පියවර හතර ඕනෑම ඩිජිටල් යටිතල පහසුකම් භාවිත කළ නැති බව පර්යේෂණ වේ. මනෝවිද්යාව සම්භාව්ය පර්යේෂණ බොහෝ ඇනලොග් පර්යේෂණ වේ. මේ අන්ත දෙක අතර ඇති පියවර හතර සඳහා ඇනලොග් හා ඩිජිටල් පද්ධති සංකලනයක් භාවිතා කරන අර්ධ වශයෙන් ඩිජිටල් පර්යේෂණ වේ.

තීරනාත්මක, ඩිජිටල් පරීක්ෂණ ක්රියාත්මක කිරීමට ඇති අවස්ථා පමණක් සමඟ අමුත්තන් නොවේ. පර්යේෂකයන් ප්රතිකාර හෝ මැනීම ප්රතිඵල ඉදිරිපත් කිරීමට සඳහා භෞතික ලෝකයේ ඩිජිටල් උපකරණ භාවිතා කරමින් අර්ධ වශයෙන් ඩිජිටල් පරීක්ෂණ පවත්වාගෙන යා හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, පර්යේෂකයන් ප්රතිඵල මැනීමට නිර්මිත පරිසරයට ප්රතිකාර හෝ සංවේදක ඉදිරිපත් කිරීමට ස්මාර්ට් ජංගම දුරකථන භාවිතා කිරීමට ඔබට හැකිය. ඇත්ත වශයෙන්ම, අප පසුව මෙම පරිච්ඡේදයේ බලමු, පර්යේෂකයන් දැනටමත් බලය මීටර් සමාජ ප්රතිමාන හා ගෘහ ඒකක මිලියන 8.5 වන ශක්ති පරිභෝජනය ගැන අත්හදා ප්රතිඵල මැනීමට භාවිතා කර ඇත (Allcott 2015) . ඩිජිටල් උපකරණ වැඩි වැඩියෙන් නිර්මිත පරිසරයට ඒකාග්ර වී ජනතාවගේ ජීවිත සහ සංවේදක ඒකාග්ර වී ලෙස, භෞතික ලෝකයේ අර්ධ වශයෙන් ඩිජිටල් පරීක්ෂණ ක්රියාත්මක කිරීමට මෙම අවස්ථාවන් නාටකාකාර ලෙස වැඩි වනු ඇත. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, ඩිජිටල් පර්යේෂණ හුදෙක් සමඟ අමුත්තන් පර්යේෂණ නොවේ.

ඩිජිටල් පද්ධති සඳහා අයකරන-ක්ෂේත්ර සන්තතිය දිගේ සෑම තැනකම පර්යේෂණ සඳහා නව ශක්යතාවන් නිර්මාණය කරන්න. පිරිසිදු විද්යාගාරයක් පර්යේෂණ වලදී, උදාහරණයක් ලෙස, පර්යේෂකයන් නන හැසිරීම හොඳ මිනුම් සඳහා ඩිජිටල් පද්ධති භාවිතා කළ හැක වැඩි දියුණු කළ මිනුම් මේ වර්ගයේ එක උදාහරණයක් අයැදීම් දෙවියන් ස්ථානය නිවැරදි හා අඛණ්ඩ පියවර සපයන ඇසින් සොයා ගැනීමේ උපකරණ වේ. ද ඩිජිටල් යුගයට සමඟ අමුත්තන් පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය වැනි අත්හදා බැලීම් ක්රියාත්මක කිරීමට හැකියාව ඇති කරයි. උදාහරණයක් ලෙස, පර්යේෂකයන් වේගයෙන් සමඟ අමුත්තන් පර්යේෂණ (රූපය 4.2) සඳහා සහභාගී බඳවා ගැනීමට ඇමේසන් යාන්ත්රික ටර්ක් (MTurk) විසින් සම්මත කර තිබේ. MTurk මුදල් සඳහා එම කර්තව්යයන් සම්පූර්ණ කිරීමට අපේක්ෂා කරන "කම්කරුවන්" අවසන් කළ යුතු බව කාර්යයන් ඇති "හාම්පුතුන්" තරග. සාම්ප්රදායික ශ්රම වෙලඳපොලෙහි මෙන් නොව, කෙසේ වෙතත්, සාමාන්යයෙන් සම්බන්ධ කාර්යයන් පමණක් විනාඩි කිහිපයක් සම්පූර්ණ කිරීම සඳහා අවශ්ය හා සේවා යෝජකයා සහ සේවකයකු අතර සමස්ත අන්තර් අථත්ය වේ. නිසා සාම්ප්රදායික පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය පර්යේෂණ වැටුපක් නිදහස් එය ස්වභාවිකව පර්යේෂණ ඇතැම් වර්ගවල වෙනස්වන්න සඳහා ඔවුන් කළ නොහැකි බව කාර්යයන් සම්පූර්ණ කිරීම සඳහා ජනතාව MTurk mimics අංශ. අත්යාවශ්යයෙන්ම, MTurk සහභාගී-බඳවා සංචිතයක් කළමනාකරණය හා මුදල් ගෙවීම සඳහා යටිතල පහසුකම් නිර්මාණය කර ඇත මිනිසුන් හා පර්යේෂකයන් සහභාගී ක සෑම විටම ලබා ගත හැකි තටාකයක් බවට පත්වීමේ බව යටිතල පහසුකම් ප්රයෝජනයට ගෙන ඇත.

රූපය 4.2: ප්රශ්න පත්ර ඇමේසන් යාන්ත්රික ටර්ක් (MTurk) සිට දත්ත භාවිතා පළ (Bohannon 2016) . MTurk සහ අනෙකුත් සමඟ අමුත්තන් ශ්රම වෙළෙඳපොළ පර්යේෂකයන් අත්හදා බැලීම් සඳහා සහභාගී බඳවා ගැනීමට පහසු ක්රමයක් ඉදිරිපත්.

ඩිජිටල් පර්යේෂණ ක්ෂේත්රය වැනි අත්හදා බැලීම් සඳහා ඊටත් වඩා හැකියාවන් නිර්මාණය කරන්න. ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ හැකි යාන්ත්රණයක් (රසායනාගාර පරීක්ෂණ වැනි) හා තවත් විවිධ සහභාගී ස්වභාවික පරිසරය තුළ සැබෑ තීරණ (ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ වැනි) අවබෝධ කර ගැනීමට දැඩි පාලනය සහ ක්රියාවලිය දත්ත ලබා ගත හැක. මීට පෙර අත්හදා බැලීම් හොඳ ලක්ෂණ මෙම සංයෝජනය කිරීමට අමතරව, ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ ද ඇනලොග් විද්යාගාරයක් සහ ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ දුෂ්කර බව අවස්ථා තුනක් ලබා දේ.

පළමුව, බොහෝ ඇනලොග් විද්යාගාරයක් සහ ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ සහභාගී සිය ගණනක් ඇති බැවින්ද, ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ සහභාගී මිලියන පුළුවන්. සමහර ඩිජිටල් පර්යේෂණ ශුන්ය විචල්ය පිරිවැය දත්ත නිෂ්පාදනය කළ හැකි නිසා පරිමාණ මෙම වෙනස් වේ. එනම්, පර්යේෂකයන් සාමාන්යයෙන් සහභාගි වන සංඛ්යාව පිරිවැය ඉහල නැත වැඩි පර්යේෂණාත්මක යටිතල පහසුකම් නිර්මාණය කර ඇත වරක් වේ. එය පර්යේෂණ (උදා, ප්රතිකාර බලපෑම් heterogeneity) සිට විවිධ දේවල් ඉගෙන ගැනීමට පර්යේෂකයන් හැකියාව නිසා 100 ක් හෝ ඊට වඩා වැඩි සාධකය විසින් සහභාගි වන සංඛ්යාව වැඩි හුදෙක් ප්රමානාත්මක වෙනසක් නොවේ, එය, ගුනාත්මක වෙනසක් වන අතර සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් පර්යේෂණාත්මක නිර්මාණ ක්රියාත්මක ( උදා: විශාල පිරිසක් පරීක්ෂණ). මේ මොහොතේ මම පරිච්ඡේදයේ අවසානය කරා එය ආපසු එන්නම් මම ඩිජිටල් පර්යේෂණ නිර්මාණය පිළිබඳ උපදෙස් ලබා විට, ඒ නිසා වැදගත් වේ.

දෙවනුව, බොහෝ ඇනලොග් විද්යාගාරයක් සහ ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ ඇදහිල්ල මදිකම නිසා විජට් ලෙස සහභාගී ප්රතිකාර බැවින්ද, ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ බොහෝ විට පර්යේෂණ නිර්මාණය හා විශ්ලේෂණය අදියර සහභාගීවන්නන් ගැන පසුබිම් තොරතුරු භාවිතා කරන්න. ඔවුන් සම්පූර්ණයෙන් මනිනු පරිසර තුළ සිදු නිසා පෙර ප්රතිකාර තොරතුරු නම් වූ මෙම පසුබිම් තොරතුරු, බොහෝ විට ඩිජිටල් අත්හදා ලබා ගත හැක. උදාහරණයක් ලෙස, ෆේස්බුක් 'පර්යේෂණ උපාධි අපේක්ෂකයින් සමග සම්මත විද්යාගාරයක් අත්හදා නිර්මාණය පර්යේෂකයෙක් වඩා වැඩි පෙර ප්රතිකාර තොරතුරු ඇත. මෙය පූර්ව ප්රතිකාර තොරතුරු පර්යේෂකයන් ඇදහිල්ල මදිකම නිසා විජට් ලෙස සහභාගී ගැනීමෙන් ඔබ්බට ගමන් කිරීමට හැකියාව ලැබෙනවා. වඩාත් විශේෂිතව, පෙර ප්රතිකාර තොරතුරු වඩාත් කාර්යක්ෂම පර්යේෂණාත්මක මෝස්තර-එවැනි අවහිර ලෙස සක්රීය (Higgins, Sävje, and Sekhon 2016) සහ සමුළුවට සහභාගි ඉලක්ක බඳවා (Eckles, Kizilcec, and Bakshy 2016) වැඩි තීක්ෂණමය විශ්ලේෂණය-වැනි heterogeneity ඇස්තමේන්තු ලෙස අය කිරීම ප්රතිකාර බලපෑම් (Athey and Imbens 2016a) සහ වැඩි දියුණු කරන නිරවද්යතාව සඳහා covariate ගැලපුම් (Bloniarz et al. 2016) .

තෙවනුව, බොහෝ ඇනලොග් විද්යාගාරයක් සහ ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ කාලය සාපේක්ෂ සම්පීඩිත ප්රමාණය ප්රතිකාර සහ පියවරක් ප්රතිඵල ලබාදීමට බැවින්ද, සමහර ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ, කාලයක් පවත්වන කළ හැකි අතර බලපෑම ද, කාලයක් මැනිය හැකි බව ප්රතිකාර සම්බන්ධ වේ. උදාහරණයක් ලෙස, Restivo හා වෑන් ද Rijt ගේ අත්හදා දින 90 ක් දිනපතා ගණනය ප්රතිඵලය ඇති අතර, එම පර්යේෂණ වල එක ගැන පසුව මම ඔබට කියන්නම් පරිච්ඡේදයේදී (Ferraro, Miranda, and Price 2011) මූලික වශයෙන් වසර 3 ක් පුරා ප්රතිඵල පීලි කිසිදු පිරිවැය. මෙම තිදෙනාට අවස්ථා-විශාලත්වය, පෙර-ප්රතිකාර තොරතුරු, හා අත්හදා බැලීම් මිනුම් පද්ධති සෑම විටම මත මත ධාවනය වන විට අදාළ කල්පවත්නා ප්රතිකාර හා ප්රතිඵල වඩාත් පොදු දත්ත-වේ (සෑම විටම මත මිනුම් පද්ධති පිළිබඳ වැඩි 2 වන පරිච්ඡේදය බලන්න).

ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ බොහෝ හැකියාව ලබා ඇති අතර, ඔවුන් ද ඇනලොග් විද්යාගාරයක් සහ ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ, සමඟ සමහර දුර්වලතා බෙදා ගන්න. උදාහරණයක් ලෙස, පර්යේෂණ අතීතය අධ්යනය කිරීම සඳහා භාවිතා කළ නොහැකි අතර, ඔවුන් පමණක් හැසිරවිය හැකි බව ප්රතිකාර බලපෑම් තක්සේරු කළ හැක. එසේම, පර්යේෂණ ප්රතිපත්ති මග පෙන්වන බව නිසැක ප්රයෝජනවත් වේ වුවත්, ඔවුන්ට දිය හැකි නිශ්චිත මඟ පෙන්වීම තරමක් සීමිත නිසා, එවැනි පාරිසරික අනිවාර්ය සංකූලතා අනුකූල ගැටළු, සමතුලිත ප්රතිඵල වේ (Banerjee and Duflo 2009; Deaton 2010) . අවසාන වශයෙන්, ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ විසින් නිර්මාණය කරන ලද සදාචාරාත්මක ප්රශ්න වර්ණනා. ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ නියමුවන් unobtrusively හා අහඹු ලෙස මිලියන ගණනක් මිනිසුන් විසින් කරන ලද විපාක තීරණ බවට මැදිහත් කිරීමේ හැකියාව හොරණෑව. මෙම විශේෂාංග ඇතැම් විද්යාත්මක වාසි ලබා, නමුත් ඔවුන් ද ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ ආචාරධාර්මිකව සංකීර්ණ කරන්න පුළුවන් (පර්යේෂකයන් මහා පරිමාණයෙන් "විද්යාගාරයක් මීයන්" වැනි කඩවල් ලෙස ඒ ගැන හිතන්න.) තවද, ඔවුන්ගේ පරිමාණ සහභාගී හැකි පීඩාකාරී තත්වය, ඩිජිටල් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ, අමතරව, ද සමාජ පද්ධති වැඩ කඩාකප්පල් පිළිබඳව ප්රශ්න (උදා, විකිපීඩියා, නිදහස් විශ්වකෝෂය විපාකය පද්ධතිය බාධා පිලිබඳව උත්සුකතා Restivo හා වෑන් ඩර් Rijt බොහෝ barnstars දුන්නා නම්) ඉහළ නැංවීමට හැකි .