4.5.4 Partner so silným

Partnerstvo môže znížiť náklady a zvýšiť váhu, ale to môže zmeniť typy účastníkov, liečby, a výsledky, ktoré môžete použiť.

Alternatívou k tomu, že sami robíte, je partnerstvo s výkonnou organizáciou, ako je spoločnosť, vláda alebo mimovládna organizácia. Výhodou spolupráce s partnerom je, že vám umožnia spustiť experimenty, ktoré jednoducho nemôžete urobiť sami. Napríklad jeden z experimentov, o ktorých vám poviem, je 61 miliónov účastníkov - žiaden individuálny výskumník by nemohol dosiahnuť túto mieru. Súčasne partnerstvo zvyšuje to, čo môžete urobiť, ale aj vás obmedzuje. Napríklad väčšina spoločností vám nedovolí vykonať experiment, ktorý by mohol poškodiť ich podnikanie alebo ich povesť. Spolupráca s partnermi tiež znamená, že keď príde čas na publikovanie, môžete sa dostať pod tlak na "re-rámovanie" svojich výsledkov a niektorí partneri sa dokonca môžu pokúsiť zablokovať uverejnenie vašej práce, ak by to vyzeralo zle. Napokon, partnerstvo prichádza aj s nákladmi súvisiacimi s rozvojom a udržiavaním spolupráce.

Hlavnou výzvou, ktorú je potrebné vyriešiť, aby sa tieto partnerstvá podarilo dosiahnuť, je nájsť spôsob, ako vyvážiť záujmy oboch strán a užitočným spôsobom, ako premýšľať o tejto rovnováhe, je Pasteurův kvadrant (Stokes 1997) . Mnohí vedci si myslia, že ak pracujú na niečom praktickom, čo môže byť pre partnera zaujímavé, potom nemôžu robiť skutočnú vedu. Toto zmýšľanie spôsobí, že bude veľmi ťažké vytvoriť úspešné partnerstvá a tiež sa to stane úplne nesprávnym. Problém s týmto spôsobom myslenia je nádherne ilustrovaný prelomovým výskumom biológa Ludvíka Pasteura. Pri práci na komerčnom fermentačnom projekte na premenu repného džúsu na alkohol Pasteur objavil novú triedu mikroorganizmov, ktorá nakoniec viedla k zárodočnej teórii chorôb. Tento objav vyriešil veľmi praktický problém - pomohol zlepšiť proces fermentácie - a viedol k veľkému vedeckému pokroku. Takže skôr než premýšľať o výskume s praktickými aplikáciami, ktoré by boli v rozpore s skutočným vedeckým výskumom, je lepšie myslieť na tieto dva rozdielne dimenzie. Výskum môže byť motivovaný využitím (alebo nie), a výskum môže usilovať o základné pochopenie (alebo nie). Kriticky niektoré výskumné Pasteurovy môžu byť motivované použitím a hľadaním základného chápania (obrázok 4.17). Výskum v Pasteurovom kvadrante - výskum, ktorý inherentne podporuje dva ciele - je ideálny pre spoluprácu medzi výskumníkmi a partnermi. Vzhľadom na tieto poznatky opíšem dve experimentálne štúdie s partnerstvami: jeden s firmou a jeden s mimovládnou organizáciou.

Obrázok 4.17: Pasteurov kvadrant (Stokes 1997) . Namiesto myslenia výskumu ako "základného" alebo "aplikovaného", je lepšie myslieť na to ako na motiváciu (alebo nie) a hľadanie základného chápania (alebo nie). Príkladom výskumu, ktorý je motivovaný používaním a hľadá základné pochopenie, je Pasteurova práca na konvertovaní repného džúsu na alkohol, ktorý vedie k zárodočnej teórii chorôb. To je druh práce, ktorý je najvhodnejší pre partnerstvo s výkonnými. Príklady práce, ktorá je motivovaná používaním, ale ktorá nevyžaduje základné pochopenie, pochádza od Thomasa Edisona a príklady práce, ktorá nie je motivovaná používaním, ale ktorá sa snaží porozumieť, pochádza od Niels Bohr. Pozri Stokes (1997) na dôkladnejšiu diskusiu o tomto rámci a každom z týchto prípadov. Upravený od Stokes (1997) , obrázok 3.5.

Veľké spoločnosti, najmä technologické spoločnosti, vyvinuli neuveriteľne sofistikovanú infraštruktúru na vykonávanie komplexných experimentov. V technickom priemysle sa tieto experimenty často nazývajú A / B testy, pretože porovnávajú účinnosť dvoch liečebných postupov: A a B. Takéto experimenty sa často používajú pre veci ako zvýšenie miery prekliknutia na reklamy, ale rovnaká experimentálna infraštruktúra môže tiež používať na výskum, ktorý podporuje vedecké porozumenie. Príklad, ktorý ilustruje potenciál tohto druhu výskumu, je štúdia realizovaná partnerstvom medzi výskumníkmi na Facebooku a Kalifornskou univerzitou v San Diegu o účinkoch rôznych správ na účasť voličov (Bond et al. 2012) .

Dňa 2. novembra 2010 - deň volieb do Kongresu v USA - všetci 61 miliónov užívateľov Facebook, ktorí žili v Spojených štátoch a boli starší 18 rokov, sa zúčastnili experimentu s hlasovaním. Pri návšteve Facebooku boli užívatelia náhodne zaradení do jednej z troch skupín, čo určilo, aký banner (ak existuje) bol umiestnený v hornej časti ich News Feed (obrázok 4.18):

• kontrolnú skupinu
• informatívna správa o hlasovaní pomocou tlačidla "I Voted" s možnosťou kliknutia a počítadla (Info)
• informačnú správu o hlasovaní s klikávacím tlačidlom "I Voled" a počítadlo plus mená a obrázky svojich priateľov, ktorí už klikli na položku "I Voted" (Info + Social)

Bond a jeho kolegovia študovali dva hlavné výsledky: hlásené hlasovacie správanie a skutočné hlasovacie správanie. Po prvé zistilo, že ľudia v skupine Info + Social boli o dve percentuálne body pravdepodobnejšie, než ľudia v skupine Info klikli na položku "I Voled" (asi 20% oproti 18%). Okrem toho, po tom, čo výskumníci zlúčili svoje údaje s verejne dostupnými hlasovacími záznamami pre približne šesť miliónov ľudí, zistili, že ľudia v skupine Info + Social mali oveľa pravdepodobnejšie, že skutočne hlasujú, než ľudia v kontrolnej skupine a že ľudia v skupine Info boli rovnako pravdepodobné, že budú hlasovať ako tí v kontrolnej skupine (obrázok 4.18).

Obrázok 4.18: Výsledky experimentu na Facebooku (Bond et al. 2012) . Účastníci informačnej skupiny hlasovali rovnako ako účastníci kontrolnej skupiny, ale ľudia v skupine Info + Social hlasovali o niečo vyššiu mieru. Bary predstavujú odhadované 95% intervaly spoľahlivosti. Výsledky v grafe sú pre približne šesť miliónov účastníkov, ktorí boli zaradení do záznamov o hlasovaní. Adaptované od Bond et al. (2012) , obrázok 1.

Výsledky tohto experimentu ukazujú, že niektoré on-line vysielané správy sú efektívnejšie ako ostatné a že odhad efektívnosti výskumu môže závisieť od toho, či výsledok je ohlásený hlasovaním alebo skutočným hlasovaním. Tento experiment bohužiaľ neposkytuje žiadne stopy o mechanizmoch, ktorými sociálne informácie - ktoré niektorí vedci hravo nazvali "tvárou hromadu" - sa zvýšilo hlasovanie. Mohlo by to byť, že sociálne informácie zvýšili pravdepodobnosť, že si niekto všimol banner alebo že zvýšil pravdepodobnosť, že niekto, kto si všimol banner, skutočne hlasoval alebo obaja. Tento experiment teda poskytuje zaujímavé zistenie, ktoré budú pravdepodobne skúmať ďalší výskumní pracovníci (pozri napr. Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Okrem pokročenia cieľov výskumníkov tento experiment tiež posunul cieľ partnerskej organizácie (Facebook). Ak zmeníte sledované správanie od hlasovania po nákup mydla, potom môžete vidieť, že štúdia má presne rovnakú štruktúru ako experiment na meranie efektu online reklám (pozri napríklad RA Lewis and Rao (2015) ). Tieto štúdie účinnosti reklamy často merajú vplyv expozície na online reklamy - liečbu v Bond et al. (2012) sú v podstate reklamy na hlasovanie o správaní offline. Tento výskum by tak mohol posunúť schopnosť spoločnosti Facebook skúmať účinnosť online reklám a mohla by Facebooku pomôcť presvedčiť potenciálnych inzerentov, že reklamy na Facebooku sú účinné pri meniacom sa správaní.

Napriek tomu, že záujmy výskumníkov a partnerov boli v tejto štúdii väčšinou zosúladené, boli tiež čiastočne napäté. Najmä rozdelenie účastníkov do troch skupín - kontrola, informácia a informačné + sociálne - bolo mimoriadne nevyvážené: 98% vzorky bolo priradených k informáciám + sociálnym. Táto nerovnovážna alokácia je štatisticky neefektívna a omnoho lepšie pridelenie výskumníkov by malo mať jednu tretinu účastníkov v každej skupine. Nerovnomerné rozdelenie sa však stalo, pretože Facebook chcel, aby všetci dostali Info + sociálne zaobchádzanie. Našťastie ich vedci presvedčili, aby zadržali 1% za súvisiacu liečbu a 1% účastníkov kontrolnej skupiny. Bez kontrolnej skupiny by nebolo prakticky nemožné merať účinok informačnej + sociálnej liečby, pretože by bol skôr experimentom "narušiť a pozorovať" skôr ako randomizovaný kontrolovaný experiment. Tento príklad poskytuje cennú praktickú lekciu pre spoluprácu s partnermi: niekedy vytvoríte experiment tým, že presvedčíte niekoho, kto poskytne liečbu, a niekedy vytvoríte experiment tým, že presvedčíte niekoho o tom, že nebudete liečiť (tj vytvoriť kontrolnú skupinu).

Partnerstvo nemusí vždy zahŕňať technologické spoločnosti a testy A / B s miliónmi účastníkov. Napríklad Alexander Coppock, Andrew Guess a John Ternovski (2016) spolupracovali s environmentálnou mimovládnou organizáciou - League of Conservation Volters - aby vykonali experimenty testujúce rôzne stratégie na podporu sociálnej mobilizácie. Výskumníci použili Twitterový účet mimovládnych organizácií na vysielanie verejných tweetov a súkromných priamych správ, ktoré sa pokúšali poskytnúť rôzne typy totožnosti. Potom zmerali, ktoré z týchto správ boli najúčinnejšie na povzbudenie ľudí, aby podpísali petíciu a zopakovali informácie o petícii.

Celkovo partnerstvo s výkonnými umožňuje pracovať v rozsahu, ktorý je inak ťažké urobiť, a tabuľka 4.3 poskytuje ďalšie príklady partnerstiev medzi výskumníkmi a organizáciami. Partnerstvo môže byť oveľa jednoduchšie ako budovanie vlastného experimentu. Tieto výhody však prinášajú nevýhody: partnerstvá môžu obmedziť druhy účastníkov, liečby a výsledky, ktoré môžete študovať. Okrem toho tieto partnerstvá môžu viesť k etickým problémom. Najlepším spôsobom, ako nájsť príležitosť na partnerstvo, je spozorovať skutočný problém, ktorý môžete vyriešiť, keď robíte zaujímavú vedu. Ak nie ste zvyknutí na tento spôsob pozerania sa na svet, môže to byť ťažké zistiť problémy v Pasteurovom kvadrante, ale s praxou ich začnete všimnúť čoraz viac.