4.5.2 Partner s mocným

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

Alternatívou k robiť to sami spolupracuje s výkonným organizácií, ako je napríklad spoločnosť, vlády alebo mimovládne organizácie. Výhodou spolupráce s partnerom je, že môžu vám umožní spúšťať experimenty, ktoré si jednoducho nemôže robiť sami. Napríklad jeden z experimentov, ktoré Poviem ti o nižšie ako 61 miliónov zainteresovaných účastníkov; žiadny jednotlivý výskumník mohol dosiahnuť tohto meradla. V rovnakej dobe, keď sa chce stať partnerom zvyšuje, čo môžete urobiť, ale tiež zároveň obmedzuje vás. Napríklad väčšina spoločností nedovolí spustiť experiment, ktorý by mohol poškodiť ich obchodné alebo ich povesť. Spolupráca s partnermi tiež znamená, že keď príde čas zverejniť, môže sa dostať pod tlak, aby "re-frame" vaše výsledky, a niektorí partneri by sa dokonca pokúsiť zablokovať zverejnenie svojej práce v prípade, že z nich robí vyzerať zle. A konečne, spolupracuje tiež prichádza s náklady spojené s rozvojom a udržiavaním týchto spolupráce.

Jadro problémom, ktorý treba vyriešiť, aby sa tieto partnerstvá úspešné, je nájsť spôsob, ako vyrovnať záujmy oboch strán a užitočný spôsob, ako premýšľať o tom, že tento zostatok je Pasteur Quadrant (Stokes 1997) . Mnohí vedci si myslia, že v prípade, že sa pracuje na niečo praktického-niečo, čo by mohlo byť predmetom záujmu partnera, potom nemôžu robiť skutočnú vedu. Tento spôsob myslenia bude robiť to veľmi ťažké vytvoriť úspešné partnerstvo, a to je zhodou okolností tiež úplne zle. Problém s týmto spôsobom myslenia je skvele ilustruje výskumom cesta-lámanie biológ Louis Pasteur. Pri práci na obchodné fermentácie projekte previesť repnej šťavy na alkohol, Pasteur objavili novú triedu mikroorganizmov, ktoré nakoniec viedlo k teórii baktérie choroby. Tento objav vyriešený veľmi praktický problém, že to pomohlo zlepšiť proces kvašení-, a to vedie k hlavnej vedecký pokrok. Tak, skôr než premýšľať o výskume s praktickými aplikáciami ako v rozpore s naozajstného vedeckého výskumu, je lepšie myslieť na tieto ako dve samostatné rozmerov. Výskum môže byť motivované použitie (alebo nie) a výskum môže usilovať o základné znalosti (alebo nie). Kriticky, niektoré výskumné podobné Pasteur's-môžu byť motivovaná použitie a hľadá základné znalosti (obrázok 4.16). Výskum v Pasteurova Quadrant-výskumu, ktorý zo svojej podstaty pokroky dva góly, je ideálny pre spoluprácu medzi výskumníkmi a partnermi. Vzhľadom na to, že na pozadí, budem popisovať dva experimentálne štúdie s partnerstvom: jedna s firmou a jeden s NGO.

Obrázok 4.16: Pasteur Quadrant (založený na obr 3.5 z Stokes (1997) ). Skôr než myslieť na výskume buď ako "základný" alebo "aplikovaný" je lepšie uvažovať o výskume, ako je motivované použitie (alebo nie) a hľadá základné znalosti (alebo nie). Príkladom výskumu, ktorý obaja je motivovaný použitie a usiluje sa o základné chápanie je Pasteur práca na konverziu repnej šťavy na alkohol, ktoré vedú k teórii baktérie choroby. Ide o druh práce, ktorý sa najlepšie hodí pre partnerstvo s mocným. Príklady prác motivované použitie, ale že sa neusiluje základné znalosti pochádza z Thomas Edison, a príklady prácu, ktorá nie je motivovaný použitie, ale ktorá sa snaží porozumenie, pochádzajú z Niels Bohr. Pozri Stokes (1997) pre dôkladnejšie diskusiu tohto rámca a každý z týchto prípadov.

Veľké spoločnosti, najmä technologických spoločností, vyvinuli neuveriteľne prepracované infraštruktúry pre prevádzku zložitých experimentov. V tech priemyslu, tieto experimenty sú často nazývané testov A / B (pretože testovanie účinnosti dvoch ošetrenia: A a B). Tieto experimenty sú často bežať veci, ako je zvýšenie miery prekliknutia na reklamy, ale rovnaký experimentálny infraštruktúru možno tiež použiť pre výskum, ktorý pokroky vedeckého poznania. Ako príklad, ktorý ilustruje potenciál tohto druhu výskumu je štúdia vykonaná v rámci partnerstva medzi výskumnými pracovníkmi na Facebooku a University of California v San Diegu, o účinkoch rôznych správ o volebnej účasti (Bond et al. 2012) .

Dňa 2. novembra 2010, v deň Spojených štátov amerických voľbách do Kongresu-all 61 miliónov užívateľov Facebooku, ktorí žijú v Spojených štátoch a sú staršie ako 18 rokov sa podieľal na pokuse o hlasovanie. Pri návšteve Facebook, užívatelia boli náhodne rozdelení do jednej z troch skupín, ktoré určí, čo pútač (ak existuje) bola umiestnená v hornej časti svojho News Feed (obrázok 4.17):

• kontrolná skupina.
• informatívna správa o hlasovaní s klikacie "Hlasovalo I" tlačidlo a čítača (info).
• informatívna správa o hlasovaní s klikacie "Hlasovalo I" tlačidlo a počítadlo + mená a fotografie svojich priateľov, ktorí už klikli na "I zvolený" (info + sociálne).

Bond a jeho kolegovia študovali dva hlavné výsledky: hlásených volebného správania a skutočné volebné správanie. Po prvé, oni zistili, že ľudia v informačnom + sociálnej skupine bolo asi 2 percentuálne body s väčšou pravdepodobnosťou než ľudia v informačnej skupine kliknúť na "Hlasovalo I" (asi 20% vs. 18%). Ďalej potom, čo vedci sa spojil svoje dáta s verejne dostupných hlasovacích záznamoch po dobu asi 6 miliónov ľudí, zistili, že ľudia v informačnom + sociálne skupiny boli 0,39 percentuálnych bodov vyššia pravdepodobnosť vlastne voliť ako ľudia v kontrolnej skupine a že ľudia v informačnom skupine rovnako pravdepodobné voliť ako ľudia v kontrolnej skupine (obr 4.17).

Obrázok 4.17: Výsledky z get-out-the-hlasovanie experimentu na Facebooku (Bond et al. 2012) . Účastníci v informačnom skupiny hlasoval v rovnakej miere ako ľudia v kontrolnej skupine, ale ľudia v informačnom + sociálne skupiny hlasoval na mierne vyššiu sadzbu. Bary predstavujú odhaduje 95% intervaly spoľahlivosti. Výsledky v grafe zahŕňajú asi 6 miliónov účastníkov, pre ktoré by výskumní pracovníci mohli odpovedať na hlasovacích záznamoch.

Tento experiment ukazuje, že niektoré on-get-out-the-vote správy sú účinnejšie ako ostatné, a to ukazuje, že odhad výskumníka účinnosti liečby môže závisieť na tom, či štúdia uvádza, alebo skutočné správanie. Tento experiment bohužiaľ neponúka žiadne stopy o spôsoboch, ktorými sociálne informácií, ktoré niektorí výskumníci hravo nazýva "tvárou hromada" -Zvýšil hlasovania. Mohlo by sa stať, že sociálne informácie zvýšila pravdepodobnosť, že niekto všimol nápisu alebo že sa zvýšila pravdepodobnosť, že niekto, kto si všimol nápis v skutočnosti hlasovalo alebo oboje. Tak tento experiment poskytuje zaujímavý zistenie, že ďalšie výskumný pracovník bude pravdepodobne skúmať (pozri napr, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Navyše na presadzovanie cieľov výskumníkov, tento experiment tiež pokročilé cieľ partnerské organizácie (Facebook). Ak zmeníte správanie študovanej hlasovanie na nákup mydlo, potom môžete vidieť, že štúdia má presne rovnakú štruktúru ako experiment merať účinok online reklamy (pozri napr Lewis and Rao (2015) ). Tieto účinnosti reklamy štúdie často merania účinku vystavenia on-line ADS-ošetrenie v Bond et al. (2012) sú v podstate reklamy pre hlasovanie-off o správaní. Tak, táto štúdia by mohla urýchliť schopnosť služby Facebook na štúdium účinnosti internetových reklám a mohla by pomôcť Facebook presvedčiť potenciálnych inzerentov, že Facebook reklamy sú účinné.

Aj napriek tomu, že záujmy výskumných pracovníkov a partnerov boli väčšinou vyrovnané v tejto štúdii, boli tiež čiastočne v ťahu. Najmä rozdelenie účastníkov na tri podmienky, riadiace, informačné a info + sociálno bola nesmierne nevyrovnaná: 98% vzorky bol pridelený Info + sociálne. Tento nevyvážený pridelenie je neefektívne štatisticky, a oveľa lepšie alokácie pre výskumníkov by boli tretina účastníkov v každej skupine. Ale je nevyvážený alokácie sa stalo, pretože Facebook chcel každý dostávať informácie + sociálnu starostlivosť. Našťastie vedci presvedčil, aby zadržať 1% za súvisiace liečby a 1% účastníkov u kontrolnej skupiny. Bez kontrolnej skupiny by bolo prakticky nemožné merať účinok info + sociálne liečbu, pretože to by bolo "rušiť a sledovať" experiment skôr ako randomizovanej kontrolovanej experiment. Tento príklad poskytuje cenné praktické lekcie pre prácu s partnermi: niekedy vytvoriť experiment presvedčil niekoho, kto by poskytovať liečbu a niekedy vytvoriť experiment presvedčil niekoho, kto nie je dodať liečbu (tj vytvoriť kontrolnú skupinu).

Partnerstvo nie je vždy nutné zapojiť tech spoločností a testy A / B s miliónmi účastníkov. Napríklad, Alexander Coppock, Andrew Guess, a John Ternovski (2016) spolupracuje s MVO v oblasti životného prostredia (League of Konzervácia Volič) na spustenie testovania experimenty rôzne stratégie na podporu sociálneho mobilizáciu. Výskumníci použili NGO Twitter účet vyslať obe verejné tweety aj súkromné ​​priame správy, ktoré sa pokúšali prime rôzne typy identít. Vedci potom meria, ktoré z týchto správ boli najúčinnejšie pre povzbudzovať ľudí, aby podpísali petíciu a retweet informácie o petície.

Celkovo možno povedať, spolupracuje s mocným umožňuje vám pracovať v mierke, ktoré je ťažké urobiť inak, a tabuľka 4.3 uvádza ďalšie príklady partnerstva medzi vedcami a organizáciami. Partnerstvo môže byť oveľa jednoduchšie, než budovanie vlastnej experiment. Ale tieto výhody prísť s nevýhodami: partnerstvo môžu obmedziť druhy účastníkov, liečby a výsledkov, ktoré môžete študovať. Ďalej táto partnerstvá môžu viesť k etickým problémom. Najlepší spôsob, ako rozpoznať príležitosť pre partnerstvo je zaznamenať skutočný problém, ktorý môžete vyriešiť, zatiaľ čo robíte zaujímavú vedu. Ak nie ste zvyknutí na tento spôsob pohľadu na svet, to môže byť ťažké odhaliť problémy v Pasteurova kvadrante, ale s praxou, začnete všímať im viac a viac.