4.5.2 Izdelajte svoj preizkus
Gradnja svoj eksperiment lahko drago, vendar pa vam bo omogočila ustvariti preizkus, ki ga želite.
Poleg preoblikovanja preizkusov nad obstoječimi okolji lahko tudi izdelate lasten preizkus. Glavna prednost tega pristopa je nadzor; če gradite preizkus, lahko ustvarite okolje in zdravljenje, ki ga želite. Ta zasnovana eksperimentalna okolja lahko ustvarijo priložnosti za preizkušanje teorij, ki jih ni mogoče preskusiti v naravnih okoljih. Glavne pomanjkljivosti pri gradnji lastnega preizkusa so, da je lahko drago in da okolje, ki ga lahko ustvarite, morda ne bo imelo realnosti sistema, ki je naravno prisoten. Raziskovalci, ki gradijo lasten preizkus, morajo imeti tudi strategijo za zaposlovanje udeležencev. Pri delu v obstoječih sistemih raziskovalci v bistvu prinašajo eksperimente svojim udeležencem. Toda, ko raziskovalci zgradijo lasten preizkus, morajo udeležence prinesti na to. Na srečo lahko storitve, kot je Amazon Mechanical Turk (MTurk), omogočijo raziskovalcem prikladen način za udeležence do svojih poskusov.
Eden od primerov, ki ponazarjajo vrline okolju prijaznih rešitev za preizkušanje abstraktnih teorij, je eksperiment digitalnega laboratorija Gregory Huber, Seth Hill in Gabriel Lenz (2012) . Ta poskus raziskuje možne praktične omejitve delovanja demokratičnega upravljanja. Prejšnje neeksperimentalne študije o dejanskih volitvah kažejo, da volivci ne morejo natančno oceniti uspešnosti sedanjih politikov. Zlasti volivci trpijo zaradi treh pristranskosti: (1) so osredotočeni na nedavno in ne kumulativno uspešnost; (2) jih je mogoče manipulirati z retoriko, oblikovanjem in trženjem; in (3) jih lahko vplivajo dogodki, ki niso povezani s prvotno uspešnostjo, na primer uspeh lokalnih športnih ekip in vreme. V teh prejšnjih študijah pa je bilo težko izolirati katerega koli od teh dejavnikov iz vseh drugih stvari, ki se zgodijo na resničnih, neurejenih volitvah. Zato so Huber in sodelavci ustvarili zelo poenostavljeno glasovalno okolje, da bi izolirali in nato eksperimentalno preučili vsako od teh treh možnih pristranskosti.
Ko bom opisal eksperimentalno postavitev spodaj, se bo zvok zelo umeten, vendar ne pozabite, da realizem ni cilj v laboratorijskem poskusu. Namesto tega je cilj jasno izolirati proces, ki ga poskušate preučevati, in to tesno izolacijo v študijah z večjo realnostjo včasih ni mogoče (Falk and Heckman 2009) . V tem konkretnem primeru so raziskovalci trdili, da če volivci ne morejo učinkovito oceniti uspešnosti v tej zelo poenostavljeni nastavitvi, potem tega ne bodo mogli storiti v bolj realistični, bolj kompleksni obliki.
Huber in sodelavci so uporabili MTurk za zaposlovanje udeležencev. Ko je udeleženec dal informirano soglasje in opravil kratek preizkus, ji je povedala, da sodeluje v 32-krogramski igri, da bi zaslužila žetone, ki bi jih lahko pretvorili v pravi denar. Na začetku igre je vsakemu udeležencu povedal, da ji je dodeljena "razdeljevalec", ki bi ji vsak krog omogočil brezplačne žetone in da so bili nekateri dodeljevalci bolj radodarni kot drugi. Poleg tega je bil vsakemu udeležencu povedal, da bo imela možnost obdržati njenega razdeljevalca ali pa ji bo dodeljena nova po 16 krogih igre. Glede na to, kaj veste o raziskovalnih ciljih Huberja in kolegov, lahko vidite, da razdeljevalec predstavlja vlado in ta izbira pomeni volitve, vendar udeleženci niso bili seznanjeni s splošnimi cilji raziskave. Huber in njegovi sodelavci so zaposlili približno 4.000 udeležencev, ki so plačali približno 1,25 USD za nalogo, ki je trajala približno osem minut.
Spomnimo se, da je bila ena od ugotovitev iz prejšnjih raziskav, da volivci nagrajujejo in kaznujejo prvotne uslužbence za izide, ki so očitno pod njihovim nadzorom, kot so uspeh lokalnih športnih ekip in vreme. Huber in sodelavci so ocenili, ali bi udeležence glasovalnih odločitev lahko vplivale na povsem naključne dogodke v svojem okolju, njihovemu poskusnemu sistemu dodali loterijo. V osmem krogu ali v 16. krogu (tj. Tik pred možnostjo zamenjave razporejevalca) so bili udeleženci naključno postavljeni v loterijo, kjer so nekateri osvojili 5.000 točk, nekateri so osvojili 0 točk in nekateri so izgubili 5.000 točk. Namen te loterije je bil posnemati dobre ali slabe novice, ki so neodvisne od delovanja politikov. Čeprav so bili udeleženci izrecno povedali, da loterija ni povezana z uspešnostjo njihovega razdeljevalca, je rezultat loterije še vedno vplival na odločitve udeležencev. Udeleženci, ki so imeli korist od loterije, so bili bolj verjetno, da bi ohranili svojo razporeditev, ta učinek pa je bil močnejši, ko se je loterija zgodila v krogu 16 - desno pred odločitvijo o zamenjavi - kot pa v 8. krogu (slika 4.15). Ti rezultati, skupaj s tistimi v številnih drugih eksperimentih v članku, so Huberju in kolegom pripeljali do zaključka, da imajo volivci tudi v poenostavljenem okolju težave pri odločanju, kar je vplivalo na prihodnje raziskave o odločanju volivcev (Healy and Malhotra 2013) . Preizkus Huberja in sodelavcev kaže, da se MTurk lahko uporabi za zaposlovanje udeležencev za laboratorijske poskuse, da bi natančno preizkusili zelo specifične teorije. Prav tako prikazuje vrednost graditve lastnega eksperimentalnega okolja: težko si je predstavljati, kako bi bili lahko ti isti procesi izolirani tako čisto v kateri koli drugi nastavitvi.
Slika 4.15: Rezultati Huber, Hill, and Lenz (2012) . Udeleženci, ki so imeli korist od loterije, so bili bolj verjetno, da bi ohranili razporeditev, ta učinek pa je bil močnejši, ko se je loterija zgodila v krogu 16 - desno pred odločitvijo o zamenjavi, kot pa, ko se je to zgodilo v 8. krogu. Prilagojeno od Huber, Hill, and Lenz (2012) , slika 5.
Raziskovalci lahko poleg gradnje laboratorijskih podobnih eksperimentov gradijo tudi eksperimente, ki so bolj poljubni. Na primer, Centola (2010) zgradila digitalni poljski eksperiment, da bi proučila vpliv strukture socialnega omrežja na širjenje vedenja. Njegovo raziskovalno vprašanje je od njega zahtevalo, da opazuje enako vedenje, ki se širi v populacijah, ki so imele različne strukture socialnega omrežja, vendar so bile drugače nerazpoznavne. Edini način, da to storite, je bil z naročilom, prilagojenim po meri. V tem primeru je Centola zgradil spletno zdravstveno skupnost.
Centola je preko oglaševanja na zdravstvenih spletnih straneh zaposlila približno 1.500 udeležencev. Ko so udeleženci prišli v spletno skupnost, ki je bila imenovana Mreža zdravega življenjskega sloga, so zagotovili informirano soglasje in jim nato dodelili "zdravstvene prijatelje". Zaradi načina, kako je Centola dodelil te zdravnike, je lahko pletil skupaj različne strukture socialnega omrežja v različne skupine. Nekatere skupine so bile zgrajene tako, da imajo naključna omrežja (kjer so bili vsi enako verjetno povezani), medtem ko so bile druge skupine zgrajene, da imajo omrežja z gručami (kjer so povezave bolj lokalno gosto). Nato Centola je uvedel novo vedenje v vsako omrežje: priložnost za registracijo nove spletne strani z dodatnimi zdravstvenimi informacijami. Kadarkoli se je kdo prijavil na to novo spletno mesto, so vsi njeni zdravstveni sodelavci prejeli e-poštno sporočilo, ki napoveduje to vedenje. Centola je ugotovila, da se to vedenje, ki se prijavlja za novo spletno stran, še naprej in hitreje širi v omrežju v gruči, kot v naključnem omrežju, ugotovitev, ki je bila v nasprotju z nekaterimi obstoječimi teorijami.
Na splošno gradnja lastnega preizkusa vam daje veliko več nadzora; vam omogoča, da zgradite najboljše možno okolje za izolacijo tega, kar želite študirati. Težko si je predstavljati, kako bi lahko dva eksperimenta, ki sem jih pravkar opisala, izvedli v že obstoječem okolju. Poleg tega gradnja lastnega sistema zmanjšuje etične pomisleke glede eksperimentiranja v obstoječih sistemih. Ko izdelujete lasten preizkus, pa naletite na številne težave, ki se pojavijo v laboratorijskih poskusih: zaposlovanje udeležencev in skrbi glede realnosti. Končna pomanjkljivost je, da je gradnja lastnega preizkusa lahko draga in dolgotrajna, čeprav se ti primeri kažejo, da lahko eksperimenti segajo od sorazmerno preprostih okolij (kot je študija glasovanja Huber, Hill, and Lenz (2012) ) do razmeroma zapletenih okolij (na primer študija omrežij in okužbe podjetja Centola (2010) ).
