4.1 Predstavitev

V pristopih doslej zajete v tej knjižni opazovanje obnašanja (poglavje 2) in postavljanja vprašanj (poglavje 3) -researchers zbirajo podatke o tem, kaj je naravno prisoten v svetu. Pristop zajeti v tej poglavju teče eksperimentov, je bistveno drugačna. Ko raziskovalci poskuse, ki jih sistematično poseže v svetu, za ustvarjanje podatkov, ki so idealne za odgovarjanje na vprašanja o vzročno-posledičnih odnosov.

Vzrok in posledico vprašanja so zelo pogoste v socialne raziskave in primeri vključuje vprašanja, kot so Ali povečanje plače učiteljev povečajo študent učenje? Kakšen je učinek minimalne plače na zaposlenost? Kako dirka službo prosilca vpliva svojo priložnost dobili službo? Poleg teh jasno vzročno vprašanja, včasih povzročijo-in-učinek vprašanja so nujna bolj splošna vprašanja o maksimiranju nekaj meritev uspešnosti. Na primer, na vprašanje "Kaj gumb barve bodo povečali prispevke na spletni strani spletni strani NVO?", Je res veliko vprašanj o vplivu različnih barv tipk na donacije.

Eden od načinov, da odgovori na vprašanja vzroki in posledicami je, da iščejo vzorce v obstoječih podatkih. Na primer, na podlagi podatkov iz tisoče šol, boste morda izračunali, da se učenci učijo več v šolah, ki ponujajo visoke plače učiteljev. Toda, ali ta povezava kažejo, da višje plače povzročajo učenci izvedeti več? Seveda ne. Šole, kjer učitelji zaslužijo več se lahko razlikujejo na več načinov. Na primer, lahko učenci v šolah z visokimi plačami učiteljev prihaja iz bogatejših družin. Tako, kar izgleda kot da bi učinek učiteljev pravkar prišel iz primerjave različnih vrst študentov. Te neizmerljive razlike med študenti se imenujejo nagnjenost, in na splošno, možnost confounders wreaks opustošenje na raziskovalce sposobnost za odgovore na vprašanja vzroki in posledicami, ki jih iščejo vzorce v obstoječih podatkih.

Ena od rešitev problema confounders je poskusiti, da bi poštene primerjave s prilagoditvijo za opazovanih razlik med skupinami. Na primer, boste morda lahko, da prenos davčnih premoženje podatke iz številnih vladnih spletnih straneh. Nato bi lahko primerjali uspešnost učencev v šolah, kjer so domače cene podobne, vendar plače učiteljev so drugačni, in še vedno bi lahko ugotovili, da se učenci učijo več v šolah z višjimi plačami učiteljev. Vendar je še vedno veliko možnih nagnjenost. Morda starši teh študenta razlikujejo po stopnji izobrazbe ali morda šole razlikujejo v bližino javnih knjižnicah ali pa imajo tudi šole z višjimi plačami učiteljev višje plačilo za ravnatelje in glavni plače, ne plača učitelja, je res kaj se povečuje študent učenje. Lahko poskusite merjenje teh drugih dejavnikov, kot tudi, vendar je seznam možnih confounders je v bistvu neskončno. V mnogih situacijah, si ne more meriti in prilagodite za vse možne confounders s. Ta pristop lahko traja samo tako daleč.

Boljša rešitev problema confounders izvaja poskuse. Poskusi omogočiti raziskovalcem, da se preseže korelacij v naravno podatkov, da bi zanesljivo odgovoriti vzroki in posledicami vprašanje. V analogni dobi, so bili poskusi pogosto logistično težko in drago. Zdaj, v digitalni dobi, logistične omejitve postopoma izginja proč. Ne samo, da je lažje delati eksperimente, kot tiste raziskovalce, ki so v preteklosti, je sedaj mogoče zagnati nove vrste poskusov.

V kaj sem napisal, če sem bil malo ohlapna v svojem jeziku, vendar je pomembno razlikovati med dvema stvarema: poskusi in randomiziranih kontroliranih poskusov. V poskusu raziskovalec intervenira na svetu, nato pa meri tudi rezultat. Slišal sem, da je ta pristop opisan kot "motijo ​​in opazovati." Ta strategija je zelo učinkovit pri naravoslovju, ampak v zdravstvenih in socialnih ved, obstaja še en pristop, ki deluje bolje. V randomizirani nadzorovani poskus raziskovalec posreduje za nekatere ljudi in ne za druge, in kritično, raziskovalec odloči, kateri ljudje dobijo posredovanje naključnih (npr lahkota kovanec). Ta postopek zagotavlja, da randomizirane kontrolirane poskusi ustvariti poštene primerjave med dve skupini: tisti, ki je prejel posredovanje in tistega, ki je ni. Z drugimi besedami, randomizirani nadzorovani poskusi rešitev za probleme confounders. Kljub pomembnih razlik med poskusi in randomiziranih kontroliranih poskusov, družboslovni raziskovalci pogosto uporabljajo te izraze izmenično. Bom po tej konvenciji, vendar je na nekaterih točkah, bom prekinil konvencijo poudariti vrednost randomiziranih kontroliranih poskusov nad poskusi brez naključnih in kontrolno skupino.

Randomizirani nadzorovani poskusi so se izkazali kot učinkovit način za spoznavanje socialnega sveta, in v tem poglavju, se bom naučil več o tem, kako jih uporabiti v raziskavah. V oddelku 4.2, bom ponazoritev osnovno logiko eksperimentiranja s primerom eksperiment na Wikipediji. Potem, v oddelku 4.3, bom opisati razliko med laboratorijskih poskusov in poljskih poskusih in razlike med analognimi poskusov in digitalnih eksperimentov. Poleg tega bom trdijo, da lahko digitalne terenu poskusi ponuditi najboljše lastnosti analognih laboratorijskih poskusov (tesen nadzor) in analogni poljskih poskusov (realizma), vse na lestvici, da ni bilo mogoče prej. Dalje, v oddelku 4.4, bom opisati tri koncepte-veljavnost, heterogenost učinkov zdravljenja, in mehanizmi, ki so ključnega pomena za oblikovanje bogatih poskusov. Ob upoštevanju navedenega bom opisati kompromise, ki sodelujejo v dveh glavnih strategij za izvajanje digitalne poskusov: to delaš sam (oddelek 4.5.1) ali pa v sodelovanju z močnim (oddelek 4.5.2). Na koncu bom zaključil z nekaj načrtovanja nasvetov o tem, kako lahko izkoristite realne moči digitalnih poskusov (oddelek 4.6.1) in opisati nekatere odgovornosti, ki prihaja s to močjo (oddelek 4.6.2). V poglavju bo predstavljen z najmanj matematični zapis in formalnega jezika; bralcev, ki jih zanima bolj formalni, matematični pristop k poskusov je treba brati tudi tehnični dodatek na koncu poglavja.