4.6.1 Krijimi zero dhënat e kostove të ndryshueshme

Çelësi për drejtimin e eksperimenteve të mëdha është të çoni koston tuaj të ndryshueshme në zero. Mënyrat më të mira për ta bërë këtë janë automatizimi dhe dizajnimi i eksperimenteve të kënaqshme.

Eksperimentet digjitale mund të kenë struktura të ndryshme kosto dramatikisht të ndryshme dhe kjo u mundëson hulumtuesve të bëjnë eksperimente që ishin të pamundura në të kaluarën. Një mënyrë për të menduar për këtë ndryshim është të theksohet se eksperimentet në përgjithësi kanë dy lloje të kostove: kostot fikse dhe kostot variabile. Shpenzimet fikse janë kosto që mbeten të pandryshuara pavarësisht nga numri i pjesëmarrësve. Për shembull, në një eksperiment laborator, shpenzimet fikse mund të jenë kostoja e marrjes me qira të hapësirës dhe blerja e mobiljeve. Shpenzimet e ndryshueshme , nga ana tjetër, ndryshojnë në varësi të numrit të pjesëmarrësve. Për shembull, në një eksperiment laborator, shpenzimet e ndryshueshme mund të vijnë nga pagimi i stafit dhe pjesëmarrësve. Në përgjithësi, eksperimentet analoge kanë kosto të ulëta fikse dhe kosto të larta të ndryshueshme, ndërsa eksperimentet digjitale kanë kosto të larta fikse dhe kosto të ulëta variabile (figura 4.19). Edhe pse eksperimentet dixhitale kanë kosto të ulët të ndryshueshme, mund të krijoni shumë mundësi interesante kur drejtoni koston e ndryshueshme deri në zero.

Figura 4.19: Skema e strukturave të kostos në eksperimentet analoge dhe digjitale. Në përgjithësi, eksperimentet analoge kanë kosto të ulët fikse dhe kosto të larta të ndryshueshme, ndërsa eksperimentet dixhitale kanë kosto të lartë fikse dhe kosto të ulëta të ndryshueshme. Strukturat e ndryshme të kostos nënkuptojnë se eksperimentet dixhitale mund të funksionojnë në një shkallë që nuk është e mundur me eksperimente analoge.

Ekzistojnë dy elemente kryesore të pagesave të ndryshueshme të kostos për stafin dhe pagesat për pjesëmarrësit - dhe secila prej tyre mund të zhvendoset duke përdorur strategji të ndryshme. Pagesat për stafin vijnë nga puna që asistentët e hulumtimit bëjnë duke rekrutuar pjesëmarrësit, duke dhënë trajtime dhe duke matur rezultatet. Për shembull, eksperimenti analog në terren i Schultz dhe kolegët (2007) për përdorimin e energjisë elektrike kërkonte asistentë kërkimi për të udhëtuar në çdo shtëpi për të ofruar trajtimin dhe për të lexuar matësin elektrik (figura 4.3). E gjithë kjo përpjekje nga asistentët e hulumtimit nënkuptonte se shtimi i një familje të re në studim do të shtonte koston. Nga ana tjetër, për eksperimentin në fushën digjitale të Restivo dhe van de Rijt (2012) për efektin e çmimeve në redaktorët e Wikipedia-s, hulumtuesit mund të shtonin më shumë pjesëmarrës në pothuajse asnjë kosto. Një strategji e përgjithshme për reduktimin e kostove të ndryshueshme administrative është zëvendësimi i punës njerëzore (që është e shtrenjtë) me punën kompjuterike (e cila është e lirë). Përafërsisht, mund të pyesësh veten: A mund të funksionojë ky eksperiment ndërsa të gjithë në ekipin tim të kërkimit po flenë? Nëse përgjigja është po, ju keni bërë një punë të madhe të automatizimit.

Lloji i dytë kryesor i kostos së ndryshueshme është pagesa për pjesëmarrësit. Disa studiues kanë përdorur Amazon Mechanical Turk dhe tregje të tjera të punës në internet për të ulur pagesat që janë të nevojshme për pjesëmarrësit. Për të përzënë shpenzimet e ndryshueshme deri në zero, megjithatë, nevojitet një qasje tjetër. Për një kohë të gjatë, studiuesit kanë krijuar eksperimente që janë aq të mërzitshme sa duhet të paguajnë njerëzit për të marrë pjesë. Por, çfarë nëse ju mund të krijoni një eksperiment që njerëzit duan të jenë në? Kjo mund të tingëllojë shumë e ngarkuar, por unë do t'ju jap një shembull më poshtë nga puna ime dhe ka më shumë shembuj në tabelën 4.4. Vini re se kjo ide e hartimit të eksperimenteve të këndshme i bën jehonë disa prej temave në kapitullin 3 lidhur me hartimin e anketave më të këndshme dhe në kapitullin 5 lidhur me hartimin e bashkëpunimit masiv. Kështu, mendoj se gëzimi i pjesëmarrësve - çka mund të quhet edhe përvoja e përdoruesit - do të jetë një pjesë gjithnjë e më e rëndësishme e dizajnit të kërkimit në epokën dixhitale.

Nëse dëshironi të krijoni eksperimente me të dhëna zero me kosto të ndryshueshme, do të duhet të siguroheni që gjithçka është plotësisht e automatizuar dhe që pjesëmarrësit nuk kërkojnë ndonjë pagesë. Në mënyrë që të tregoj se si kjo është e mundur, unë do të përshkruaj hulumtimin tim për disertacionin mbi suksesin dhe dështimin e produkteve kulturore.

Disertacioni im ishte i motivuar nga natyra e çuditshme e suksesit të produkteve kulturore. Këngët e hitit, librat më të shitur, dhe filmat me sukses janë shumë, shumë më të suksesshëm se mesatarja. Për shkak të kësaj, tregjet për këto produkte quhen shpesh tregjet "fitues-merr-të gjitha". Megjithatë, në të njëjtën kohë, cila këngë, libër apo film i veçantë do të bëhet i suksesshëm është jashtëzakonisht i paparashikueshëm. Skenari William Goldman (1989) mënyrë elegante përmblodhi shumë hulumtime akademike duke thënë se kur është fjala për parashikimin e suksesit, "askush nuk di asgjë". Paparashikueshmëria e tregjeve të fituesve merr të gjitha pyetjet se sa suksesi është rezultat e cilësisë dhe sa është vetëm fat. Ose, duke u shprehur paksa ndryshe, nëse mund të krijojmë botët paralele dhe t'i zhvillojmë ato të gjitha në mënyrë të pavarur, a do të bëheshin të njëjtat këngë në çdo botë? Dhe nëse jo, çfarë mund të jetë një mekanizëm që shkakton këto dallime?

Për t'iu përgjigjur këtyre pyetjeve, ne-Peter Dodds, Duncan Watts (këshilltarin tim të disertacionit), dhe unë-drejtoja një seri eksperimentesh online në terren. Në veçanti, ne ndërtuam një faqe interneti të quajtur MusicLab ku njerëzit mund të zbulonin muzikë të re dhe e përdornim për një seri eksperimentesh. Ne rekrutonim pjesëmarrës duke bastisur reklama banderole në një faqe interneti të interesit për të rinjtë (figura 4.20) dhe përmes përmendjeve në media. Pjesëmarrësit që vinin në faqen tonë të internetit jepnin pëlqimin e informuar, plotësuan një pyetësor të shkurtër të sfondit dhe u caktuan rastësisht në një nga dy kushtet eksperimentale të pavarura dhe ndikimin social. Në gjendjen e pavarur, pjesëmarrësit morën vendime rreth këngëve për të dëgjuar, duke dhënë vetëm emrat e grupeve dhe këngëve. Ndërsa dëgjonin një këngë, pjesëmarrësve iu kërkua ta vlerësonin atë, pas së cilës ata patën mundësinë (por jo detyrimin) për të shkarkuar këngën. Në kushtet e ndikimit social, pjesëmarrësit kishin të njëjtën përvojë, përveçse mund të shihnin sa herë secila këngë u shkarkua nga pjesëmarrësit e mëparshëm. Për më tepër, pjesëmarrësit në gjendjen e ndikimit social u caktuan rastësisht në një nga tetë botët paralele, secila prej të cilave u zhvillua në mënyrë të pavarur (figura 4.21). Duke përdorur këtë dizajn, ne zhvilluam dy eksperimente të lidhura. Në të parën, ne u prezantuam këngët pjesmarrësve në një rrjet të pacaktuar, që u ofroi atyre një sinjal të dobët të popullaritetit. Në eksperimentin e dytë, ne paraqitëm këngët në një listë të renditur, e cila siguroi një sinjal shumë më të fortë të popullaritetit (figura 4.22).

Figura 4.20: Një shembull i banner ad që kolegët e mi dhe unë përdorëm për të rekrutuar pjesëmarrës për eksperimentet (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Riprodhuar me leje nga Salganik (2007) , figura 2.12.

Figura 4.21: Dizajni eksperimental për eksperimentet (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Pjesëmarrësit u caktuan rastësisht në një nga dy kushtet: ndikimi i pavarur dhe social. Pjesëmarrësit në gjendje të pavarur bënë zgjedhjet e tyre pa ndonjë informacion në lidhje me atë që njerëzit e tjerë kishin bërë. Pjesëmarrësit në gjendjen e ndikimit social u caktuan rastësisht në një nga tetë botët paralele, ku mund të shihnin popullaritetin - siç matet nga shkarkimet e pjesëmarrësve të mëparshëm - të secilës këngë në botën e tyre, por ata nuk mund të shihnin ndonjë informacion rreth tyre, edhe di për ekzistencën e ndonjë prej botëve të tjera. Përshtatur nga Salganik, Dodds, and Watts (2006) , figura s1.

Kemi gjetur se popullariteti i këngëve ndryshonte në të gjithë botën, duke sugjeruar se fati luajti një rol të rëndësishëm në sukses. Për shembull, në një botë këngën "Lockdown" nga 52Metro erdhi në 1 nga 48 këngë, ndërsa në një tjetër botë ajo erdhi në 40. Kjo ishte pikërisht e njëjta këngë që konkurronte kundër të gjitha këngëve të njëjta, por në një botë mori me fat dhe në të tjerat nuk e bëri. Më tej, duke krahasuar rezultatet në të dyja eksperimentet, kemi vërejtur se ndikimi social rrit natyrën e fituesve-të gjitha këto tregje, të cilat ndoshta sugjerojnë rëndësinë e aftësive. Por, duke shikuar nëpër botë (të cilat nuk mund të bëhen jashtë këtij eksperimenti të botëve paralele), kemi gjetur se ndikimi social në të vërtetë rriti rëndësinë e fatit. Për më tepër, çuditërisht, ishin këngët e apelit më të lartë ku më së shumti kishte rëndësi fatit (figura 4.23).

Figura 4.22: Pamje nga kushtet e influencës sociale në eksperimentet (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Në gjendjen e influencës sociale në eksperimentin 1, këngët, së bashku me numrin e shkarkimeve të mëparshme, u prezantuan pjesëmarrësve të organizuar në një rrjet të drejtkëndëshe 16 \(\times\) , ku pozicionet e këngëve u caktuan rastësisht për secilën pjesëmarrës. Në eksperimentin 2, pjesëmarrësit në gjendjen e ndikimit social u treguan këngët, me numërimin e shkarkimeve, të paraqitura në një kolonë në rendin zbritës të popullaritetit aktual.

Figura 4.23: Rezultatet nga eksperimentet MusicLab që tregojnë marrëdhënien midis apelimit dhe suksesit (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . \(x\) -axis është pjesa e tregut e këngës në botën e pavarur, e cila shërben si një masë e apelit të këngës dhe \(y\) -axis është pjesa e tregut e së njëjtës këngë në tetë botët e ndikimit social, që shërben si një masë e suksesit të këngëve. Ne kemi vërejtur se rritja e ndikimit shoqëror që përjetoi pjesëmarrësit - në mënyrë specifike, ndryshimi i paraqitjes nga eksperimenti 1 në eksperimentin 2 (figura 4.22) - suksesi i shkaktuar për t'u bërë më i paparashikueshëm, sidomos për këngët me apelin më të lartë. Përshtatur nga Salganik, Dodds, and Watts (2006) , figura 3.

MusicLab ishte në gjendje për të kandiduar në kosto thelbësisht zero ndryshueshme për shkak të mënyrës se si është projektuar. Së pari, gjithçka ishte plotësisht e automatizuar kështu që ishte në gjendje për të kandiduar ndërsa isha duke fjetur. Së dyti, kompensimi ishte muzikë falas, kështu që nuk kishte asnjë kosto kompensimi të pjesëmarrësve të ndryshueshëm. Përdorimi i muzikës si kompensim ilustron gjithashtu se si ka ndonjëherë një kompromis midis kostove fikse dhe atyre të ndryshueshme. Përdorimi i muzikës rriti kostot fikse sepse duhej të kaloj kohë duke siguruar leje nga grupet dhe përgatitja e raporteve për ta në lidhje me reagimin e pjesëmarrësve në muzikën e tyre. Por në këtë rast, rritja e kostove fikse për të ulur kostot e ndryshueshme ishte gjëja e duhur për të bërë; kjo është ajo që na mundësoi të ekzekutonim një eksperiment që ishte rreth 100 herë më i madh se një eksperiment laboratorik standard.

Për më tepër, eksperimentet e MusicLab tregojnë se kostoja zero e ndryshueshme nuk duhet të jetë fund në vetvete; përkundrazi, mund të jetë një mjet për të drejtuar një lloj të ri të eksperimentit. Vini re se ne nuk i përdorim të gjithë pjesëmarrësit tanë për të drejtuar një eksperiment laborator standard të ndikimit social 100 herë. Në vend të kësaj, ne bëmë diçka ndryshe, të cilën mund të mendonit si kalimi nga një eksperiment psikologjik në atë sociologjik (Hedström 2006) . Në vend që të fokusohemi në vendimmarrjen individuale, ne e përqendruam eksperimentin tonë mbi popullaritetin, një rezultat kolektiv. Ky kalim në një rezultat kolektiv nënkuptonte që ne kërkonim rreth 700 pjesëmarrës për të prodhuar një pikë të vetme të të dhënave (kishte 700 veta në secilën prej botëve paralele). Kjo shkallë ishte e mundur vetëm për shkak të strukturës së kostos së eksperimentit. Në përgjithësi, nëse hulumtuesit duan të studiojnë se si rezultatet kolektive dalin nga vendimet individuale, eksperimentet në grup si MusicLab janë shumë emocionuese. Në të kaluarën, ato kanë qenë logjistikisht të vështira, por këto vështirësi po veniten për shkak të mundësisë së të dhënave me kosto të ndryshueshme zero.

Përveç ilustrimit të përfitimeve nga të dhënat me kosto zero të ndryshueshme, eksperimentet MusicLab gjithashtu tregojnë një sfidë me këtë qasje: kostot e larta fikse. Në rastin tim, unë kam qenë jashtëzakonisht me fat të jem në gjendje të punoj me një zhvillues të talentuar të internetit të quajtur Peter Hausel për rreth gjashtë muaj për të ndërtuar eksperimentin. Kjo ishte e mundur vetëm sepse këshilltari im, Duncan Watts, kishte marrë një numër grantesh për të mbështetur këtë lloj kërkimi. Teknologjia është përmirësuar që kur kemi ndërtuar MusicLab në 2004 kështu që do të ishte shumë më e lehtë për të ndërtuar një eksperiment si kjo tani. Por, strategjitë e larta të kostove fikse janë me të vërtetë të mundshme vetëm për studiuesit të cilët në një farë mënyre mund t'i mbulojnë këto kosto.

Në përfundim, eksperimentet digjitale mund të kenë struktura të kostos dramatikisht të ndryshme sesa eksperimentet analoge. Nëse doni të bëni eksperimente me të vërtetë të mëdha, duhet të përpiqeni të ulni koston tuaj të ndryshueshme sa më shumë që të jetë e mundur dhe në mënyrë ideale deri në zero. Mund ta bëni këtë duke automatizuar mekanizmin e eksperimentit tuaj (p.sh. duke zëvendësuar kohën e njeriut me kohën e kompjuterit) dhe duke dizajnuar eksperimente që njerëzit duan të jenë. Hulumtuesit të cilët mund të krijojnë eksperimente me këto karakteristika do të jenë në gjendje të bëjnë lloje të reja eksperimentesh nuk është e mundur në të kaluarën. Megjithatë, aftësia për të krijuar eksperimente me kosto zero me kosto të ndryshueshme mund të ngrejë pyetje të reja etike, tema që do t'i drejtoj tani.