Në qasjet e mbuluara deri më tani në këtë sjellje të vëzhgimit të librit (kapitulli 2) dhe pyetjeve (kapitulli 3), hulumtuesit mbledhin të dhëna pa ndryshuar qëllimisht dhe sistematikisht botën. Qasja e mbuluar në këtë kapitull-drejtimin e eksperimenteve-është krejtësisht e ndryshme. Kur hulumtuesit kryejnë eksperimente, ata ndërhyjnë në mënyrë sistematike në botë për të krijuar të dhëna të përshtatshme për t'iu përgjigjur pyetjeve rreth marrëdhënieve shkak-pasojë.
Çështjet e shkaktimit dhe efektit janë shumë të zakonshme në hulumtimet shoqërore, dhe shembujt përfshijnë pyetje të tilla si: A rriten pagat e mësuesve për rritjen e të nxënit të nxënësve? Cili është ndikimi i pagës minimale në normat e punësimit? Si ndikon raca e një aplikanti për punë në shansin e saj për të gjetur një punë? Përveç këtyre pyetjeve eksplicite shkakësore, ndonjëherë pyetjet shkak-pasojë janë të nënkuptuara në pyetje më të përgjithshme për maksimizimin e disa metrikës së performancës. Për shembull, pyetja "Çfarë ngjyre duhet të vendosë butoni dhurues në faqen e internetit të një OJQ-je?" Është me të vërtetë shumë pyetje rreth efektit të ngjyrave të ndryshme të butonave në donacione.
Një mënyrë për t'iu përgjigjur pyetjeve shkak-pasojë është të shikoni modelet në të dhënat ekzistuese. Për shembull, duke u kthyer në pyetjen për efektin e pagave të mësuesve në mësimin e nxënësve, mund të llogarisni se nxënësit mësojnë më shumë në shkollat që ofrojnë paga të larta mësimdhënësish. Por, a tregon kjo korrelacion se pagat më të larta i nxisin studentët të mësojnë më shumë? Natyrisht jo. Shkollat ku mësuesit fitojnë më shumë mund të jenë të ndryshme në shumë mënyra. Për shembull, nxënësit në shkollat me paga të larta të mësimdhënësve mund të vijnë nga familje më të pasura. Kështu, ajo që duket si një efekt i mësuesve mund të vijë vetëm nga krahasimi i llojeve të ndryshme të studentëve. Këto dallime të pa vlerësuara në mes të nxënësve quhen konfonderë dhe, në përgjithësi, mundësia e konfuzorëve shkakton kërdi në aftësinë e kërkuesve për t'iu përgjigjur pyetjeve shkak-pasojë duke kërkuar modele në të dhënat ekzistuese.
Një zgjidhje për problemin e konfonduesve është të përpiqet të bëjë krahasime të drejta duke përshtatur për dallimet e dukshme mes grupeve. Për shembull, mund të shkarkoni të dhënat e tatimit në pronë nga një numër i faqeve të qeverisë. Pastaj, mund të krahasoni performancën e nxënësve në shkollat ku çmimet e shtëpive janë të ngjashme, por pagat e mësuesve janë të ndryshme dhe ju ende mund të gjeni se nxënësit mësojnë më shumë në shkollat me pagesë më të lartë të mësuesve. Por ende ka shumë konfuzorë të mundshëm. Ndoshta prindërit e këtyre nxënësve ndryshojnë në nivelin e tyre të arsimit. Apo ndoshta shkollat ndryshojnë në afërsinë e tyre me bibliotekat publike. Apo ndoshta shkollat me paga më të larta të mësimdhënësve gjithashtu kanë paga më të larta për drejtorët, dhe paga e principalit, jo paga e mësimdhënësve, është me të vërtetë ajo që po rritet mësimi i nxënësve. Ju mund të provoni të matni dhe përshtateni edhe për këta faktorë, por lista e konfuzorëve të mundshëm është në thelb e pafundme. Në shumë situata, ju thjesht nuk mund të matni dhe përshtateni për të gjithë konfonduesit e mundshëm. Në përgjigje të kësaj sfide, hulumtuesit kanë zhvilluar një numër teknikash për të bërë vlerësime shkakësore nga të dhënat jo-eksperimentale-unë diskutova disa prej tyre në kapitullin 2-por, për disa lloje pyetjesh, këto teknika janë të kufizuara dhe eksperimentet ofrojnë një premtues alternative.
Eksperimentet u mundësojnë kërkuesve të lëvizin përtej korelacioneve në të dhënat e natyrshme, me qëllim që t'i përgjigjen me besueshmëri pyetjeve të caktuara shkak-pasojë. Në epokën analoge, eksperimentet shpesh ishin logjistikisht të vështira dhe të shtrenjta. Tani, në epokën dixhitale, kufizimet logjistike po zhduken gradualisht. Jo vetëm që është më e lehtë për të bërë eksperimente si ato të bëra në të kaluarën, tani është e mundur të zhvillohen lloje të reja eksperimentesh.
Në atë që kam shkruar deri tani, unë kam qenë pak i lirshëm në gjuhën time, por është e rëndësishme të dallosh dy gjëra: eksperimente dhe eksperimente të kontrolluara randomisht. Në një eksperiment , një studiues ndërhyn në botë dhe pastaj mat një rezultat. Unë e kam dëgjuar këtë metodë të përshkruar si "përkeqësoj dhe vëzhgoj". Në një eksperiment të kontrolluar me randomizim, një studiues ndërhyn për disa njerëz dhe jo për të tjerët, dhe kërkuesi vendos se cilët njerëz marrin ndërhyrjen me randomizim (p.sh., flipping një monedhë). Eksperimentet e kontrolluara të rastësishme krijojnë krahasime të drejta mes dy grupeve: njëri që ka marrë ndërhyrjen dhe një që nuk e ka. Me fjalë të tjera, eksperimentet e kontrolluara me randomizim janë një zgjidhje për problemet e konfuzorëve. Sidoqoftë, eksperimentet e përhapjes dhe të vëzhgimit përfshijnë vetëm një grup të vetëm që ka marrë ndërhyrjen, prandaj rezultatet mund t'i çojnë kërkuesit në përfundimin e gabuar (siç do të tregoja së shpejti). Megjithë dallimet e rëndësishme midis eksperimenteve dhe eksperimenteve të kontrolluara me randomizim, kërkuesit social përdorin shpesh këto terma në mënyrë të ndërsjellë. Unë do të ndjek këtë konventë, por, në disa pika, do ta thyej konventën për të theksuar vlerën e eksperimenteve të kontrolluara me randomizim mbi eksperimentet pa randomizim dhe një grup kontrolli.
Eksperimentet e kontrolluara të rastësishme kanë provuar të jenë një mënyrë e fuqishme për të mësuar rreth botës shoqërore, dhe në këtë kapitull do t'ju tregoj më shumë se si t'i përdorni ato në kërkimin tuaj. Në seksionin 4.2, unë do të ilustroj logjikën bazë të eksperimentimit me një shembull të një eksperimenti në Wikipedia. Pastaj, në seksionin 4.3, unë do të përshkruaj dallimin midis eksperimenteve laboratorike dhe eksperimenteve në terren dhe dallimeve në mes të eksperimenteve analoge dhe eksperimenteve dixhitale. Më tej, unë do të argumentoj se eksperimentet në terren mund të ofrojnë tiparet më të mira të eksperimenteve laboratorike analoge (kontroll të shtrënguar) dhe eksperimenteve analoge në terren (realizëm), të gjitha në një shkallë që nuk ishte e mundur më parë. Tjetra, në seksionin 4.4, unë do të përshkruaj tri koncepte - vlefshmërinë, heterogjenitetin e efekteve të trajtimit dhe mekanizmat - që janë kritike për dizajnimin e eksperimenteve të pasura. Me këtë sfond, unë do të përshkruaj kompromiset e përfshira në dy strategjitë kryesore për kryerjen e eksperimenteve dixhitale: ta bëni vetë ose të lidhni partnerë me të fuqishmit. Së fundi, do të përfundoj me disa këshilla për mënyrën se si mund të përfitoni nga fuqia reale e eksperimenteve dixhitale (seksioni 4.6.1) dhe të përshkruani disa përgjegjësi që vijnë me atë fuqi (seksioni 4.6.2).