4.6.1 Kujenga zero data kutofautiana gharama

Kitu cha kuendesha majaribio makubwa ni kuendesha gharama zako za kutofautiana hadi sifuri. Njia bora za kufanya hivyo ni automatisering na kubuni majaribio ya kufurahisha.

Majaribio ya Digital yanaweza kuwa na miundo tofauti ya gharama, na hii inawezesha watafiti kuendesha majaribio ambayo hayakuwezekana hapo awali. Njia moja ya kufikiri juu ya tofauti hii ni kutambua kwamba majaribio kwa ujumla yana aina mbili za gharama: gharama za kudumu na gharama za kutofautiana. Gharama zisizohamishika ni gharama zinazobaki zisizobadilika bila kujali idadi ya washiriki. Kwa mfano, katika jaribio la maabara, gharama za kudumu inaweza kuwa gharama za kukodisha nafasi na kununua samani. Gharama tofauti , kwa upande mwingine, mabadiliko kulingana na idadi ya washiriki. Kwa mfano, katika jaribio la maabara, gharama za kutofautiana zinaweza kutokea kwa kulipa wafanyakazi na washiriki. Kwa kawaida, majaribio ya analogo yana gharama za chini na gharama za kutofautiana, wakati majaribio ya digital yana gharama kubwa na gharama za kutofautiana chini (takwimu 4.19). Ijapokuwa majaribio ya digital yana gharama za chini za kutofautiana, unaweza kuunda fursa nyingi za kusisimua wakati unapoendesha gharama za kutofautiana njia yote ya kufikia sifuri.

Mchoro 4.19: Mpangilio wa miundo ya gharama katika majaribio ya analog na digital. Kwa ujumla, majaribio ya analogo yana gharama za chini na gharama kubwa za kutosha wakati majaribio ya digital yana gharama kubwa na gharama za chini za kutofautiana. Miundo tofauti ya gharama inamaanisha kuwa majaribio ya digital yanaweza kukimbia kwa kiwango ambacho haiwezekani kwa majaribio ya analogog.

Kuna mambo mawili kuu ya malipo ya gharama nafuu kwa wafanyakazi na malipo kwa washiriki-na kila moja ya haya yanaweza kupelekwa sifuri kwa kutumia mikakati tofauti. Malipo kwa wafanyakazi hutoka kwa kazi ambayo wasaidizi wa utafiti wanaajiri washiriki, kutoa matibabu, na matokeo ya kupima. Kwa mfano, majaribio ya uwanja wa Analog ya Schultz na wenzake (2007) juu ya matumizi ya umeme yanahitaji wasaidizi wa utafiti kusafiri kila nyumba ili kutoa matibabu na kusoma mita ya umeme (sura ya 4.3). Jitihada hizi zote kwa wasaidizi wa utafiti zilimaanisha kwamba kuongezea nyumba mpya kwenye utafiti ingeongeza kwa gharama. Kwa upande mwingine, kwa ajili ya majaribio ya uwanja wa digital wa Restivo na van de Rijt (2012) juu ya matokeo ya tuzo kwa wahariri wa Wikipedia, watafiti wanaweza kuongeza washiriki zaidi kwa karibu hakuna gharama. Mkakati wa jumla wa kupunguza gharama za utawala tofauti ni kuchukua nafasi ya kazi ya kibinadamu (ambayo ni ghali) na kazi ya kompyuta (ambayo ni nafuu). Kwa kiasi kikubwa, unaweza kujiuliza: Je! Jaribio hili linatumika wakati kila mtu kwenye timu yangu ya utafiti analala? Ikiwa jibu ni ndiyo, umefanya kazi nzuri ya automatisering.

Aina ya pili ya gharama za kutofautiana ni malipo kwa washiriki. Watafiti wengine wametumia Amazon Mechanical Turk na masoko mengine ya kazi ya mtandaoni ili kupunguza malipo ambayo yanahitajika kwa washiriki. Ili kuendesha gharama za kutofautiana njia zote za sifuri, hata hivyo, mbinu tofauti inahitajika. Kwa muda mrefu, watafiti wametengeneza majaribio ambayo yanapendeza sana wanapaswa kulipa watu kushiriki. Lakini ni nini ikiwa unaweza kuunda jaribio ambalo watu wanataka kuingia? Hii inaweza kusikika sana, lakini nitakupa mfano chini kutoka kwa kazi yangu mwenyewe, na kuna mifano zaidi katika jedwali 4.4. Kumbuka kwamba wazo hili la kuunda majaribio ya kufurahisha linaelezea baadhi ya mandhari katika sura ya 3 kuhusu kubuni tafiti zenye kufurahisha zaidi na katika sura ya 5 kuhusu kubuni wa ushirikiano wa wingi. Hivyo, nadhani kuwa furaha ya mshiriki-ambayo pia inaweza kuitwa uzoefu wa mtumiaji-itakuwa sehemu muhimu zaidi ya kubuni ya utafiti katika umri wa digital.

Ikiwa unataka kujenga majaribio na takwimu za gharama za kutofautiana, utahitaji kuhakikisha kuwa kila kitu ni automatiska kikamilifu na washiriki hawahitaji malipo yoyote. Ili kuonyesha jinsi hii inavyowezekana, nitaelezea utafiti wangu wa kutafsiri juu ya mafanikio na kushindwa kwa bidhaa za kitamaduni.

Maandishi yangu yalihamasishwa na hali ya kushangaza ya mafanikio kwa bidhaa za kitamaduni. Nyimbo za nyimbo, vitabu bora zaidi vya kuuza, na sinema za kuzuia mabomu ni nyingi, zinafanikiwa zaidi kuliko wastani. Kwa sababu hii, masoko ya bidhaa hizi mara nyingi huitwa "masoko ya mshindi-kuchukua-yote". Hata hivyo, wakati huo huo, wimbo fulani, kitabu, au movie itafanikiwa ni ajabu sana. Mwandishi wa filamu William Goldman (1989) alielezea kwa ustadi utafiti wa kitaaluma kwa kusema kwamba, linapokuja kutabiri mafanikio, "hakuna mtu anayejua chochote." Kutokuwa na uhakika wa mshindi wa kuchukua-wote kunifanya kujiuliza ni kiasi gani cha mafanikio ni matokeo ya ubora na kiasi gani ni bahati tu. Au, alielezea tofauti kidogo, ikiwa tunaweza kuunda ulimwengu sawa na kuwafanya yote yamebadilika kwa kujitegemea, je, nyimbo hizo zilikuwa maarufu katika kila ulimwengu? Na, ikiwa sio, ni nini kinachoweza kusababisha tofauti hizi?

Ili kujibu maswali haya, sisi-Peter Dodds, Duncan Watts (mshauri wangu wa utangazaji), na mimi-mbio mfululizo wa majaribio ya uwanja wa mtandaoni. Hasa, tumejenga tovuti inayoitwa MusicLab ambapo watu wanaweza kugundua muziki mpya, na tuliitumia kwa mfululizo wa majaribio. Tunawaajiri washiriki kwa kutangaza matangazo ya bendera kwenye tovuti ya maslahi ya vijana (takwimu 4.20) na kwa njia ya kutaja kwenye vyombo vya habari. Washiriki waliokuja kwenye tovuti yetu walitoa kibali cha habari, walikamilisha swali la fupi la msingi, na kwa nasibu walitumia mojawapo ya ushawishi wa kujitegemea na wa kijamii wa moja kwa moja. Katika hali ya kujitegemea, washiriki walifanya maamuzi kuhusu nyimbo ambazo zinasikiliza, zimepewa tu majina ya bendi na nyimbo. Wakati wa kusikiliza wimbo, washiriki waliulizwa kupima kiwango baada ya walipata nafasi (lakini sio wajibu) kupakua wimbo. Katika hali ya ushawishi wa kijamii, washiriki walipata uzoefu sawa, isipokuwa wangeweza pia kuona mara ngapi kila wimbo ulipakuliwa na washiriki wa awali. Zaidi ya hayo, washiriki katika hali ya ushawishi wa jamii walikuwa kwa nasibu kwa ajili ya moja ya dunia nane sambamba, ambayo kila mmoja ilibadilika kwa kujitegemea (Fungu la 4.21). Tumia mpango huu, tulipiga majaribio mawili yanayohusiana. Katika kwanza, tumewasilisha nyimbo kwa washiriki kwenye gridi isiyosaidiwa, ambayo iliwapa ishara dhaifu ya umaarufu. Katika jaribio la pili, tuliwasilisha nyimbo katika orodha ya orodha, ambayo ilitoa ishara yenye nguvu zaidi ya umaarufu (sura ya 4.22).

Mchoro 4.20: Mfano wa matangazo ya bendera ambayo wenzangu na mimi tulikuwa tunayotumia washiriki wa majaribio ya MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Salganik (2007) ruhusa kutoka Salganik (2007) , takwimu 2.12.

Mchoro 4.21: Mtazamo wa majaribio ya majaribio ya MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Washiriki walikuwa nasibu kupewa moja ya hali mbili: ushawishi huru na kijamii. Washiriki katika hali ya kujitegemea walifanya uchaguzi wao bila taarifa yoyote kuhusu kile ambacho watu wengine walifanya. Washiriki katika hali ya ushawishi wa kijamii walikuwa nasibu kwa ajili ya moja ya dunia nane sambamba, ambapo wanaweza kuona umaarufu-kama kipimo kwa downloads wa washiriki wa awali-ya kila wimbo katika ulimwengu wao, lakini hawakuweza kuona taarifa yoyote juu, wala hawakuwa hata kujua juu ya uwepo wa, ulimwengu wowote. Iliyotokana na Salganik, Dodds, and Watts (2006) , takwimu s1.

Tuligundua kuwa umaarufu wa nyimbo ulikuwa tofauti kati ya walimwengu wote, wakionyesha kuwa bahati ilifanya jukumu muhimu katika mafanikio. Kwa mfano, katika ulimwengu mmoja wimbo "Lockdown" na 52Metro alikuja katika nyimbo 1 kati ya 48, wakati katika ulimwengu mwingine ulikuja katika 40. Hili ndilo wimbo huo huo uliopigana dhidi ya nyimbo zote zinazofanana, lakini katika ulimwengu mmoja ulipata bahati na wengine ambao haukuwa. Zaidi ya hayo, kwa kulinganisha matokeo katika majaribio mawili, tumegundua kuwa ushawishi wa kijamii huongeza mshindi-kuchukua-yote ya masoko haya, ambayo huenda inaonyesha umuhimu wa ujuzi. Lakini, akiangalia kote ulimwenguni (ambayo haiwezi kufanywa nje ya aina hii ya jaribio la ulimwengu sawa), tumeona kwamba ushawishi wa kijamii kwa kweli uliongeza umuhimu wa bahati. Zaidi ya hayo, kushangaza, ilikuwa ni nyimbo za kukata rufaa zaidi ambako bahati zilifunikwa zaidi (takwimu 4.23).

Mchoro 4.22: Viwambo vya viwambo kutoka kwa hali ya ushawishi wa kijamii katika majaribio ya MusicLab (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . Katika hali ya ushawishi wa kijamii katika jaribio la 1, nyimbo, pamoja na nambari ya kupakuliwa hapo awali, ziliwasilishwa kwa washiriki walipangwa katika gridi ya mstatili ya 16 \(\times\) 3, ambapo nafasi za nyimbo ziliwekwa kwa nasibu kwa kila mmoja mshiriki. Katika jaribio la 2, washiriki katika hali ya ushawishi wa kijamii walionyeshwa nyimbo, pamoja na hesabu za kupakua, zilizowasilishwa kwenye safu moja katika utaratibu wa kushuka kwa umaarufu wa sasa.

Kielelezo 4.23: Matokeo kutoka kwa majaribio ya MusicLab yanaonyesha uhusiano kati ya rufaa na mafanikio (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . The \(x\) -axis ni sehemu ya soko ya wimbo katika ulimwengu wa kujitegemea, ambayo hutumika kama kipimo cha wimbo wa wimbo, na \(y\) -axis ni sehemu ya soko ya wimbo huo katika ulimwengu nane wa ushawishi wa kijamii, ambao hutumika kama kipimo cha mafanikio ya nyimbo. Tuligundua kwamba kuongezeka kwa ushawishi wa kijamii ambao washiriki wamepata-hasa, mabadiliko katika mpangilio kutoka kwenye jaribio 1 ili kujaribu 2 (Furahi 4.22) -fanikiwa ya kisheria kuwa haijulikani zaidi, hasa kwa nyimbo zinazovutia zaidi. Iliyotokana na Salganik, Dodds, and Watts (2006) , sura ya 3.

MusicLab iliweza kukimbia kwa gharama kubwa ya kutofautiana kwa sababu ya njia ambayo imeundwa. Kwanza, kila kitu kilikuwa automatiska kikamilifu hivyo iliweza kukimbia wakati nilikuwa nimelala. Pili, fidia ilikuwa muziki wa bure, kwa hiyo hapakuwa na gharama ya fidia ya washiriki wa kutofautiana. Matumizi ya muziki kama fidia pia inaonyesha jinsi kuna wakati mwingine biashara kati ya gharama za kudumu na za kutofautiana. Kutumia muziki iliongeza gharama za kudumu kwa sababu nilipaswa kutumia muda kupata ruhusa kutoka kwa bendi na kuandaa ripoti kwao juu ya majibu ya washiriki kwa muziki wao. Lakini katika kesi hii, kuongezeka kwa gharama za kudumu ili kupunguza gharama za vigezo ilikuwa jambo sahihi; Hiyo ndiyo imetuwezesha kuendesha jaribio ambalo lilikuwa kubwa zaidi ya mara 100 kuliko jaribio la kawaida la maabara.

Zaidi ya hayo, majaribio ya MusicLab yanaonyesha kuwa gharama ya kutofautiana ya sifuri haipaswi kuwa mwisho kwa yenyewe; badala, inaweza kuwa njia ya kuendesha aina mpya ya majaribio. Ona kwamba hatukutumia washiriki wetu wote kutekeleza majaribio ya kawaida ya maabara ya ushauri wa kijamii mara 100. Badala yake, tumefanya kitu tofauti, ambacho unaweza kufikiria kama kugeuka kutoka jaribio la kisaikolojia kwa moja ya kijamii (Hedström 2006) . Badala ya kuzingatia maamuzi ya mtu binafsi, tulizingatia majaribio yetu juu ya umaarufu, matokeo ya pamoja. Kubadili hii kwa matokeo ya pamoja kunamaanisha kwamba tulihitajika kuhusu washiriki 700 ili kutoa alama moja ya data (kulikuwa na watu 700 katika kila dunia inayofanana). Kiwango hicho kiliwezekana tu kwa sababu ya muundo wa gharama ya jaribio. Kwa ujumla, kama watafiti wanataka kujifunza jinsi matokeo ya pamoja yanayotokea kutokana na maamuzi ya kibinafsi, majaribio ya kikundi kama MusicLab yanavutia sana. Katika siku za nyuma, wamekuwa wakiwa wagumu, lakini matatizo hayo yanakua kwa sababu ya uwezekano wa data za gharama za kutofautiana.

Mbali na kuonyesha faida za data za gharama za kutofautiana, majaribio ya MusicLab pia yanaonyesha changamoto kwa njia hii: gharama za juu. Katika kesi yangu, nilikuwa na bahati kubwa kuweza kufanya kazi na msanidi wa mtandao aliye na vipaji aitwaye Peter Hausel kwa muda wa miezi sita ili kujenga jaribio. Hii ilikuwa inawezekana tu kwa sababu mshauri wangu, Duncan watts, alikuwa amepokea misaada kadhaa ili kuunga mkono aina hii ya utafiti. Teknolojia imeongezeka tangu tulijenga MusicLab mwaka 2004 hivyo itakuwa rahisi sana kujenga jaribio kama hii sasa. Lakini, mikakati ya gharama za kudumu ni kweli tu inawezekana kwa watafiti ambao kwa namna fulani wanaweza kufikia gharama hizo.

Kwa kumalizia, majaribio ya digital yanaweza kuwa na miundo tofauti ya gharama kuliko majaribio ya analog. Ikiwa unataka kukimbia majaribio makubwa sana, unapaswa kujaribu kupungua gharama zako za kutofautiana iwezekanavyo na kwa njia nzuri kabisa kwenda kwa sifuri. Unaweza kufanya hivyo kwa kuendesha mitambo ya majaribio yako (kwa mfano, kuchukua nafasi ya muda wa binadamu na wakati wa kompyuta) na kutengeneza majaribio ambayo watu wanataka kuwa nao. Watafiti ambao wanaweza kubuni majaribio na vipengele hivi wataweza kutumia aina mpya za majaribio yaliyokuwa haiwezekani katika siku za nyuma. Hata hivyo, uwezo wa kuunda jaribio la gharama za kutofautiana inaweza kuongeza maswali mapya ya kimaadili, mada ambayo nitashughulikia sasa.