4.5.1.1 mazingira Matumizi zilizopo

Unaweza kukimbia majaribio ndani ya mazingira yaliyopo, mara nyingi bila coding yoyote au ushirikiano.

Logistically, njia rahisi ya kufanya majaribio digital ni kwa overlay majaribio yako juu ya mazingira yaliyopo, kuwezesha wewe kukimbia digital uwanja majaribio. majaribio haya inaweza kuwa na kukimbia katika kiwango sababu kubwa na hazihitaji kushirikiana na kampuni au programu kina maendeleo.

Kwa mfano, Jennifer Doleac na Luke Stein (2013) alichukua faida ya soko online (kwa mfano, craigslist) kuendesha majaribio kwamba kipimo ubaguzi wa rangi. Doleac na Stein kutangazwa maelfu ya iPods, na kwa utaratibu tofauti na tabia ya muuzaji, waliweza kujifunza athari za mashindano ya mashirikiano ya kiuchumi. Zaidi ya hayo, Doleac na Stein kutumika wadogo wa majaribio yao kukadiria wakati athari ni kubwa (heterogeneity ya madhara ya matibabu) na kutoa baadhi ya mawazo kuhusu nini athari inaweza kutokea (taratibu).

Kabla ya utafiti wa Doleac na Stein, kumekuwa na mbinu kuu mbili kwa experimentally kupima ubaguzi. Katika mawasiliano masomo watafiti kuunda wasifu wa watu kutunga wa jamii tofauti na kutumia wasifu hizi, kwa mfano, kuomba kazi mbalimbali. Bertrand na Mullainathan ya (2004) karatasi na cheo kukumbukwa "Je, Emily na Greg Zaidi employable Than Lakisha na Jamal? Uwanja majaribio juu ya soko la ajira Ubaguzi "ni kielelezo ajabu ya utafiti mawasiliano. Mawasiliano masomo na gharama ya chini kwa uchunguzi, ambayo itawezesha mtafiti single kukusanya maelfu ya uchunguzi katika utafiti kawaida. Lakini, mawasiliano masomo ya ubaguzi wa rangi wamekuwa alihoji sababu majina uwezekano wa kuashiria mambo mengi kwa kuongeza mbio ya mwombaji. Yaani, majina kama vile Greg, Emily, Lakisha, na Jamal inaweza ishara tabaka la kijamii kwa kuongeza mbio. Hivyo, tofauti yoyote katika matibabu ya wasifu wa Greg na Jamal wa inaweza kuwa kutokana na zaidi ya kudhaniwa mbio tofauti ya waombaji. Tafiti Ukaguzi, kwa upande mwingine, kuhusisha kukodisha watendaji wa jamii tofauti kuomba katika mtu kwa ajili ya kazi. Japokuwa masomo ukaguzi kutoa ishara ya wazi ya mbio mwombaji, wao ni ghali sana kwa uchunguzi, ambayo ina maana kwamba wao kawaida tu kuwa na mamia ya uchunguzi.

Katika majaribio yao digital shamba, Doleac na Stein walikuwa na uwezo wa kujenga mseto kuvutia. Walikuwa na uwezo wa kukusanya takwimu kwa gharama ya chini kwa uchunguzi-kusababisha maelfu ya uchunguzi (kama katika utafiti mawasiliano) -na waliweza kuashiria mbio kwa kutumia picha-kusababisha wazi uncounfounded ishara ya mbio (kama katika utafiti ukaguzi ). Hivyo, mazingira online wakati mwingine itawezesha watafiti wa kujenga matibabu mpya kwamba kuwa na mali ambazo ni ngumu ya kujenga vinginevyo.

iPod matangazo ya Doleac na Stein mbalimbali pamoja vipimo tatu kuu. Kwanza, wao mbalimbali na tabia ya muuzaji, ambayo ilikuwa ilionyesha kwa upande kupiga picha ameshika iPod [nyeupe, nyeusi, nyeupe na tattoo] (Kielelezo 4.12). Pili, mbalimbali bei ya kuuliza [$ 90, $ 110, $ 130]. Tatu, wao mbalimbali ubora wa tangazo maandishi [ubora na chini ya ubora (kwa mfano, makosa mtaji na makosa spelin)]. Hivyo, waandishi alikuwa na 3 X 3 X 2 kubuni ambayo alikuwa uliotumika katika masoko zaidi ya 300 za mitaa kuanzia miji (kwa mfano, Kokomo, IN na North Platte, NE) kwa miji mikubwa (kwa mfano, New York na Los Angeles).

Kielelezo 4.12: Mikono kutumika katika majaribio ya Doleac and Stein (2013) . iPods waliuzwa na wauzaji na sifa tofauti ya kupima ubaguzi katika soko online.

Wastani hela masharti yote, matokeo yalikuwa bora kwa muuzaji nyeupe kuliko nyeusi muuzaji, na tattooed muuzaji kuwa matokeo ya kati. Kwa mfano, nyeupe wauzaji kupokea inatoa zaidi na alikuwa juu ya mwisho bei ya kuuza. Zaidi ya athari hizi wastani, Doleac na Stein inakadiriwa heterogeneity ya madhara. Kwa mfano, utabiri mmoja kutoka nadharia mapema ni kwamba ubaguzi itakuwa chini katika masoko ya kwamba ni ya ushindani zaidi. Kwa kutumia idadi ya inatoa kupokea kama mbadala kwa ajili ya ushindani wa soko, waandishi iligundua kuwa nyeusi wauzaji kwa hakika kupokea inatoa mbaya katika masoko na shahada chini ya ushindani. Zaidi ya hayo, kwa kulinganisha matokeo kwa matangazo na ubora wa bidhaa na chini ya ubora wa maandishi, Doleac na Stein iligundua kuwa ubora tangazo haina athari hasara wanakabiliwa na wauzaji nyeusi na tattooed. Hatimaye, kuchukua faida ya ukweli kwamba matangazo waliwekwa katika masoko zaidi ya 300, waandishi kupata kwamba nyeusi wauzaji ni wasiojiweza zaidi katika miji na viwango vya juu vya uhalifu na high ubaguzi wa makazi. Hakuna hata matokeo haya kutupa ufahamu sahihi wa nini hasa nyeusi wauzaji alikuwa na matokeo mabaya zaidi, lakini, wakati pamoja na matokeo ya tafiti nyingine, basi wanaweza kuanza kuwajulisha nadharia juu ya sababu za ubaguzi wa rangi katika aina mbalimbali za shughuli za kiuchumi.

Mfano mwingine kwamba inaonyesha uwezo wa watafiti kuendesha digital majaribio uwanja katika mifumo ya sasa ni utafiti na Arnout van de Rijt na wenzake (2014) juu ya funguo za mafanikio. Katika nyanja nyingi za maisha, watu inaonekana sawa kuishia na matokeo tofauti sana. Moja maelezo inawezekana kwa mfano hii ni kwamba wadogo na kimsingi random-faida unaweza lock-katika na kukua baada ya muda, mchakato kwamba watafiti kuwaita faida ya nyongeza. Ili kuamua akiwa mdogo na mafanikio ya awali kufuli-katika au ataangamizwa, van de Rijt na wenzake (2014) aliingilia kati katika mifumo nne tofauti bestowing ya mafanikio katika washiriki nasibu kuchaguliwa, na kisha kipimo na athari ya muda mrefu ya mafanikio haya holela.

Zaidi hasa, van de Rijt na wenzake 1) imeahidi pesa kwa nasibu kuchaguliwa miradi ya kickstarter.com , tovuti crowdfunding; 2) vyema lilipimwa kitaalam nasibu kuchaguliwa kwenye tovuti Epinions ; 3) alitoa tuzo kwa nasibu waliochaguliwa wachangiaji wa Wikipedia ; na 4) saini nasibu kuchaguliwa dua juu ya change.org . watafiti kupatikana matokeo sawa sana katika mifumo yote manne: katika kila kesi, washiriki kwamba walikuwa nasibu kupewa baadhi ya mafanikio mapema aliendelea kuwa na zaidi baadae mafanikio kuliko wenzao vinginevyo kabisa kutofautishwa (Kielelezo 4.13). ukweli kwamba mfano huo alionekana katika mifumo mingi kuongezeka kwa uhalali nje ya matokeo haya kwa sababu inapunguza nafasi ya kuwa muundo huu ni artifact ya mfumo wowote fulani.

Kielelezo 4.13: Athari za muda mrefu ya mafanikio nasibu amefanya katika mifumo nne tofauti za kijamii. Arnout van de Rijt na wenzake (2014) 1) imeahidi pesa kwa nasibu kuchaguliwa miradi ya kickstarter.com , tovuti crowdfunding; 2) vyema lilipimwa kitaalam nasibu kuchaguliwa kwenye tovuti Epinions ; 3) alitoa tuzo kwa nasibu waliochaguliwa wachangiaji wa Wikipedia ; na 4) saini nasibu kuchaguliwa dua juu ya change.org .

Pamoja, mifano hii miwili kuonyesha kwamba watafiti wanaweza kufanya digital majaribio uwanja bila ya haja ya kushirikiana na makampuni au haja ya kujenga mifumo tata digital. Zaidi ya hayo, Jedwali 4.2 linatoa mifano hata zaidi kuonyesha kuwa mbalimbali ya nini inawezekana wakati watafiti kutumia miundombinu ya mifumo ya sasa ya kutoa tiba na / au kipimo matokeo. majaribio haya ni kiasi nafuu kwa watafiti na wao kutoa shahada ya juu ya uhalisia. Lakini, majaribio haya kutoa watafiti udhibiti mdogo juu ya washiriki, matibabu, na matokeo ya kupimwa. Zaidi ya hayo, kwa ajili ya majaribio yanayofanyika katika mfumo mmoja tu, watafiti haja ya kuwa na wasiwasi kwamba madhara inaweza kuwa inaendeshwa na mienendo mfumo maalum (kwa mfano, kwa njia hiyo Kickstarter inashika nafasi ya miradi au kwa njia hiyo change.org inashika nafasi ya dua; kwa habari zaidi, angalia mjadala kuhusu confounding algorithmic katika sura ya 2). Hatimaye, wakati watafiti kuingilia kati katika mifumo ya kazi, maswali gumu kimaadili kuibuka kuhusu madhara inawezekana washiriki, mashirika yasiyo ya washiriki, na mifumo. Sisi kufikiria swali haya ya kimaadili kwa undani zaidi katika Sura ya 6, na kuna mjadala bora kati yao katika appendix ya van de Rijt (2014) . biashara awamu ya pili kwamba kuja na kufanya kazi katika mfumo uliopo si bora kwa kila mradi, na kwa sababu hiyo baadhi ya watafiti kujenga mwenyewe mfumo wao wa majaribio, mada ya sehemu inayofuata.