4.5.2 Partner kwa nguvu

Kushirikiana inaweza kupunguza gharama na kuongeza wadogo, lakini inaweza kubadilisha aina ya washiriki, matibabu, na matokeo kwamba unaweza kutumia.

mbadala kwa kufanya hivyo mwenyewe inashirikiana na shirika nguvu kama vile kampuni, serikali, au NGO. faida ya kufanya kazi na mpenzi ni kwamba wanaweza kuwawezesha wewe kukimbia majaribio kwamba wewe tu hawezi kufanya na wewe mwenyewe. Kwa mfano, moja ya majaribio kwamba mimi nitakuambia kuhusu chini wanaohusika washiriki milioni 61; hakuna mtafiti mtu anaweza kufikia kuwa wadogo. Wakati huo huo kwamba kushirikiana inaongeza nini unaweza kufanya, pia, wakati huo huo, kitafanya wewe. Kwa mfano, makampuni ya wengi si kuruhusu kuendesha majaribio ambayo inaweza madhara biashara zao au sifa zao. Kufanya kazi na washirika pia ina maana kwamba linapokuja suala la muda kuchapisha, unaweza kuja chini ya shinikizo "re-frame" matokeo yako, na baadhi ya washirika wanaweza hata kujaribu kuzuia uchapishaji wa kazi yako kama inawafanya kuangalia mbaya. Hatimaye, inashirikiana pia kuja na gharama kuhusiana na kuendeleza na kudumisha mashirikiano kama haya.

Msingi changamoto ambayo ina kutatuliwa kwa kufanya ushirikiano huu na mafanikio ni kutafuta njia ya usawa wa maslahi ya pande zote mbili, na njia manufaa kwa kufikiri juu ya usawa kwamba ni Pasteur ya Quadrant (Stokes 1997) . watafiti wengi wanafikiri kwamba kama wao ni kazi juu ya kitu vitendo-kitu ambacho inaweza kuwa ya riba na mpenzi-basi hawawezi kufanya sayansi halisi. mawazo Hii kufanya ni vigumu sana kujenga ushirikiano na mafanikio, na pia hutokea kwa kuwa makosa kabisa. tatizo na njia hii ya kufikiri ni ajabu mfano kwa njia kuvunja utafiti wa biologist Louis Pasteur. Wakati kazi ya kibiashara Fermentation mradi wa kubadili maji ya beet katika pombe, Pasteur aligundua darasa mpya ya vimelea kwamba hatimaye ilisababisha nadharia ya kijidudu ya ugonjwa huo. ugunduzi huu kutatuliwa tatizo-ni sana vitendo kusaidiwa kuboresha mchakato wa Fermentation-na kusababisha mapema kubwa kisayansi. Hivyo, badala ya kufikiria juu ya utafiti na matumizi ya vitendo kama kuwa katika mgogoro na utafiti wa kisayansi kweli, ni bora kufikiri ya hizi kama vipimo mbili tofauti. Utafiti inaweza kuwa motisha kwa matumizi (au la) na utafiti wanaweza kutafuta uelewa wa msingi (au sio). Kwa kina, baadhi Pasteur's-unaweza utafiti-kama kuwa motisha kwa matumizi na kutafuta uelewa wa msingi (Kielelezo 4.16). Utafiti katika Pasteur ya Quadrant-utafiti kwamba asili maendeleo mabao hayo mawili-ni bora kwa kushirikiana kati ya watafiti na wadau. Kutokana na kwamba background, mimi itabidi kuelezea masomo mawili ya majaribio na ushirikiano: moja na kampuni na moja kwa NGO.

Kielelezo 4.16: Quadrant Pasteur ya (kulingana na Kielelezo 3.5 kutoka Stokes (1997) ). Badala ya kufikiri ya utafiti kama ama "msingi" au "kutumika" ni bora kufikiria utafiti kama motisha kwa matumizi (au la) na kutafuta uelewa wa msingi (au sio). mfano wa utafiti kwamba wote ni motisha kwa matumizi na inataka uelewa wa msingi ni kazi ya Pasteur juu ya kuwabadili juisi beet katika pombe ambayo kusababisha nadharia ya kijidudu ya ugonjwa huo. Hii ni aina ya kazi ambayo ni bora inafaa kwa ushirikiano na wenye nguvu. Mifano ya kazi motisha kwa matumizi lakini hiyo haina kutafuta uelewa wa msingi wanatoka Thomas Edison, na mifano ya kazi kwamba si motisha kwa matumizi lakini ambayo inataka uelewa wanatoka Niels Bohr. Angalia Stokes (1997) kwa ajili ya majadiliano ya kina zaidi ya mfumo huu na kila moja ya matukio haya.

makampuni makubwa, hasa tech makampuni, kuwa na maendeleo ya miundombinu tata sana kwa ajili ya kuendesha majaribio tata. Katika sekta ya tech, majaribio haya ni mara nyingi huitwa A vipimo / B (kwa sababu wao mtihani ufanisi wa matibabu mbili: A na B). majaribio Hizi ni mara nyingi kukimbia kwa mambo kama kuongezeka kwa viwango click-kwa njia ya juu matangazo, lakini huo miundombinu ya majaribio pia inaweza kutumika kwa ajili ya utafiti kwamba maendeleo ufahamu wa kisayansi. Mfano kwamba unaeleza uwezo wa aina hii ya utafiti ni utafiti uliofanywa na ushirikiano kati ya watafiti katika Facebook na Chuo Kikuu cha California, San Diego, juu ya madhara ya ujumbe tofauti juu ya wapiga kura wachache (Bond et al. 2012) .

Novemba 2, 2010-siku ya Marekani congressional uchaguzi-wote milioni 61 Facebook watumiaji ambao wanaishi katika Marekani na ni zaidi ya 18 walishiriki katika majaribio kuhusu upigaji kura. Baada ya kutembelea Facebook, watumiaji walikuwa nasibu kwa ajili katika moja ya makundi matatu, ambayo kuamua nini bendera (kama ipo) alikuwa kuwekwa juu ya News yao Feed (Kielelezo 4.17):

• kudhibiti kundi.
• Ujumbe habari kuhusu kupiga kura kwa clickable "Mimi Kura" kifungo na counter (info).
• Ujumbe habari kuhusu kupiga kura kwa clickable "Mimi Kura" kifungo na kukabiliana + majina na picha za marafiki zao ambao walikuwa tayari clicked "Mimi Kura" (info + kijamii).

Bond na wenzake alisoma matokeo kuu mbili: The kupiga kura ya tabia na upigaji kura tabia halisi. Kwanza, waligundua kuwa watu katika maelezo + kijamii kundi walikuwa zaidi kuliko watu katika kundi info click juu ya 2 asilimia pointi "Mimi Kura" (kuhusu 20% vs 18%). Zaidi ya hayo, baada ya watafiti ilijiunga data zao na rekodi hadharani kupiga kura kwa ajili ya watu wapatao milioni 6 waligundua kuwa watu katika maelezo + kundi la kijamii walikuwa 0.39 pointi asilimia zaidi uwezekano wa kweli kupiga kura kuliko watu katika hali ya udhibiti na kwamba watu katika kundi info kama uwezekano wa kupiga kura kama watu katika hali ya udhibiti (Kielelezo 4.17).

Kielelezo 4.17: Matokeo kutoka kupata-nje--kura majaribio katika Picha (Bond et al. 2012) . Washiriki katika kundi info kura kwa kiwango sawa na watu katika hali ya udhibiti, lakini watu katika maelezo + kundi la kijamii walipiga kura katika kiwango cha juu kidogo. Baa yanawakilisha inakadiriwa 95% vipindi vya kujiamini. Matokeo katika graph ni pamoja na kuhusu milioni 6 washiriki ambao watafiti inaweza mechi na rekodi za kupiga kura.

majaribio Hii inaonyesha kwamba baadhi online ujumbe get-out--kura ni bora zaidi kuliko wengine, na inaonyesha kwamba makisio mtafiti wa ufanisi wa matibabu wanaweza itategemea kama wao kujifunza taarifa au tabia halisi. Jaribio hili kwa bahati mbaya haina kutoa dalili yoyote kuhusu taratibu njia ambayo habari-ambayo jamii baadhi ya watafiti playfully inayoitwa "uso rundo" -Kuongezeka kupiga kura. Ni inaweza kuwa kwamba taarifa za kijamii kuongezeka uwezekano kwamba mtu niliona bendera au kwamba ni kuongezeka kwa uwezekano kwamba mtu ambaye niliona bendera ilipiga kura au wote wawili. Hivyo, jaribio hili hutoa kutafuta kuvutia kwamba mtafiti zaidi kuna uwezekano kuchunguza (tazama kwa mfano, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Mbali na kuendeleza malengo ya watafiti, jaribio hili pia imepanda lengo la shirika mpenzi (Facebook). Kama wewe kubadili tabia alisoma kupiga kura kwa kununua sabuni, basi unaweza kuona kwamba utafiti ina halisi muundo huo kama majaribio ya kupima athari za matangazo online (tazama kwa mfano, Lewis and Rao (2015) ). Hizi tafiti tangazo ufanisi mara nyingi kupima athari za yatokanayo na online matangazo-matibabu katika Bond et al. (2012) kimsingi ni matangazo kwa ajili ya kupiga kura-juu ya tabia ya mkondo. Hivyo, utafiti huu inaweza kuendeleza uwezo Facebook ya kujifunza ufanisi wa matangazo online na inaweza kusaidia Picha kuwashawishi matangazo uwezo kwamba matangazo Facebook ni ufanisi.

Japokuwa maslahi ya watafiti na washirika walikuwa wengi kompyuta katika utafiti huu, wao pia walikuwa sehemu katika mvutano. Hasa, mgao wa washiriki watatu hali-control, maelezo, na maelezo + kijamii ilikuwa kiasi kikubwa usiokuwa na usawa: 98% ya sampuli ilikuwa kwa ajili ya info + kijamii. Hii mgao usiokuwa na usawa ni ufanisi kitakwimu, na bora zaidi ya mgao kwa watafiti ingekuwa wamekuwa 1/3 ya washiriki katika kila kundi. Lakini, mgao usiokuwa na usawa kilichotokea kwa sababu Picha alitaka kila mtu ya kupokea maelezo + matibabu kijamii. Kwa bahati nzuri, watafiti wanaamini yao kushikilia nyuma 1% kwa ajili ya matibabu kuhusiana na 1% ya washiriki kwa kundi la kudhibiti. Bila kundi la kudhibiti ingekuwa kimsingi haiwezekani kupima athari za maelezo + matibabu kijamii kwa sababu ingekuwa ni "perturb na kuchunguza" majaribio badala ya randomized kudhibitiwa majaribio. Mfano huu hutoa thamani vitendo somo kwa kufanya kazi na washirika: wakati mwingine kujenga majaribio kwa kushawishi mtu wa kutoa matibabu na wakati mwingine kujenga majaribio kwa kushawishi mtu si kwa kutoa tiba (yaani, ili kujenga kundi la kudhibiti).

Ushirikiano daima haina haja ya kuwashirikisha makampuni tech na vipimo A / B na mamilioni ya washiriki. Kwa mfano, Alexander Coppock, Andrew Guess, na John Ternovski (2016) ilishirikiana na NGO mazingira (League of Conservation Voters) kuendesha majaribio ya kupima mikakati mbalimbali kwa ajili ya kukuza uhamasishaji wa kijamii. watafiti kutumika Twitter akaunti mashirika yasiyo ya kiserikali, apeleke wote tweets umma na binafsi ujumbe wa moja kwa moja kwamba alijaribu aina mkuu mbalimbali za utambulisho. Watafiti kipimo ambayo ya ujumbe huu yalikuwa na ufanisi zaidi kwa kuwahimiza watu kusaini dua na maelezo retweet kuhusu dua.

Kwa ujumla, inashirikiana na nguvu itawezesha wewe kufanya kazi katika kiwango ambacho ni vigumu kufanya vinginevyo, na Meza 4.3 hutoa mifano mingine ya ushirikiano kati ya watafiti na mashirika. Kushirikiana inaweza kuwa rahisi zaidi kuliko kujenga majaribio yako mwenyewe. Lakini, faida hizi kuja na hasara: ushirikiano unaweza kuzuia aina ya washiriki, matibabu, na matokeo kwamba unaweza kujifunza. Zaidi ya hayo, ushirikiano huu unaweza kusababisha changamoto kimaadili. njia bora ya doa fursa kwa ushirikiano ni taarifa tatizo halisi kwamba unaweza kutatua wakati wewe ni kufanya kuvutia sayansi. Kama wewe si kutumika kwa njia hii ya kuangalia dunia, inaweza kuwa vigumu doa matatizo katika Pasteur ya Quadrant, lakini pamoja na mazoezi, itabidi kuanza kwa taarifa yao zaidi na zaidi.