4.5.4 Güçlü olan partner

Ortaklık maliyetleri azaltmak ve ölçek artırmak, ancak katılımcıların, tedavi çeşitleri değiştirebilir ve kullanabilirsiniz sonuçlarını yapabilirsiniz.

Kendiniz yapmanın alternatifi, şirket, hükümet ya da STK gibi güçlü bir organizasyonla ortaklık kurmaktır. Bir iş ortağıyla çalışmanın avantajı, kendinizin yapamayacağınız deneyleri çalıştırmanızı sağlayabilmeleridir. Örneğin, aşağıda size anlatacağım deneylerden biri 61 milyon katılımcı içermekteydi - hiçbir bireysel araştırmacı bu ölçeği elde edemedi. Aynı zamanda bu ortaklıklar yapabileceğiniz şeyleri arttırır, aynı zamanda sizi de sınırlandırır. Örneğin, çoğu şirket işletmenize veya itibarlarına zarar verebilecek bir deneme yapmanıza izin vermez. Ortaklarla çalışmak, yayınlama zamanı geldiğinde, sonuçlarınızı “yeniden çerçevelemek” için baskı altında kalabileceğiniz anlamına gelir ve bazı ortaklar, kötü görünmeleri durumunda çalışmalarınızın yayınlanmasını engellemeye bile çalışabilirler. Son olarak, ortaklıklar da bu işbirliklerinin geliştirilmesi ve sürdürülmesi ile ilgili maliyetlerle birlikte gelir.

Bu ortaklıkları başarılı kılmak için çözülmesi gereken ana zorluk, her iki tarafın çıkarlarını dengelemenin bir yolunu bulmaktır ve bu dengeyi düşünmenin faydalı bir yolu da Pasteur's Quadrant'dır (Stokes 1997) . Birçok araştırmacı, pratik bir şey üzerinde çalışıyorlarsa (bir ortağa ilgisi olabilecek bir şey), o zaman gerçek bilim yapamazlar. Bu zihniyet, başarılı ortaklıklar kurmayı çok zorlaştıracak ve aynı zamanda tamamen yanlıştır. Bu düşünce tarzındaki problem, biyolog Louis Pasteur'ün patlak veren araştırmasıyla harika bir şekilde resmedilmiştir. Pancar suyunu alkole dönüştürmek için ticari bir fermantasyon projesi üzerinde çalışırken, Pasteur sonunda mikrop hastalık teorisine yol açan yeni bir mikroorganizma sınıfı keşfetti. Bu keşif çok pratik bir problemi çözdü - fermantasyon sürecinin gelişmesine yardımcı oldu - ve büyük bir bilimsel ilerleme sağladı. Dolayısıyla, gerçek bilimsel araştırmalarla çelişen pratik uygulamalarla araştırma yapmayı düşünmek yerine, bunları iki ayrı boyut olarak düşünmek daha iyidir. Araştırma, kullanım (veya değil) tarafından motive edilebilir ve araştırma, temel anlayışı (ya da değil) araştırabilir. Kritik olarak, Pasteur gibi bazı araştırmalar, kullanım ve temel anlayış arayışı ile motive olabilir (Şekil 4.17). Pasteur's Quadrant'taki araştırma - doğal olarak iki hedefi ilerleten araştırma - araştırmacılar ve ortaklar arasındaki işbirlikleri için idealdir. Bu arka plan göz önünde bulundurulduğunda, iki deneysel çalışmayı ortaklıklar ile tanımlayacağım: biri şirkete ve bir STK'ya sahip.

Şekil 4.17: Pastörün Çeyreği (Stokes 1997) . Araştırmayı ya “temel” ya da “uygulamalı” olarak düşünmekten ziyade, onu kullanmaktan (ya da kullanmama) ve temel anlayıştan (ya da değil) istekli olarak düşünmek daha iyidir. Her ikisinin de kullanımıyla motive olmuş ve temel anlayışı araştıran bir araştırma örneği, Pasteur'un pancar suyunu mikrop teorisine yol açan alkol haline getirme çalışmasıdır. Bu, güçlü olan ortaklıklar için en uygun iş türüdür. Kullanım tarafından motive edilen ancak temel bir anlayışa ihtiyaç duymayan çalışma örnekleri, Thomas Edison'dan gelir ve kullanımdan etkilenmeyen ama anlaşılmayan işlerin örnekleri Niels Bohr'dan gelir. Bu çerçeve ve bu vakaların her biri hakkında daha kapsamlı bir tartışma için Stokes (1997) bakınız. Stokes'den uyarlanmıştır Stokes (1997) , şekil 3.5.

Büyük şirketler, özellikle de teknoloji şirketleri, karmaşık deneyleri çalıştırmak için inanılmaz derecede karmaşık bir altyapı geliştirdiler. Teknoloji endüstrisinde, bu deneyler genellikle A / B testleri olarak adlandırılır çünkü iki tedavinin etkinliğini karşılaştırırlar: A ve B. Bu tür deneyler genellikle reklamlarda tıklama oranlarını artırmak gibi şeyler için çalıştırılır, ancak aynı deneysel altyapı da aynı Bilim anlayışını geliştiren araştırmalarda kullanılmalıdır. Bu tür bir araştırmanın potansiyelini gösteren bir örnek, Facebook ve California Üniversitesi, San Diego'daki araştırmacılar arasında, seçmen katılımı konusundaki farklı mesajların etkisi üzerine yapılan bir araştırmadır (Bond et al. 2012) .

2 Kasım 2010'da - ABD kongre seçimlerinin yapıldığı gün - Amerika Birleşik Devletleri'nde yaşayan ve 18 yaş ve üstü olan toplam 61 milyon Facebook kullanıcısı oylama ile ilgili bir deneyde yer aldı. Facebook'u ziyaret ettikten sonra, kullanıcılar rastgele bir şekilde üç gruba ayrıldılar, bu da hangi haber bültenlerinin (eğer varsa) News Feed'inin tepesine yerleştirildiğini belirledi (şekil 4.18):

• kontrol grubu
• tıklanabilir bir “I Oy” düğmesi ve bir sayaç ile oylama hakkında bilgilendirme mesajı (Bilgi)
• Tıklanabilir bir “I Oy” düğmesine ve bir sayaca oy vermenin yanı sıra “Ben Oyulmuş” (Bilgi + Sosyal) tıklamış olan arkadaşlarının isimleri ve resimlerini içeren bir bilgilendirme mesajı.

Bond ve meslektaşları iki ana sonuç üzerinde çalışmışlardır: bildirilen oy verme davranışı ve gerçek oy verme davranışı. Birincisi, Bilgi + Sosyal grubundaki kişilerin Bilgi grubundaki insanlardan iki kat daha fazla olduğunu “Ben Oy'u” (yaklaşık% 20'ye karşılık% 18) tıkladıklarını bulmuşlardır. Ayrıca, araştırmacılar verilerini altı milyondan fazla insan için halka açık oylama kayıtları ile birleştirdikten sonra, Bilgi + Sosyal grubundaki kişilerin gerçekte oy kullanma olasılıklarının kontrol grubundakine kıyasla 0.39 puan daha fazla olduğunu ve Bilgi grubundaki kişilerin Kontrol grubundakiler kadar oy kullanacaktı (Şekil 4.18).

Şekil 4.18: Facebook'ta bir oy kullanma deneyinden elde edilen sonuçlar (Bond et al. 2012) . Bilgi grubundaki katılımcılar kontrol grubundakilerle aynı oranda oy kullandı, ancak Bilgi + Sosyal grubundaki insanlar biraz daha yüksek bir oranda oy kullandı. Barlar tahmini% 95 güven aralığını temsil eder. Grafikteki sonuçlar, oylama kayıtlarıyla eşleşen yaklaşık altı milyon katılımcı içindir. Bond et al. (2012) , şekil 1.

Bu denemenin sonuçları, bazı online oyun dışı mesajların diğerlerinden daha etkili olduğunu ve bir araştırmacının etkililiğe ilişkin tahminin sonucun oylama veya fiili oylama olarak bildirilip bildirilmediğine bağlı olduğunu göstermektedir. Bu deney maalesef, bazı araştırmacıların şakacı bir şekilde “yüz yığını” olarak adlandırdıkları sosyal bilgilerin hangi mekanizmalarla ilgili olduğuna dair herhangi bir ipucu sunmuyor. Sosyal bilgilerin, bir kişinin pankartı fark etme olasılığını arttırması ya da pankartı fark eden birinin gerçekte oy kullandığı veya her ikisinin birden olasılığını artırması olabilir. Bu nedenle, bu deney, diğer araştırmacıların muhtemelen keşfedeceği ilginç bir bulgudur (bkz. Örneğin Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Araştırmacıların hedeflerini ilerletmenin yanı sıra, bu deney ortak kuruluşun (Facebook) hedefini de geliştirdi. Oylamadan satın alma davranışını sabun satın almaya değiştirirseniz, araştırmanın, çevrimiçi reklamların etkisini ölçmek için bir deneyle aynı yapıya sahip olduğunu görebilirsiniz (bkz. Örneğin, RA Lewis and Rao (2015) ). Bu reklam etkinliği çalışmaları sık sık çevrimiçi reklamlara maruz kalmanın etkisini ölçer - Bond et al. (2012) temel olarak oylama için kullanılan reklamlardır - çevrimdışı davranışta. Bu nedenle, bu araştırma, Facebook'un çevrimiçi reklamların etkinliğini inceleme yeteneğini artırabilir ve Facebook'un potansiyel reklamverenleri Facebook reklamlarının davranışları değiştirmede etkili olduğu konusunda ikna etmesine yardımcı olabilir.

Araştırmacılar ve ortakların çıkarları çoğunlukla bu çalışmada hizalanmış olsa da, kısmen gerginlik içinde. Özellikle, katılımcıların üç gruba (kontrol, Bilgi ve Bilgi + Sosyal) tahsis edilmesi muazzam bir dengesizlikti: Numunenin% 98'i Bilgi + Sosyal'e atandı. Bu dengesiz tahsis istatistiksel olarak etkisizdir ve araştırmacılar için daha iyi bir tahsis her gruptaki katılımcıların üçte birine sahip olacaktır. Ancak dengesiz tahsis, Facebook'un herkesin Bilgi + Sosyal muameleyi almasını istediği için oldu. Neyse ki, araştırmacılar, ilgili bir tedavi için% 1 ve kontrol grubu için katılımcıların% 1'ini geri almaya ikna ettiler. Kontrol grubu olmaksızın, Bilgi + Sosyal tedavinin etkisini ölçmek temelde imkansız olurdu, çünkü bir randomize kontrollü deneyden ziyade “tedirginlik ve gözlem” deneyi olurdu. Bu örnek, ortaklarla çalışmak için değerli bir pratik ders sunar: bazen birisini bir tedaviyi vermeye ikna ederek bir deneme yaratırsınız ve bazen birisini bir tedavi sunmamaya ikna ederek bir deney yaratırsınız (yani, bir kontrol grubu oluşturmak için).

Ortaklığın her zaman milyonlarca katılımcıyla teknoloji şirketlerini ve A / B testlerini içermesi gerekmemektedir. Örneğin, Alexander Coppock, Andrew Guess ve John Ternovski (2016) , sosyal seferberliğin desteklenmesi için farklı stratejileri test eden deneyler yürütmek için çevresel bir STK (Koruma Seçmenleri Birliği (2016) işbirliği yaptı. Araştırmacılar, sivil toplum örgütünün Twitter hesabını kullanarak, farklı türdeki kimliklere öncelik vermeye çalışan herkese açık tweet'leri ve özel doğrudan mesajları göndermişlerdir. Daha sonra, bu mesajlardan hangilerinin bir dilekçeyi imzalamaları ve bir dilekçe hakkında bilgi almaları için cesaretlendirilmeleri için en etkili olanı ölçtüler.

Genel olarak, güçlü ile ortaklık yapmak, aksi takdirde yapılması zor bir ölçekte çalışmanıza olanak tanır ve tablo 4.3, araştırmacılar ve kuruluşlar arasında başka ortaklık örnekleri sağlar. Ortak olmak kendi denemeni oluşturmanın çok daha kolay olabilir. Ancak bu avantajlar dezavantajlarla birlikte gelir: Ortaklıklar, öğrenebileceğiniz katılımcıların çeşitlerini, tedavileri ve sonuçları sınırlandırabilir. Ayrıca, bu ortaklıklar etik zorluklara yol açabilir. Bir ortaklık için bir fırsatı tespit etmenin en iyi yolu, ilginç bilim yaparken çözebileceğiniz gerçek bir sorunu fark etmektir. Eğer dünyaya bu şekilde bakmaya alışkın değilseniz, Pasteur Çeyreğindeki problemleri tespit etmek zor olabilir, ancak, uygulama ile onları daha fazla fark etmeye başlayacaksınız.