4.5.1 Mevcut ortamları kullan

Sık sık herhangi bir kodlama veya ortaklık olmadan, mevcut ortamları içinde denemeler yapabilirsiniz.

Mantıksal olarak, dijital bir deneme yapmanın en kolay yolu, denemenizi mevcut bir ortamın üzerine yerleştirmektir. Bu tür deneyler makul ölçüde büyük bir ölçekte çalıştırılabilir ve bir şirketle ya da kapsamlı bir yazılım geliştirme ile ortaklık gerektirmez.

Örneğin, Jennifer Doleac ve Luke Stein (2013) , ırk ayrımcılığını ölçen bir deneyi yürütmek için Craigslist'e benzer bir çevrimiçi pazardan yararlandı. Binlerce iPod'u tanıttılar ve satıcının özelliklerini sistematik olarak değiştirerek, ekonomik işlemlerde ırkın etkisini incelediler. Dahası, etkinin ne kadar büyük olduğunu (tedavi etkilerinin heterojenliği) tahmin etmek için deneylerinin ölçeğini kullandılar ve etkinin neden ortaya çıkabileceği (mekanizmalar) hakkında bazı fikirler sundular.

Doleac ve Stein'in iPod reklamları üç ana boyutta değişti. İlk olarak, araştırmacılar, iPod'un fotoğrafını tutan elin (beyaz, siyah, dövme ile beyaz) sinyalini veren satıcının özelliklerini değiştirdi (Şekil 4.13). İkincisi, soran fiyatı [90 $, 110 $, 130 $] değiştirdi. Üçüncüsü, reklam metninin kalitesini [yüksek kaliteli ve düşük kaliteli (örneğin, ceceleme hataları ve spelin hataları)] değiştirdiler. Bu nedenle, yazarların şehirlerden (örneğin, Kokomo, Indiana ve Kuzey Platte, Nebraska) mega- ya kadar 300'den fazla yerel pazarda dağıtılan 3 \(\times\) 3 \(\times\) 2 tasarımı vardı. şehirler (örneğin, New York ve Los Angeles).

Şekil 4.13: Doleac and Stein (2013) deneyinde kullanılan eller. iPod'lar, çevrimiçi bir pazarda ayrımcılığı ölçmek için farklı özelliklere sahip satıcılar tarafından satıldı. Doleac and Stein (2013) izin alınarak yeniden Doleac and Stein (2013) , şekil 1.

Her koşulda ortalaması alınan sonuçlar, beyaz satıcılar için kara satıcılardan daha iyi sonuçlar verdi, dövmeli satıcılar da ara sonuçlara sahipti. Örneğin, beyaz satıcılar daha fazla teklif aldı ve daha yüksek nihai satış fiyatları elde etti. Bu ortalama etkilerin ötesinde, Doleac ve Stein etkilerin heterojenliğini tahmin ediyordu. Örneğin, önceki teorilerden bir tahmin, alıcılar arasında daha fazla rekabetin olduğu pazarlarda ayrımcılığın daha az olacağıdır. Araştırmacılar, alıcı pazarındaki rekabet miktarının bir ölçüsü olarak bu pazardaki tekliflerin sayısını kullanarak, düşük bir rekabet seviyesine sahip pazarlarda kara satıcıların daha kötü teklifler aldıklarını tespit etti. Dahası, yüksek kaliteli ve düşük kaliteli metin içeren reklamların sonuçlarını karşılaştırarak, Doleac ve Stein, reklam kalitesinin siyah ve dövmeli satıcıların karşılaştığı dezavantajı etkilemediğini tespit etti. Son olarak, reklamların 300'den fazla pazarda yer almasından yararlanan yazarlar, kara satıcıların yüksek suç oranlarına ve yüksek konut ayrımcılığına sahip şehirlerde daha dezavantajlı durumda olduğunu buldular. Bu sonuçların hiçbiri, kara satıcıların niçin sonuçlarının daha kötü sonuç verdiğini tam olarak anlamamıza yardımcı olur, ancak diğer çalışmaların sonuçları ile birleştirildiğinde, farklı ekonomik işlemlerde ırk ayrımcılığının nedenleri hakkında teorileri bilgilendirmeye başlayabilirler.

Araştırmacıların mevcut sistemlerde dijital alan denemeleri yapabilmelerini gösteren bir başka örnek de Arnout van de Rijt ve meslektaşlarının (2014) başarının anahtarları üzerinde yaptığı araştırmalardır. Yaşamın birçok yönüyle, görünüşte benzer insanlar çok farklı sonuçlarla sonuçlanır. Bu model için olası bir açıklama, araştırmacıların kümülatif avantaj dedikleri bir süreç olan küçük ve aslında rastlantısal avantajların zamanla kilitlenip zaman içinde büyüyebilmesidir. Başlangıçtaki küçük başarıların kilitlenip kilitlenmediğini belirlemek için, van de Rijt ve meslektaşları (2014) rastgele seçilmiş katılımcılara başarı sağlayan dört farklı sisteme müdahale etmişler ve daha sonra bu keyfi başarının sonraki etkilerini ölçmüşlerdir.

Daha spesifik olarak, van de Rijt ve meslektaşları (1) bir kitle fonlaması web sitesi olan Kickstarter'da rastgele seçilmiş projelere para verdiler; (2) Epinions, bir ürün gözden geçirme web sitesi üzerinde rastgele seçilmiş değerlendirmeleri olumlu olarak derecelendirdi; (3) Vikipedi'ye rastgele seçilmiş katılımcılara ödül vermiştir; ve (4) change.org'da rastgele seçilmiş dilekçeleri imzaladı. Her dört sistemde de çok benzer sonuçlar bulmuşlardır: Her durumda, erken bir başarıya rastgele katılan katılımcılar, tamamıyla ayırt edilemez akranlarından daha sonraki başarılara sahip olmuştur (Şekil 4.14). Aynı modelin birçok sistemde ortaya çıkması, bu sonuçların dışsal geçerliliğini arttırdığı için, bu modelin belirli bir sistemin bir ürünü olduğu olasılığını azaltır.

Şekil 4.14: Dört farklı sosyal sistemde rastgele verilen başarının uzun vadeli etkileri. Arnout van de Rijt ve meslektaşları (2014) (1) bir kitle fonlaması web sitesi olan Kickstarter'da rastgele seçilmiş projelere para verdiler; (2) Epinions, bir ürün gözden geçirme web sitesi üzerinde rastgele seçilmiş değerlendirmeleri olumlu olarak derecelendirdi; (3) Vikipedi'ye rastgele seçilmiş katılımcılara ödül vermiştir; ve (4) change.org'da rastgele seçilmiş dilekçeleri imzaladı. Rijt et al. (2014) , şekil 2.

Birlikte, bu iki örnek araştırmacıların dijital alan deneylerini şirketlerle ortaklık kurmaya veya karmaşık dijital sistemler kurmaya gerek kalmadan gerçekleştirebileceğini gösteriyor. Ayrıca, Tablo 4.2, araştırmacılar tedaviyi sunmak ve / veya sonuçları ölçmek için mevcut sistemlerin altyapısını kullandığında nelerin mümkün olduğunu gösteren daha fazla örnek sunmaktadır. Bu deneyler araştırmacılar için nispeten ucuzdur ve yüksek derecede gerçekçilik sunarlar. Ancak, araştırmacılara, ölçülecek katılımcılar, tedaviler ve sonuçlar üzerinde sınırlı denetim olanağı sunarlar. Dahası, sadece bir sistemde yapılan deneyler için, araştırmacıların, etkilerin sisteme özgü dinamikler (örneğin, Kickstarter'ın projeleri sıraladığı ya da change.org'un dilekçeleri nasıl sıraladığı gibi) tarafından daha fazla bilgi elde edilebileceği endişesi taşımalıdır. bölüm 2'deki algoritmik karıştırmayla ilgili tartışmaya bakınız. Son olarak, araştırmacılar çalışma sistemlerine müdahale ettiğinde, katılımcılara, katılımcı olmayanlara ve sistemlere olası zararlar hakkında zor etik sorular ortaya çıkar. Bu etik sorunu 6. bölümde daha ayrıntılı olarak ele alacağız ve van de Rijt et al. (2014) . Mevcut bir sistemde çalışmanın getirdiği değişimler her proje için ideal değildir ve bu nedenle, bazı araştırmacılar, daha sonra göstereceğim gibi kendi deneysel sistemlerini inşa ederler.