4.5.2 Партнер з потужним

Partnering може знизити витрати і збільшити масштаб, але він може змінити види учасників, лікування, а також результати , які ви можете використовувати.

Альтернативою робити це самостійно в партнерстві з потужної організації, такі як компанії, уряду або НУО. Перевага роботи з партнером є те, що вони можуть дозволити вам проводити експерименти, які ви просто не можете зробити самі. Наприклад, один з експериментів, які я вам розповім нижче 61 млн залучених учасників; жодна людина дослідник не міг досягти цієї шкали. У той же час, що збільшує партнерінг то, що ви можете зробити, це також, одночасно, обмежує вас. Наприклад, більшість компаній не дозволить вам провести експеримент, який може пошкодити їх бізнес або їх репутацію. Робота з партнерами також означає, що, коли прийде час для публікації, ви можете опинитися під тиском "знову кадр" ваші результати, і деякі партнери можуть навіть спробувати заблокувати публікацію вашої роботи, якщо це робить їх виглядати погано. І, нарешті, партнерство також поставляється з витратами, пов'язаними з розробкою і підтримання такого співробітництва.

Основна проблема , яка повинна бути вирішена , щоб зробити ці партнерства успішно знаходить спосіб збалансувати інтереси обох сторін, а також корисний спосіб думати про те , що баланс є Quadrant Пастера (Stokes 1997) . Багато дослідників вважають, що якщо вони працюють над чимось практичним-то, що може становити інтерес для партнера-то вони не можуть робити справжню науку. Таке мислення буде зробити це дуже складно створити успішні партнерські відносини, і це також трапляється бути абсолютно неправильно. Проблема з цим способом мислення чудово ілюструється первопроходческой дослідження біолог Луї Пастера. Під час роботи на комерційній ферментації проекту, щоб перетворити буряковий сік в спирт, Пастер відкрив новий клас мікроорганізму, який в кінцевому підсумку призвело до мікробної теорії хвороб. Це відкриття вирішило дуже практичну проблему, це допомогло поліпшити процес бродіння-і це призведе до значного наукового прогресу. Таким чином, замість того, щоб думати про дослідження з практичними додатками, як перебуваючи в конфлікті з істинним науковим дослідженням, краще думати про них як про дві окремі вимірювань. Дослідження може бути мотивоване використання (чи ні) і дослідження можуть шукати фундаментальне розуміння (чи ні). Критично, деякі дослідження, як Pasteur's-може бути мотивоване використанням і шукає фундаментальне розуміння (Малюнок 4.16). Дослідження в області Quadrant-досліджень Пастера, який за своєю природою просуває дві мети, ідеально підходить для співпраці між дослідниками і партнерами. З огляду на, що фон, я опишу два експериментальних досліджень з партнерськими відносинами: одна з компанією і один з НУО.

Малюнок 4.16: Quadrant Пастера (Ця інформація базується на рис 3.5 Stokes (1997) ). Замість того щоб думати дослідження або як "основний" або "прикладної" краще думати про дослідження, мотивовано використання (чи ні) і шукає фундаментальне розуміння (чи ні). Прикладом досліджень, що обидві мотивовано використання і шукає фундаментальне розуміння робота Пастера про перетворення буряковий сік в спирт, які призводять до мікробної теорії хвороби. Це та робота, яка найкраще підходить для партнерських відносин з потужним. Приклади роботи мотивовано використання, але, що не прагне фундаментальне розуміння виходити від Томаса Едісона, і приклади роботи, які не мотивовані використання, але яке прагне розуміння приходять від Нільса Бора. Див Stokes (1997) для більш докладного обговорення цих рамок і кожен з цих випадків.

Великі компанії, особливо високотехнологічних компаній, розробили неймовірно складну інфраструктуру для запуску складних експериментів. В індустрії високих технологій, ці експерименти часто називають тести A / B (бо вони перевірити ефективність двох методів лікування: А і В). Ці експерименти часто працювати для речей, як збільшуючи число кліків по оголошеннях, але та ж експериментальна інфраструктура може також використовуватися для дослідження, що досягнення наукового розуміння. Приклад , який ілюструє потенціал такого роду досліджень є дослідження , проведене на основі партнерства між дослідниками на Facebook і в Університеті Каліфорнії, Сан - Дієго, про вплив різних повідомлень про явку виборців (Bond et al. 2012) і (Bond et al. 2012) .

2 листопада 2010-день виборів-всіх конгресменів США 61 мільйон користувачів Facebook, які живуть в США і старше 18 років взяли участь у експерименті, про голосування. Після відвідин Facebook, користувачі були випадковим чином розподілені в одну з трьох груп, які визначили, що банер (якщо такі є) був поміщений у верхній частині їх News Feed (рис 4.17):

• контрольна група.
• інформаційне повідомлення про голосування з інтерактивними "Я Voted" кнопку і лічильник (дані).
• інформаційне повідомлення про голосування з інтерактивними "Я Voted" кнопку і лічильник + імена і фотографії своїх друзів, які вже клацнув "я голосую" (дані + соціальна).

Бонд і його колеги вивчили два основні результати: повідомляли поведінку під час голосування і фактичне поведінка голосування. По-перше, вони виявили, що люди в інформаційному + соціальній групі було близько 2 процентних пункту більше, ніж у людей в інформаційній групі натиснути кнопку "Я Voted" (близько 20% проти 18%). Крім того, після того, як дослідники об'єднали свої дані за допомогою загальнодоступних записів голосування близько 6 мільйонів чоловік, вони виявили, що люди в інформаційному + соціальній групі були 0,39 процентних пункту більше, ймовірно, насправді голосували, ніж у людей, що знаходяться в стані контролю, і що люди в інформаційній групі так само, як, ймовірно, щоб голосувати, як люди в стані управління (рис 4.17).

Малюнок 4.17: Результати експерименту Get-поза-The-голосування на Facebook (Bond et al. 2012) і (Bond et al. 2012) . Учасники інформаційної групи проголосували з тією ж швидкістю, як і люди в стані контролю, але люди в інформаційному + соціальна група проголосувала на кілька більш високими темпами. Стовпчики показують оцінками, 95% довірчий інтервал. Результати в графіку включають близько 6 мільйонів учасників, яким дослідники могли відповідати записам голосування.

Цей експеримент показує, що деякі інтернет-повідомлення потрапляють через The-голосування є більш ефективними, ніж інші, і це показує, що оцінка дослідника ефективності лікування може залежати від вивчення того, вони повідомили, або фактичне поведінка. Цей експеримент, на жаль, не дає будь-яких підказки про механізми, за допомогою яких соціальна інформація, яку деякі дослідники грайливо називають "обличчям паля" Збільшення голосування. Це може бути, що соціальна інформація зросла ймовірність того, що хтось помітив банер або, що збільшило ймовірність того, що хтось помітив, що прапор насправді голосували або обох. Таким чином, цей експеримент дає цікавий висновок , що подальше дослідник, ймовірно , вивчити (див , наприклад, Bakshy, Eckles, et al. (2012) і Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

На додаток до просування цілей дослідників, цей експеримент також висунув мета організації-партнера (Facebook). Якщо змінити поведінку вивчали при голосуванні на покупку мила, то ви можете побачити , що дослідження має точно таку ж структуру , як і експеримент , щоб виміряти ефект онлайн - реклами (див , наприклад, Lewis and Rao (2015) ). Ці дослідження ефективності оголошення часто виміряти ефект впливу інтернет - реклами-лікування в Bond et al. (2012) і Bond et al. (2012) в основному оголошення для голосування з питання автономного поведінки. Таким чином, це дослідження може розвиватися здатність Facebook, щоб вивчити ефективність інтернет-реклами і може допомогти Facebook переконати потенційних рекламодавців, що Facebook оголошення є ефективними.

Незважаючи на те, інтереси дослідників і партнерів в основному були вирівняні в цьому дослідженні, вони були також частково в напрузі. Зокрема, розподіл учасників трьох умов контролю, інформація, і інформація + соціально-був надзвичайно незбалансованим: 98% вибірки був призначений інформація + соціальний. Це незбалансований розподіл є неефективним статистично, і набагато більш ефективний розподіл для дослідників б було 1/3 учасників в кожній групі. Але, незбалансованої розподіл сталося тому, що Facebook хоче, щоб все отримати інформацію + соціальне лікування. На щастя, дослідники переконали їх утримати 1% для відповідного лікування і 1% учасників для контрольної групи. Без контрольної групи було б в принципі неможливо виміряти ефект інфо + соціальне лікування, тому що це був би "обурюють і спостерігати" експеримент, а не рандомізоване контрольоване експеримент. Цей приклад дає цінний практичний урок для роботи з партнерами: іноді ви створюєте експеримент переконавши когось, щоб поставити лікування, а іноді ви створюєте експеримент переконавши когось, щоб не доставити лікування (тобто, щоб створити контрольну групу).

Партнерство не завжди потрібно залучати технологічні компанії і тести A / B з мільйонами учасників. Наприклад, Олександр Coppock, Ендрю Guess, і Джон Терновський (2016) в партнерстві з екологічної НУО (Ліга Виборців Збереження) проводити експерименти тестування різних стратегій для сприяння соціальній мобілізації. Дослідники використовували щебетати рахунку НГО розіслати як державні, так і приватні твіти прямі повідомлення, які намагалися простих різних типів ідентичностей. Потім дослідники вимірювали, які з цих повідомлень були найбільш ефективними для заохочення людей підписати петицію і перечіріканье інформацію про петиції.

В цілому, партнерство з потужним дозволяє вам працювати в масштабі, який важко зробити інакше, і в таблиці 4.3 надає інші приклади партнерських відносин між дослідниками і організаціями. Partnering може бути набагато простіше, ніж створити свій власний експеримент. Але ці переваги з недоліками: партнерства можуть обмежити види учасників, лікування і результатів, які можна вивчати. Крім того, ці партнерські відносини можуть привести до етичних проблем. Кращий спосіб визначити можливість для партнерства помічати реальну проблему, яку ви можете вирішити в той час як ви робите цікаву науку. Якщо ви не звикли до такого погляду на світ, це може бути важко виявити проблеми в квадраті Пастера, але з практикою, ви почнете помічати їх все більше і більше.