4.5.4 طاقتور کے ساتھ ساتھی

شراکتی اخراجات کو کم کر سکتے ہیں اور بڑے پیمانے پر میں اضافہ، لیکن یہ شرکاء، علاج کی قسم کو تبدیل کر سکتے ہیں، اور آپ استعمال کر سکتے ہیں نتائج.

خود کو کرنے کا متبادل ایک طاقتور تنظیم جیسے کمپنی، حکومت، یا این جی او کے ساتھ شراکت داری ہے. ایک پارٹنر کے ساتھ کام کرنے کا فائدہ یہ ہے کہ وہ آپ کو تجربات چلانے کے قابل کرسکتے ہیں جو آپ اپنے آپ کو نہیں کر سکتے ہیں. مثال کے طور پر، میں اس تجربے میں سے ایک ہے جو میں آپ کو ذیل میں تقریبا 61 ملین شرکاء میں شامل کروں گا- کوئی انفرادی محقق اس پیمانے کو حاصل نہیں کرسکتا. ایک ہی وقت میں جو شراکت دار آپ کر سکتے ہو اس میں اضافہ کرتا ہے، یہ آپ کو بھی محدود کرتا ہے. مثال کے طور پر، زیادہ سے زیادہ کمپنیاں آپ کو ایسے تجربے کو چلانے کی اجازت نہیں دیں گے جو ان کے کاروبار یا ان کی ساکھ کو نقصان پہنچا سکتے ہیں. شراکت داروں کے ساتھ کام کرنا یہ بھی ہے کہ جب یہ شائع ہونے کا وقت آتا ہے، تو آپ اپنے نتائج کو دوبارہ دوبارہ کرنے کے لئے دباؤ میں آسکتے ہیں اور کچھ شراکت دار بھی آپ کے کام کی اشاعت کو روکنے کی کوشش کر سکتے ہیں. آخر میں، پارٹنرنگ بھی ان تعاونوں کی ترقی اور برقرار رکھنے سے متعلق اخراجات کے ساتھ آتا ہے.

ان چیلنجوں کو کامیاب کرنے کے لئے حل کرنے کے لئے بنیادی چیلنج ہے، دونوں جماعتوں کے مفادات کو متوازن کرنے کا ایک طریقہ ڈھونڈتا ہے، اور اس توازن کے بارے میں سوچنے کے لئے ایک مددگار طریقہ پییسٹور کے کواڈینٹر (Stokes 1997) . بہت سے محققین سوچتے ہیں کہ اگر وہ عملی طور پر کچھ کام کررہے ہیں- جو چیز کسی پارٹنر سے دلچسپی کا حامل ہو تو پھر وہ حقیقی سائنس نہیں کرسکتے. یہ ذہنیت کامیاب شراکت دار بنانے کے لئے بہت مشکل بنائے گی، اور یہ مکمل طور پر غلط ہوگا. اس طرح کے سوچ کے ساتھ مسئلہ حیرت انگیز طور پر حیاتیات پسند لوئس پیسٹور کے راستے میں توڑنے والی تحریر کی طرف اشارہ کرتا ہے. تجارتی خمیر پروجیکٹ پر کام کرتے ہوئے شراب میں شراب کا بدل بدلنے کے بعد، پیٹرک نے ایک نئی طبقے کی مائکروجنزم کو دریافت کیا جس کے نتیجے میں بیماری کے نمونہ نظریہ کا سبب بن گیا. اس دریافت نے ایک بہت عملی مسئلہ کو حل کیا - اس نے خمیر کے عمل کو بہتر بنانے میں مدد کی - اور اس نے ایک اہم سائنسی پیش رفت کی. اس طرح، حقیقی سائنسی تحقیق کے ساتھ تصادم میں ہونے کے طور پر عملی ایپلی کیشنز کے ساتھ تحقیق کے بارے میں سوچنے کے بجائے، یہ ان دونوں کے بارے میں سوچنے کے لئے بہتر ہے کہ دو علیحدہ طول و عرض. ریسرچ (یا نہیں) استعمال کی طرف سے حوصلہ افزائی کی جا سکتی ہے، اور تحقیق بنیادی تفہیم (یا نہیں) حاصل کرسکتا ہے. بنیادی طور پر، کچھ تحقیق کی طرح پیٹرورس کی استعمال اور بنیادی تفہیم کی تلاش کی طرف سے حوصلہ افزائی کی جا سکتی ہے (اعداد و شمار 4.17). پیٹرورس کے کواڈرنٹ ریسرچ میں ریسرچ میں تحقیق ہے جو مجوزہ دو مقاصد کو فروغ دیتا ہے- محققین اور شراکت داروں کے درمیان تعاون کے لئے مثالی ہے. اس پس منظر کو دیکھ کر میں شراکت داری کے ساتھ دو تجربہ کار مطالعہ بیان کروں گا: ایک کمپنی کے ساتھ اور ایک این جی او کے ساتھ.

شکل 4.17: پیٹرور کے کوڈرٹ (Stokes 1997) . بلکہ "بنیادی" یا "لاگو" کے طور پر تحقیق کے بارے میں سوچنے کے بجائے، یہ استعمال کرنا (یا نہیں) کی طرف سے حوصلہ افزائی اور بنیادی تفہیم کی تلاش (یا نہیں) کے طور پر یہ بہتر ہے. تحقیق کا ایک مثال یہ ہے کہ دونوں کو استعمال کی طرف سے حوصلہ افزائی کی جاتی ہے اور بنیادی تفہیم کی تلاش کی جاتی ہے. پیسٹور کے شراب میں شراب کا رخ تبدیل کرنے کا کام ہے جس میں بیماری کی بیماری کے نظریے کا سبب بنتا ہے. یہ ایسا کام ہے جو طاقتور کے ساتھ شراکت داری کے لئے بہترین ہے. کام کی مثالیں جو استعمال کی طرف سے حوصلہ افزائی کی جاتی ہیں لیکن یہ بنیادی طور پر تھامس ایڈیسن سے بنیادی تفہیم نہیں ڈھونڈتی ہے، اور وہ کام جو مثال استعمال کی طرف سے حوصلہ افزائی نہیں کی جاتی ہے، لیکن نیلس بوہر سے آگاہ کرنے کی کوشش کی جاتی ہے. اس فریم ورک کے ایک اور مکمل بحث اور ان میں سے ہر ایک کے لئے Stokes (1997) دیکھیں. Stokes (1997) ، 3.

بڑی کمپنیاں، خاص طور پر ٹیک کمپنیوں نے پیچیدہ تجربات چلانے کے لئے ناقابل یقین حد تک جدید ترین بنیادی ڈھانچے تیار کیا ہے. ٹیک صنعت میں، یہ تجربات اکثر اکثر A / B ٹیسٹنگ کہتے ہیں کیونکہ وہ دو علاج کی مؤثریت کا موازنہ کرتے ہیں: A اور B. اس طرح کے تجربات اکثر چیزوں کے لئے چلتے ہیں جیسے اشتھارات پر کلک کرنے والے کی شرح میں اضافہ، لیکن اسی تجرباتی بنیادی ڈھانچے بھی تحقیق کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے جو سائنسی تفہیم پیش کرتا ہے. ایک مثال یہ ہے کہ اس قسم کی تحقیق کی صلاحیت کی وضاحت کی گئی ہے جس میں فیس بک اور یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، سین ڈیاگو کے محققین کے درمیان شراکت داری کے ذریعہ ایک مطالعہ ہے جو ووٹر ٹرن آؤٹ پر مختلف پیغامات کے اثرات (Bond et al. 2012) .

2 نومبر، 2010 - امریکی کانگریس کے انتخابات کے دن - تمام 61 ملین فیس بک کے صارفین جو امریکہ میں رہتے تھے اور 18 سال کی عمر میں ووٹنگ کے بارے میں ایک تجربہ میں حصہ لیا. فیس بک کا دورہ کرنے کے بعد، صارفین کو بے ترتیب طور پر تین گروپوں میں تفویض کیا گیا تھا، جس نے اس بات کا تعین کیا کہ ان کے نیوز فیڈ کے اوپر کیا بینر (اگر کوئی بھی) رکھا گیا تھا (نمبر 4.18):

• ایک کنٹرول گروپ
• ایک قابل کلک "I Voted" بٹن اور ایک انسداد (معلومات) کے ساتھ ووٹنگ کے بارے میں ایک معلوماتی پیغام
• "کلک کردہ" بٹن کے ساتھ ووٹنگ کے بارے میں ایک اطلاعاتی پیغام اور ایک انسداد پلس کے نام اور ان کے دوستوں کی تصویریں جنہوں نے پہلے سے ہی "میں ویڈڈ" (معلومات + سماجی) پر کلک کیا تھا.

بانڈ اور ساتھیوں نے دو اہم نتائج کا مطالعہ کیا: ووٹنگ کے رویے اور حقیقی ووٹنگ کے رویے کی اطلاع دی. سب سے پہلے، انہوں نے محسوس کیا کہ انفارمیشن + سماجی گروپ میں لوگ معلومات کے گروپ کے لوگوں کے مقابلے میں زیادہ سے زیادہ دو فیصد پوائنٹس تھے "میں ویڈڈ" (تقریبا 20٪ کے مقابلے میں 18٪) پر کلک کرنے کے لئے. اس کے علاوہ، محققین نے ان اعداد و شمار کو ان کے اعداد و شمار کو ضم کرنے کے بعد عام طور پر چھ ملین افراد کے لئے دستیاب ووٹنگ کے ریکارڈ کے ساتھ انھیں پتہ چلا کہ انفارمیشن + سوشل گروپ میں لوگ 0.39 فی صد پوائنٹس تھے جو اصل میں کنٹرول گروپ میں ان سے زیادہ ووٹ ڈالتے تھے اور انفارمیشن گروپ میں کنٹرول گروپ میں ان لوگوں کے طور پر ووٹ ڈالنے کا امکان تھا (نمبر 4.18).

شکل 4.18: فیس بک پر حاصل کرنے والے ووٹ کے استعمال سے نتائج (Bond et al. 2012) . انفارمیشن گروپ میں شرکاء نے کنٹرول گروپ میں اسی شرح پر ووٹ دیا، لیکن انفارمیشن + سوشل گروپ میں لوگ تھوڑی زیادہ شرح پر ووٹ دیتے تھے. باروں کا اندازہ 95٪ اعتماد کے وقفے کی نمائندگی کرتا ہے. گراف میں نتائج تقریبا چھ ملین شرکاء کے لئے ہیں جو ووٹ کے ریکارڈ سے ملنے والے تھے. Bond et al. (2012) سے ایڈجسٹ کیا گیا Bond et al. (2012) ، اعداد و شمار 1.

اس تجربے کے نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ کچھ آن لائن آؤٹ-آؤٹ-ووٹ پیغامات دوسروں کے مقابلے میں زیادہ موثر ہیں اور اس کے اثر و رسوخ کا اندازہ اس پر منحصر ہوتا ہے کہ کیا نتیجہ ووٹ یا حقیقی ووٹنگ کی اطلاع دی گئی ہے. بدقسمتی سے یہ استعمال میکانزم کے بارے میں کوئی اشارہ پیش نہیں کرتا جس کے ذریعہ سماجی معلومات - جسے کچھ محققین نے "چہرہ پائل" نامزد کیا ہے - ووٹ ڈال دیا. یہ ہو سکتا ہے کہ سماجی معلومات اس امکان میں اضافہ ہوا ہے کہ کسی نے بینر کو دیکھا یا یہ ممکنہ طور پر بڑھایا کہ کسی شخص نے جو بینر کو نظر انداز کیا وہ واقعی ووٹ یا دونوں. اس طرح، اس تجربے کو ایک دلچسپ پتہ چلتا ہے کہ دیگر محققین کا امکان ہے کہ دیکھیں گے (ملاحظہ کریں، مثال کے طور پر، Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

محققین کے مقاصد کو بڑھانے کے علاوہ، اس تجربے نے شراکت دار تنظیم (فیس بک) کا مقصد بھی بڑھایا. اگر صابن خریدنے کے لۓ آپ رویے سے رویے کا مطالعہ کرتے ہیں، تو آپ یہ دیکھ سکتے ہیں کہ آن لائن اشتہارات کے اثرات کا اندازہ کرنے کے لئے اس مطالعے میں ایک ہی ساختہ ساختہ ہوتا ہے (مثال کے طور پر، RA Lewis and Rao (2015) ). یہ اشتھاراتی مؤثریت کا مطالعہ اکثر آن لائن اشتہارات کے نمائش کے اثر کو پورا کرتا ہے- Bond et al. (2012) علاج Bond et al. (2012) بنیادی طور پر آف لائن رویے پر ووٹنگ کے لئے اشتہارات ہیں. اس طرح، یہ تحقیق فیس بک کی آن لائن اشتھارات کی مؤثر تعلیم کا مطالعہ کرنے کی صلاحیت کو فروغ دے سکتا ہے اور فاسٹ فاسٹ ممکنہ مشتہرین کو قائل کر سکتا ہے کہ فیس بک اشتھارات رویے کو تبدیل کرنے میں موثر ہو.

اگرچہ محققین کے مفادات اور شراکت دارانہ طور پر اس مطالعہ میں منسلک ہوتے تھے، وہ بھی جزوی طور پر کشیدگی میں تھے. خاص طور پر، تین گروپوں کے لئے شرکاء کی تخصیص، کنٹرول، انفارمیشن اور انفارمیشن + سماجی - بہت زیادہ خرابی تھی: نمونہ کے 98٪ انفارمیشن + سوشل کو تفویض کیا گیا تھا. یہ غیر منقطع تخصیص مستحکم ہے، اور محققین کے لئے زیادہ بہتر تخصیص ہر گروپ میں شرکاء کا ایک تہائی ہوگا. لیکن غیر متوازن تخصیص ہوا کیونکہ فیس بک سب کو معلومات + سماجی علاج حاصل کرنا چاہتا تھا. خوش قسمتی سے، محققین نے انہیں قابو پانے کے لئے 1٪ اور ایک کنٹرول گروپ کے 1٪ شرکاء کے لئے واپس رکھنے کے لئے ان پر قائل کیا. کنٹرول گروپ کے بغیر، یہ بنیادی طور پر معلومات + سماجی علاج کے اثر کو کم کرنے کے لئے ناممکن ہوسکتا ہے کیونکہ یہ بے ترتیب کنٹرول تجربہ کے بجائے ایک "پریشان اور مشاہدہ" تجربہ ہوتا ہے. یہ مثال شراکت داروں کے ساتھ کام کرنے کے لئے قابل قدر عملی سبق فراہم کرتا ہے: کبھی کبھی آپ کو علاج فراہم کرنے کے لئے کسی کو قائل کرکے ایک تجربہ بناتا ہے اور بعض اوقات آپ کو علاج کرنے کے لۓ کسی کو قائل نہیں کر کے ایک تجربہ بناتا ہے (یعنی، کنٹرول گروپ بنانے کے لئے).

پارٹنرشپ ہمیشہ ٹیک کمپنیوں اور A / B ٹیسٹوں کو لاکھوں شرکاء کے ساتھ شامل کرنے کی ضرورت نہیں ہے. مثال کے طور پر، الیگزینڈر کاپی، اینڈریو گیس، اور جان ٹرنوزی (2016) نے ماحولیاتی نگہداشت کو فروغ دینے کے لئے مختلف حکمت عملی کی جانچ پڑتال کرنے کے لئے ماحولیات این جی او - ماحولیاتی این جی او کے ساتھ شراکت کی. محققین نے غیر سرکاری تنظیموں کے ٹویٹر اکاؤنٹ کو عوامی ٹویٹس اور نجی براہ راست پیغامات بھیجنے کے لئے استعمال کیا جو مختلف اقسام کی شناختوں کی کوشش کر رہے تھے. اس کے بعد انہوں نے اندازہ کیا تھا کہ ان پیغامات میں سے کون سا پیغام لوگوں کو درخواست دینے پر دستخط کرنے اور درخواست طلب کے بارے میں معلومات کی حوصلہ افزائی کرنے کے لئے زیادہ تر مؤثر ثابت ہوتا ہے.

مجموعی طور پر، طاقتور کے ساتھ شراکت داری آپ کو قابل پیمانے پر چلاتا ہے جو دوسری صورت میں مشکل ہے، اور میز 4.3 محققین اور تنظیموں کے درمیان شراکت داری کے دیگر مثال فراہم کرتا ہے. پارٹنرنگ آپ کے اپنے تجربے کی تعمیر سے کہیں زیادہ آسان ہوسکتا ہے. لیکن یہ فوائد نقصانات کے ساتھ آتے ہیں: شراکت داروں کو قسم کے شرکاء، علاج، اور نتائج کو محدود کر سکتے ہیں جو آپ پڑھ سکتے ہیں. مزید برآں، یہ شراکت اخلاقی چیلنجوں کا سبب بن سکتی ہے. ایک شراکت داری کے موقع پر موقع دینے کا بہترین طریقہ یہ ہے کہ آپ کو حقیقی سائنسی مسئلہ کا سامنا کرنا پڑا جب آپ دلچسپ سائنس کررہے ہیں. اگر آپ دنیا کو دیکھنے کے اس طریقے سے استعمال نہیں کر رہے ہیں تو، پچرچر کے کواڈرنٹ میں مسائل کو دور کرنے کے لئے مشکل ہوسکتا ہے، لیکن عملی طور پر، آپ ان کو زیادہ سے زیادہ نوٹس کرنا شروع کر دیں گے.