4.5.2 Đối tác với sự mạnh mẽ

Hợp tác có thể làm giảm chi phí và tăng quy mô, nhưng nó có thể làm thay đổi các loại của người tham gia, phương pháp điều trị, và kết quả mà bạn có thể sử dụng.

Việc thay thế để làm điều đó cho mình đang hợp tác với một tổ chức mạnh mẽ như một công ty, chính phủ, phi chính phủ. Ưu điểm của việc làm việc với một đối tác là chúng có thể cho phép bạn chạy các thí nghiệm mà bạn không thể làm một mình. Ví dụ, một trong những thí nghiệm mà tôi sẽ nói cho bạn về sau tham gia 61 triệu người tham gia; không có nhà nghiên cứu cá nhân có thể đạt được quy mô đó. Đồng thời là đối tác làm tăng những gì bạn có thể làm, nó cũng có, đồng thời, khống chế bạn. Ví dụ, hầu hết các công ty sẽ không cho phép bạn chạy một thử nghiệm mà có thể gây tổn hại cho kinh doanh hoặc danh tiếng của họ. Làm việc với các đối tác cũng có nghĩa là khi nói đến thời gian để xuất bản, bạn có thể chịu áp lực để "tái khung" kết quả của bạn, và một số đối tác thậm chí có thể cố gắng ngăn chặn việc công bố các công việc của bạn nếu nó làm cho họ trông xấu. Cuối cùng, đối tác cũng đi kèm với chi phí liên quan đến việc phát triển và duy trì các hợp tác.

Thách thức cốt lõi mà phải được giải quyết để làm cho các quan hệ đối tác thành công là tìm ra một cách để cân bằng lợi ích của cả hai bên, và là một cách hữu ích để suy nghĩ về sự cân bằng đó là Quadrant Pasteur (Stokes 1997) . Nhiều nhà nghiên cứu nghĩ rằng nếu họ đang làm việc trên một cái gì đó thực tế-một cái gì đó mà có thể quan tâm tới đối tác sau đó họ có thể không được làm khoa học thực sự. Tư tưởng này sẽ làm cho nó rất khó khăn để tạo ra quan hệ đối tác thành công, và nó cũng sẽ xảy ra là hoàn toàn sai. Vấn đề với cách nghĩ này là tuyệt vời minh họa bằng các nghiên cứu con đường phá về sinh vật học Louis Pasteur. Trong khi làm việc trên một dự án trình lên men thương mại để chuyển đổi nước ép củ cải đường thành rượu, Pasteur phát hiện một lớp mới của vi sinh vật mà cuối cùng dẫn đến các lý thuyết về mầm bệnh. Phát hiện này đã giải quyết một vấn đề rất thiết thực giúp cải thiện quá trình lên men và nó dẫn đến một tiến bộ khoa học lớn. Như vậy, thay vì suy nghĩ về nghiên cứu với ứng dụng thực tế như là mâu thuẫn với nghiên cứu khoa học thực sự, nó là tốt hơn để nghĩ về những như hai chiều riêng biệt. Nghiên cứu có thể được thúc đẩy bởi sử dụng (hoặc không) và nghiên cứu có thể tìm kiếm sự hiểu biết cơ bản (hay không). Phê bình, một số nghiên cứu như Pasteur's-có thể được thúc đẩy bởi việc sử dụng và tìm kiếm sự hiểu biết cơ bản (Hình 4.16). Nghiên cứu trong Quadrant-nghiên cứu của Pasteur mà vốn đã ứng trước hai bàn thắng, là lý tưởng cho sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và các đối tác. Với nền tảng đó, tôi sẽ mô tả hai nghiên cứu thực nghiệm với các đối tác: một với một công ty và một với một tổ chức NGO.

Hình 4.16: Pasteur Quadrant (dựa trên hình 3.5 từ Stokes (1997) ). Thay vì nghĩ đến việc nghiên cứu hoặc là "cơ bản" hay "áp dụng" nó là tốt hơn để nghĩ về nghiên cứu là thúc đẩy bởi sử dụng (hoặc không) và tìm kiếm sự hiểu biết cơ bản (hay không). Một ví dụ về nghiên cứu mà cả hai được thúc đẩy bởi việc sử dụng và tìm hiểu biết cơ bản là công việc của Pasteur về việc chuyển nước ép củ cải đường vào rượu dẫn đến các lý thuyết về mầm bệnh. Đây là loại công việc nào là phù hợp nhất cho quan hệ đối tác với các mạnh mẽ. Ví dụ về việc thúc đẩy bởi sử dụng nhưng mà không tìm cách hiểu biết cơ bản đến từ Thomas Edison, và ví dụ về công việc mà không được thúc đẩy bởi sử dụng nhưng tìm hiểu biết đến từ Niels Bohr. Xem Stokes (1997) cho một cuộc thảo luận kỹ hơn về khuôn khổ này và mỗi trường hợp này.

Các công ty lớn, đặc biệt là các công ty công nghệ cao, cơ sở hạ tầng đã phát triển cực kỳ tinh vi để chạy thí nghiệm phức tạp. Trong ngành công nghiệp công nghệ cao, những thí nghiệm này thường được gọi là thử nghiệm A / B (vì họ kiểm tra hiệu quả của hai phương pháp điều trị: A và B). Những thí nghiệm này là thường xuyên chạy cho những thứ như tăng tỷ lệ nhấp qua quảng cáo, nhưng các cơ sở hạ tầng thực nghiệm tương tự cũng có thể được sử dụng cho các nghiên cứu nhằm nâng cao sự hiểu biết khoa học. Một ví dụ minh họa về tiềm năng của loại nghiên cứu này là một nghiên cứu được thực hiện bởi sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu tại Facebook và Đại học California, San Diego, về ảnh hưởng của thông điệp khác nhau về cử tri đi bầu (Bond et al. 2012) .

Vào ngày 02 tháng 11 năm 2010-ngày của các cuộc bầu cử quốc hội, tất cả 61 triệu người dùng Facebook đang sống tại Mỹ và trên 18 tuổi đã tham gia vào các thử nghiệm về bầu cử. Khi quý khách đến thăm Facebook, người dùng được phân ngẫu nhiên vào một trong ba nhóm, trong đó xác định những gì biểu ngữ (nếu có) đã được đặt ở phía trên cùng của News họ thức ăn (Hình 4.17):

• một nhóm kiểm soát.
• một thông báo về bỏ phiếu bằng nút "Tôi bình chọn" nút và một truy cập (chi tiết).
• một thông báo về bỏ phiếu bằng nút "Tôi bình chọn" nút và một quầy + tên và hình ảnh của bạn bè của họ đã nhấp vào "Tôi bình chọn" (thông tin + xã hội).

Trái phiếu và các đồng nghiệp đã nghiên cứu hai kết quả chính: Báo cáo hành vi bỏ phiếu và hành vi bỏ phiếu thực tế. Đầu tiên, họ phát hiện ra rằng người dân ở các thông tin + xã hội nhóm khoảng 2 điểm phần trăm nhiều hơn người dân ở các nhóm thông tin để nhấp vào "Tôi bình chọn" (khoảng 20% ​​so với 18%). Hơn nữa, sau khi các nhà nghiên cứu kết hợp dữ liệu của họ với hồ sơ bầu cử công bố công khai cho khoảng 6 triệu người, họ thấy rằng người dân trong các thông tin + nhóm xã hội là 0,39 điểm phần trăm, nhiều khả năng để thực sự bỏ phiếu so với người dân trong điều kiện kiểm soát và những người trong nhóm thông tin chỉ là khả năng bỏ phiếu như người trong tình trạng kiểm soát (Hình 4.17).

Hình 4.17: Kết quả từ một thử nghiệm get-ra-the-bỏ phiếu trên Facebook (Bond et al. 2012) . Những người tham gia trong nhóm thông tin bình chọn ở mức tương tự như những người ở trong tình trạng kiểm soát, nhưng người dân trong thông tin + nhóm xã hội bình chọn với tốc độ cao hơn một chút. Bars đại diện cho ước tính khoảng tin cậy 95%. Kết quả trong đồ thị bao gồm khoảng 6 triệu người tham gia cho người nghiên cứu có thể phù hợp với hồ sơ bầu cử.

Thí nghiệm này cho thấy một số thông điệp get-ra-the-bỏ phiếu trực tuyến có hiệu quả hơn so với những người khác, và nó cho thấy rằng ước tính nghiên cứu của tính hiệu quả của phương pháp điều trị phụ thuộc vào việc họ nghiên cứu báo cáo hoặc hành vi thực tế. Thí nghiệm này tiếc là không cung cấp bất kỳ manh mối về cơ chế mà qua đó các thông tin mà xã hội một số nhà nghiên cứu đã tinh nghịch gọi là một "gương mặt đống" bỏ phiếu -Tăng. Nó có thể là các thông tin xã hội tăng xác suất mà một người nào đó nhận thấy các biểu ngữ hoặc rằng nó làm tăng xác suất mà một người nhận thấy các biểu ngữ thực sự bình chọn hoặc cả hai. Như vậy, thí nghiệm này cung cấp một phát hiện thú vị mà nhà nghiên cứu hơn nữa có thể sẽ khám phá (xem ví dụ, Bakshy, Eckles, et al. (2012) ).

Ngoài ra để thúc đẩy các mục tiêu của các nhà nghiên cứu, thí nghiệm này cũng nâng cao các mục tiêu của tổ chức đối tác (Facebook). Nếu bạn thay đổi hành vi của nghiên cứu từ bỏ phiếu để mua xà phòng, sau đó bạn có thể thấy rằng nghiên cứu này có cấu trúc chính xác giống như một thử nghiệm để đo lường hiệu quả của quảng cáo trực tuyến (xem ví dụ, Lewis and Rao (2015) ). Những nghiên cứu hiệu quả quảng cáo thường xuyên đo lường hiệu quả của việc tiếp xúc với quảng cáo trực tuyến điều trị trong Bond et al. (2012) về cơ bản quảng cáo cho bầu cử-hành vi ẩn. Vì vậy, nghiên cứu này có thể thúc đẩy khả năng học tập hiệu quả của quảng cáo trực tuyến của Facebook và có thể giúp Facebook thuyết phục các nhà quảng cáo tiềm năng mà quảng cáo Facebook có hiệu quả.

Mặc dù lợi ích của các nhà nghiên cứu và các đối tác đã được chủ yếu là liên kết trong nghiên cứu này, họ cũng là một phần trong sự căng thẳng. Đặc biệt, việc phân bổ đại biểu cho ba điều kiện kiểm soát, thông tin, và các thông tin + xã hội đã rất mất cân đối: 98% số mẫu được gán cho thông tin + xã hội. phân bổ mất cân bằng này là không hiệu quả về mặt thống kê và phân bổ tốt hơn nhiều cho các nhà nghiên cứu đã có thể đã có 1/3 số người tham gia trong mỗi nhóm. Nhưng, việc phân bổ mất cân bằng xảy ra vì Facebook muốn tất cả mọi người để nhận được các thông tin + Xử lý xã hội. May mắn thay, các nhà nghiên cứu thuyết phục họ giữ lại 1% cho một điều trị có liên quan và 1% người tham gia cho một nhóm kiểm soát. Nếu không có nhóm kiểm soát nó đã có về cơ bản không thể đo lường tác động của các thông tin + Điều trị xã hội vì nó đã có một "xáo trộn và quan sát" thí nghiệm chứ không phải là một cuộc thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát. Ví dụ này cung cấp một bài học thực tế có giá trị để làm việc với các đối tác: đôi khi bạn tạo một thử nghiệm bằng cách thuyết phục một ai đó để cung cấp một điều trị và đôi khi bạn tạo một thử nghiệm bằng cách thuyết phục một ai đó không phải để cung cấp một điều trị (ví dụ, để tạo ra một nhóm kiểm soát).

Đối tác không phải lúc nào cũng cần bao gồm các công ty công nghệ và thử nghiệm A / B với hàng triệu người tham gia. Ví dụ, Alexander Coppock, Andrew Guess, và John Ternovski (2016) hợp tác với một tổ chức NGO môi trường (League of Conservation người bỏ phiếu) để chạy thí nghiệm kiểm tra các chiến lược khác nhau để thúc đẩy huy động xã hội. Các nhà nghiên cứu sử dụng tài khoản Twitter của NGO để gửi ra cả tweet công khai và tin nhắn trực tiếp tin rằng đã cố gắng loại khác nhau chính của bản sắc. Các nhà nghiên cứu sau đó đo mà các thông điệp có hiệu quả nhất để khuyến khích mọi người ký thỉnh nguyện thư và thông tin retweet về một bản kiến ​​nghị.

Nhìn chung, hợp tác với các mạnh mẽ cho phép bạn để hoạt động ở quy mô đó là khó khăn để làm khác đi, và Bảng 4.3 cung cấp các ví dụ khác của sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và các tổ chức. Hợp tác có thể được dễ dàng hơn nhiều so với việc xây dựng thí nghiệm của riêng bạn. Nhưng, những ưu điểm đi kèm với nhược điểm: quan hệ đối tác có thể giới hạn các loại của người tham gia, phương pháp điều trị, và kết quả mà bạn có thể nghiên cứu. Hơn nữa, các quan hệ đối tác có thể dẫn đến những thách thức đạo đức. Cách tốt nhất để phát hiện ra một cơ hội cho quan hệ đối tác là để nhận thấy một vấn đề thực sự mà bạn có thể giải quyết trong khi bạn đang làm khoa học thú vị. Nếu bạn không quen với cách này nhìn thế giới, nó có thể được khó khăn để phát hiện các vấn đề trong Quadrant của Pasteur, nhưng với thực hành, bạn sẽ bắt đầu chú ý đến họ nhiều hơn và nhiều hơn nữa.