4.6.1 שאַפֿן נול בייַטעוודיק פּרייַז דאַטן
דער שליסל צו פליסנדיק גרויס יקספּעראַמאַנץ איז צו פאָר דיין בייַטעוודיק פּרייַז צו נול. דער בעסטער וועג צו טאָן דאָס איז אָטאַמיישאַן און דיזיינינג ענדזשויאַבאַל יקספּעראַמאַנץ.
דיגיטאַל יקספּעראַמאַנץ קענען האָבן דראַמאַטיקלי פאַרשידענע פּרייַז סטראַקטשערז, און דאָס ינייבאַלז ריסערטשערז צו לויפן יקספּעראַמאַנץ וואָס זענען אוממעגלעך אין דער פאַרגאַנגענהייַט. איין וועג צו טראַכטן וועגן דעם חילוק איז צו טאָן אַז דער יקספּעראַמאַנץ בכלל האָבן צוויי טייפּס פון קאָס: פאַרפעסטיקט קאָס און בייַטעוודיק קאָס. פאַרפעסטיקט קאָס זענען קאָס וואָס בלייַבן אַנטשיינדזשד ראַגאַרדלאַס פון די נומער פון פּאַרטיסאַפּאַנץ. למשל, אין אַ לאַב עקספּערימענט, פאַרפעסטיקט קאָס זאל זיין די קאָס פון רענטינג פּלאַץ און בייינג מעבל. בייַטעוודיק קאָס , אויף די אנדערע האַנט, טוישן דיפּענדינג אויף די נומער פון פּאַרטיסאַפּאַנץ. למשל, אין אַ לאַב עקספּערימענט, בייַטעוודיק קאָס זאל קומען פון פּייינג שטעקן און פּאַרטיסאַפּאַנץ. אין אַלגעמיין, אַנאַלאָג יקספּעראַמאַנץ האָבן נידעריק פאַרפעסטיקט קאָס און הויך בייַטעוודיק קאָס, בשעת דיגיטאַל יקספּעראַמאַנץ האָבן הויך פאַרפעסטיקט קאָס און נידעריק בייַטעוודיק קאָס (פיגורע 4.19). כאָטש דיגיטאַל יקספּעראַמאַנץ האָבן נידעריק בייַטעוודיק קאָס, איר קענען מאַכן אַ פּלאַץ פון יקסייטינג אַפּערטונאַטיז ווען איר פאָר די בייַטעוודיק פּרייַז אַלע די וועג צו נול.
פיגורע 4.19: שעמאַטיק פון פּרייַז סטראַקטשערז אין אַנאַלאָג און דיגיטאַל יקספּעראַמאַנץ. אין אַלגעמיין, אַנאַלאָג יקספּעראַמאַנץ האָבן נידעריק פאַרפעסטיקט קאָס און הויך בייַטעוודיק קאָס, כוועראַז דיגיטאַל יקספּעראַמאַנץ האָבן הויך פאַרפעסטיקט קאָס און נידעריק בייַטעוודיק קאָס. די פאַרשידענע קאָסטן סטראַקטשערז מיינען אַז דיגיטאַל יקספּעראַמאַנץ קענען לויפן אין אַ וואָג וואָס איז ניט מעגלעך מיט אַנאַלאָג יקספּעראַמאַנץ.
עס זענען צוויי הויפּט יסודות פון בייַטעוודיק פּרייַז-פּיימאַנץ צו שטעקן און פּיימאַנץ צו פּאַרטיסאַפּאַנץ, און יעדער פון זיי קענען זיין געטריבן צו נול ניצן פאַרשידענע סטראַטעגיעס. פּיימאַנץ צו שטעקן סטעם פון דער אַרבעט אַז פאָרשונג אַסיסטאַנץ טאָן ריסערטינג פּאַרטיסאַפּאַנץ, דעליווערינג טריטמאַנץ, און מעסטן אַוטקאַמז. פֿאַר בייַשפּיל, די אַנאַלאָג פעלד עקספּערימענט פון שולץ און קאָללאַגס (2007) אויף עלעקטרע באַניץ פארלאנגט פאָרשונג אַסיסטאַנץ צו אַרומפאָרן צו יעדער שטוב צו באַפרייַען די באַהאַנדלונג און לייענען די עלעקטריק מעטער (פיגורע 4.3). אַלע פון דעם מי דורך ריסערטשאַס אַסיסטאַנץ מענט אַז צו לייגן אַ נייַ הויזגעזינד צו די לערנען וואָלט האָבן צוגעגעבן צו די קאָסטן. אויף די אנדערע האַנט, פֿאַר די דיגיטאַל פעלד עקספּערימענט פון Restivo און Van de Rijt (2012) אויף דער ווירקונג פון אַוואַרדס אויף וויקיפּעדיע רעדאקציע, ריסערטשערז קען לייגן מער פּאַרטיסאַפּאַנץ בייַ כמעט קיין פּרייַז. א גענעראַל סטראַטעגיע פֿאַר רעדוצירן בייַטעוודיק אַדמיניסטראַטיווע קאָס איז צו פאַרבייַטן מענטש אַרבעט (וואָס איז טייַער) מיט קאָמפּיוטער אַרבעט (וואָס איז ביליק). בעערעך, איר קענען פרעגן זיך: קענען דעם עקספּערימענט לויפן בשעת אַלעמען אויף מיין פאָרשונג מאַנשאַפֿט איז סליפּינג? אויב די ענטפער איז יאָ, איר האָט געטאן אַ גרויס אַרבעט פון אָטאַמיישאַן.
די רגע הויפּט טיפּ פון בייַטעוודיק פּרייַז איז פּיימאַנץ צו פּאַרטיסאַפּאַנץ. עטלעכע ריסערטשערז האָבן געוויינט אַמאַזאָן מעטשאַניקאַל טערק און אנדערע אָנליין אַרבעט מארקפלעצער צו פאַרמינערן די פּיימאַנץ וואָס זענען דארף פֿאַר פּאַרטיסאַפּאַנץ. צו דרייען בייַטעוודיק קאָס אַלע די וועג צו נול, אָבער, אַ אַנדערש צוגאַנג איז דארף. פֿאַר אַ לאַנג צייַט, ריסערטשערז האָבן דיזיינד יקספּעראַמאַנץ וואָס זענען אַזוי נודנע זיי האָבן צו באַצאָלן מענטשן צו אָנטייל נעמען. אבער וואָס אויב איר קען שאַפֿן אַ עקספּערימענט אַז מענטשן ווילן צו זיין אין? דעם קען געזונט ווייַט-פעטשט, אָבער איך וועט געבן איר אַ בייַשפּיל אונטן פון מיין אייגן אַרבעט, און עס זענען מער ביישפילן אין טיש 4.4. באַמערקונג אַז דעם געדאַנק פון דיזיינינג ענדזשויאַבאַל יקספּעראַמאַנץ עקאָוז עטלעכע פון די טעמעס אין קאַפּיטל 3 וועגן דיזיינינג מער ענדזשויאַבאַל סערווייז און אין קאַפּיטל 5 וועגן די פּלאַן פון מאַסע מיטאַרבעט. אזוי, איך טראַכטן אַז פּאַרטיסאַפּאַנט ענדזשוימענט - וואָס קען אויך זיין גערופן באַניצער דערפאַרונג - וועט זיין אַ ינקריסינגלי וויכטיק טייל פון פאָרשונג פּלאַן אין די דיגיטאַל עלטער.
| פאַרגיטיקונג | References |
|---|---|
| וועבזייטל מיט געזונט אינפֿאָרמאַציע | Centola (2010) |
| געניטונג פּראָגראַם | Centola (2011) |
| פֿרייַ מוזיק | Salganik, Dodds, and Watts (2006) ; Salganik and Watts (2008) ; Salganik and Watts (2009b) |
| שפּאַס שפּיל | Kohli et al. (2012) |
| פֿילם רעקאַמאַנדיישאַנז | Harper and Konstan (2015) |
אויב איר ווילן צו שאַפֿן יקספּעראַמאַנץ מיט נול בייַטעוודיק פּרייַז דאַטע, איר דאַרפֿן צו ענשור אַז אַלץ איז גאָר אָטאַמייטיד און אַז פּאַרטיסאַפּאַנץ טאָן ניט דאַרפן קיין צאָלונג. אין סדר צו ווייַזן ווי דאָס איז מעגלעך, איך וועט באַשרייַבן מיין דיסערטיישאַן פאָרשונג אויף די הצלחה און דורכפאַל פון קולטור פּראָדוקטן.
מייַן דיסערטיישאַן איז געווען מאָוטאַווייטאַד דורך די פּוזזלינג נאַטור פון הצלחה פֿאַר קולטור פּראָדוקטן. שלאָגן לידער, בעסטער-סעלינג ביכער, און בלאַקבאַסטער קינאָ זענען פיל, פיל מער מצליח ווי דורכשניטלעך. די מארקפלעצער פֿאַר די פּראָדוקטן זענען אָפט גערופן "געווינער-נעמען-אַלע" מארקפלעצער. אָבער, אין דער זעלביקער צייט, וואָס באַזונדער ליד, בוך, אָדער פֿילם וועט ווערן מצליח איז ינקרעדאַבלי אַנפּרידיקטאַבאַל. דער סקריניסטישער וויליאם גאלדמאַן (1989) עלעגאַנטלי סאַמד אַרויף אַ פּלאַץ פון אַקאַדעמיק פאָרשונג דורך געזאגט אַז, ווען עס קומט צו פּרידיקטינג הצלחה, "קיינער ווייסט עפּעס." די אַנפּרידיקטאַביליטי פון געווינער-נעמען-אַלע מארקפלעצער געמאכט מיר ווונדער ווי פיל פון הצלחה איז אַ רעזולטאַט פון קוואַליטעט און ווי פיל איז נאָר גליק. אָדער, אויסגעדריקט אַ ביסל דיפערענטלי, אויב מיר קען מאַכן פּאַראַלעל וועלטן און האָבן זיי אַלע יוואַלוו ינדיווידזשאַלי, וואָלט די זעלבע לידער ווערן פאָלקס אין יעדער וועלט? און, אויב ניט, וואָס קען זיין אַ מעקאַניזאַם אַז זייַנען די דיפעראַנסיז?
צו ענטפֿערן די פֿראגן, מיר-פעטרוס דאָדדס, דונקאַן וואַטץ (מיין דיסערטיישאַן אַדווייזער), און איך געלאפן אַ סעריע פון אָנליין פעלד יקספּעראַמאַנץ. אין באַזונדער, מיר געבויט אַ וועבזייַטל גערופן מוסיקלאַב ווו מען קען אַנטדעקן נייע מוזיק, און מיר געניצט עס פֿאַר אַ סעריע פון יקספּעראַמאַנץ. מיר רעקרוטיד פּאַרטיסאַפּאַנץ דורך פליסנדיק באַנערז אַדס אויף אַ טין-אינטערעס וועבזייַטל (פיגורע 4.20) און דורך דערמיט אין די מידיאַ. פּאַרטיסיפּאַנץ אָנקומען צו אונדזער וועבזייַטל צוגעשטעלט ינפאָרמד צושטימען, געענדיקט אַ קורץ הינטערגרונט פֿראגן, און זענען ראַנדאַמלי אַסיינד צו איינער פון צוויי יקספּערמענאַל טנאָים-פרייַ און געזעלשאַפטלעך השפּעה. אין דעם פרייַ צושטאַנד, פּאַרטיסאַפּאַנץ געמאכט דיסיזשאַנז וועגן וואָס לידער צו הערן צו, בלויז געגעבן די נעמען פון די באַנדס און די לידער. בשעת צוגעהערט צו אַ ליד, די פּאַרטיסאַפּאַנץ האבן געבעטן צו קורס עס נאָך וואָס זיי האָבן די געלעגנהייט (אָבער נישט די פליכט) צו אָפּלאָדירן די ליד. אין די סאציאלע השפּעה צושטאַנד, די פּאַרטיסאַפּאַנץ האָבן די זעלבע דערפאַרונג, חוץ זיי קען אויך זען ווי פילע מאָל יעדער ליד האט שוין דאַונלאָודיד דורך פרייַערדיק פּאַרטיסאַפּאַנץ. דערצו, די פּאַרטיסאַפּאַנץ אין די סאציאל השפּעה טנאָים זענען ראַנדאַמלי אַסיינד צו איינער פון אַכט פּאַראַלעל וועלטן, יעדער פון וואָס יוואַלווד ינדיפּענדאַנטלי (געשטאַלט 4.21). ניצן דעם פּלאַן, מיר געלאפן צוויי שייכות יקספּעראַמאַנץ. אין דער ערשטער, מיר דערלאנגט די לידער צו די פּאַרטיסאַפּאַנץ אין אַ אַנסטאָרטיד גריד וואָס געגעבן זיי אַ שוואַך סיגנאַל פון פּאָפּולאַריטעט. אין די רגע עקספּערימענט, מיר דערלאנגט די לידער אין אַ ראַנגקט רשימה, וואָס ביטנייַ אַ פיל שטארקער סיגנאַל פון פּאָפּולאַריטעט (פיגורע 4.22).
פיגורע 4.20: א ביישפּיל פון פאָנד אַד אַז מיין קאָלעגז און איך געניצט צו רעקרוט פּאַרטיסאַפּאַנץ פֿאַר די מוסיקלאַב יקספּעראַמאַנץ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . רעפּראָדוקט דורך דערלויבעניש פון Salganik (2007) , פיגורע 2.12.
פיגורע 4.21: עקספּערימענטאַל פּלאַן פֿאַר די מוסיקלאַב יקספּעראַמאַנץ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . פּאַרטיסיפּאַנץ זענען ראַנדאַמלי אַסיינד צו איינער פון צוויי באדינגונגען: פרייַ און געזעלשאַפטלעך השפּעה. פּאַרטיסיפּאַנץ אין דער פרייַ צושטאַנד געמאכט זייער ברירות אָן קיין אינפֿאָרמאַציע וועגן וואָס אנדערע מענטשן האבן געטאן. די פּאַרטיסאַפּאַנץ אין די סאציאל השפּעה טנאָים זענען ראַנדאַמלי אַסיינד צו איינער פון אַכט פּאַראַלעל וועלטן, ווו זיי קען זען די פּאָפּולאַריטעט - ווי געמאסטן דורך דאַונלאָודז פון פרייַערדיק פּאַרטיסאַפּאַנץ-פון יעדער ליד אין זייער וועלט, אָבער זיי קען נישט זען קיין אינפֿאָרמאַציע וועגן, אדער האט זיי אַפֿילו וויסן וועגן די עקזיסטענץ פון, קיין פון די אנדערע וועלטן. אַדאַפּט פון Salganik, Dodds, and Watts (2006) , פיגור ס 1.
מיר געפונען אַז די פּאָפּולאַריטעט פון די לידער דיפפערד איבער די וועלטן, סאַגדזשעסטינג אַז גליק האט געשפילט אַ וויכטיק ראָלע אין הצלחה. פֿאַר בייַשפּיל, אין איין וועלט די ליד "לאַקדאַון" פון 52 מעטראָ געקומען אין 1 אויס פון 48 לידער, בשעת אין אן אנדער וועלט עס געקומען אין 40. דאָס איז געווען פּונקט די זעלבע ליד קאַמפּאַטינג קעגן אַלע די זעלבע אנדערע לידער, אָבער אין איין וועלט עס גאַט מאַזלדיק און אין די אנדערע עס האט נישט. ווייַטערדיק, דורך קאַמפּערינג רעזולטאַטן אין די צוויי יקספּעראַמאַנץ, מיר געפונען אַז געזעלשאַפטלעך השפּעה ינקריסיז די געווינער-נעמען-אַלע נאַטור פון די מארקפלעצער, וואָס טאָמער סאַגדזשעס די וויכטיקייט פון בקיעס. אָבער, קוקן אַריבער די וועלטן (וואָס קענען ניט זיין געטאן אַרויס פון דעם מין פון פּאַראַלעל וועלטן עקספּערימענט), מיר געפונען אַז געזעלשאַפטלעך השפּעה פאקטיש געוואקסן די וויכטיקייט פון גליק. ווייַטער, סאַפּרייזינגלי, עס איז געווען די לידער פון העכסטן אַפּעלירן ווו גליק ימפּרודיד מערסט (פיגורע 4.23).
פיגורע 4.22: סקרעענשאָץ פון די געזעלשאַפטלעך השפּעה טנאָים אין די מוסיקלאַב יקספּעראַמאַנץ (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . אין די געזעלשאַפטלעך השפּעה צושטאַנד אין עקספּערימענט 1, די לידער, צוזאמען מיט די נומער פון פרייַערדיק דאַונלאָודז, זענען דערלאנגט צו די פּאַרטיסאַפּאַנץ עריינדזשד אין אַ 16 \(\times\) 3 רעקטאַנגגיאַלער גריד, ווו די שטעלעס פון די לידער זענען ראַנדאַמלי אַסיינד פֿאַר יעדער באַטייליקטער. אין עקספּערימענט 2, די פּאַרטיסאַפּאַנץ אין די געזעלשאַפטלעך השפּעה צושטאַנד זענען געוויזן די לידער, מיט אראפקאפיע קאַונץ, דערלאנגט אין איין זייַל אין אַראָפּגיין סדר פון קראַנט פּאָפּולאַריטעט.
פיגורע 4.23: רעזולטאַטן פון די מוסיקלאַב יקספּעראַמאַנץ ווייַזונג די שייכות צווישן אַפּעלירן און הצלחה (Salganik, Dodds, and Watts 2006) . די \(x\) -אַקסיס איז דער מאַרק טיילן פון דעם ליד אין די זעלבסט וועלט, וואָס דינען ווי אַ מעסטן פון די אַפּעלירן פון דעם ליד, און די \(y\) -אַקסיס איז דער מאַרק טיילן פון דער זעלביקער ליד אין די אַכט געזעלשאַפטלעך השפּעה וועלטן, וואָס סערוועס ווי אַ מאָס פון דער הצלחה פון די לידער. מיר געפונען אַז ינקריסינג די געזעלשאַפטלעך השפּעה אַז פּאַרטיסאַפּאַנץ יקספּיריאַנסט, ספּעציעל די ענדערונג פון אויסלייג פון עקספּערימענט 1 צו עקספּערימענט 2 (פיגורע 4.22) -קאַוסעד הצלחה צו ווערן מער אַנפּרידיקטאַבאַל, ספּעציעל פֿאַר די לידער מיט דעם העכסטן אַפּעלירן. אַדאַפּט פון Salganik, Dodds, and Watts (2006) , פיגורע 3.
MusicLab איז געווען ביכולת צו לויפן אין יסענשאַלי נול בייַטעוודיק פּרייַז ווייַל פון די וועג אַז עס איז דיזיינד. ערשטער, אַלץ איז גאָר אָטאַמייטיד אַזוי עס איז ביכולת צו לויפן ווען איך איז געווען שלאָפן. רגע, די פאַרגיטיקונג איז פֿרייַ מוזיק, אַזוי עס איז קיין בייַטעוודיק באַטייליקטער פאַרגיטיקונג קאָסטן. די נוצן פון מוזיק ווי פאַרגיטיקונג אויך ילימאַנייץ ווי עס איז מאל אַ האַנדל-אַוועק צווישן פאַרפעסטיקט און בייַטעוודיק קאָס. ניצן מוזיק געוואקסן די פאַרפעסטיקט קאָס ווייַל איך געהאט צו פאַרברענגען צייט צו ראַטעווען דערלויבעניש פון די באַנדס און פּריפּערינג ריפּאָרץ פֿאַר זיי וועגן די אָפּרוף פון די פּאַרטיסאַפּאַנץ צו זייער מוזיק. אבער אין דעם פאַל, ינקריסינג פאַרפעסטיקט קאָס אין סדר צו פאַרקלענערן וועריאַבאַלז קאָס איז געווען די רעכט זאַך צו טאָן; אַז ס וואָס ינייבאַלד אונדז צו לויפן אַ עקספּערימענט וואָס איז וועגן 100 מאל גרעסער ווי אַ נאָרמאַל לאַב עקספּערימענט.
ווייַטער, די מוסיקלאַב יקספּעראַמאַנץ ווייַזן אַז נול בייַטעוודיק פּרייַז טוט ניט האָבן צו זיין אַ סוף אין זיך; אלא, עס קען זיין אַ מיטל צו פליסנדיק אַ נייַ טיפּ פון עקספּערימענט. באַמערקונג אַז מיר האבן נישט נוצן אַלע פון אונדזער פּאַרטיסאַפּאַנץ צו לויפן אַ נאָרמאַל געזעלשאַפטלעך השפּעה לאַב עקספּערימענט 100 מאל. אַנשטאָט, מיר האבן עפּעס אַנדערש, וואָס איר קען טראַכטן פון ווי סוויטשינג פון אַ פסיכאלאגישן עקספּערימענט צו אַ סאָוסיאַלאַדזשיקאַל איינער (Hedström 2006) . אַנשטאָט פון פאָוקיסינג אויף יחיד באַשלוס-געמאכט, מיר פאָוקיסט אונדזער עקספּערימענט אויף פּאָפּולאַריטעט, אַ קאָלעקטיוו רעזולטאַט. דעם באַשטימען צו אַ קאָלעקטיוו רעזולטאַט מיטל אַז מיר דאַרפֿן וועגן 700 פּאַרטיסאַפּאַנץ צו פּראָדוצירן אַ איין דאַטן פונט (דאָרט געווען 700 מענטשן אין יעדער פון די פּאַראַלעל וועלטן). אַז וואָג איז בלויז מעגלעך ווייַל פון די פּרייַז סטרוקטור פון דער עקספּערימענט. אין אַלגעמיין, אויב ריסערטשערז ווילן צו לערנען ווי קאָלעקטיוו רעזולטאטן אויפשטיין פון יחיד דיסיזשאַנז, גרופּע יקספּעראַמאַנץ אַזאַ ווי מוסיקלעב זענען זייער יקסייטינג. אין דער פאַרגאַנגענהייַט, זיי זענען לאָגיסטיקלי שווער, אָבער די שוועריקייטן זענען פאַדינג ווייַל פון די מעגלעכקייט פון נול בייַטעוודיק בייַטעוודיק דאַטע.
אין דערצו צו יללוסטרייטינג די נוץ פון נול בייַטעוודיק פּרייַז דאַטע, די מוסיקלאַב יקספּעראַמאַנץ אויך ווייַזן אַ אַרויסרופן מיט דעם צוגאַנג: הויך פאַרפעסטיקט קאָס. אין מיין פאַל, איך איז געווען גאָר מאַזלדיק צו קענען צו אַרבעטן מיט אַ טאַלאַנטירט וועב דעוועלאָפּער געהייסן פעטרוס האַוסעל פֿאַר וועגן זעקס חדשים צו בויען דעם עקספּערימענט. דאָס איז געווען בלויז מעגלעך ווייַל מיין אַדווייזער, דונקאַן וואַטץ, האָט באַקומען אַ נומער פון גראַנטן צו שטיצן דעם מין פון פאָרשונג. טעכנאָלאָגיע האט ימפּרוווד זינט מיר געבויט מוסיקעלאַב אין 2004 אַזוי עס וואָלט זיין פיל גרינגער צו בויען אַ עקספּערימענט ווי דאָס איצט. אָבער, הויך פאַרפעסטיקט פּרייַז סטראַטעגיעס זענען טאַקע בלויז מעגלעך פֿאַר פאָרשער וואָס קענען עפעס דעקן די קאָס.
אין מסקנא, דיגיטאַל יקספּעראַמאַנץ קענען האָבן דראַמאַטיקלי פאַרשידענע פּרייַז סטראַקטשערז ווי אַנאַלאָג יקספּעראַמאַנץ. אויב איר ווילן צו לויפן טאַקע גרויס יקספּעראַמאַנץ, איר זאָל פּרובירן צו פאַרמינערן דיין בייַטעוודיק פּרייַז ווי פיל ווי מעגלעך און יידילי אַלע די וועג צו נול. איר קענען טאָן דאָס דורך אָטאַמייטינג די מעטשאַניק פון דיין עקספּערימענט (למשל, ריפּלייסינג מענטש צייט מיט קאָמפּיוטער צייַט) און דיזיינינג יקספּעראַמאַנץ אַז מענטשן ווילן צו זיין אין. רעסעאַרטשערס וואס קענען פּלאַן יקספּעראַמאַנץ מיט די פֿעיִקייטן וועט קענען צו לויפן נייע מינים פון יקספּעראַמאַנץ וואָס זענען ניט מעגלעך אין די פאַרגאַנגענהייַט. אָבער, די פיייקייַט צו שאַפֿן נול בייַטעוודיק ייבערפלאַך פּרייַז יקספּיריאַנסיז קענען כאַפּן נייַע עטישע פראגעס, די טעמע וואָס איך וועט איצט אַדרעס.
