4.5.2建立自己的实验

建立自己的实验可能是昂贵的，但它将使你创建你想要的实验。

除了在现有环境之上叠加实验外，您还可以构建自己的实验。这种方法的主要优点是控制;如果您正在构建实验，则可以创建所需的环境和治疗。这些定制的实验环境可以创造机会来测试在自然环境中无法测试的理论。构建自己的实验的主要缺点是它可能很昂贵，并且您能够创建的环境可能不具有自然发生的系统的真实性。建立自己的实验的研究人员也必须有招募参与者的策略。在现有系统中工作时，研究人员基本上将实验带给他们的参与者。但是，当研究人员建立自己的实验时，他们需要让参与者参与其中。幸运的是，Amazon Mechanical Turk（MTurk）等服务可以为研究人员提供一种方便的方式让参与者参与他们的实验。

一个例子说明了测试抽象理论的定制环境的优点，是Gregory Huber，Seth Hill和Gabriel Lenz (2012)的数字实验室实验。该实验探讨了民主治理运作可能存在的实际局限性。早期对实际选举的非实验性研究表明，选民无法准确评估现任政治家的表现。特别是，选民似乎遭受三种偏见：（1）他们关注的是近期而非累积的表现; （2）他们可以通过修辞，框架和营销来操纵; （3）他们可能受到与现有表现无关的事件的影响，例如当地运动队的成功和天气。然而，在这些早期的研究中，很难将这些因素中的任何一个与真实，混乱的选举中发生的所有其他因素隔离开来。因此，Huber及其同事创建了一个高度简化的投票环境，以便分离，然后通过实验研究这三种可能的偏差。

正如我在下面描述的实验设置，它听起来非常人为，但请记住，现实主义不是实验室式实验的目标。相反，我们的目标是明确地隔离您正在尝试研究的过程，而这种紧密隔离有时在更现实的研究中是不可能的(Falk and Heckman 2009) 。此外，在这种特殊情况下，研究人员认为，如果选民无法在这种高度简化的环境中有效地评估表现，那么他们就无法在更现实，更复杂的环境中做到这一点。

Huber及其同事使用MTurk招募参与者。一旦参与者提供了知情同意并通过了一个简短的测试，她被告知她正在参加一个32轮比赛，以赚取可以转换成真钱的代币。在游戏开始时，每个参与者都被告知她已经被分配了一个“分配器”，每轮都会给她免费的代币，而且有些分配器比其他分配器更慷慨。此外，每个参与者还被告知她有机会在16轮比赛后保留她的分配器或被分配新的分配器。鉴于您对Huber及其同事的研究目标的了解，您可以看到分配器代表一个政府，这个选择代表一个选举，但参与者并不了解该研究的总体目标。总的来说，Huber及其同事招募了大约4,000名参与者，他们花了大约1.25美元完成了大约8分钟的任务。

回想一下，早期研究的一个发现是选民奖励和惩罚明显无法控制的结果，例如当地运动队的成功和天气。为了评估参与者的投票决策是否会受到其环境中纯随机事件的影响，Huber及其同事在他们的实验系统中添加了一个乐透。在第8轮或第16轮（即，在更换分配器的机会之前），参与者被随机地放置在乐透中，其中一些赢得5,000分，一些赢得0分，一些丢失5,000分。这个彩票旨在模仿独立于政治家表现的好消息或坏消息。尽管参与者被明确告知彩票与其分配者的表现无关，但彩票的结果仍然影响了参与者的决定。从彩票中受益的参与者更有可能保留他们的分配器，并且当更换决定之前的第16轮彩票发生时，这种效果更强 - 比第8轮发生时（图4.15）。这些结果以及论文中其他几个实验的结果使Huber及其同事得出结论，即使在简化的环境中，选民也很难做出明智的决定，这一结果影响了未来关于选民决策的研究(Healy and Malhotra 2013) 。 Huber及其同事的实验表明，MTurk可用于招募参与者进行实验室式实验，以精确测试非常具体的理论。它还显示了构建自己的实验环境的价值：很难想象这些相同的过程如何在任何其他环境中如此干净地隔离。

图4.15： Huber, Hill, and Lenz (2012) 。从彩票中受益的参与者更有可能保留他们的分配器，并且当更换决定之前的第16轮彩票发生时，这种效果更强 - 比第8轮发生时更好。改编自Huber, Hill, and Lenz (2012) ，图5。

除了建立类似实验室的实验外，研究人员还可以构建更像田野的实验。例如， Centola (2010)建立了一个数字现场实验来研究社会网络结构对行为传播的影响。他的研究问题要求他观察同样的行为，这些行为在具有不同社交网络结构的人群中传播，但在其他方面难以区分。唯一的方法是使用定制的定制实验。在这种情况下，Centola建立了一个基于网络的健康社区。

Centola通过健康网站上的广告招募了大约1,500名参与者。当参与者到达在线社区 - 被称为健康生活方式网络 - 他们提供了知情同意，然后被分配了“健康伙伴”。由于Centola分配这些健康伙伴的方式，他能够将不同的社交网络结构编织在一起不同的群体。一些组构建为具有随机网络（其中每个人都可能连接），而其他组则构建为具有群集网络（其中连接更加局部密集）。然后，Centola在每个网络中引入了一种新行为：有机会注册一个包含额外健康信息的新网站。每当有人注册这个新网站时，她所有的健康伙伴都会收到一封电子邮件，宣布这种行为。 Centola发现这种注册新网站的行为 - 在群集网络中的传播速度比在随机网络中传播得更快更快，这一发现与现有的一些理论相悖。

总的来说，建立自己的实验可以让您获得更多控制权;它使您能够构建最佳环境，以隔离您想要学习的内容。很难想象我刚刚描述的两个实验是如何在已有的环境中进行的。此外，构建您自己的系统会减少在现有系统中进行实验的道德问题。但是，当您构建自己的实验时，会遇到实验室实验中遇到的许多问题：招募参与者和对现实主义的担忧。最后的缺点是建立自己的实验可能既昂贵又耗时，但正如这些例子所示，实验的范围可以从相对简单的环境（如Huber, Hill, and Lenz (2012)的投票研究Huber, Hill, and Lenz (2012) ）开始。相对复杂的环境（如Centola (2010)的网络和传染研究Centola (2010) ）。