ניסוי מעבדת המוזיקה

ניסוי מעבדת המוזיקה (באנגלית: "Music Lab") הוא ניסוי בתחום מדעי ההתנהגות שבוצע בשנת 2006 במסגרת מחקר ניסיוני על אי-שוויון ועל אי-יכולת-חיזוי בשוק תרבותי מלאכותי שנערך על ידי החוקרים מתיו סלגניק, פטר דוטס, דאנקן וואטס. הניסוי בודק עד כמה קיומה של השפעה חברתית עשוי באופן פרדוקסלי להגדיל את המידע שבה ניתן לזהות בשלב מוקדם מאוד קבלת החלטה אשר בסופו של דבר מתגלה כמקובלת ביותר. החוקרים בחנו סוגיה זו על ידי יצירת "שוק מוזיקה" מלאכותי מקוון. המחקר התבצע בעזרת ניסוי בו השתתפו 14,341 נבדקים, אשר חולקו באקראי לשתי קבוצות: קבוצה 'עצמאית' וקבוצת 'השפעה החברתית'. לנבדקים במצב העצמאי לא היה מידע על בחירות השירים של הנבדקים האחרים ולכן נאלצו לקבל את החלטותיהם על השירים באופן בלעדי ולא מוטה. לעומת זאת, נבדקים במצב ההשפעה חברתית קיבלו מידע על בחירות השירים של נבדקים אחרים, ממנו הם עלולים להיות מושפעים בעת קבלת החלטותיהם. כל הבדל בתוצאות ההצלחה של השירים בין שתי הקבוצות הללו ניתן לייחס לנוכח השפעה חברתית. למהלך הניסוי היה גם שלב נוסף, כדי לקבל תוצאות אמינות יותר בקבוצת ההשפעה החברתית, נבדקים בקבוצה זו הוקצו באופן אקראי לאחד משמונה "עולמות השפעה". כל נבדק קיבל מידע על בחירת השירים של נבדקים אחרים רק בעולם שלו. כך נוצרו מספר רב של "היסטוריות". כדי לקבוע עד כמה שתי הקבוצות הללו נבדלות זו מזו החל מהמצב הראשוני החוקרים לא נזקקו לחלוקת הנבדקים בקבוצה העצמאית, מכיוון שההתנהגויות של הנבדקים במצב זה נבעו אך ורק מהעדפותיהם האישיות. שיבוץ הנבדקים נעשה כך ש-20% מהנבדקים שובצו למצב העצמאי ו-80% שובצו למצב ההשפעה החברתית (10% לכל אחד משמונת העולמות). הקצאה זו הניבה כ־700 נבדקים בכל אחד מעולמות ההשפעה חברתית ו-1,400 נבדקים במצב העצמאי. אופי תכנון הניסוי לא היה ידוע לנבדקים. עם כניסתם לאתר הניסוי (http://musiclab.columbia.edu(הקישור אינו פעיל)) הנבדקים נחשפו למסך פתיחה המודיע להם כי הם עומדים להשתתף במחקר על טעם מוזיקלי ובתמורה להשתתפותם יקבלו הזדמנות להוריד מספר שירים בחינם על ידי אמנים חדשים ומבטיחים. לאחר מכן הנבדקים נתנו את הסכמתם, מילאו סקר קצר והוצג בפניהם דף הוראות. לבסוף, לנבדקים הוצג תפריט של 48 שירים. במהלך הניסוי הראשון השירים הוצגו בתבנית של שלושה סוגי עמודות (ראה איור 2) בסדר אקראי לכל נבדק. על ידי סדר אקראי של שירים לכל נבדק נמנעה העדפת שירים על ידי הצבתם במיקומי מסך אסטרטגיים. בנוסף, סדר שירים ספציפי נשאר קבוע במהלך הניסוי כולו עבור כל נבדק. לנבדקים בקבוצת ההשפעה החברתית הוצג ליד כל שיר גם מונה הורדות לפי עולמו של הנבדק ואילו לנבדקים במצב העצמאי אופציה זו לא הייתה קיימת. במהלך הניסוי השני השירים הוצגו בתבנית עמודה אחת (ראה איור 3). לנבדקים בעולמות החברתיים הוצגו השירים מסודרים לפי מספר הורדות בעולמם בסדר יורד ולנבדקים בקבוצה העצמאית השירים הוצגו באותה תבנית של עמודה אחת, אך בסדר אקראי וללא מונה ההורדות. ניתוח הנתונים התבצע באמצעות שני פרמטרים עיקריים: 1) הצלחה של שיר מסוים נמדדה בהתבסס על נתח השוק של ההורדות השייכות לאותו שיר. נתח השוק חושב על ידי הנוסחה הבאה : m i {\displaystyle m_{i}} -אחוז נתח השוק של שיר i d i {\displaystyle d_{i}} - מספר ההורדות של שיר i בעולם מסוים ∑ k = 1 S d k {\displaystyle \textstyle \sum _{k=1}^{S}d_{k}\displaystyle } - מספר ההורדות הכולל באותו עולם m i = d i ∑ k = 1 S d k {\displaystyle m_{i}={\operatorname {d} \!i \over \operatorname {\textstyle \sum _{k=1}^{S}d_{k}\displaystyle } \!}} - חישוב נוסחתי של מדד ההצלחה עבור שיר מסוים. על מנת לחזק זאת, אנו רואים כי ככל שנבדק נתן דירוג גבוה יותר לשיר מסוים (נמדד בדירוג כוכבים 1–5) כך גדלה ההסתברות שיוריד את השיר. 2) מדד האי שוויון של ההצלחה עם נמדד לפי מדד ג'יני . בניסוי שלנו, מדד ג'יני מוגדר באופן הבא: • ככל שמקדם ג'יני קרוב ל-0, כך פיזור התוצאות אחיד יותר. כלומר השוני במספר ההורדות בין השירים קטן יחסית. או במילים פשוטות- לא היה שיר שהצליח יותר מהשאר. • ככל שמקדם ג'יני קרוב ל-1, כך פיזור התוצאות אינו אחיד, זאת אומרת ששיר או מספר שירים הצליחו הרבה יותר מהשאר, ככל הנראה מכיוון שישנה העדפה ניכרת כלפיהם. בניסוי 1: ניתן לראות שהפיזור של קבוצות ההשפעה החברתית (קווים כחולים) היה יחסית קרוב לקבוצה העצמאית (קו אדום), כלומר מונה ההורדות שהוצג בקבוצת ההשפעה החברתית לא היווה הבדל משמעותי. ניתן להסביר זאת באופן הצגת השירים אשר חולקו ל-3 עמודות שלא ממוינות על פי מונה ההורדות של כל שיר. בניסוי 2: ניתן לראות שהפיזור של קבוצות ההשפעה החברתית (קווים כחולים) שונה מרמת הפיזור בקבוצה העצמאית (קו אדום) והוא קרוב לרמת פיזור של 1, משמע שהייתה העדפה ברורה למספר שירים מסוימים על פני השאר בקבוצות ההשפעה החברתית. ההסבר ניתן בכך שהצגה של עמודה אחת של שירים על פי סדר יורד של מספר ההורדות, גרמה לנטייה מצד הנבדקים להוריד את השירים שהוצבו בראש העמוד, שהם גם השירים הפופולריים ביותר. דרך ניתוח הנתונים התבססה על השוואה מתמדת בין שתי האוכלוסיות של המחקר (ציר X מבטא את הקבוצה העצמאית, ציר Y מבטא את קבוצות ההשפעה החברתית). השירים מוצגים בגרף באמצעות נקודות. כל נקודה מייצגת שיר. בנוסף, ניתוח הנתונים התבצע בנפרד לכל ניסוי ונעשה באמצעות שני מדדים: i. מדד m -מבטא הצלחה של שיר מסוים על פי נתח שוק. ii. סולם דירוג הנע בין 1 ל-48. 1 מציין את ההעדפה הגבוהה ביותר לשיר, 48 מציין את ההעדפה הנמוכה ביותר . • באיור A ניתן לראות שנתח השוק של כל שיר (מסומן בנקודה) כמעט זהה בין שתי הקבוצות כלומר הפיזור של הנקודות אחיד יחסית ומבוטא באמצעות שיפוע שהוא כמעט אלכסוני לגמרי. • באיור B הצלחת שיר נמדדה לפי דירוג (מ 1 עד 48) ניתן לראות כי שיר שדורג במקום מסוים בקבוצה העצמאית דורג באופן דומה בקבוצות ההשפעה החברתית כלומר התוצאות מראות כי אין שינוי בין בחירת השירים בין הקבוצה העצמאית לקבוצת ההשפעה. • באיור C ניתן לראות ששירים שנחשבו פופולריים בקבוצה העצמאית נחשבו פופולריים אף יותר בקבוצות ההשפעה החברתית. שירים שלא היו פופולריים בקבוצה העצמאית היו אף פחות פופולריים בקבוצות ההשפעה החברתית. בשאר השירים לא היה שוני משמעותי מהניסוי הראשון. ניתן להסיק מתוצאות אלה שבניסוי השני הנבדקים בעולמות ההשפעה החברתית ראו באופן מובהק את השירים שהורדו הכי הרבה/מעט . כתוצאה מכך השירים שהורדו הכי הרבה המשיכו להצליח ולשפר את נתח השוק שלהם והשירים שהורדו הכי מעט נחלו כישלון רב יותר והקטינו את נתח השוק שלהם. • באיור D ניתן להסיק גם כן שבניסוי השני הנבדקים בעולמות ההשפעה החברתית הושפעו באופן מובהק מהשירים שהורדו הכי הרבה/מעט. הפעם הצלחתם של השירים נמדדה על ידי סולם דירוג (מ 1 עד 48) . ניתן לראות שבגרף זה הנתונים מפוזרים יותר מגרף B וזאת מכיוון שהשינוי בבחירת השירים בין שתי הקבוצות גבר בניסוי השני. המסקנה הכוללת מהניסוי היא שבאוכלוסיות שבהן ההשפעה החברתית חשובה בקביעה האם פרט מחליט לאמץ אופן התנהגות מסוים או לקנות מוצר של מותג מסוים, חיזוי מדויק של החלטת הפרט קשה מאוד ואף כמעט בלתי אפשרי. עם זאת, קיומה של השפעה חברתית משמעותה כי לעיתים קרובות ניתן לחזות את ההחלטה הסופית בשלב מוקדם יחסית בעזרת תהליך הבחירה של שאר האוכלוסייה. הערך שנגזר מהניסוי בנוגע להשפעות על דעה ברשתות חברתיות מזכיר את תופעת העדר, ככל שפרסומות וקמפיינים (אלה בדרך כלל ממומנים על ידי חברות גדולות) שנעשים בפלטפורמות החברתיות צוברים יותר פידבקים חיוביים, כך גובר משמעותית הסיכוי שאנשים שנחשפו לביקורת החיובית יבחרו לתת ביקורת חיובית גם כן, בעוד שההשפעה החברתית של ביקורת שלילית מנוטרלת על ידי אנשים המעוניינים לתקן את התוצאה השלילית. כלומר הפרט פחות עצמאי בקבלת החלטות ממה שהיינו רוצים להאמין וחוכמת ההמונים היא לא באמת אוסף העמדות האינדיבידואליות של כל חברי הקבוצה, משום שהעמדה הפרטית שלנו מעוצבת בין היתר על ידי העמדות של אחרים בקבוצה ומשפיעה עליהן. לממצאי המחקר שלנו יש השפעות במגוון תחומים שבהם אנשים נחשפים לעמדות של אנשים אחרים ועלולים להיות מושפעים מהם, כגון הצבעה בבחירות, חיזוי שוק מניות והמלצת מוצרים. לכן אנחנו צריכים לגרום לדירוגים ברשת ולטכנולוגיות המשקללות ביקורות, להתחשב בהטיית ההשפעה החברתית, כדי שנוכל לפרש שיפוט קולקטיבי באופן איכותי ולעשות שימוש טוב יותר באינטליגנציה קולקטיבית בעתיד. בשנת 2007 נערך ניסוי נוסף על ידי פטר דוטס ודאנקן וואטס המתמקד באופן גיבוש הדעה של פרט דרך אמצעי המדיה. כאן החוקרים בחנו את הרעיון, שהם מכנים "השערת המשפיעים", תוך שימוש בסדרת הדמיות מחשב של תהליכי השפעה בינאישית. DUNCAN J. WATTS, PETER SHERIDAN DODDS (2007). "Influentials, Networks, and Public Opinion Formation" (PDF). Reading Research Quarterly. DUNCAN J. WATTS, PETER SHERIDAN DODDS, Matthew J.Salganik (2006). "Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market" (PDF). Reading Research Quarterly.