Bit By Bit - Running eksperimente - 4.5.2 Bou jou eie eksperiment
Benewens eksperimente wat bo-op bestaande omgewings oorgedra word, kan jy ook jou eie eksperiment bou. Die grootste voordeel van hierdie benadering is beheer; As jy die eksperiment bou, kan jy die omgewing en behandelings skep wat jy wil. Hierdie op maat gemaakte eksperimentele omgewings kan geleenthede skep om teorieë te toets wat onmoontlik is om in natuurlike omgewings te toets. Die belangrikste nadele van die bou van jou eie eksperiment is dat dit duur kan wees en dat die omgewing wat jy kan skep nie die realisme van 'n natuurlike stelsel het nie. Navorsers wat hul eie eksperiment bou, moet ook 'n strategie hê om die deelnemers te werf. Wanneer navorsers in bestaande stelsels werk, bring navorsers in wese die eksperimente aan hul deelnemers. Maar wanneer navorsers hul eie eksperiment bou, moet hulle die deelnemers daaroor bring. Gelukkig kan dienste soos Amazon Mechanical Turk (MTurk) navorsers 'n maklike manier bied om deelnemers aan hul eksperimente te bring.
Een voorbeeld wat die deugde van maatgemaakte omgewings illustreer vir die toets van abstrakte teorieë, is die digitale laboratorium-eksperiment deur Gregory Huber, Seth Hill en Gabriel Lenz (2012) . Hierdie eksperiment ondersoek 'n moontlike praktiese beperking op die funksionering van demokratiese regering. Vroeër nie-eksperimentele studies van werklike verkiesings het voorgestel dat kiesers nie die prestasie van posbekleërs akkuraat kan assesseer nie. In die besonder lyk kiesers van drie vooroordele: (1) hulle fokus op onlangse eerder as kumulatiewe prestasie; (2) hulle kan gemanipuleer word deur retoriek, raamwerk en bemarking; en (3) hulle kan beïnvloed word deur gebeure wat nie verband hou met gevestigde prestasie nie, soos die sukses van plaaslike sportspanne en die weer. In hierdie vroeëre studies was dit egter moeilik om enige van hierdie faktore te isoleer van al die ander dinge wat in werklike, morsige verkiesings gebeur. Daarom het Huber en kollegas 'n hoogs vereenvoudigde stemomgewing geskep om elk van hierdie drie moontlike vooroordele te kan isoleer en eksperimenteel te bestudeer.
Soos ek die eksperimentele opstelling hieronder beskryf, gaan dit baie kunsmatig klink, maar onthou dat realisme nie 'n doelwit is in laboratorium-eksperimente nie. Die doel is eerder om die proses wat jy probeer studeer, duidelik te isoleer, en hierdie strawwe isolasie is soms nie moontlik in studies met meer realisme nie (Falk and Heckman 2009) . Verder het die navorsers aangevoer dat indien kiesers nie effektief die prestasie in hierdie hoogs vereenvoudigde omgewing kan evalueer nie, hulle dit nie in 'n meer realistiese en meer komplekse omgewing kan doen nie.
Huber en kollegas het MTurk gebruik om deelnemers te werf. Sodra 'n deelnemer ingeligte toestemming gegee het en 'n kort toets geslaag het, is sy vertel dat sy deelgeneem het aan 'n 32-ronde wedstryd om muntstukke te verdien wat in regte geld omskep kon word. Aan die begin van die spel is aan elke deelnemer gesê dat sy 'n toekenning ontvang het wat haar gratis tokens elke keer sou gee en dat sommige toewysers meer vrygewig was as ander. Verder is elke deelnemer ook vertel dat sy 'n kans sal hê om haar toewyser te hou of 'n nuwe een na 16 rondes van die spel toegewys te word. Gegewe wat jy weet van Huber en kollegas se navorsingsdoelwitte, kan jy sien dat die toekenning 'n regering verteenwoordig en hierdie keuse verteenwoordig 'n verkiesing, maar deelnemers was nie bewus van die algemene doelwitte van die navorsing nie. In totaal het Huber en kollegas ongeveer 4000 deelnemers gewerf wat omtrent $ 1,25 betaal is vir 'n taak wat sowat agt minute geduur het.
Onthou dat een van die bevindings van vroeëre navorsing was dat kiesers beloningspligtiges beloon en straf vir uitkomste wat duidelik buite hul beheer is, soos die sukses van plaaslike sportspanne en die weer. Om te bepaal of deelnemers stembesluite deur suiwer ewekansige gebeurtenisse in hul omgewing beïnvloed kan word, het Huber en kollegas 'n lotto aan hul eksperimentele stelsel bygevoeg. By die 8ste of 16de rondte (dws net voor die kans om die toekenning te vervang) is deelnemers lukraak in 'n lotery geplaas, waarvan sommige 5 000 punte gewen het, sommige het 0 punte gewen en sommige het 5 000 punte verloor. Hierdie lotery was bedoel om goeie of slegte nuus na te boots wat onafhanklik is van die prestasie van die politikus. Alhoewel deelnemers uitdruklik verklaar is dat die lotery nie verband hou met die prestasie van hul toekenning nie, het die uitslag van die lotery steeds die deelnemers se besluite beïnvloed. Deelnemers wat van die lotery voordeel getrek het, was meer geneig om hul toewyser te hou, en die effek was sterker toe die lotery in die rondte 16 plaasgevind het - net voor die vervangingsbesluit, as wanneer dit in ronde 8 gebeur het (figuur 4.15). Hierdie resultate, saam met dié van verskeie ander eksperimente in die koerant, het Huber en kollegas meegedeel dat selfs in 'n vereenvoudigde omgewing kiesers moeilik is om wyse besluite te neem, 'n uitslag wat toekomstige navorsing oor kiesersbesluitneming (Healy and Malhotra 2013) . Die eksperiment van Huber en kollegas toon dat MTurk gebruik kan word om deelnemers te werf vir laboratorium-eksperimente om presies baie spesifieke teorieë te toets. Dit wys ook die waarde van die bou van jou eie eksperimentele omgewing: dit is moeilik om te dink hoe hierdie selfde prosesse so in enige ander omgewing so skoon geïsoleer kon word.
Figuur 4.15: Resultate van Huber, Hill, and Lenz (2012) . Deelnemers wat van die lotery voordeel getrek het, was meer geneig om hul toewyser te behou. Hierdie effek was sterker toe die lotery in die rondte 16 plaasgevind het, net voor die vervanging besluit. Toe dit in ronde 8 gebeur. Aangepas van Huber, Hill, and Lenz (2012) , figuur 5.
Benewens die bou van laboratoriumagtige eksperimente, kan navorsers ook eksperimente bou wat meer veldgelyk is. Byvoorbeeld, Centola (2010) het 'n digitale veldeksperiment gebou om die effek van sosiale netwerkstruktuur op die verspreiding van gedrag te bestudeer. Sy navorsingsvraag het hom vereis om dieselfde gedrag te versprei in populasies wat verskillende sosiale netwerkstrukture gehad het, maar andersins ononderskeibaar was. Die enigste manier om dit te doen was met 'n op maat gemaakte, op maat gemaakte eksperiment. In hierdie geval het Centola 'n webgebaseerde gesondheidsgemeenskap gebou.
Centola het ongeveer 1500 deelnemers gewerf deur middel van advertensies op gesondheidswebwerwe. Toe deelnemers by die aanlyngemeenskap aangekom het, wat die Gesonde Lewenstylnetwerk genoem word, het hulle ingeligte toestemming gegee en is hulle dan "gesondheidskwessies" toegewys. As gevolg van die manier waarop Centola hierdie gesondheidsknegte toegewys het, kon hy verskillende sosiale netwerkstrukture in verskillende groepe. Sommige groepe is gebou om ewekansige netwerke te hê (waar almal ewe waarskynlik verbind sou word), terwyl ander groepe gebou is om geklusterde netwerke te hê (waar verbindings meer plaaslik dig is). Dan het Centola 'n nuwe gedrag in elke netwerk ingestel: die kans om te registreer vir 'n nuwe webwerf met addisionele gesondheidsinligting. Wanneer enigiemand vir hierdie nuwe webwerf aangemeld het, het al haar gesondheidsknegte 'n e-pos ontvang wat hierdie gedrag bekend gemaak het. Centola het bevind dat hierdie optrede - inskrywing vir die nuwe webwerf - verder en vinniger in die geklusterde netwerk versprei as in die ewekansige netwerk, 'n bevinding wat strydig was met sommige bestaande teorieë.
Overall, die bou van jou eie eksperiment gee jou veel meer beheer; Dit stel jou in staat om die beste moontlike omgewing op te stel om te isoleer wat jy wil studeer. Dit is moeilik om te dink hoe die twee eksperimente wat ek pas beskryf het, in 'n reeds bestaande omgewing uitgevoer kon word. Verder bou die bou van u eie stelsel etiese bekommernisse om eksperimenteer in bestaande stelsels. Wanneer jy egter jou eie eksperiment bou, loop jy in baie van die probleme wat ondervind word in laboratorium eksperimente: werwing van deelnemers en bekommernisse oor realisme. 'N Finale nadeel is dat die bou van jou eie eksperiment duur en tydrowend kan wees, alhoewel, soos hierdie voorbeelde toon, die eksperimente kan wissel van relatief eenvoudige omgewings (soos die stemming van Huber, Hill, and Lenz (2012) ). tot relatief komplekse omgewings (soos die studie van netwerke en besmetting deur Centola (2010) ).