Bit By Bit - Running eksperimente - 4.5.1.2 Bou jou eie eksperiment
Benewens oortreksel eksperimente op die top van die bestaande omgewings, kan jy ook jou eie eksperiment bou. Die grootste voordeel van hierdie benadering is beheer; As jy die bou van die eksperiment, kan jy die omgewing en behandelings wat jy wil skep. Hierdie maat eksperimentele omgewings kan geleenthede om teorieë wat onmoontlik is om te toets in die natuur voorkom omgewings is te toets te skep. Die belangrikste nadele van die bou van jou eie eksperiment is dat dit kan duur wees en dat die omgewing wat jy in staat is om te skep dalk nie die realisme van 'n natuurlike stelsel is. Navorsers bou van hul eie eksperiment ook moet 'n strategie vir die werwing van deelnemers het. By die werk in bestaande stelsels, is navorsers in wese om die eksperimente om hul deelnemers. Maar, wanneer navorsers bou hul eie eksperiment, wat hulle nodig het om deelnemers te bring. Gelukkig kan dienste soos Amazon Meganiese Turk (MTurk) navorsers bied 'n maklike manier om die deelnemers om hul eksperimente te bring.
Een voorbeeld wat die deugde van maat omgewings illustreer vir die toets van abstrakte teorieë is die digitale laboratorium eksperiment deur Gregory Huber, Seth Hill, en Gabriel Lenz (2012) . Die eksperiment ondersoek 'n moontlike praktiese beperking op die funksionering van demokratiese regering. Vroeër nie-eksperimentele studies van werklike verkiesings dui daarop dat kiesers nie in staat is om die prestasie van die plig politici akkuraat te evalueer. In die besonder, die kiesers verskyn om te ly aan drie vooroordele: 1) gefokus op onlangse eerder as kumulatiewe prestasie; 2) manipuleerbare deur retoriek, rame en bemarking; en 3) beïnvloed deur gebeure wat niks met gevestigde prestasie, soos die sukses van plaaslike sport span en die weer. In hierdie vorige studies, maar dit was moeilik om enige van hierdie faktore te isoleer van al die ander dinge wat gebeur in die werklike, slordig verkiesings. Daarom, Huber en kollegas het 'n hoogs vereenvoudig stem omgewing ten einde te isoleer, en dan eksperimenteel te bestudeer, elkeen van hierdie drie moontlike vooroordele.
Soos ek beskryf die eksperimentele opstelling daaronder gaan klink baie kunsmatige, maar onthou dat realisme is nie 'n doel in die laboratorium-styl eksperimente. Inteendeel, die doel is om die proses wat jy probeer om te studeer duidelik te isoleer, en hierdie stywe isolasie is soms nie moontlik in studies met meer realisme (Falk and Heckman 2009) . Verdere, in hierdie spesifieke geval, het die navorsers het aangevoer dat indien die kiesers kan nie effektief prestasie in hierdie hoogs vereenvoudigde omgewing te evalueer, dan is hulle nie in staat sal wees om dit te doen in 'n meer realistiese, meer komplekse omgewing.
Huber en kollegas gebruik Amazon Meganiese Turk (MTurk) aan deelnemers te werf. Sodra 'n deelnemer verskaf ingeligte toestemming en verby 'n kort toets, is sy meegedeel dat sy deelname aan 'n 32 ronde wedstryd te tekens wat kan omskep word in 'n werklike geld te verdien. Aan die begin van die spel, is elke deelnemer meegedeel dat sy 'n "allocator" dat haar vrye tekens elke ronde sal gee en dat sommige toewysers was meer vrygewig as ander toegeken. Verder is elke deelnemer ook vertel dat sy 'n kans om een ​​hou haar allocator of 'n nuwe een na 16 rondtes van die spel word toegeken sou hê. Gegewe wat jy weet oor Huber en kollegas se navorsing doelwitte, kan jy sien dat die allocator verteenwoordig 'n regering en hierdie keuse verteenwoordig 'n verkiesing, maar deelnemers was nie bewus van die algemene doelstellings van die navorsing. In totaal, Huber en kollegas gewerf ongeveer 4000 deelnemers wat betaal oor $ 1,25 vir 'n taak wat sowat 8 minute geneem.
Onthou dat een van die bevindinge van vorige navorsing was dat kiesers beloning en straf bekleërs vir uitkomste wat duidelik buite hul beheer, soos die sukses van plaaslike sportspanne en die weer. Om te bepaal of die deelnemers stem besluite kan beïnvloed word deur suiwer toevallige gebeure in hul omgewing, Huber en kollegas bygevoeg 'n lotery om hul eksperimentele stelsel. Óf by die 8ste ronde of die 16de ronde (dit wil sê, reg voor die kans om die allocator vervang) deelnemers is lukraak in 'n lotto waar sommige gewen 5000 punte, sommige gewen 0 punte, en 'n paar verloor 5000 punte. Dit lotery is bedoel om na te boots goeie of slegte nuus wat onafhanklik van die prestasie van die politikus. Selfs al is die deelnemers uitdruklik meegedeel dat die lotery was nie verband hou met die uitvoering van hul allocator, die uitslag van die lotery steeds beïnvloed besluite deelnemers. Deelnemers wat voordeel getrek het uit die lotery was meer geneig om hul allocator hou, en hierdie effek was sterker as die lotto gebeur in die tweede ronde 16-reg voor die vervanging besluitneming as toe dit gebeur het in die tweede ronde 8 (Figuur 4.14). Hierdie resultate, tesame met die uitslae van 'n paar ander eksperimente in die koerant, gelei Huber en kollegas tot die gevolgtrekking dat selfs in 'n vereenvoudigde omgewing, kiesers sukkel om wyse besluite, gevolg is dat toekomstige navorsing oor kieser besluitneming beïnvloed (Healy and Malhotra 2013) . Die eksperiment van Huber en kollegas toon dat MTurk kan gebruik word om deelnemers te werf vir laboratorium-styl eksperimente om juis baie spesifieke teorieë te toets. Dit toon ook die waarde van die bou van jou eie eksperimentele omgewing: dit is moeilik om te dink hoe hierdie selfde prosesse is so mooi kon geïsoleer in 'n ander omgewing.
Figuur 4.14: Resultate van Huber, Hill, and Lenz (2012) . Deelnemers wat voordeel getrek het uit die lotery was meer geneig om hul allocator behou, en hierdie effek was sterker as die lotto gebeur in die tweede ronde 16-reg voor die vervanging besluitneming as toe dit gebeur het in die tweede ronde 8.
Benewens die bou van laboratorium-agtige eksperimente, kan navorsers ook eksperimente wat meer veld-agtige bou. Byvoorbeeld, Centola (2010) het 'n digitale veld eksperiment om die effek van sosiale netwerk struktuur op die verspreiding van gedrag bestudeer. Sy navorsingsvraag vereis hom om dieselfde gedrag versprei in bevolkings wat verskillende sosiale netwerk strukture gehad, maar was andersins ononderskeibaar waarneem. Die enigste manier om dit te doen, was met 'n maat, custom-built eksperiment. In hierdie geval, Centola het 'n web-gebaseerde gemeenskap gesondheid.
Centola gewerf ongeveer 1.500 deelnemers met advertensies op die gesondheid webtuistes. Wanneer deelnemers aan die online-gemeenskap wat die gesonde lewenstyl genoem aangekom Netwerk-hulle op voorwaarde dat ingeligte toestemming en dan is "gesondheid vriende." As gevolg van die manier Centola opgedra hierdie gesondheid vriende hy kan saam verskillende sosiale netwerk strukture saamgevoeg word in die verskillende was opgedra groepe. Sommige groepe is gebou om ewekansige netwerke en ander groepe is gebou om gegroepeer netwerke (waar verbindings is meer plaaslik digte) het (waar almal ewe waarskynlik na wees verbind was). Dan, Centola 'n nuwe gedrag in elke netwerk, die kans om te registreer vir 'n nuwe webwerf met bykomende inligting oor gesondheid. Wanneer iemand ingeskryf vir hierdie nuwe webwerf, al haar gesondheid vriende ontvang 'n e-pos aankondiging hierdie gedrag. Centola bevind dat hierdie gedrag-ondertekening-up vir die nuwe webwerf versprei verder en vinniger in die cluster netwerk as die ewekansige netwerk, 'n bevinding dat in teenstelling met 'n paar bestaande teorieë was.
Algehele, die bou van jou eie eksperiment gee jou baie meer beheer; Dit stel jou in staat om die beste moontlike omgewing te isoleer wat jy wil studeer bou. Dit is moeilik om te dink hoe enige van hierdie eksperimente kon uitgevoer in 'n reeds bestaande omgewing. Verdere, die bou van jou eie stelsel verminder etiese kommer oor eksperimenteer in bestaande stelsels. Wanneer jy jou eie eksperiment bou egter jy loop in baie van die probleme wat ondervind word in die laboratorium eksperimente: die werwing van deelnemers en kommer oor realisme. 'N Finale nadeel is dat die bou van jou eie eksperiment duur en tydrowend kan wees, hoewel as hierdie voorbeelde wys, die eksperimente kan wissel van relatief eenvoudige omgewings (soos die studie van die stemming deur Huber, Hill, and Lenz (2012) ) te relatief komplekse omgewings (soos die studie van netwerke en besmetting deur Centola (2010) ).