活動4ランニング実験4.1はじめに4.2実験とは何ですか?4.3実験の二次元:ラボ・フィールドとアナログ-デジタル4.4簡単な実験を超えて移動します4.4.1妥当性4.4.2治療効果の不均一性4.4.3メカニズム4.5それが起こる作ります4.5.1ちょうどそれを自分で行います4.5.1.1使用既存の環境4.5.1.2独自の実験を構築4.5.1.3独自の製品を構築します4.5.2強力なとパートナー4.6アドバイス4.6.1ゼロ変動費データを作成します。ReadymadesとCustommadesの配合を7.2.2参加者を中心としたデータ収集7.2.3研究設計における倫理7.3先頭へ戻ります謝辞リファレンスこの翻訳は、コンピュータによって作成されました。企業や政府が保持しているデータは、研究者がアクセスするのは困難です。2014年5月には、米国の国家安全保障アジェンダは、インテリジェンスコミュニティ全国総合サイバーセキュリティ・イニシアティブデータセンター扱いにくい名前を持っている農村部のユタ州のデータセンターを開設しました。ユタ州データセンターとして知られるようになったこのデータセンターは、驚異的な能力を有することが報告されています。2012)より後述するビッグデータに捕捉された情報、の多くの敏感な性質について調達の懸念に加えて、ユタ州のデータセンターは、研究者にアクセスできない豊富なデータソースの極端な例です。一般的には、研究者に有用であろうビッグデータの多くの情報源は、政府(例えば、税データ、教育データ)や企業(例えば、クエリエンジンや通話のメタデータを検索する)によって制御され、制限されています。したがって、これらのデータは、大学の研究者にすぐに利用できなくなり、ほとんどはあっても、政府や企業の研究者に利用できなくなります。私の経験では、大学で基づいて多くの研究者は、このアクセ​​ス不能のソースを誤解します。企業や政府の人々は、愚かな怠惰、または思いやりあるため、これらのデータにアクセスできなくはありません。深刻な法的、技術的、ビジネス、およびデータアクセスを防ぐ倫理的な障壁があります。ウェブサイトのためのいくつかの用語のサービス契約はデータのみが、従業員が使用するか、サービスを改善することができます。データ共有の特定の形態は、顧客からの正当な訴訟に企業を公開することができます。共有データに関わる企業に対する実質的なビジネスリスクもあります。個人の検索データが誤って、大学の研究プロジェクトの一環としてGoogleから漏れ出た場合、国民が応答するか想像してみてください。このようなデータ侵害は、極端な場合、あっても会社のために実存危険かもしれません。Googleが最も大きな非常にリスク回避の研究者との間でデータの共有について企業が-です。実際には、大量のデータへのアクセスを提供する立場にあるほとんどの人は、アブドゥルチョードリの物語を知っています。彼はAOLの研究の頭部があったときに2006年に、彼は意図的に彼は研究コミュニティへ65万AOLユーザから検索クエリを匿名と思っていたものをリリースしました。私の知る限り、チョードリー氏とAOLの研究者が善意を持っていたし、彼らはデータを匿名化していたと思いました。彼らは間違っていました。2006)これらの問題が発見された後、チョードリー氏は、AOLのウェブサイトからデータを削除したが、それは遅すぎました。データは他のウェブサイトに転載されていた、とあなたはこの本を読んでいるとき、それはおそらく、まだ利用できるようになります。この例が示すように、内部のデータアクセスを容易にするために、企業の特定の個人のための利点はかなり小さく、最悪のシナリオがひどいです。研究は、しかし、一般大衆にアクセスできないデータへのアクセスを得ることができます。政府は、研究者がアクセスのために適用するために従うことができ、およびこの章の後のショーの例のように、研究者は時折企業データへのアクセスを得ることができる手順を持っています。(2015)オンラインオークションからのデジタル・トレースを研究するためのeBayの研究者と提携しました。研究者の関心、研究者の能力:私は後の章(セクション2.4.3.2)で、このコラボレーションから来た研究について詳しく説明しますが、それは私が成功したパートナーシップで見るすべての成分4を持っていたので、私は今それを言及します企業の関心、および会社の能力。言い換えれば、Einavや同僚に興味とオンラインオークションを勉強することができました。イーベイでもありました。私は研究者や企業のいずれかがこれらの成分の一つを欠いていたため、多くの可能なコラボレーションが失敗見てきました。あなたがビジネスとのパートナーシップを開発することができても、しかし、あなたのためにいくつかの欠点があります。あなたは可能性が高いとのデータと尋ねることができる質問が制限されます。企業は、彼らが悪い見えるようにすることができ、研究を可能にするためにはほとんどありません。第二に、あなたはおそらく、他の研究者が、あなたの結果を確認し、拡張することはできないことを意味し、他の研究者とデータを共有することができません。これらのパートナーシップは、人々があなたの結果はあなたのパートナーシップの影響を受けていたことを考えるかもしれない利益相反の少なくとも外観を作成することができます。これらの欠点のすべてに対処することができますが、誰にでもアクセス可能でないデータでの作業は五分五分とマイナス面の両方を持っていたことを明確にしておくことが重要です。要約すると、ビッグデータの多くは、研究者にアクセスできません。そこにデータアクセスを防止するため、深刻な、法的、技術、ビジネス、および倫理的な障壁があり、これらの障壁は離れて行くことはありません。各国政府は、一般に、データのアクセスを可能にするための手順を確立しているが、プロセスは、州および地方レベルでのよりアドホックすることができます。いくつかのケースでは、研究者が企業とパートナーは、データへのアクセスを取得することができますが、これは研究者のためのさまざまな問題を作成することができます。IndieBound。