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。科学的なマスコラボレーションを設計する上で最大の課題は、その問題を解決して喜んとできる人々のグループに意味のある科学的な問題をマッチングされます。時々、問題は銀河動物園のように、最初に来る:銀河を分類する作業を考えると、研究者は助けることができる人を見つけることを歩き回りました。他の時間は、人々が最初に来ることができ、問題は、第二の来ることができます。"仕事"を活用しようとします。参加者をやる気にさせるための最も簡単な方法はお金です。(例えば、アマゾンメカニカルターク)マイクロタスクの労働市場での人間の計算プロジェクトを作成する任意の研究者は、お金で参加者をやる気にさせるつもりです。金融動機は、いくつかの人間の計算問題に十分であり得るが、この章のマスコラボレーションの例の多くは、参加(ギャラクシー動物園、Foldit、ピア・ツー・特許、eBird、およびPhotoCity)を動機づけるためにお金を使用していませんでした。その代わりに、より複雑なプロジェクトの多くは、個人的な価値や集団の値の組み合わせに依存しています。大体、個人的な値は、あなたの貢献がより大きな善を支援していることを知ってから来ることができる楽しさと競争(Foldit、PhotoCity)、および集団的価値のようなものから来ている(Foldit、銀河動物園、eBird、ピア・ツー・特許)(表5.4)。あなたがあなた自身のプロジェクトを構築している場合は、それはそれは、人々が参加する動機となるが何であるかについて考える必要があります。表5.4:この章で説明する主なプロジェクトの参加者の可能性が高い動機。IndieBound。