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。Edition.5.3.4まとめオープンコールは、多くの専門家と非専門家が解決策が発生より確認しやすくしている問題の解決策を提案してみましょう。Netflixの賞、Folditでは、ピア・ツー・特許、研究者が、特定の形式の質問を提起したソリューションを求め、その後、最適なソリューションを選びました。研究者らは、さらに尋ねるための最良の専門家を知っている必要はありませんでした、そして時には良いアイデアが予期しない場所から来ました。今、私はまた、オープンコール・プロジェクトと人間の計算のプロジェクトとの間に2つの重要な相違点を強調表示することができます。オープン呼び出しプロジェクトで研究者は、研究は、マイクロタスクを指定し、人間計算で、一方の目標(例えば、予測映画の評価)(例えば、銀河を分類)を指定します。第二に、オープン呼び出しで研究者が最高の拠出映画の評価、タンパク質の最低エネルギーのコンフィギュレーション、または従来技術-ない貢献のすべての単純な組み合わせのいくつかの種類の最も関連性の高い作品を予測するための最良のアルゴリズムを求めていました。オープンコールとこれら3例のための一般的なテンプレートを考えると、社会調査における問題のどのような種類は、このアプローチに適したかもしれませんか?この時点で、私は(私は一瞬で説明します理由のために)まだ多くの成功例がなかったことを認めるべきです。直接の類縁体の面では、1は、ピア・ツー・特許スタイルのプロジェクトは、特定の人物やアイデアを言及する最古の文書を検索する歴史研究者によって使用されていることが想像できます。関連文書を単一のアーカイブに回収されるのではなく、広く分散している場合、この種の問題にオープン呼び出しアプローチは特に貴重である可能性があります。2015)例えば、Netflixの映画の格付けを予測したかっただけのように、政府はレストランがより効率的に検査リソースを割り当てるために、健康コード違反を持っている可能性が最も高いかなど、結果を予測することができます。​​ータからのデータに基づいて、レストランの衛生状態と衛生違反を予測するためにオープン呼び出しを使用していました。Glaeserらは、オープンコールを獲得した予測モデルは、約50%のレストラン検査官の生産性を向上させるであろうと推定しています。2013)最後に、既に特定のデータセットに起こった成果(例えば、過去の健康コード違反のデータを用いて、健康コード違反を予測)を伴う通話を開くに加えて、1は、データセット内の誰のために、まだ起こっていない結果を予測想像できます。2001)研究者はこれらの子供たち、その家族、および出生時の彼らのより広範な環境については、年齢1、3、5、9のデータを収集しており、15はこれらの子供たちについてのすべての情報を考えると、どれだけの研究者は、このような卒業する人などの結果を予測することができました大学から?または、データや理論は、これらの成果を予測する上で最も効果的であろう多くの研究者により興味深いものになるだろう方法で表現?これらの子供たちのどれも現在大学に行くのに十分な古いではないので、これは本当の前向きな予測になると研究者が採用するかもしれない多くの異なる戦略があります。家族に焦点を当てた研究者は完全に異なる何かをするかもしれないが、地域の生活の成果を形成する上で重要であると考えている研究者が一つのアプローチを取ることがあります。関する重要な何かを学ぶかもしれない見つけるのプロセスではありません。これらの予測は、将来のデータ収集を導くために使用されるかもしれません。モデルのいずれかで卒業すると予測されていなかった大学卒業生の数が少ないがあったことを想像してみて。これらの人々は、フォローアップ定性インタビューや民族学的観察のための理想的な候補であろう。したがって、オープンコールのこの種では、予測は終わりではありません。それらは、比較豊かにし、別の理論的伝統を組み合わせるための新しい方法を提供します。オープンコールのこの種のは、大学に行きます誰が予測する脆弱家族からのデータを使用して固有のものではありません。最終的には、任意の長手方向のソーシャルデータセットに収集される任意の結果を予測するために使用することができます。私は、このセクションで先に書いたように、オープン呼び出しを使用して、社会的な研究者の多くの例が存在していません。私はオープン呼び出しがうまく社会科学者は、典型的には、それらの質問にフレーム方法には適していないためであると考えています。"なぜ"という質問には、ソリューションを検証するために簡単につながるので、呼び出しを開くことが不十分なフィットていないようです。したがって、オープンコールは、説明の質問よりも予測の質問に、より適していることが表示されます。2014)予測と説明ぼかしの間の線のように、私はオープンコンテストは社会科学にますます一般的になることを期待しています。IndieBound。