Afgelopen week zijn we met een delegatie van Online Dialogue afgereisd naar Boston om hier de tweedaagse Conference of Digital Experimentation bij MIT (Massachusettes Institute of Technology) bij te wonen. Dit congres wordt jaarlijks georganiseerd vanuit de faculteit Sociale Wetenschappen van MIT. De deelnemers zijn zowel wetenschappers van vooraanstaande universiteiten zoals Stanford en Harvard, maar ook onderzoekers bij grote tech bedrijven zoals Microsoft, Facebook en LinkedIn.
Aangezien wij bij Online Dialogue de combinatie tussen data en gedragswetenschap zeer waardevol vinden zaten we vooraan met onze notitieboekjes bij de vele interessante presentaties en gesprekken met de wereldwijde voorlopers op dit gebied.
Digitaal onderzoek in de sociale wetenschappen
Een van de belangrijkste innovaties in de moderne sociale wetenschappen is de mogelijkheid om aan de hand van digitale experimenten in complexe sociale en economische omgevingen onderzoek te doen. Door middel van gerandomiseerde experimenten is het mogelijk om op een snel tempo je aannames/hypotheses te valideren. Deze ontwikkeling brengt specifieke vragen met zich mee en is een grote verandering in de manier van wetenschappelijk onderzoek doen.
Het doel van de Conferentie over Digitale Experimentatie bij MIT (CODE) is om vooraanstaande onderzoekers samen te brengen die grootschalige gerandomiseerde experimenten uitvoeren en analyseren in digitale omgevingen. Het publiek van deze conferentie bestaat dan ook uit een mengeling van verschillende disciplines, waaronder economie, informatica en sociologie. Op deze manier willen ze een basis leggen voor een multidisciplinaire onderzoeksgemeenschap.
Moral machine
Tijdens het congres werd vanuit verschillende hoeken naar het onderwerp digitaal experimenteren gekeken. Een voorbeeld is het onderzoek van Edmond Awad over de morele machine. Doordat onze machines steeds slimmer worden, zijn er morele keuzes die gemaakt moeten worden. Als een zelfrijdende auto recht op een zwangere vrouw afrijdt en die alleen nog kan ontwijken door een oud vrouwtje aan te rijden, wat moet de auto dan doen? Dit zijn onderwerpen waar in korte tijd goed over nagedacht moet worden.
Experimenteren binnen een sociaal netwerk
Daarnaast was het interessant om te zien tegen welke problemen platformen als LinkedIn aanlopen wanneer ze online experimenteren. Wanneer jij in een experiment deelneemt waardoor je meer content op LinkedIn gaat delen, heeft dit automatisch effect op je volgers. Die zien dat jij actiever wordt en wellicht gaan ze daar zelf ook meer door delen. Doordat jij effect hebt op je volgers is een normale random verdeling op persoonsniveau niet meer genoeg. Hier hebben ze dan ook een oplossing voor gevonden: Ego Clusters.
Lange termijn voorspellingen
Ook werden er verschillende voorspelmodellen gedeeld die de looptijd van een A/B/n experiment drastisch kunnen verlagen. In een tijd waarin het steeds belangrijker wordt om snel van je gebruikers te leren is dit een van die technieken die gebruikt kunnen worden om te versnellen.
Voor Online Dialogue is vooral de combinatie tussen gedragswetenschappen en data heel belangrijk. In al onze optimalisaties gebruiken we gevalideerde methodes om gedrag te kunnen onderzoeken. Dit congres sluit daar dan ook naadloos op aan en is zeker een aanrader!
