Kamrateffekter, i vilka en individs beteende påverkas av sina kamraters beteende, är centrala för samhällsvetenskapen. Eftersom peer effects ofta är förbryllade med homofily och vanliga yttre orsaker, har det senaste arbetet använt randomiserade experiment för att uppskatta effekterna av specifika kamratbeteenden. Dessa experiment har ofta förlitat sig på att försökspersonen kan slumpmässigt modulera mekanismer genom vilka kamratbeteendet överförs till en fokal individ. Vi beskriver experimentella mönster som istället slumpmässigt tilldelar individers kamrater uppmuntran till beteenden som direkt påverkar dessa individer. Vi illustrerar denna metod med en stor kamratuppmuntring design på Facebook för att uppskatta effekterna av att få feedback från kamrater på inlägg som delas av fokala individer. Vi hittar bevis för betydande effekter av att få marginell feedback på flera beteenden, inklusive att ge feedback till andra och fortsatt utstationering. Dessa fynd ger experimentella bevis för den roll beteenden riktade mot specifika individer i antagandet och fortsatt användning av kommunikationsteknik. Som jämförelse kan nämnas att observationsuppskattningarna skiljer sig avsevärt åt, både när det gäller att underskatta och överskatta effekterna, vilket tyder på att forskare och beslutsfattare bör vara försiktiga när det gäller att förlita sig på dem. sociala interaktioner sociala nätverk  på grund av kausal inferens, experimentell design S ociala interaktioner mellan människor gör det möjligt att sprida information, preferenser och beteende, inklusive teknik adoption. Trots den aldrig tidigare skådade tillgången på detaljerad information om mänskliga interaktioner har det varit svårt att på ett trovärdigt sätt identifiera hur individer påverkar varandra. Många av de empiriska studier som uppskattar dessa inbördes effekter är beroende av att analysera observationella (dvs. icke-experimentella) data (t.ex. refs. 1 och 2). Dessa metoder kan felaktigt "känna" inbördes effekter i deras frånvaro (3-5) och kan avsevärt överskatta dem (6). Det finns många orsaker till korrelerade beteenden i nätverk som gör det svårt att identifiera kamrateffekter, inklusive selektiv bindningsbildning [d.v.s. homofil (7)], oobserverade korrelerade externa orsaker och tidigare inbördes effekter (4, 8, 9). Med tanke på dessa utmaningar beskrivs ibland observationsstudier av kamrateffekter som preliminära bevis på inbördes effekter (jfr. Domare. 10 och 11) eller som att tillhandahålla övre gränser, snarare än punktuppskattningar, för inbördes effekter (6). I detta dokument presenteras modeller för randomiserade experiment för att uppskatta inbördes effekter i sociala nätverk som övervinner gemensamma utmaningar för en trovärdig identifiering. Vi genomförde ett stort fältförsök på Facebook som implementerar en kamratuppmuntring design för att uppskatta kamrateffekter i användningen av kommunikationsteknik. I synnerhet är det många som delar information, personliga medier eller annat innehåll via sociala nätverk på nätet. De flesta av dessa tjänster gör det möjligt för dem att få feedback från sina kolleger i form av kommentarer om deras inlägg och uttryck för godkännande (eller ogillande). Hur påverkas användningen av denna teknik av att man får mer eller mindre av denna feedback från kamrater? Beslutsfattarna drar nytta av att känna till värdet av att få social feedback i förhållande till andra potentiella åtgärder, eftersom detta informerar om utformningen av gränssnitt för att ge feedback. För samhällsvetare är det viktigt att exakt uppskatta effekterna av återkoppling, t.ex. för att förstå nätverkseffekter i samband med införande och fortsatt användning av kommunikationsteknik. Det finns ett visst teoretiskt och empiriskt stöd för att förvänta sig betydande inbördes effekter vid första införandet och användningen av kommunikationsteknik. Individers verktyg från att använda sådan teknik är vanligtvis beroende av peer adoption beslut, eftersom detta avgör vem som kan kommuniceras med och konsekvenserna av kommunikation. Tidigare arbete på Facebook specifikt (12, 13), och andra relaterade tekniker (14, 15) har lämnat observations- och kvasi-experimentella bevis för peer-effekter i första antagandet, innehållsproduktion, och ihållande användning. Andra tidigare observationsundersökningar har visat att feedback (t.ex. kommentarer, "gillar") förknippas med högre andel delning; i synnerhet nya användare som får kommentarer på sina bilder tenderar att dela fler bilder i framtiden (10). Emellertid, i närvaro av förbryllande på grund av homofily och vanliga yttre orsaker, dessa föregående observationsresultat förväntas överdriva (eller annars felförklara) förhållandet mellan att ta emot feedback och efterföljande beteende om tolkas kausalt. Randomiserade experiment är ett tilltalande sätt att identifiera kamrateffekter i närvaro av okänd förvirring (16-18). Även om direkt randomisering av beteendet hos befintliga kamrater i realistiska miljöer i allmänhet inte är möjligt eller önskvärt, flera experimentella mönster för att lära sig om kamrateffekter visas i litteraturen. Socialpsykologer har använt oautentiska, sammanflätade kamrater sedan 1950-talet (19, 20), ofta i artificiella (t.ex. laboratorie) inställningar. Andra studier har framkallat slumpmässig variation i processen för slips eller gruppbildning (21-25). Även om dessa tillvägagångssätt har varit framgångsrika i att besvara några viktiga frågor inom samhällsvetenskapen, är det ofta inte möjligt för sådana konstruktioner att trovärdigt besvara frågor om antingen befintliga kamrater eller effekter av specifika kamratbeteenden. Den utbredda användningen av sociala nätverk online har underlättat in situ studier av effekterna av kamraters beteende på individuellt beteende. Mycket av det experimentella arbetet inom detta område har använt mekanismdesign, som direkt modulerar mekanismer (eller kanaler) genom vilka information om kamratbeteende är valfritt eller icke-deterministiskt Detta papper är resultatet av Arthur M. Sackler Colloquium av National Academy of Sciences, "Drawing Causal Inference from Big Data," hölls 26-27 mars 2015, på National Academies of Sciences i Washington, DC. De fullständiga program- och videoinspelningarna av de flesta presentationer finns tillgängliga på NAS:ens webbplats på www.nasonline.org/ Big-data. Författarens bidrag: D.E., R.F.K. och E.B. Designad forskning, genomförd forskning, bidragit med nya reagens/analytiska verktyg, analyserat data och skrivit papperet. Intressekonflikt uttalande: Författarna var alla anställda av Facebook under genomförandet av denna forskning. D.E. Ordförande och E.B. har betydande ekonomiska intressen i Facebook. Denna artikel är en PNAS Direkt Inlämning. överförs till en person i fokus (ego) via nätverket (18, (26)(27)(28). Till exempel, Aral och Walker (26) randomisera vilka kamrater skickas virusmeddelanden för att anta en produkt, och Bakshy et al. (18) Randomisera antalet personliga sociala ledtrådar i annonser. Den kausala riktade acykliska grafen (DAG) (29) visas i bild. 1A illustrerar en mekanism design med binära kamratbeteenden och ego beteende. När dessa konstruktioner innebär att aktivera / inaktivera en mekanism för peer effekter, de tillåter uppskattning av en genomsnittlig behandlingseffekt på den behandlade (ATT)-effekten av exponering för en peer beteende för dem som normalt skulle exponeras; om mekanismen är normalt deterministisk, är detta också en ATT för peer beteende, inte bara för exponering. Trots sina fördelar är mekanismer ofta inte möjliga eller praktiska i många empiriska sammanhang, t.ex. när mekanismen är deterministisk (dvs. information om en kamrats beteende överförs alltid till egot, t.ex. feedback i ett socialt nätverk på nätet). Uppmuntringsdesigner i grupper och nätverk. Peer uppmuntran design randomisera en individs kamrater till förhållanden som ökar eller minskar sannolikheten för att de kamrater som utför ett visst beteende. Man kan då undersöka hur denna chock till kamratbeteenden "går över" till de fokala individernas beteende. Dessutom kan dessa mönster ge punktuppskattningar av effekten av kamratbeteende på egots beteende (dvs. peer effects) genom att använda uppmuntran till ett visst beteende och förutsatt att den enda effekten av kamratuppdrag till dessa uppmuntranr på egots beteende är via det specifika kamratbeteendet. Orsakssambandet i bild. 1B illustrerar en kamratuppmuntring design med binära incitament, kamratbeteenden, och ego beteende. I detta exempel får uppmuntran en kamrat att anta det specifika beteendet, vilket i sin tur får egot att anta. Med tanke på de antaganden som är inkodade i denna DAG är kamratuppmuntring ett IV, och vi kan uppskatta effekten av kamraters beteende, som orsakas av uppmuntran att anta, på egot beteende. Skäligheten till uteslutningsbegränsningen. Detta DAG kodar en uteslutningsrestriktion (Assumption 1): Alla effekter av kamratuppmuntringen på egots beteende sker via förändringar i kamratbeteendet. I standard uppmuntran design, den randomiserade uppmuntran Z i, endogent beteende D i, och utfall Y i definieras alla som direkta ingripanden på eller mätningar av samma individ, ofta gör detta antagande osannolika eftersom uppmuntran kan påverka den individen på många sätt (30, 36, 37). Till exempel, föräldrar uppmuntrade att titta Sesam Street med sina barn (31) kan ändra sin barnuppfostran på många sätt. I kamratuppmuntringsutformningar är dock antagandet om uteslutningsbegränsning ofta särskilt rimligt av en strukturell anledning: För ett givet ego vars resultat observeras tillämpas uppmuntran på andra enheter-deras kamrater. Egot observerar eller upplever vanligtvis inte direkt uppmuntran; istället påverkar det bara egot genom kamratbeteende och forskaren hoppas på att säkerställa, främst genom ett litet antal uppmätta kamratbeteenden. Vi gör följande två designrekommendationer - implementerade i vårt empiriska exempel - som kan öka rimligheten i uteslutningsbegränsningen och öka den statistiska makten. För det första, under förutsättning att provet är tillräckligt stort, att välja en peer uppmuntran som är minimal kan minska risken för reaktionsförmåga; vi illustrerar denna punkt genom jämförelse. Många konstruktioner som slumpmässigt tilldelar behandling och uppskattar "spillovers" (dvs. störningar eller exogena kamrateffekter) (38, 39) kan förstås och analyseras som kamratuppmuntringsdesigner. Den senaste tidens arbete av ekonomer och statsvetare har undersökt sådana spridningseffekter inom grupper (40-44) eller i ett socialt nätverk (45-47). I alla mekanismer aktiverade Alla mekanismer inaktiverade Uppmuntra alla kamrater Uppmuntra inga kamrater A B några fall, forskare har tillskrivit de uppskattade spillovers från behandling uppdrag till en specifik kamrat beteende: I en studie (41) var anställda slumpmässigt tilldelas uppmuntran att delta i en pensionsförmåner mässa. Bland andra analyser tillskriver Duflo och Saez (41) spridningseffekter på pensionsplanen inskrivning i effekter av kamratnärvaro på mässan. Emellertid, som författarna noterar, denna uppmuntran kan ha direkt påverkat alltid-besökare [t.ex. genom självuppfattning eller crowd-out effekter (48)], aldrig-besökare (t.ex., via hälsa av förmåner), och deras kamrater (t.ex., genom ökad diskussion om fördelar). Om det i stället inte var troligt att man skulle komma ihåg denna uppmuntran eller ens medvetet uppfatta den som en drivfjäder, är det kanske mindre sannolikt att sådana överträdelser av uteslutningsbegränsningen skulle inträffa. Om uppmuntran är en minimal "knuff" som kanske inte förtjänar mycket medveten hänsyn, skulle därför kamratuppmuntringar kunna ge mer trovärdiga bedömningar av kollegial effekt. En andra designrekommendation är, när det är lämpligt för forskningsfrågan, att använda incitament som är specifika för specifika riktade kanter, snarare än att uppmuntra ett allmänt, oriktat beteende hos kamrater. De experiment som nämns ovan använder i allmänhet antalet eller fraktionen av tilldelade kamrater som instrument. Detta instrument är då nödvändigtvis korrelerat för alla egon i samma grupp eller, mer allmänt, som delar kamrater. Å andra sidan är det ibland möjligt att uppmuntra riktade beteenden på särskilda kanter; det vill säga en uppmuntran som framkallar ett beteende från ett alter j till ett ego i. En sådan uppmuntran kan slumpmässigt tilldelas på nivån för den riktade kanten, eller på nivån för målet (dvs egot). I den senare ego-specifika designen, ett ego jag slumpmässigt tilldelas en peer uppmuntran villkor Z i, enligt vilken alla kanter från alla alter j till ego jag behandlas. Det vill säga, egon tilldelas slumpmässigt villkor som uppmuntrar sina kamrater att engagera sig i riktade beteenden mot dem; dessa samma kamrater kan tilldelas ett annat tillstånd med avseende på sina andra kamrater. I denna egospecifika design är instrumentet inte längre korrelerat inom grupper eller i nätverket. Detta designval kan avsevärt förändra kraften; simuleringar på små globala nätverk visar den egospecifika designen som minskar äkta SE med 20 % till över 90 % (SI-bilaga, Simuleringar med Ego-specifika och allmänna konstruktioner). Här rapporterar vi om ett stort experiment där kamratuppmuntringen är en minimal förändring som orsakar ett specifikt beteende riktat mot ett visst ego. Vår empiriska studie undersöker effekterna av att få feedback från kamrater på Facebook. I synnerhet undersöker vi feedback på socialt delat innehåll (poster) som text, foton, videor och länkar som delas av egon. Detta innehåll visas i News Feeds of peers (vänner), som i sin tur kan ge feedback på dessa inlägg genom att lämna kommentarer på inlägget eller klicka på "Gilla" knappen. Personer som får feedback på ett inlägg kan få meddelanden direkt på Facebook, eller via mobila meddelanden eller e-post. Utformningen av ett återkopplingsgränssnitt innebär en komplex kompromiss: Ett gränssnitt som får ett egos inlägg att uppta mer utrymme i sina kamraters News Feeds kan öka sannolikheten för att kamrater kommer att ge feedback på inlägget; samtidigt kan ett sådant gränssnitt skära i kamraternas begränsade tid och uppmärksamhet för att se och interagera med andras inlägg. För att välja bland gränssnitt, Facebook produktteam ofta slumpmässigt tilldela vissa användare att få en alternativ (ofta ny) version av ett gränssnitt för att utvärdera dessa alternativ; de data som presenteras här uppstår från en sådan försök. I synnerhet implementerade vi en gruppuppmuntringsdesign som gör det möjligt att uppskatta effekterna av att få feedback när man delar innehåll i sociala medier. Peers svar på ett egos innehåll (dvs. gillande och kommentarer) förväntas variera med det användargränssnitt som förknippas med det innehållet när de ses av kamrater. Egos tilldelades slumpvis villkor som uppmuntrade deras kamrater att ge feedback under olika omständigheter. Det fanns två experimentella faktorer som självständigt styrde uppvisningen av egons inlägg i peer's News Feeds (Fig. 2).................................................................. För det första var "uppmuntra initiering" faktor relevant för inlägg utan någon feedback, och det bestämde om tittaren skulle behöva klicka på "Kommentar" för att visa textrutan för att skriva en kommentar eller om denna textruta redan skulle vara synlig. För det andra, "konversationslön" faktor var relevant för inlägg som redan hade fått feedback, och det bestämde om denna befintliga feedback skulle sammanfattas numeriskt och visas efter ett klick eller redan skulle vara synlig (upp till tre kommentarer visas som standard). Initieringsfaktorn bör därför i första hand leda till att den första återkopplingen sker över huvud taget eller tidigare, medan samtalsinitieringsfaktorn bör ge ytterligare återkoppling. Det fanns sex möjliga villkor egon kunde tilldelas, vilket resulterade i en tre (främja initiering: alltid, ibland, aldrig) av två (konversation hälsa: hög, låg) design. (För stimulansinitieringsfaktorn var nivån ibland standardgränssnittet vid den tidpunkten: Poster som visas i den första positionen i News Feed skulle ha textrutan visas, men inlägg som visas i andra positioner skulle inte.) Detta experiment är alltså en kamratuppmuntringsdesign där riktade kanter behandlas enligt ett egospecifikt slumpmässigt uppdrag: En viss person som tittar på deras News Feed kunde se inlägg från flera egon, som skulle visas enligt de villkor som var och en av dessa egon tilldelades. Vi använder detta experiment för att undersöka effekterna av att få feedback på hur många inlägg egon gör och hur mycket feedback de ger på andras inlägg. För att fastställa en baslinje för att jämföra effektstorlekar, uppskattar vi också effekter på hur mycket de svarar på feedback på sina egna inlägg. Återkopplingen mäts som det genomsnittliga dagliga antalet kommentarer och liknande under försöksperioden. All analys är av avidentifierade data som i första hand består av antal beteenden. För huvudanalysen arbetar vi med log-transformationer av räknevariablerna (se SI Appendix, Transformated and Untransformed Count Variables). Låt D i vara logaritmen av feedback som mottas (gillar och kommenterar) av jag under den experimentella perioden och Y jag vara logaritmen av en av de ego beteenden av intresse. Vi syftar till att uppskatta effekterna av D i på Y i genom att använda den slumpmässiga variationen i D i orsakas av uppdrag till kamrat uppmuntran, Z i. Det vill säga, vi strävar efter att sammanfatta kontrasterna mellan potentiella figurer. 2............................................................... Illustration av de återkopplingsgränssnitt som skulle användas för att visa ett egos post till sina kamrater enligt vilket tillstånd egot slumpvis tilldelades. För inlägg med feedback avgör konversationsfaktorn om återkopplingen sammanfattas numeriskt (rött) eller istället visas den befintliga feedbacken (orange) med en textruta för att skriva en ny kommentar (blå). I low-salience fallet, ett klick på "Kommentar" eller feedback sammanfattning skulle visa den befintliga feedback och kommentar textruta. För inlägg utan feedback avgör initieringsfaktorn om kommentarens textruta normalt visas (blå) eller om ett klick på "Kommentar" behövs för att visa den. resultat för olika responsnivåer som mottagits, t.ex. en sammanfattning av Y i ðd i  på – Y i ðd i Att skriva i: s potentiella resultat som funktioner endast av de ith elementen i en n-vektor av feedback som mottagits kräver två antaganden som anger de potentiella resultaten är konstant i vissa indata (dvs., ange nivåuppsättningar). För det första kräver detta uteslutningsbegränsningen för IV (antagande 1). Den minimala karaktären av uppmuntran gör det rimligt att det bara påverkar egon genom att få dem att få ytterligare feedback; men det kan finnas effekter av feedback som inte fångas av sin mängd (t.ex. innehåll i kommentarer, timing). Dessutom, redan skriftligt Y i ðd i, z i  på att vi antar att beteenden och uppdrag av alla andra enheter kan säkert ignoreras-en "ingen störning" (49) eller "individualistisk behandling svar" (50) antagande. Detta antagande förväntas brytas i denna miljö, även i vår ändliga befolkning. För det första samverkar enheterna och utgör en betydande del av ett enda nätverk. För det andra skulle villkoren för inbördes uppmuntran ha olika effekter under en annan global politik, så att t.ex., kamrater såg alla inlägg visas enligt samma gränssnitt regel. Metoder för statistisk och orsakssamband i närvaro av interferens är dock fortfarande något underutvecklade, särskilt för interferens i ett enda nätverk snarare än inom många isolerade grupper. Vi arbetar därför med antagandet att relevanta störningar är små jämfört med effekterna av intresse. Tänk till exempel på antagandet att denna störning inte är större än effekten av en ökning av c till återkopplingen. Antagande 3. (Direct-effect-bounded interference). Antag att Om, som i vår huvudanalys, feedback som mottagits modelleras på en loggskala, då, för c = 1, förutsätter detta att eventuella störningar är mindre än effekten av att multiplicera feedback som mottagits av e (dvs. att öka återkopplingen som mottagits av 172%); alltså, känslighetsanalys baserad på ett sådant antagande möjliggör mycket betydande störningar. I SI-bilagan kombinerar vi detta antagande med en specifik modell av lokal störning (50, 51) för att genomföra analyser som kvantifierar våra resultats känslighet för störningar. För enkelhetens skull fortsätter vi nu med en modell utan störande störningar. Utöver antagandena 1 och 2 finns det flera uppsättningar antaganden som möjliggör identifiering och uppskattning med hjälp av villkor för inbördes uppmuntran som IV. Ett sådant antagande är att effekterna av feedback som mottagits är (log-log) linjär och konstant; det vill säga, I detta fall, två steg minst kvadrater (TSLS) med flera instrument helt enkelt ökar precisionen i uppskattningen av γ; eftersom både Y i och D i är på en logaritmisk skala, γ är ungefär effekten av en 1% ökning i D i i i form av procentuell förändring i Y i. För att uppskatta γ, uppskattar vi följande två regressionsekvationer med hjälp av TSLS: där X = 1⁄2S C är en sparse n × 80 065 matris av (i) binära indikatorer för 64 skikt som bildas av kvartiler av tidigare erfarenhet feedback, antal deltagare som är aktiva på webbgränssnittet till Facebook, och preexperiment inlägg och (ii) binära indikatorer för 80,001 nätverkskluster som bildas genom graf partitionering, och Z är en n × k matris av instrument, som är varje binära indikatorer som härrör från peer uppmuntringsfaktorer. Vi förväntar oss att effekterna av återkopplingen blir något heterogena. "Marginal feedback," feedback som inträffar (eller inte förekommer) på grund av små förändringar, kan skilja sig från annan feedback. Dessutom kan det finnas heterogena effekter av marginell återkoppling. Av dessa skäl skulle vi kunna anta ett icke-parametriskt antagande om D i ð· i stället för ett parametriskt antagande om Y i ð· på följande sätt: Varje uppmuntran minskar inte den feedback som mottas för några egon. Antagande 4. (Monotonicitet). Definiera hð· på: Z → f1,. .., kg för att beställa k-värdena i Z så att j < l innebär E1⁄2D i jhðZ i  ska = j < E1⁄2D i jhðZ i  ska = l. Sannolikt 1, D i ðz i  ska − D i ðz i  ska ≥ 0 för alla i  ska P egon, där hðz i  ska > hðz i......, kg för att beställa k-värdena i Z så att j < l innebär E1⁄2D i jhðZ i.............................................................. Sedan TSLS med hjälp av binära indikatorer som bildas från nivåerna av hðZ i  och uppskattar ett vägt genomsnitt av estimatorer med hjälp av en enda binär indikator (ref. 33, teorem 2), där var och en uppskattar ett genomsnittligt orsakssamband (ACR), vilket är ett vägt genomsnitt av effekterna av förändringar i ökningar av D i. Eftersom D i = gðD i p  ska omvandlas från sin ursprungliga, skeva räkna fördelning, innebär detta att vikterna för en förändring till gðd i p från gðd i p − 1 ska i detta genomsnitt vara den normaliserade produkten av en skillnad i kumulativa distributionsfunktioner för D i vid gðd i p − 1 ska för det instrumentet och gðd i p – gðd i p − 1 ska; se SI Appendix, Transformed och Untransformed Count Variables. Våra huvudsakliga resultat använder ett första steg utan interaktioner mellan de två faktorerna, så detta enkla teorem inte direkt gäller för den modellen. Lochner och Moretti (ref. 52, proposition 2) visar att TSLS ändå uppskattar ett vägt genomsnitt av det enskilda instrumentets estimander. Denna viktningsfunktion visas i SI-bilagan, bild. S7................................................................. Vi testar valet av denna förstastegsmodell och visar i bild. 4 att resultaten inte påverkas av att istället använda datadriven krympning och urval med lasso. Vi undersöker först effekterna av kamratuppmuntringarna på återkopplingen (dvs. första stegets effekter). Både uppmuntrande faktorer får kamrater att kommentera och gilla inlägg av egon, så att dessa faktorer ökar (geometrisk) innebär feedback som tas emot med 0,2-1,3% (Fig. 3A), Fð3, 4.9e7 ska = 519, p < 1e-12. Att lägga till de två interaktionstermerna för dessa faktorer förbättrade inte nämnvärt passformen, Fð2, 4.9e7 och = 0,23, p = 0,80. Som väntat, den uppmuntra initiering faktor skiftar den nedre änden av distributionen av feedback som fått mer, jämfört med konversationen salience faktor (Fig. 3B)............................................................... Denna slumpmässigt framkallade variation i feedback som mottagits gör att vi kan uppskatta effekterna av att få feedback på flera egobeteenden. Vi fokuserar på resultat från en första steg specifikation som i Bild. 3A, med alla tre huvudsakliga effekter (svarta punkter i Bild. 4)................................................................. Att få ytterligare feedback förväntas ha de största effekterna på egots "svar" beteende, till exempel att kommentera sina egna inlägg och gilla kommentarer på sina inlägg. Vi uppskattar stora effekter av att få feedback på båda dessa egobeteenden, så att en 10% ökning av återkopplingen orsakar en 9,6% ökning av kommentarer (själv) och en 10,5% ökning av like (själv). Även om dessa uppskattningar inte är förvånande, kan de bidra till att få perspektiv på omfattningen av effekterna på andra egobeteenden. Effekter på andra egobeteenden är viktigare för att förstå spridningen av feedback och dela beteenden. Att få ytterligare feedback gör också att egon ger andra mer feedback, både när det gäller gillande och kommentarer separat: Att få 10% mer feedback gör att egon ger andra 1,1% fler lika och 1,1% fler kommentarer. Att få en individ att få mer feedback kommer således att få dem att ge mer feedback till sina kamrater, vilket potentiellt kan skapa önskvärda återkopplingsslingor. Som väntat, dessa effekter är betydligt mindre än Vi beräknade också uppskattningar med andra första steg specifikationer: bara samtalskänsla faktor, bara de två uppmuntra initieringsfaktorer, och en högdimensionell specifikation. Specifikt, för att potentiellt använda heterogenitet i den sanna första etappen modell, passar vi en lasso (dvs, L1 bestraffas) första steg modell (53, 54) med både faktorer, interaktioner, och interaktioner med stratumdefiniering variabler, med den valda modellen med 23 nonzero koefficienter. Resultaten (Fig. 4) för feedback till kamrater och utstationering är statistiskt oskiljaktiga för alla fyra modeller, medan de två enfaktor modeller skiljer sig för effekter på svar beteenden. Jämförelse med observationsuppskattningar. I avsaknad av denna inbördes uppmuntran design, forskare och beslutsfattare kunde i stället förlita sig på observationsdata för att studera effekterna av att få feedback (10, 55). På så sätt utvärderar vi hur observationsuppskattningar jämförs med våra experimentella resultat. Vi regresserar var och en av egoresultaten på observerad feedback som mottagits, justerar för skikt och nätverkskluster, som i IV-analysen, men ignorerar uppgiften till kamratuppmuntring villkor. (Denna analys inkluderar en viss variation i återkopplingen till följd av försöket, men detta är en mycket liten del av variansen, och den påverkar inte resultaten i väsentlig grad.) För alla resultat skiljer sig dessa observationsuppskattningar av effekten av att ta emot återkoppling avsevärt från IV-uppskattningarna från kamratuppmuntringsdesignen (Fig. 5).................................................................. För de viktigaste resultaten av intresse (postering och återkoppling till andra) är observationskoefficienternas uppskattningar 317-498% större. Å andra sidan verkar de underskatta svarsbeteenden med 36% och 68% för kommentarer respektive liknande. Det vill säga, i motsats till påståendena om att observationsuppskattningar kan ha en övre gräns för verkliga inbördes effekter (6), varierar tecknet på den implicita biasen hos observationsuppskattningarna mellan olika utfall. Dessa skillnader kan tillskrivas sammanflätning, samtidighet eller det faktum att IV och observationsanalyser ofta uppskattar olika orsaksmängder (52). Robusthet till beroende och nuisanceinterferens. De föregående inferentiella resultaten använder ett nätverk adjacency-och kluster-robust estimator av varians-covariansmatrisen (56, 57) för att beräkna SEs; se SI Bilaga, Randomization Inference with Sensibility Analysis. För att ytterligare undersöka robustheten i resultaten till olägenhet, använde vi Fisherian randomization inference för effekten av feedback som mottagits vid utstationering (vilket var den minst statistiskt signifikanta med p = 0,0013), samtidigt som man tillåter inference enligt Antagande 3 med c = 1 enligt en modell där ett egos resultat beror på uppdrag av sina kamrater. Denna uppskattning var fortfarande statistiskt signifikant i första stegets genomsnittliga effekter. Poängen är koefficientuppskattningar för effekterna av konversationen salience (circle) och uppmuntra initiering (trianglar) faktorer på (logg) feedback mottagits, där grundtillståndet är låg konversation salience och aldrig uppmuntra initiering. Fel barer är 95% nätverk adjacency-och kluster-robust konfidensintervall. (B) Effekter på distributionen av den mottagna återkopplingen, beräknade som en skillnad i de empiriska kumulativa distributionsfunktionerna (ECDF) för den mottagna återkopplingen. Återigen, med det lägsta feedback-tillståndet (aldrig/lågt) som utgångsvärde, representerar varje rad skillnaden i sannolikhet att daglig återkoppling är minst värdet på x-axeln. Initieringsfaktorn, som har sina omedelbara effekter först när ett inlägg inte har någon återkoppling, har större effekter i den nedre delen av feedback-distributionen, medan samtalsnärvarofaktorn skapar skift i den övre änden. Dessa skillnader använder poststratifiering på kvartiler av tidigare feedback. Uppmuntra endast initiering (2) Lasso (23) Bild 4........................................... Effekter av att få feedback på fem egobeteenden, beräknade med hjälp av IV-analys av kamratuppmuntring design med både peer uppmuntringsfaktorer (svart), med endast en av faktorerna (blå och gula), och med hjälp av en lasso (L1 bestraffad) första etappen. Poäng är koefficientuppskattningar från en logg-log-modell. Kommentarer (själv) och gillar (själv) är egots kommentarer på sina egna inlägg och gillar kommentarer på sina inlägg; dessa resultat förväntades påverkas mest direkt av att få mer feedback. De andra egobeteendena innebär att ge mer feedback till andra och att göra nya inlägg. Antal instrument visas inom parentes; för lasso räknas endast icke-nollkoefficienter. Fel barer är 95% nätverk adjacency-och kluster-robust konfidensintervall. SI-bilagan, tabell S2 visar dessa resultat i tabellform. Förekomst av additiv interferens (maximalt p = 0,012) eller interaktiv interferens (maximalt p = 0,017) från peers; de flesta av denna skillnad i inferens beror på användningen av randomiseringsinferens med ranksummans teststatistik, snarare än att tillåta interferens i sig (utan interferens, p = 0,009). Mönster för kamratuppmuntring kan vara en effektiv strategi för att uppskatta kamrateffekter i nätverk: Genom att slumpmässigt uppmuntra kamrater till specifika beteenden, kan forskare lära sig om effekterna av dessa beteenden på egon. I denna uppsats gick vi igenom denna klass av experimentella mönster och visade potentialen att använda en minimal uppmuntran (här, en liten förändring av användargränssnittet för att ge feedback) till ett ego-specifikt beteende. Vi fann att om vi får ytterligare feedback får vi människor att ge feedback till andra och dela med oss av nya inlägg. Jämfört med direkta svar beteenden, dessa effekter är mindre men fortfarande mycket betydande. Detta ger nya belägg för hur kamrateffekter påverkar användningen av kommunikationsteknik. Den informerar också vår förståelse av värdet av social feedback till mottagarna, vilket återspeglas i mottagarnas beslut att fortsätta använda ett medium. I synnerhet, att få mer feedback orsakar individer att oftare upprepa samma beteende (postinnehåll) som gjorde att de kunde få feedback i första hand. Dessa resultat är informativa om rollen av riktade beteenden i antagandet av tekniker som möjliggör både oriktad (broadcast) och riktad kommunikation. En begränsning av detta experiment är att det inte klargör de mekanismer genom vilka man får feedback påverkar egon eller skiljer på olika typer av feedback. De observerade effekterna förväntas inträffa av många skäl. Till exempel, effekter på att ge feedback till andra kan bero på ett psykologiskt svar (t.ex. generaliserad ömsesidighet), eller förekommer helt enkelt eftersom att få feedback orsakar användare att återvända till Facebook oftare, och därför skapar fler möjligheter att kommentera kamraters inlägg. Det skulle vara svårt att särskilja dessa och andra mekanismer, men ytterligare studier skulle kunna pröva alternativa förklaringar. För enkelhetens skull har vi fokuserat på ett experiment som identifierar odifferentierade effekter av återkoppling. Ytterligare modeller för uppmuntran av kamrater skulle också kunna skilja mellan olika typer av feedback. En kamratuppmuntrande design identifierar en uppmuntransspecifik kvantitet: effekten av att få ytterligare feedback för egon vars kamrater drivs av uppmuntran att ge mer feedback. Denna mängd är en ACR, generaliseringen av en lokal genomsnittlig behandlingseffekt (LATE) för en multivärdig behandling, eller en viktad kombination av ACR. I denna studie är dessa viktade genomsnittliga effekter av återkoppling som skulle uppstå (eller inte) beroende på små förändringar i användargränssnittet. Den konventionella visdomen (jfr. Domare. 58–60) är att en LATE eller ACR är mindre relevant än de genomsnittliga mängderna jämfört med andra, större uppsättningar av potentiella utfall, såsom en genomsnittlig behandlingseffekt eller ATT. Vi hävdar att en ACR, i själva verket, medelvärden över skillnader i kamratbeteende som är realistiska enligt många relevanta alternativa policyer. Forskare, marknadsförare eller beslutsfattare kan vara särskilt intresserade av de genomsnittliga effekterna av inkrementella kamratbeteenden-beteenden som kommer att inträffa eller inte beroende på realistiska förändringar i miljö, politik, eller marknadsföringskampanj. I vissa standardekonomiska modeller är LATE en bitvis konstant approximation till denna marginella behandlingseffekt (61). Således, om design, policy, eller marknadsföringsbeslut förväntas att producera förändringar i kamratbeteenden som liknar uppmuntran design, då kan LATE eller ACR vara av större materiell relevans (jfr. Domstolen har beslutat följande dom: 62) och förordning (EEG) nr 1612/68 (nedan kallad förordning (EEG) nr 1612/68). Naturligtvis kan även olika incitament definiera helt olika ACR. Experimentet omfattade två olika peer-incitament som förväntas ge feedback vid olika tidpunkter i ett egos posts livscykel: Initieringsfaktorn bör i första hand leda till att den första återkopplingen sker alls eller tidigare, och samtalsfaktorn bör generera ytterligare feedback på inlägg med befintlig feedback. Vi finner att dessa två faktorer, trots denna skillnad, identifierar ganska liknande ACR, särskilt för de primära resultaten (SI Appendix, Bild. S8 )............................................................................................................... Detta kan öka vårt förtroende för att de nuvarande resultaten kan vara informativa om andra försök att få människor att få mer feedback på sina inlägg. I detta särskilda fall är det oklart vilka andra medelvärden som skulle vara att föredra, eftersom den naturliga generaliseringen av vapenhandelsfördraget till en multivärdig variabel som feedback som mottagits i genomsnitt skulle jämföras med kontraster som jämför resultat när egon får sin status quo-nivå av återkoppling och om de inte skulle få någon feedback [dvs. Y i ðD i  och − Y i ð0). Detta inkluderar alltså kontraster där mycket aktiva, höggradiga egon som för närvarande får stora mängder feedback inte får någon, vilket kanske inte kommer att inträffa under politiska överväganden. Det aktuella arbetet belyser fördelarna med stora datamängder och nya experimentella modeller för kausal inferens om hur människor påverkar varandra. Vår gruppuppmuntring design ger trovärdiga kausala uppskattningar för effekterna av att få social feedback på Facebook; detta är, såvitt vi vet, det första experimentella beviset för dessa effekter. Trovärdigheten hos ett nyckelantagande i vår modell, uteslutningsbegränsningen, beror delvis på att incitamenten är minimala. Uppmuntran som ger minimal variation kan dock resultera i oprecisa IV-beräkningar; även studier med hundratusentals observationer kommer ofta att drabbas av att instrumenten är för svaga (63). Mönster med sådan minimal uppmuntran kräver därför en mycket stor urvalsstorlek och noggrann design (t.ex. den egospecifika design som används här) för att uppskatta kamrateffekter exakt. När det är möjligt kan dock kamratuppmuntringsdesign ge värdefulla insikter i den verkliga sociala dynamiken som kan ligga till grund för samhällsvetenskapliga och politiska beslut. Den kamratuppmuntrande designen gick för 3 wk mellan september och oktober 2012. Egot i de analyserade uppgifterna är 48,9 miljoner Facebook-användare globalt som hade skapat minst en statusuppdatering i 4 d innan experimentet eller under experimentet, som hade minst en vän ofta använder Facebook via webbgränssnittet, och som rapporterade sin ålder som minst 18. Lägg märke till att 52 procent av dessa egon slumpmässigt tilldelas kamratuppmuntringstillståndet som återspeglar status quo på den tiden. Cirka 905 miljoner Facebook-användare var egovänner och använde webbgränssnittet. Ytterligare uppgifter om urvalet och kovariatbalansen redovisas i SI-bilagan, tabell S1. De primära resultaten vi rapporterar justeras med en uppsättning glesa binära kovariater (d.v.s. dummies) för kvartiler med tre förbehandlingsvariabler (bildande 4 3 = 64 skikt) och 80 001 kluster som bildas genom grafpartitionering (se SI Appendix). I denna studie används data från ett experiment som utförts för rutinmässig produktförbättring och som inte utgjorde mer än minimal risk. D.E. Ordförande och E.B. designa och genomföra experimentet som en del av produktutveckling medan anställda på Facebook under 2012. Forskning som använder dessa data överensstämmer med den Datapolicy som människor accepterar när de väljer att använda Facebook-tjänsten. Därför anmälde vi inte separat till användarna av detta specifika produkttest, och vi fick inte heller skriftligt informerat samtycke. R.F.K. Ordförande senare bidrog till denna forskning med hjälp av dessa befintliga data medan en anställd på Facebook 2014 och 2015. Eftersom han tänkte använda sin universitetstillhörighet i rapporter om denna studie, R.F.K. bad Stanford University institutions review Board (IRB) att granska ett protokoll för användning av denna tidigare insamlade anonymiserade data; Stanford IRB godkände detta protokoll. På liknande sätt när D.E. blev medlem i Massachusetts Institute of Technology (MIT) fakultet 2015, MIT IRB fastställde att ett protokoll för användning av denna tidigare insamlade anonymiserade data var undantagna, och godkände protokollet. 7322 www.pnas.org/cgi
I REF ser till exempel vissa individers kamrater ett modifierat feed interface, som uppmuntrar dem att ge mer feedback till egot, i form av fler likes eller fler kommentarer.
Estimating peer effects in networks with peer encouragement designs
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}