संगठन अक्सर अपनी नीतियों के प्रभावों को समझना चाहते हैं।

सरकारें लें। क्या करों में कटौती से आर्थिक गतिविधियों को बढ़ावा मिलता है? आदर्श रूप से, आप यह जानने के लिए एक प्रयोग करेंगे। कैसे? ठीक है, आप एक निश्चित आय वर्ग के भीतर एक नियंत्रण समूह चुन सकते हैं, अपनी कर की दरों को अछूता छोड़ सकते हैं, बाकी सभी को हटा सकते हैं, और जो कुछ भी हो सकता है। लेकिन इस तरह की वास्तविक दुनिया का प्रयोग नैतिक रूप से संदिग्ध है और कई मामलों में, सर्वथा अवैध है।

यह केवल एक उदाहरण है कि किसी संगठन को डेटा एकत्र करने से कैसे रोका जा सकता है। अन्य संदर्भों में, बजटीय बाधाओं का एक समान प्रभाव पड़ता है। लेकिन इन बाधाओं के चारों ओर एक रास्ता है।

मुख्य संदेश यह है: यदि आप देखने के लिए समय लेते हैं, तो आप वास्तविक दुनिया में बहुत सारे उपयोगी डेटा पा सकते हैं।

इसे इवान सोल्तास और डेविड ब्रॉकमैन, दो राजनीतिक वैज्ञानिकों से लें, जो यह पता लगाना चाहते थे कि अमेरिकी मतदाता अल्पसंख्यक उम्मीदवारों के साथ चुनाव में भेदभाव करते हैं या नहीं। इस सवाल का जवाब देने के लिए वे खुद का एक प्रयोग नहीं कर सकते थे, इसलिए उन्होंने एक प्राकृतिक प्रयोग किया ।

प्राकृतिक प्रयोग संयोग से दुनिया द्वारा चलाए जा रहे प्रयोग हैं जो आपके द्वारा किए गए डेटा को उत्पन्न करते हैं। सोल्टास और ब्रॉकमैन के मामले में, इलिनोइस राज्य में राष्ट्रपति चुनावों के दौरान रिपब्लिकन पार्टी द्वारा इस्तेमाल की जाने वाली मतदान प्रक्रिया थी।

ट्रम्प या रोमनी जैसे उम्मीदवारों के लिए वोट डालने के बजाय, मतदाताओं ने प्रतिनिधियों का चयन किया जिन्होंने उनका प्रतिनिधित्व किया। यह संयुक्त राज्य अमेरिका में असामान्य नहीं है, लेकिन इलिनोइस में दो quirks हैं। सबसे पहले, इन प्रतिनिधियों के नाम – जो राजनीतिक रूप से अज्ञात हैं और अक्सर असहनीय हैं – मतपत्रों पर भी दिखाई देते हैं। दूसरे, मतदाताओं को अपने पसंदीदा उम्मीदवार की पूरी स्लेट के लिए वोट करने की ज़रूरत नहीं है – वे तीसरे प्रतिनिधि की अनदेखी करते हुए, ट्रम्प के दो प्रतिनिधियों, या रोमनी के दो, के बगल में एक चेक लगा सकते हैं।

इसका मतलब है कि मतदाताओं को प्रतिनिधियों की जातीयता का अच्छा विचार है; उदाहरण के लिए, जोस के लातीनी होने की अधिक संभावना है, जबकि टॉम और डिक के सफेद होने की संभावना है। इसका मतलब यह भी है कि मतदाता समान प्लेटफार्मों पर खड़े प्रतिनिधियों के बीच चयन कर सकते हैं। यदि मतदाता वास्तव में भेदभाव करते हैं, तो इसका कारण यह है कि जोस या मिगुएल जैसे नामों वाले अल्पसंख्यक उम्मीदवारों को ट्रम्प या रोमनी जैसे उम्मीदवारों के लिए डाले गए वोटों के सापेक्ष टॉम और डिक जैसे नामों वाले प्रतिनिधियों की तुलना में कम वोट प्राप्त होंगे।

यह एक महान प्राकृतिक प्रयोग है क्योंकि यह शोधकर्ताओं को उनके प्रश्न का उत्तर देने के लिए आवश्यक जानकारी देता है। उन सभी को डेटा के माध्यम से झारना है – एक ऐसा कार्य जिसके लिए अपने स्वयं के प्रयोग को चलाने की तुलना में काफी कम संसाधनों की आवश्यकता होती है।

इस कहानी से क्या शिक्षा मिलती है? यदि आप लंबे समय तक देखते हैं, तो आपको पता चल जाएगा कि किसी और का डेटा आपके प्रश्न का उत्तर दे सकता है!

अंतिम सारांश