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Wikipedia: How to Motivate Expert Contributions? (Yan Chen, University of Michigan)

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    非常高兴我们有一群
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    喜欢撰写维基百科文章的人
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    但是有时当涉及到我可能患有的疾病时
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    我真的希望得到专家的帮助
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    “放飞的”经济学家
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    YAN CHEN
    密歇根大学
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    维基百科是普通大众
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    最重要的参考文献之一
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    它实际上是世界上
    访问量最大的五个网站之一
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    每个人都会阅读维基百科文章
    但有时您会发现一个错误
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    或者您会说:“这真的不对。”
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    但是您忽视它
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    并说:“其他人可能会修改它。”
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    这就是所谓的“搭便车问题”
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    搭便车问题
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    对于经济学家来说
    维基百科的成功确实令人惊讶
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    因为它完全依赖于志愿者的劳动
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    医学界发现,患者倾向于将维基百科文章
    打印出来带到他们的医生办公室
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    其中一些文章的质量低下
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    因为它们不是由专家撰写的
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    我们正在尝试找出
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    促使专家为高质量内容做出贡献的一些动力
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    因此,我们决定进行一次现场实验
    以弄清其原因
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    以找出促使人们为维基百科做出贡献的原因
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    无论是社会影响、私人利益
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    公众认可,还是这些因素的结合
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    实验
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    因此,在这项研究中
    在这项实地实验中
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    我们联系了大约4,000名学术经济学家
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    我们有一条通用消息
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    内容为维基百科是非常有价值的公共物品
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    但是很多文章都不准确或不是最新的
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    您可否花10到15分钟
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    来评论这些维基百科文章吗?
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    然后,根据段落是属于试验组还是对照组
    来更改段落
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    在对照组中,我们没有提及
    文章可能会引用您的研究
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    在私人利益条件下
    我们提到他们可能会引用您的研究
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    另外一个条件是
    “我们将公开承认您的贡献。”
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    研究结果
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    只是问专家,“您愿意贡献吗?”
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    您会获得很高的回应率
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    大约有45%的人回应 “好,我愿意”
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    当我们发送链接时
    三分之一的人实际做出了贡献
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    并且我们研究了预测贡献的特征
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    事实证明
    如果该文章与他们的研究专业知识相匹配
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    那么他们更有可能做出贡献
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    并且他们贡献的是更高质量的内容
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    因此,良好的匹配对志愿服务非常重要
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    我们还尝试找出人们是否更受私人利益的驱动
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    即他们从贡献中得到的东西
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    因此,我们通过告诉试验小组
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    我们将向您发送文章好让您发表评论
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    文章可能会引用您的研究
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    因此,知道自己可能会被引用的情况下
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    积极回应率提高了约13%
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    我们还发现公众的认可
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    比如,我们将公布您的贡献
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    并公开承认您的贡献
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    人们更有可能提供高质量的内容
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    公众影响力-
    我们将发送不同阅读次数的维基百科文章
  • 3:52 - 3:57
    我们告知平均而言
    一个维基百科文章将获得426次阅读
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    但是,我们将向您发送
    至少有1,000次阅读的文章
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    当私人利益与社会影响相结合时
    人们将最有动力
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    单就社会影响而言,其实并不具备这样的效果
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    下一步
  • 4:19 - 4:22
    我认为,如果我们将其复制到其他领域
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    我们将更有信心相信诸如引用之类的私人利益
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    将使人们对贡献产生兴趣
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    而将引用的利益与社会影响结合起来
    将产生更大的影响
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    我们还需要将其推向其他领域
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    以了解它们在不同社区中是否坚不可摧
  • 4:43 - 4:45
    想看更多“放飞的”经济学家吗?
  • 4:45 - 4:47
    请查看我们的播放列表
  • 4:47 - 4:48
    您是教师吗?
  • 4:48 - 4:50
    这是一些可用于您课堂的相关材料
  • 4:50 - 4:51
    想更深入地了解吗?
  • 4:51 - 4:54
    维基百科是经济学家所谓的“公共物品”
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Title:
Wikipedia: How to Motivate Expert Contributions? (Yan Chen, University of Michigan)
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Video Language:
English
Team:
Marginal Revolution University
Project:
Economists in the Wild
Duration:
05:02

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