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而易见的部分。早期采纳者可能找到的是包含相对低可信度的可行性研究的一个小集合，或者一到两个"jingque"研究，这已经足够使他们采纳改变。特别是当这些研究的背景显示出证据是在一个与他们相似的环境中收集的。大部分采纳者需要看到不同上下文中的多样研究，才会相信研究的想法是有价值的，被证实不止在一个合适的环境中可行，并且已经开始成为被部分接受的行事方式。
落后者或者后期采纳者可能需要压倒性的证据，这可能包括大量的高可信度研究，以及在大范围不同背景下得到的有益结果。
一些混合这些不同类型证据的方法已经被提出[29]。但重要的是，定性报告和定量数据之间的相互影响。我们经常看到从业者在混合不同数据类型的数据集后收到更好的效果。例如，一个包含硬数据和真实团队正面经验的丰富集合，帮助了软件检查技术在不同NASA中心的散播[28]。
从良好设计的经验性研究中得出的证据可以帮助结果达到统计意义，但实施可能仍然不切实际，或者不能及时回答新问题（特别在技术快速改变的领域，如软件工程）。实际运用中的证据可能对益处
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观察"定义地足够广泛来包含主观印象，如果我们不根据他们的标记去创建无根据的规则，不那么严格的输入模式也可以帮助我们找到有效的结论。对这些证据源赋予信心指数非常重要，这样，方法论的问题就可以被凸显出来。（当然，严格的研究也不会完全没有任何方法论的问题。）
经验汇报可以通过证明实践约束下达成的结果不总是与我们对给定技术的期望相匹配，从而使研究有根有据。同样重要的是，他们对于需要如何剪裁或修改技术来应对日常软件开发的实践约束提供了见解。在技术转移领域，我们经常发现，一个描述技术在实践中正面经验的案例分析，对从业者来说，比大量额外的研究报告更有价值。如此令人信服的证据体，也能通过提供对不同用户有用的证据来帮助引导改变。Rogers提出了一个经常被引用的模型，用钟形曲线刻画了一些创新产品（如研究结果）的消费者：左边的尾巴包含了创新者，钟形的突出部分代表了大多数人，他们随着这个创新想法逐渐流行而采纳，右边的尾巴包含了抵触改变的落后者[24]。了解自己观众的研究者能从真正健壮的数据集中选择适当的子集来构建他们的案例
现在，令人吃惊的来了。这些试探性搜索方法有用，但却对研究结果施加了一个偏差。如果你改变上下文，也改变了偏差，那这些算法就会找到不同的"佳"方案。例如，在对软件过程模型的人工智能搜索实验中，Green等人使用了两种不同的目标函数[15]。一个目标代表了安全性至关重要的政府项目，试图减少开发工作量和软件交付的缺陷数。另一个目标代表了更标准的商业情况，急于发布软件至市场，并一直努力不要插入过多缺陷。此研究用人工智能优化器搜索了4个不同项目。每次搜索在每个目标下重复。一个惊人的结果是，一个目标产出的建议通常在另一个目标下