verdere kommentaar

Hierdie afdeling is ontwerp om gebruik te word as 'n verwysing, eerder as om te lees as 'n vertelling.

• Inleiding (Afdeling 6.1)

Navorsingsetiek is tradisioneel ook onderwerpe soos wetenskaplike bedrog en toekenning van krediet. Hierdie onderwerpe word bespreek in groter detail in Engineering (2009) .

Hierdie hoofstuk word sterk beïnvloed deur die situasie in die Verenigde State van Amerika. Vir meer inligting oor die etiese beoordeling prosedures in ander lande, sien hoofstukke 6, 7, 8 en 9 van Desposato (2016b) . Vir 'n argument dat die biomediese etiese beginsels wat hierdie hoofstuk beïnvloed is oormatig Amerikaanse, sien Holm (1995) . Vir meer historiese oorsig van Institutional Review Boards in die VSA, sien Stark (2012) .

Die Belmont Verslag en daaropvolgende reëls in die VSA het 'n onderskeid tussen navorsing en praktyk gemaak. Hierdie onderskeid is daarna gekritiseer (Beauchamp and Saghai 2012; boyd 2016; Metcalf and Crawford 2016; Meyer 2015) . Ek het nie hierdie onderskeid te maak in hierdie hoofstuk, want ek dink die etiese beginsels en raamwerke van toepassing op beide instellings. Vir meer inligting oor navorsing toesig by Facebook, sien Jackman and Kanerva (2016) . Vir 'n voorstel vir navorsing toesig by maatskappye en nie-regeringsorganisasies, sien Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) en Tene and Polonetsky (2016) .

Vir meer inligting oor die geval van die Ebola uitbreek in 2014, sien McDonald (2016) , en vir meer inligting oor die privaatheid risiko's van die selfoon data, sien Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . Vir 'n voorbeeld van krisis navorsing met behulp van selfoon data, sien Bengtsson et al. (2011) en Lu, Bengtsson, and Holme (2012) .

• Drie voorbeelde (Afdeling 6.2)

Baie mense het oor Emosionele Contagion geskryf. Die tydskrif Navorsingsetiek gewy hul hele kwessie in Januarie 2016 die bespreking van die eksperiment; sien Hunter and Evans (2016) vir 'n oorsig. Die Verrigtinge van die Nasionale Akademie van Wetenskappe gepubliseer twee stukke oor die eksperiment: Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) en Fiske and Hauser (2014) . Ander stukke oor die eksperiment sluit in: Puschmann and Bozdag (2014) ; Meyer (2014) ; Grimmelmann (2015) ; Meyer (2015) ; Selinger and Hartzog (2015) ; Kleinsman and Buckley (2015) ; Shaw (2015) ; Flick (2015) .

Vir meer inligting oor Encore, sien Jones and Feamster (2015) .

• Digitale is verskillende (Afdeling 6.3)

In terme van massa toesig, is breë oorsig wat in Mayer-Schönberger (2009) en Marx (2016) . Vir 'n konkrete voorbeeld van die verandering van die koste van toesig, Bankston and Soltani (2013) is van mening dat die dop van 'n kriminele verdagte met behulp van selfone is sowat 50 keer goedkoper as die gebruik van fisiese toesig. Bell and Gemmell (2009) bied 'n meer optimistiese perspektief op self- toesig. Benewens die feit dat in staat om waarneembare gedrag wat openbare of gedeeltelik openbare (bv, smaak, Ties, en tyd) op te spoor, kan navorsers toenemend aflei dinge wat baie deelnemers oorweeg om privaat te wees. Byvoorbeeld, Michal Kosinski en kollegas het getoon dat hulle sensitiewe inligting oor mense, soos seksuele oriëntasie en gebruik van verslawende stowwe uit skynbaar gewone digitale spoor data (Facebook Hou) kon aflei (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) . Dit klink dalk magiese, maar die benadering Kosinski en kollegas gebruik-wat digitale spore, opnames kombineer, en onder toesig te leer-is eintlik iets wat ek jou reeds oor vertel het. Onthou dat in Hoofstuk 3 (Vrae te vra) Ek het jou gesê hoe Josh Blumenstock en kollegas (2015) gekombineer opname data met 'n selfoon data om armoede te skat in Rwanda. Dit presies dieselfde benadering wat gebruik kan word om armoede doeltreffend te meet in 'n ontwikkelende land, kan ook gebruik word vir potensieel privaatheid skend afleidings.

Strydig wette en norme kan lei tot navorsing wat die wense van die deelnemers nie respekteer, en dit kan lei tot "regulerende shopping" deur navorsers (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . In die besonder, 'n paar navorsers wat wil IRR toesig te vermy het vennote wat nie gedek word deur IRBs (bv mense by maatskappye of nie-regeringsorganisasies) in te samel en de-identifiseer data. Dan kan die navorsers dit-de geïdentifiseer ontleed sonder IRR toesig, ten minste volgens sommige interpretasies van die huidige reëls. Hierdie soort IRR ontduiking blyk teenstrydig te wees met 'n beginsels gebaseerde benadering.

Vir meer inligting oor die teenstrydige en heterogene idees wat mense het oor gesondheid data, sien Fiore-Gartland and Neff (2015) . Vir meer inligting oor die probleem wat heterogeniteit skep vir Navorsingsetiek sien besluite Meyer (2013) .

Een verskil tussen analoog ouderdom en digitale ouderdom navorsing is dat in digitale era navorsing interaksie met deelnemers is meer ver. Hierdie interaksies kom dikwels deur 'n tussenganger soos 'n maatskappy, en daar is gewoonlik 'n groot fisiese-en sosiale afstand tussen navorsers en deelnemers. Dit verre interaksie maak 'n paar dinge wat maklik in analoog ouderdom navorsing moeilik in digitale ouderdom navorsing is, soos screening uit deelnemers wat ekstra beskerming nodig, die opsporing van newe-effekte, en remediëring van skade indien dit voorkom. Byvoorbeeld, kom ons kontrasteer Emosionele Contagion met 'n hipotetiese laboratorium eksperiment oor dieselfde onderwerp. In die laboratorium eksperiment, kan navorsers skerm uit enigeen wat aankom by die laboratorium toon duidelike tekens van emosionele nood. Verder as die laboratorium eksperiment 'n negatiewe gebeurtenis geskep, navorsers sou dit sien, verskaf dienste aan die skade remedieer, en dan maak aanpassings aan die eksperimentele protokol toekoms nadelig te voorkom. Die verre aard van interaksie in die werklike Emosionele Contagion eksperiment maak elkeen van hierdie eenvoudige en sinvolle stappe uiters moeilik. Ook, ek vermoed dat die afstand tussen navorsers en deelnemers maak navorsers minder sensitief vir die belange van hul deelnemers.

Ander bronne van strydig norme en wette. Sommige van hierdie teenstrydigheid is afkomstig van die feit dat hierdie navorsing is om te gebeur oor die hele wêreld. Byvoorbeeld, Encore betrokke mense van regoor die wêreld, en daarom is dit dalk onderhewig wees aan die beskerming van data en privaatheid wette van baie verskillende lande. Wat gebeur as die norme wat derde party web versoeke (wat Encore doen) is anders in Duitsland, die Verenigde State van Amerika, Kenia, en China? Wat gebeur as die norme is nie eens in ooreenstemming binne 'n enkele land? 'N Tweede bron van teenstrydigheid is afkomstig van samewerking tussen navorsers aan universiteite en maatskappye; byvoorbeeld, Emosionele Contagion was 'n samewerking tussen 'n data wetenskaplike by Facebook en 'n professor en nagraadse student aan die Cornell. Op Facebook hardloop groot eksperimente is roetine en, op daardie tydstip, het nie vereis dat enige derde party etiese beoordeling. Aan die Cornell die norme en reëls is heel anders; feitlik al eksperimente moet hersien word deur die Cornell IRR. So, wat stel reëls moet regeer Emosionele Contagion-Facebook of Cornell se?

Vir meer inligting oor pogings om die gemeenskaplike Reël hersien, kyk Evans (2013) , Council (2014) , Metcalf (2016) , en Hudson and Collins (2015) .

• Vier beginsels (Afdeling 6.4)

Die klassieke beginsels-gebaseerde benadering tot biomediese etiek is Beauchamp and Childress (2012) . Hulle stel voor dat vier hoofbeginsels biomediese etiek behoort te lei: respek vir outonomie, kwaadwilligheid, goedwilligheid, en Justisie. Die beginsel van nie-kwaadwilligheid dring een van veroorsaak skade aan ander mense te onthou. Hierdie konsep is diep verbind tot Hippokratiese idee van "Doen geen kwaad nie." In navorsingsetiek, hierdie beginsel word dikwels gekombineer met die beginsel van liefdadigheid, maar sien Beauchamp and Childress (2012) (Hoofstuk 5) Vir meer inligting oor die onderskeid tussen die twee . Vir 'n kritiek dat hierdie beginsels is té Amerikaanse, sien Holm (1995) . Vir meer inligting oor balansering wanneer die beginsels konflik, sien Gillon (2015) .

Die vier beginsels wat in hierdie hoofstuk is ook voorgestel dat etiese toesig vir navorsing gebeur by maatskappye en nie-regeringsorganisasies te lei (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) deur liggame genoem "Verbruikers Onderhewig Review Boards" (CSRBs) (Calo 2013) .

• Respek vir Persone (Afdeling 6.4.1)

Benewens respek vir outonomie, die Belmont Verslag erken ook dat nie elke mens in staat is om ware selfbeskikking. Byvoorbeeld, kinders, mense wat ly aan die siekte, of mense wat in situasies van erg beperk vryheid mag nie in staat wees om so volledig outonome individue optree, en hierdie mense is dus onderhewig aan ekstra beskerming.

Die toepassing van die beginsel van respek vir Persone in die digitale era kan wees uitdagend. Byvoorbeeld, in digitale era navorsing, kan dit moeilik wees om ekstra beskerming bied vir mense met verminderde vermoë van selfbeskikking omdat navorsers weet dikwels baie min oor hul deelnemers. Verdere, ingeligte toestemming in digitale era sosiale navorsing is 'n groot uitdaging. In sommige gevalle, kan werklik ingeligte toestemming ly aan die deursigtigheid paradoks (Nissenbaum 2011) , waar inligting en begrip in konflik. Sowat as navorsers te verskaf volledige inligting oor die aard van die data-insameling, data-analise, en die beveiliging van data praktyke, sal dit moeilik wees vir baie deelnemers om te verstaan. Maar, as navorsers te verskaf verstaanbare inligting, dit kan belangrik tegniese inligting ontbreek. In mediese navorsing in die analoog ouderdom-die domineer instelling deur die Belmont Verslag-een beskou kon dink 'n dokter individueel praat met elke deelnemer te help oplos die deursigtigheid paradoks. In aanlyn studies wat duisende of miljoene mense, so 'n aangesig-tot-aangesig benadering is onmoontlik. 'N Tweede probleem met toestemming in die digitale era is dat in sommige studies, soos ontleding van massiewe data repositories, sou dit onprakties om ingeligte toestemming te verkry van al die deelnemers wees. Ek bespreek hierdie en ander vrae oor ingeligte toestemming in meer besonderhede in Afdeling 6.6.1. Ten spyte van hierdie probleme, maar ons moet onthou dat ingeligte toestemming is nie nodig nie voldoende vir partydig.

Vir meer inligting oor mediese navorsing voordat ingeligte toestemming, sien Miller (2014) . Vir 'n boek-lengte behandeling van ingeligte toestemming, sien Manson and O'Neill (2007) . Sien ook die voorgestelde lesings oor ingeligte toestemming hieronder.

• Liefdadigheid (Afdeling 6.4.2)

Harms om konteks is die skade wat navorsing kan veroorsaak nie aan spesifieke mense, maar om sosiale instellings. Hierdie konsep is 'n bietjie abstrakte, maar ek sal dit illustreer met twee voorbeelde: een analoog en 'n digitale.

'N Klassieke voorbeeld van Harms om konteks is afkomstig van die Wichita Jury Studie [ Vaughan (1967) ; Katz, Capron, and Glass (1972) ; CH 2] -. Ook soms genoem die Chicago Jury Projek (Cornwell 2010) . In hierdie studie het navorsers van die Universiteit van Chicago, as deel van 'n groter studie oor sosiale aspekte van die regstelsel, die geheim aangeteken ses jurie beraadslagings in Wichita, Kansas. Die regters en prokureurs in die gevalle het die opnames goedgekeur, en daar was 'n streng toesig van die proses. Maar die regters was onbewus daarvan dat opnames is wat plaasvind. Sodra die studie is ontdek, was daar openbare verontwaardiging. Die departement van justisie het 'n ondersoek van die studie, en die navorsers is geroep om te getuig in die voorkant van die Kongres. Uiteindelik het die Kongres geslaag het 'n nuwe wet wat dit onwettig om in die geheim te teken jurie beraadslaging.

Die kommer van die kritici van die Wichita Jury studie was nie skade aan deelnemers; Inteendeel, dit was nadelig vir die konteks van jurie beraadslaging. Dit is, mense het geglo dat as jurie lede het nie geglo dat hulle met drade in 'n veilige en beskermde ruimte, sou dit moeiliker wees vir jurie beraadslagings om voort te gaan in die toekoms. Benewens jurie beraadslaging, is daar ander spesifieke sosiale kontekste wat die samelewing bied met 'n ekstra beskerming soos prokureur-kliënt verhoudings en ​​sielkundige sorg (MacCarthy 2015) .

Die risiko van Harms om konteks en die ontwrigting van sosiale stelsels kom ook in sommige veldeksperimente in Politieke Wetenskap (Desposato 2016b) . Vir 'n voorbeeld van 'n meer konteks-sensitiewe kostevoordeel-berekening vir 'n veld eksperiment in Politieke Wetenskap, sien Zimmerman (2016) .

• Justice (Afdeling 6.4.3)

Vergoeding vir deelnemers is in 'n aantal instellings wat verband hou met digitale era navorsing bespreek. Lanier (2014) voorgestel betaal deelnemers vir digitale spore wat hulle genereer. Bederson and Quinn (2011) bespreek betalings in aanlyn arbeidsmarkte. Ten slotte, Desposato (2016a) stel die betaling van die deelnemers in die veld eksperimente. Hy wys daarop dat selfs al is die deelnemers nie direk kan word, kan 'n skenking gemaak om 'n groep te werk namens hulle. Byvoorbeeld, in Encore die navorsers kon 'n skenking aan 'n groep te werk om toegang tot die Internet te ondersteun.

• Respek vir wet en openbare belang (Afdeling 6.4.4)

Terme van die diens ooreenkomste moet minder gewig as kontrakte onderhandel tussen gelyke partye en wette geskep deur wettige regerings het. Situasies waar navorsers terme van die diens ooreenkomste in die verlede geskend algemeen behels die gebruik van outomatiese navrae na die gedrag van maatskappye oudit (baie soos veldeksperimente om diskriminasie te meet). Vir meer bespreking sien Vaccaro et al. (2015) , Bruckman (2016a) , Bruckman (2016b) . Vir 'n voorbeeld van empiriese navorsing wat kragtens diens bespreek, sien Soeller et al. (2016) . Vir meer inligting oor die moontlike wetlike probleme navorsers in die gesig staar as hulle oortree die bepalings van diens sien Sandvig and Karahalios (2016) .

• Twee etiese raamwerke (Afdeling 6.5)

Dit is duidelik dat, het enorme bedrae geskryf oor konsekwensialisme en deontologie. Vir 'n voorbeeld van hoe hierdie etiese raamwerke, en ander, kan gebruik word om te redeneer oor digitale era navorsing, sien Zevenbergen et al. (2015) . Vir 'n voorbeeld van hoe hierdie etiese raamwerke kan toegepas word op die veld eksperimente in die ontwikkeling van die ekonomie, sien Baele (2013) .

• Ingeligte toestemming (Afdeling 6.6.1)

Vir meer inligting oor oudit studies van diskriminasie, sien Pager (2007) en Riach and Rich (2004) . Nie net het hierdie studies nie ingeligte toestemming, hulle misleiding behels ook sonder ontlonting.

Beide Desposato (2016a) en Humphreys (2015) gee raad oor veldeksperimente sonder toestemming.

Sommers and Miller (2013) resensies baie argumente ten gunste van nie debriefing deelnemers na misleiding, en voer aan dat navorsers moet af te sien "debriefing onder 'n baie smal stel omstandighede, naamlik in veldnavorsing waarin ontlonting inhou aansienlike praktiese hindernisse, maar navorsers wil hê geen probleem met debriefing as hulle kon. Navorsers moet nie toegelaat word om ontlonting af te sien ten einde te bewaar 'n naïewe deelnemer swembad, hulself te beskerm teen deelnemer woede, of deelnemers te beskerm teen skade. "Ander argumenteer dat indien ontlonting veroorsaak meer skade as goed dit moet vermy word. Ontlonting is 'n geval waar 'n paar navorsers prioritiseer partydig oor goedwilligheid, en sommige navorsers doen die teenoorgestelde. Een moontlike oplossing sou wees om maniere om debriefing 'n leerervaring vir die deelnemers te vind. Dit wil sê, eerder as om te dink van ontlonting as iets wat skade kan veroorsaak, dalk debriefing kan ook iets wat deelnemers voordele. Vir 'n voorbeeld van hierdie soort onderwys ontlonting, sien Jagatic et al. (2007) op debriefing studente na 'n sosiale phishing eksperiment. Sielkundiges ontwikkel tegnieke vir 'n ondervragingsessie (DS Holmes 1976a; DS Holmes 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) en 'n paar van hierdie kan nuttig aangewend om digitale era navorsing. Humphreys (2015) bied interessante gedagtes oor uitgestelde toestemming, wat nou verwant is aan die ontlonting strategie wat ek beskryf.

Die idee van vra 'n voorbeeld van die deelnemers vir hul toestemming is wat verband hou met wat Humphreys (2015) noem afgeleide toestemming.

'N Verdere gedagte wat verband hou met ingeligte toestemming het voorgestel is aan 'n paneel van mense wat eens te wees in die aanlyn eksperimente te bou (Crawford 2014) . Sommige het aangevoer dat hierdie paneel 'n nie-ewekansige steekproef van mense sou wees. Maar, Hoofstuk 3 (Vrae te vra) dui aan dat hierdie probleme is potensieel aanspreekbaar met behulp van post-stratifikasie en voorbeeld ooreenstem. Ook, toestemming om te wees op die paneel kan 'n verskeidenheid van eksperimente te dek. Met ander woorde, kan deelnemers nie nodig om individueel toestemming om elke eksperiment, 'n konsep genaamd breë instemming (Sheehan 2011) .

• Verstaan ​​en bestuur van inligting risiko (Afdeling 6.6.2)

Ver van unieke, die Netflix prys illustreer 'n belangrike tegniese eiendom van datastelle wat inligting oor mense bevat, en dus bied belangrike lesse oor die moontlikheid van "anonymization" van moderne sosiale datastelle. Lêers met baie stukkies van inligting oor elke persoon is geneig yl te wees, in die sin formeel omskryf in Narayanan and Shmatikov (2008) . Dit is, vir elke rekord daar is geen rekords wat dieselfde is, en in werklikheid is daar is geen rekords wat baie soortgelyk: elke persoon is ver weg van hul naaste in die datastel. 'N Mens kan jou voorstel dat die Netflix data yl kan wees, want met ongeveer 20.000 films op n 5 ster skaal, is daar ongeveer \ (6 ^ {20000} \) moontlike waardes wat elke persoon kan hê (6 want bykomend tot een tot 5 sterre iemand dalk nie gegradeer die fliek enigsins). Hierdie getal is so groot, dit is moeilik om selfs te verstaan.

Sparsity het twee hoof implikasies. In die eerste plek beteken dit dat 'n poging om "anonimiseren" die datastel gebaseer op ewekansige storing sal waarskynlik misluk. Dit wil sê, selfs al Netflix was om lukraak 'n paar van die graderings (wat hulle gedoen het) aan te pas, sou dit nie voldoende wees nie, want die ontsteld rekord is nog steeds die naaste moontlike rekord om die inligting wat die aanvaller het. Tweedens, die sparsity beteken dat de-anonymization moontlik selfs al is die aanvaller het onvolmaak of onpartydige kennis. Byvoorbeeld, in die Netflix data, laat ons dink aan die aanvaller weet jou tellings vir twee flieks en die datums wat jy diegene graderings +/- 3 dae gemaak; net dat die inligting alleen voldoende is om uniek te identifiseer 68% van die mense in die Netflix data. As die aanvallers weet 8 flieks wat u gegradeer +/- 14 dae, dan selfs al twee van hierdie bekende graderings is heeltemal verkeerd, 99% van rekords uniek geïdentifiseer kan word in die datastel. Met ander woorde, sparsity is 'n fundamentele probleem vir pogings om "anonimiseren" data, dit is jammer, want die meeste moderne sosiale dataset is yl.

Telefoon metadata ook mag voorkom "anonieme" en nie sensitief te wees, maar dit is nie die geval nie. Telefoon metadata is identifiseerbaar en sensitiewe (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

In Figuur 6.6, ek geskets uit 'n kompromis tussen risiko vir deelnemers en voordele vir navorsing van data vry te laat. Vir 'n vergelyking tussen beperkte toegang benaderings (bv, 'n ommuurde tuin) en beperkte data benaderings (bv, 'n vorm van anonymization) sien Reiter and Kinney (2011) . Vir 'n voorgestelde kategorisering stelsel van risiko vlakke van data, sien Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . Ten slotte, vir 'n meer 'n algemene bespreking van die deel van data, sien Yakowitz (2011) .

Vir meer gedetailleerde analise van hierdie kompromis tussen die risiko en nut van data, sien Brickell and Shmatikov (2008) , Ohm (2010) , Wu (2013) , Reiter (2012) , en Goroff (2015) . Om hierdie kompromis toegepas op werklike data van groot skaal oop online kursusse (MOOCs) sien, sien Daries et al. (2014) en Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

Differensiële privaatheid bied ook 'n alternatiewe benadering wat beide 'n hoë voordeel kan kombineer tot die samelewing en 'n lae risiko vir deelnemers, sien Dwork and Roth (2014) en Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

Vir meer inligting oor die konsep van persoonlike inligting (PII), wat is sentraal tot baie van die reëls oor navorsingsetiek, sien Narayanan and Shmatikov (2010) en Schwartz and Solove (2011) . Vir meer inligting oor al die data wat potensieel sensitiewe, sien Ohm (2015) .

In hierdie artikel, het ek die koppeling van verskillende datastelle as iets wat kan lei tot inligting risiko uitgebeeld. Dit kan egter ook nuwe geleenthede te skep vir navorsing, soos aangevoer in Currie (2013) .

Vir meer inligting oor die vyf kluise, sien Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . Vir 'n voorbeeld van hoe uitsette kan identifiseer, sien Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) , wat wys hoe kaarte van siekte voorkoms kan identifiseer. Dwork et al. (2017) is ook van mening aanvalle teen totaal data, soos statistiek oor hoeveel individue het 'n sekere siekte.

• Privaatheid (artikel 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) is 'n baken wetlike artikel oor privaatheid, en die artikel is die meeste wat verband hou met die idee dat privaatheid is 'n reg om alleen gelaat. Meer onlangs boek lengte behandelings van privaatheid wat ek sou aanbeveel sluit Solove (2010) en Nissenbaum (2010) .

Vir 'n oorsig van empiriese navorsing oor hoe mense dink oor privaatheid, sien Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . Die tydskrif Science gepubliseer 'n spesiale uitgawe met die titel "Die Einde van privaatheid", wat die kwessies van privaatheid en inligting risiko van 'n verskeidenheid van verskillende perspektiewe spreek; vir 'n opsomming te sien Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) bied 'n raamwerk vir denke oor die skade wat uit privaatheid oortredings. 'N vroeë voorbeeld van kommer oor privaatheid in die heel begin van die digitale era is Packard (1964) .

• Besluite te neem onder onsekerheid (Afdeling 6.6.4)

Een van die uitdagings wanneer ek probeer om die minimale risiko standaard van toepassing is dat dit nie duidelik wie die daaglikse lewe is om gebruik te word vir benchmarking (Council 2014) . Byvoorbeeld, hawelose mense het hoër vlakke van ongemak in hul daaglikse lewens. Maar, dit beteken nie dat dit eties aanvaarbaar om hawelose mense bloot te stel aan 'n hoër risiko navorsing. Om hierdie rede, dit lyk asof daar 'n groeiende konsensus dat 'n minimale risiko moet gemeet teen 'n algemene standaard bevolking, nie 'n spesifieke bevolking standaard wees. Terwyl ek oor die algemeen saamstem met die idee van 'n algemene standaard bevolking, ek dink dat vir 'n groot aanlyn-platforms soos Facebook, 'n spesifieke bevolking standaard is redelik. Dit wil sê, by die oorweging van Emosionele Contagion, ek dink dat dit redelik is om maatstaf teen alledaagse risiko op Facebook. 'N Spesifieke bevolking standaard in hierdie geval is baie makliker om te evalueer en dit onwaarskynlik is dat in stryd met die beginsel van Justisie, wat daarop gemik is om die las van navorsing versuim onregverdig op benadeelde groepe (bv gevangenes en weeskinders) voorkom.

• Praktiese wenke (Afdeling 6.7)

Ander geleerdes het ook 'n beroep vir meer vraestelle te etiese bylaes sluit (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015) . King and Sands (2015) bied ook praktiese wenke.