6.6.4 অনিশ্চয়তার মুখে ন্তজ

অনিশ্চয়তা আলস্য হতে করার প্রয়োজন নেই.

চতুর্থ ও চূড়ান্ত এলাকা যেখানে আমি গবেষক সংগ্রাম আশা অনিশ্চয়তার মুখে সিদ্ধন্ত হয়. অর্থাৎ সব দার্শনিক এবং সমীকরণ পর, গবেষণা নীতিশাস্ত্র কি করতে হবে এবং কি না কি সম্পর্কে সিদ্ধান্ত গ্রহণে জড়িত. দুর্ভাগ্যবশত, এই সিদ্ধান্ত প্রায়ই অসম্পূর্ণ তথ্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা আবশ্যক. উদাহরণস্বরূপ, যখন Encore নকশা, গবেষক সম্ভাব্যতা যে এটা হতে হবে কেউ পুলিশ দ্বারা পরিদর্শন করা জানতে চান পারে. অথবা, যখন মানসিক রোগসংক্রমণ গবেষকরা নকশা সম্ভাব্যতা জানি যে এটা কিছু অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে বিষণ্নতা আরম্ভ পারতাম পারে. এইসব সম্ভাব্যতার সম্ভবত অত্যন্ত কম, কিন্তু তারা অজানা আগে গবেষণা সঞ্চালিত হয়. আর, কারণ কেউই প্রকল্পের প্রকাশ্যে প্রতিকূল ঘটনা সম্পর্কে তথ্য ট্র্যাক, এইসব সম্ভাব্যতার সাধারণত পরেও প্রকল্প সম্পন্ন করা হয়েছে বলে জানা যায় না.

অনিশ্চয়তা ডিজিটাল যুগে সামাজিক গবেষণায় অনন্য নয়. : Belmont রিপোর্ট, যখন ঝুঁকি এবং বেনিফিট নিয়মানুগ মূল্যায়ন বর্ণনা, স্পষ্টভাবে স্বীকার এইসব ঠিক সংখ্যায় করা কঠিন হবে. এই অনিশ্চয়তা, তবে ডিজিটাল বয়স মধ্যে কঠোরতর অংশে কারণ আমরা কম অভিজ্ঞতা আছে, এবং কারণ ডিজিটাল যুগে সামাজিক গবেষণার বৈশিষ্ট্য অংশে.

এই অনিশ্চয়তা প্রদত্ত কিছু মানুষের মত কিছু "দুঃখিত চেয়ে ভাল নিরাপদ," সতর্কতামূলক নীতি একটি চলিত সংস্করণ যা জন্য প্রচার বলে মনে হচ্ছে. এই পদ্ধতির প্রদর্শিত যদিও যুক্তিসঙ্গত-সম্ভবত এমনকি জ্ঞানী-এটা আসলে ক্ষতি হতে পারে; এটা গবেষণা করার হিম করা হয়; এবং এটা মানুষকে ভুল পথে মনে ঘটায় (Sunstein 2005) . অর্ডার সতর্কতামূলক নীতি সঙ্গে সমস্যা বোঝার জন্য, আবেগগত রোগসংক্রমণ বিবেচনা করা যাক. পরীক্ষা 700,000 সম্পর্কে মানুষ জড়িত পরিকল্পনা করা হয়েছিল, এবং সেখানে অবশ্যই কিছু সুযোগ যে পরীক্ষার মানুষ ক্ষতিগ্রস্ত হবে. কিন্তু, সেখানে বেশ কিছু সুযোগ পরীক্ষা জ্ঞান যে ফেসবুক ব্যবহারকারীদের জন্য এবং সমাজের উপকারী হবে উত্পাদ পারে. সুতরাং, যখন পরীক্ষা, যার ফলে একটি ঝুঁকি (যেমন পর্যাপ্তভাবে আলোচনা করা হয়েছে) হয়, পরীক্ষা প্রতিরোধে একটি ঝুঁকি কারণ পরীক্ষা মূল্যবান জ্ঞান উত্পাদিত হয়েছে পারে. অবশ্যই, পছন্দ পরীক্ষা করছেন হিসাবে এটা ঘটেছে এবং পরীক্ষা করছেন মধ্যে নয়; সেখানে নকশা যে এটি একটি ভিন্ন নৈতিক ভারসাম্য এনেছিলাম পারে অনেক সম্ভাব্য পরিবর্তন হয়. যাইহোক, কিছু সময়ে, গবেষকরা একটি গবেষণায় করছেন এবং একটি সমীক্ষা করছেন মধ্যে পছন্দ হবে, এবং উভয় কর্ম এবং আলস্য ঝুঁকি আছে. এটা শুধুমাত্র কর্ম ঝুঁকি উপর ফোকাস করার অনুপযুক্ত. জবাবটা খুব সহজেই, সেখানে কোন ঝুঁকি মুক্ত পন্থা.

সতর্কতামূলক নীতি অতিক্রম মুভিং, এক গুরুত্বপূর্ণ উপায় ন্যূনতম ঝুঁকি মান দেওয়া অনিশ্চয়তা হয় সিদ্ধান্তগুলো সম্পর্কে চিন্তা করা. বেঞ্চমার্ক করার ন্যূনতম ঝুঁকি মান প্রচেষ্টা ঝুঁকি, যেমন ক্রীড়া বাজানো এবং গাড়ি চালানোর যে অংশগ্রহণকারীদের তাদের প্রতিদিনের জীবনে দায়িত্বগ্রহণ বিরুদ্ধে একটি বিশেষ সমীক্ষা ঝুঁকি (Wendler et al. 2005) . এই পদ্ধতির নির্ধারণে কিনা কিছু ন্যূনতম ঝুঁকি ঝুঁকি প্রকৃত স্তর নির্ধারণে তুলনায় সহজতর হয় কারণ মূল্যবান. উদাহরণস্বরূপ, মানসিক রোগসংক্রমণ মধ্যে, আগে গবেষণা শুরু, গবেষক প্রাকৃতিকভাবে সংবাদ আবেগময় বিষয়বস্তু অংশগ্রহণকারীদের পরীক্ষা দেখতে হবে ফীড উপর মানসিক বিষয়বস্তু তুলনা করতে পারতেন (Meyer 2015) . যদি চিকিৎসাধীন নিউজ ফিডস্ যাঁরা স্বাভাবিকভাবেই ফেসবুকে ঘটতে অনুরূপ ছিল, তারপর উপসংহার গবেষকরা পারে যে পরীক্ষা ন্যূনতম ঝুঁকি. আর তারা এই সিদ্ধান্ত এমনকি যদি তারা ঝুঁকি নিয়ে পরম স্তর জানি না করতে পারে. একই পদ্ধতির Encore প্রয়োগ করা যেতে পারে. প্রাথমিকভাবে, Encore ওয়েবসাইট, যেমন দমনমূলক সরকার দেশগুলোতে নিষিদ্ধ রাজনৈতিক দলের ওয়েবসাইট যে সংবেদনশীল হিসেবে পরিচিত হয়েছিল অনুরোধ সূত্রপাত. যেমন, এটা নির্দিষ্ট দেশে অংশগ্রহণকারীদের জন্য ন্যূনতম ঝুঁকি ছিল না. যাইহোক, Encore-যার সংশোধিত সংস্করণ শুধুমাত্র টুইটার, ফেসবুক অনুরোধ আলোড়ন সৃষ্টি, এবং ন্যূনতম অনুরোধ কারণ ঐ সাইটের জন্য অনুরোধের স্বাভাবিক ওয়েব ব্রাউজিং সময় আলোড়ন সৃষ্টি হয় ইউটিউবে-হয় (Narayanan and Zevenbergen 2015) .

দ্বিতীয় গুরুত্বপূর্ণ ধারণা যখন অজানা ঝুঁকি সঙ্গে অধ্যয়ন সম্পর্কে সিদ্ধান্ত গ্রহণে হয় ক্ষমতা বিশ্লেষণ, যা গবেষকরা তাদের জন্য একটি উপযুক্ত আকার নিরূপণ করতে সক্ষম হবেন (Cohen 1988) . মানে, যদি আপনার অধ্যয়ন প্রভাবাধীন পারে ঝুঁকি-এমনকি অংশগ্রহণকারীদের ন্যূনতম ঝুঁকি তারপর বদান্যতা নীতিকে দাড়ায় যে আপনি ঝুঁকি ক্ষুদ্রতম পরিমাণ আপনার গবেষণা লক্ষ্যগুলো অর্জনের জন্য প্রয়োজন আরোপ করতে চান. (ফিরে কমাতে নীতি যে আমি অধ্যায় 4. আলোচনা করার চিন্তা) যদিও কিছু গবেষক সম্ভব হিসেবে তাদের গবেষণায় যেমন বড় তৈরীর সঙ্গে একটি আবেশ আছে, গবেষণা নীতিশাস্ত্র দাড়ায় যে আমরা যতটা সম্ভব ছোট আমাদের অধ্যয়ন করা উচিত. সুতরাং, এমনকি যদি আপনি ঝুঁকি সঠিক স্তর আপনার চর্চা জানি না, একটি ক্ষমতা বিশ্লেষণ আপনি নিশ্চিত যে এটা যতটা সম্ভব ছোট সাহায্য করতে পারেন. পাওয়ার বিশ্লেষণ অবশ্যই নতুন নয়, কিন্তু সেখানে উপায় যে এটা এনালগ যুগে ব্যবহৃত হয় এবং কিভাবে আজ এটা ব্যবহার করা উচিত মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য নেই. (অনূর্ধ্ব চালিত অর্থাৎ) এনালগ যুগে গবেষকরা সাধারণত নিশ্চিত যে তাদের অধ্যয়ন খুবই ছোট ছিল না প্রণয়নের ক্ষমতা বিশ্লেষণ করেনি. (ওভার চালিত অর্থাৎ) এখন অবশ্য গবেষকরা ক্ষমতা বিশ্লেষণ নিশ্চিত যে তাদের গবেষণায় খুব বড় হয় না কি করা উচিত. আপনি একটি ক্ষমতা বিশ্লেষণ করতে এবং আপনার গবেষণা মানুষের একটি বিরাট সংখ্যা প্রয়োজন হয় তাহলে, তারপর যে একটি নিদর্শন এই যে, প্রভাব আপনি পড়াশোনা করছে ছোট হতে পারে. যদি তাই হয়, আপনি জিজ্ঞাসা করা উচিত কিনা এই ছোট প্রভাবই অজানা আকারের ঝুঁকি মানুষের একটি বড় সংখ্যা আরোপ পর্যাপ্ত গুরুত্বপূর্ণ. অনেক পরিস্থিতিতে উত্তর সম্ভবত কোন (Prentice and Miller 1992) .

ন্যূনতম ঝুঁকি মান এবং ক্ষমতা বিশ্লেষণ সাহায্যে আপনি সম্পর্কে এবং নকশা অধ্যয়ন যুক্তি, কিন্তু তারা তোমাদের প্রতি কিভাবে অংশগ্রহণকারীদের আপনার গবেষণা সম্পর্কে মনে হতে পারে সম্পর্কে কোন নতুন তথ্য প্রদান করবেন না এবং তারা কি ঝুঁকি আপনার গবেষণায় অংশগ্রহণকারী থেকে সম্মুখীন হতে পারে. অনিশ্চয়তা মোকাবেলা করার আরেকটি উপায় অতিরিক্ত কিছু তথ্য আছে যা নৈতিক প্রতিক্রিয়া সার্ভে বাড়ে এবং বিচারের মঞ্চস্থ সংগ্রহ করা হয়.

নৈতিক প্রতিক্রিয়া সার্ভে গবেষকরা একটি প্রস্তাবিত গবেষণা প্রকল্পের একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ উপস্থাপন এবং তারপর দুটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন:

• (Q1) "কেউ আপনাকে যত্ন সম্পর্কে এই পরীক্ষা করার জন্য একটি প্রার্থী অংশগ্রহণকারী ছিল, যদি আপনি চান তাহলে একজন অংশগ্রহণকারী হিসেবে অন্তর্ভুক্ত করা যে ব্যক্তি?" [হ্যাঁ], [আমি কোন পছন্দ আছে], [কোন]
• (Q2 এর) "তোমরা কি বিশ্বাস কর যে গবেষকরা এই পরীক্ষা দিয়ে এগিয়ে যেতে দেওয়া উচিত?" [হ্যাঁ], [হ্যাঁ, কিন্তু সতর্কতার সাথে], [আমি নিশ্চিত নই], [কোন]

প্রতিটি প্রশ্নের পর, উত্তরদাতাদের একটি স্থান যা তারা তাদের উত্তর ব্যাখ্যা করতে পারেন প্রদান করা হয়. অবশেষে, উত্তরদাতাদের-কে সম্ভাব্য অংশগ্রহণকারীদের অথবা একটি মাইক্রো-টাস্ক শ্রমবাজার থেকে নিয়োগ মানুষ হতে পারে (যেমন, অ্যামাজন মেকানিক্যাল তুর্কি) কিছু মৌলিক ডেমোগ্রাফিক প্রশ্ন -answer (Schechter and Bravo-Lillo 2014) .

নৈতিক প্রতিক্রিয়া সার্ভে দুটি বৈশিষ্ট্য যে আমি বিশেষভাবে আকর্ষণীয় খুঁজে আছে. প্রথমত, তারা আগে একটি গবেষণা পরিচালিত হয়েছে ঘটতে, এবং সেইজন্য গবেষণা শুরু হওয়ার আগে সমস্যা প্রতিরোধ করতে পারি (যেমন পন্থা যে বিরূপ প্রতিক্রিয়া জন্য নিরীক্ষণ থেকে ভিন্ন). দ্বিতীয়ত, নৈতিক-প্রতিক্রিয়া সার্ভে অর্ডার একই প্রকল্পের বিভিন্ন সংস্করণ অনুভূত নৈতিক ভারসাম্য মূল্যায়ন করার জন্য একটি গবেষণা প্রকল্পের একাধিক সংস্করণ অঙ্গবিক্ষেপ গবেষকরা সক্ষম. এক সীমাবদ্ধতা অবশ্য নৈতিক প্রতিক্রিয়া সার্ভে যে এটা স্পষ্ট নয় কিভাবে জরিপ ফলাফল দেওয়া আলাদা গবেষণা ডিজাইন মধ্যে সিদ্ধান্ত নিতে হয়. চরম অনিশ্চয়তার ক্ষেত্রে তথ্য নির্দেশিকা গবেষকরা 'সিদ্ধান্ত সাহায্য করতে পারে এই ধরনের; আসলে, Schechter and Bravo-Lillo (2014) প্রতিবেদনে একটি নৈতিক-প্রতিক্রিয়া জরিপে অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা উত্থাপিত উদ্বেগ প্রতিক্রিয়ায় একটি পরিকল্পিত অধ্যয়ন পরিত্যাগ.

নৈতিক প্রতিক্রিয়া সার্ভে প্রস্তাবিত গবেষণা প্রতিক্রিয়া মূল্যায়নের জন্য সহায়ক হতে পারে, তারা সম্ভাব্যতা বা প্রতিকূল ঘটনা তীব্রতা পরিমাপ করা যায় না. ওয়ান ওয়ে যে চিকিৎসা গবেষক উচ্চ ঝুঁকি সেটিংসে অনিশ্চয়তার সঙ্গে মোকাবেলা বিচারের মঞ্চস্থ হয়, একটি পদ্ধতির যে কিছু সামাজিক গবেষণায় সহায়ক হতে পারে.

যখন একটি নতুন ওষুধের কার্যকারিতা পরীক্ষা গবেষকরা অবিলম্বে একটি বৃহৎ এলোমেলোভাবে ক্লিনিকাল ট্রায়াল ঝাঁপ না. এর পরিবর্তে, তারা গবেষণায় দুই ধরনের প্রথম চালানোর. প্রাথমিকভাবে একটি ফেজ আমি ট্রায়ালে গবেষকরা বিশেষভাবে একটি নিরাপদ ডোজ খোঁজার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়, এবং এই গবেষণায় মানুষের একটি ছোট সংখ্যা জড়িত. একবার একটি নিরাপদ ডোজ আবিষ্কৃত হয়, ফেজ -২ বিচারের মাদক কার্যক্ষমতা মূল্যায়ন, এটা শ্রেষ্ঠ ক্ষেত্রে পরিস্থিতি কাজ করার ক্ষমতা আছে (Singal, Higgins, and Waljee 2014) . শুধু পরে ফেজ আমি এবং দ্বিতীয় গবেষণায় একটি নতুন ড্রাগ বৃহৎ এলোমেলোভাবে নিয়ন্ত্রিত ট্রায়াল মূল্যায়ন করার জন্য অনুমতি দেওয়া হয়. নতুন ওষুধের উন্নয়নে ব্যবহৃত মঞ্চস্থ বিচারের সঠিক কাঠামো সামাজিক গবেষণার জন্য একটি ভাল হইয়া না হতে পারে, যখন অনিশ্চয়তার মুখোমুখি গবেষক ছোট গবেষণায় স্পষ্টভাবে নিরাপত্তা এবং ফলপ্রসূতা মূল্যায়ন করার জন্য ডিজাইন করা চলতে পারে. উদাহরণস্বরূপ, Encore সঙ্গে, আপনি গবেষকরা শক্তিশালী নিয়ম-অফ-ল দেশগুলোতে অংশগ্রহণকারীদের সঙ্গে শুরু কল্পনা করতে পারে.

একসাথে এই চারটি পন্থা-ন্যূনতম ঝুঁকি মান, ক্ষমতা বিশ্লেষণ, নৈতিক-প্রতিক্রিয়া সার্ভে, এবং মঞ্চস্থ পরীক্ষাগুলো-করতে সাহায্য আপনি একটি যুক্তিসম্মত ভাবে এগিয়ে, এমনকি অনিশ্চয়তার মুখে. অনিশ্চয়তা আলস্য হতে করার প্রয়োজন নেই.