6.6.4 Entscheidungen angesichts der Unsicherheit

Die Unsicherheit muss nicht zu Untätigkeit führen.

Der vierte und letzte Bereich, in dem die Forscher zu kämpfen haben, ist die Entscheidung angesichts der Unsicherheit. Das heißt, Forschungsethik beinhaltet nach all dem Philosophieren und Balancieren, Entscheidungen darüber zu treffen, was zu tun ist und was nicht. Leider müssen diese Entscheidungen oft auf der Grundlage unvollständiger Informationen getroffen werden. Bei der Entwicklung von Encore zum Beispiel wollten Forscher vielleicht wissen, mit welcher Wahrscheinlichkeit jemand von der Polizei besucht werden könnte. Oder, beim Entwerfen emotionaler Ansteckung, Forscher hätten vielleicht die Wahrscheinlichkeit, dass es bei einigen Teilnehmern Depression auslösen könnte, gewollt. Diese Wahrscheinlichkeiten waren wahrscheinlich extrem niedrig, aber sie waren unbekannt, bevor die Forschung stattfindet. Und da keines der Projekte Informationen über unerwünschte Ereignisse öffentlich verfolgte, sind diese Wahrscheinlichkeiten immer noch nicht allgemein bekannt.

Unsicherheiten betreffen nicht nur die Sozialforschung im digitalen Zeitalter. Als der Belmont-Bericht die systematische Bewertung von Risiken und Nutzen beschrieb, räumte er ausdrücklich ein, dass diese schwer genau zu quantifizieren wären. Diese Unsicherheiten sind jedoch im digitalen Zeitalter noch gravierender, zum Teil weil wir weniger Erfahrung mit dieser Art von Forschung haben und zum Teil aufgrund der Eigenschaften der Forschung selbst.

Angesichts dieser Ungewissheiten scheinen sich einige Leute für etwas wie "besser sicher als Nachsicht" einzusetzen, was eine umgangssprachliche Version des Vorsorgeprinzips ist . Während dieser Ansatz vernünftig erscheint - vielleicht sogar weise - kann er tatsächlich Schaden anrichten; es ist abschreckend zu forschen; und es verursacht eine zu enge Sicht auf die Situation (Sunstein 2005) . Um die Probleme mit dem Vorsorgeprinzip zu verstehen, betrachten wir die emotionale Ansteckung. Das Experiment sollte etwa 700.000 Menschen umfassen, und es bestand sicherlich eine gewisse Chance, dass die Menschen im Experiment Schaden erleiden würden. Aber es gab auch eine gewisse Chance, dass das Experiment Wissen hervorbringen könnte, das Facebook-Nutzern und der Gesellschaft nutzen würde. Während also das Experiment ein Risiko war (wie ausführlich diskutiert wurde), wäre die Verhinderung des Experiments auch ein Risiko gewesen, weil es wertvolles Wissen hätte hervorbringen können. Natürlich bestand die Wahl nicht zwischen dem Experiment, wie es vorkam, und dem Experiment; Es gab viele mögliche Änderungen am Design, die es in eine andere ethische Balance gebracht haben könnten. Irgendwann werden die Forscher jedoch die Wahl haben, eine Studie zu machen und nicht zu tun, und es gibt Risiken sowohl bei der Aktion als auch bei der Untätigkeit. Es ist unangemessen, sich nur auf die Risiken des Handelns zu konzentrieren. Ganz einfach, es gibt keinen risikofreien Ansatz.

Wenn man über das Vorsorgeprinzip hinausgeht, ist ein wichtiger Weg, um Entscheidungen zu treffen, bei denen Unsicherheit gegeben ist, der minimale Risikostandard . Dieser Standard versucht, das Risiko einer bestimmten Studie gegen die Risiken zu messen, die die Teilnehmer in ihrem täglichen Leben eingehen, wie Sport treiben und Autos fahren (Wendler et al. 2005) . Dieser Ansatz ist wertvoll, da die Beurteilung, ob etwas dem minimalen Risikoniveau entspricht, einfacher ist als die Beurteilung des tatsächlichen Risikoniveaus. In Emotional Contagion hätten die Forscher zum Beispiel vor Beginn der Studie den emotionalen Inhalt von News Feeds im Experiment mit dem anderer News Feeds auf Facebook vergleichen können. Wären sie ähnlich gewesen, hätten die Forscher zu dem Schluss kommen können, dass das Experiment den Minimalrisikostandard erfüllt (MN Meyer 2015) . Und sie könnten diese Entscheidung auch treffen , wenn sie das absolute Risiko nicht kennen . Derselbe Ansatz hätte auf Encore angewendet werden können. Anfänglich löste Encore Anfragen an sensible Websites aus, wie etwa an verbotene politische Gruppen in Ländern mit repressiven Regierungen. Daher war das Risiko für Teilnehmer in bestimmten Ländern nicht minimal. Die überarbeitete Version von Encore - die nur Anfragen an Twitter, Facebook und YouTube auslöst - war jedoch ein minimales Risiko, da Anfragen während des Surfens im Internet ausgelöst werden (Narayanan and Zevenbergen 2015) .

Eine zweite wichtige Idee bei Entscheidungen über Studien mit unbekanntem Risiko ist die Leistungsanalyse , mit der Forscher die Stichprobengröße berechnen können, die sie benötigen, um einen Effekt einer bestimmten Größe zuverlässig zu erkennen (Cohen 1988) . Wenn Ihre Studie die Teilnehmer einem Risiko - sogar einem minimalen Risiko - aussetzt, schlägt das Prinzip der Wohltätigkeit vor, dass Sie das geringste Risiko einstecken sollten, um Ihre Forschungsziele zu erreichen. (Denken Sie an das Reduce-Prinzip in Kapitel 4.) Auch wenn einige Forscher davon besessen sind, ihre Studien so groß wie möglich zu machen, schlägt die Forschungsethik vor, dass Forscher ihre Studien so klein wie möglich machen sollten. Machtanalyse ist natürlich nicht neu, aber es gibt einen wichtigen Unterschied zwischen der Art, wie sie im analogen Zeitalter verwendet wurde und wie sie heute verwendet werden sollte. Im analogen Zeitalter haben die Forscher im Allgemeinen eine Power-Analyse durchgeführt, um sicherzustellen, dass ihre Studie nicht zu klein war (dh zu wenig Energie). Jetzt sollten die Forscher jedoch eine Power-Analyse durchführen, um sicherzustellen, dass ihre Studie nicht zu groß ist (dh überlastet).

Die Analyse der minimalen Risikostandards und -stärken hilft Ihnen, über Studien nachzudenken und Studien zu entwerfen, aber sie liefern Ihnen keine neuen Informationen darüber, wie sich die Teilnehmer über Ihre Studie fühlen und welche Risiken sie durch die Teilnahme an dieser Studie eingehen könnten. Eine weitere Möglichkeit, mit Unsicherheiten umzugehen, besteht darin, zusätzliche Informationen zu sammeln, die zu Umfragen bei ethischen Fragen und inszenierten Tests führen.

In ethisch-Antwort Umfragen, präsentieren Forscher eine kurze Beschreibung eines Forschungsprojekts vorgeschlagen und dann fragen , zwei Fragen:

• (Q1) "Wenn jemand Sie kümmerte sich um einen Kandidaten Teilnehmer für dieses Experiment waren, würden Sie diese Person wollen als Teilnehmer aufgenommen werden?": [Ja], [ich habe keine Präferenzen], [Nein]
• (Q2) "Glauben Sie, dass die Forscher erlaubt sein sollte, mit diesem Experiment geht es weiter?": [Ja], [Ja, aber mit Vorsicht], [ich bin mir nicht sicher], [Nein]

Nach jeder Frage erhalten die Befragten einen Raum, in dem sie ihre Antwort erklären können. Schließlich können die Befragten, die potentielle Teilnehmer oder Personen sein könnten, die von einem Mikrotask-Arbeitsmarkt rekrutiert werden (z. B. Amazon Mechanical Turk), einige grundlegende demografische Fragen beantworten (Schechter and Bravo-Lillo 2014) .

Ethical-Response-Erhebungen haben drei Merkmale, die ich besonders attraktiv finde. Erstens passieren sie, bevor eine Studie durchgeführt wurde, und können daher Probleme vor Beginn der Forschung verhindern (im Gegensatz zu Ansätzen, die auf unerwünschte Reaktionen überwachen). Zweitens sind die Befragten in Ethikbefragungen in der Regel keine Forscher, und dies hilft Forschern, ihre Studie aus der Perspektive der Öffentlichkeit zu sehen. Schließlich ermöglichen es die Umfragen zur ethischen Antwort den Forschern, mehrere Versionen eines Forschungsprojekts zu veröffentlichen, um das wahrgenommene ethische Gleichgewicht verschiedener Versionen desselben Projekts zu bewerten. Eine Einschränkung bei Umfragen zu ethischen Antworten besteht jedoch darin, dass nicht klar ist, wie bei den Umfrageergebnissen zwischen verschiedenen Forschungsdesigns zu entscheiden ist. Trotz dieser Einschränkungen scheinen ethische Antworten hilfreich zu sein. In der Tat berichten Schechter and Bravo-Lillo (2014) , dass sie eine geplante Studie als Reaktion auf Bedenken der Teilnehmer einer Ethik-Umfrage aufgegeben haben.

Während Umfragen zur ethischen Relevanz hilfreich sein können, um Reaktionen auf vorgeschlagene Forschungsergebnisse zu bewerten, können sie die Wahrscheinlichkeit oder Schwere unerwünschter Ereignisse nicht messen. Eine Methode, mit der medizinische Forscher Unsicherheiten in risikoreichen Umgebungen begegnen, besteht darin, inszenierte Studien durchzuführen - ein Ansatz, der in einigen Sozialforschungsstudien hilfreich sein könnte. Beim Testen der Wirksamkeit eines neuen Medikaments springen die Forscher nicht sofort in eine große randomisierte klinische Studie. Vielmehr führen sie zuerst zwei Arten von Studien durch. Zunächst konzentrieren sich die Forscher in einer Phase-I-Studie besonders darauf, eine sichere Dosis zu finden, und an diesen Studien ist eine kleine Anzahl von Menschen beteiligt. Sobald eine sichere Dosis bestimmt wurde, bewerten Phase-II-Studien die Wirksamkeit des Arzneimittels; das heißt, seine Fähigkeit, im besten Fall zu arbeiten (Singal, Higgins, and Waljee 2014) . Erst nach Abschluss der Phase-I- und Phase-II-Studien kann ein neues Medikament in einer großen randomisierten kontrollierten Studie untersucht werden. Während die genaue Struktur der gestuften Versuche, die bei der Entwicklung neuer Medikamente verwendet werden, für die Sozialforschung nicht geeignet ist, könnten Forscher bei Unsicherheit mit kleineren Studien arbeiten, die sich ausdrücklich auf Sicherheit und Wirksamkeit konzentrieren. Mit Encore können Sie sich zum Beispiel vorstellen, dass die Forscher mit Teilnehmern in Ländern beginnen, in denen Rechtsstaatlichkeit herrscht.

Zusammen können diese vier Ansätze - Minimaler Risiko-Standard, Power-Analyse, Ethische-Response-Surveys und Staged Trials - Ihnen helfen, auch bei Unsicherheit vernünftig vorzugehen. Unsicherheit muss nicht zur Untätigkeit führen.