6.4.2 Beneficence
Beneficence geht es um das Verständnis und die Verbesserung der Risiko / Nutzen - Profil Ihrer Studie, und dann entscheiden , ob es das richtige Verhältnis zueinander stehen .
Der Belmont-Bericht argumentiert, dass der Grundsatz der Wohltätigkeit eine Verpflichtung ist, die Forscher an die Teilnehmer haben, und dass sie aus zwei Teilen besteht: (1) nicht schaden und (2) den möglichen Nutzen maximieren und mögliche Schäden minimieren. Der Belmont-Bericht verfolgt die Idee, die Hippokratische Tradition in der Medizinethik nicht zu verletzen, und sie kann in einer starken Form ausgedrückt werden, in der Forscher "keine Person verletzen sollten, unabhängig von den Vorteilen, die anderen zukommen könnten" (Belmont Report 1979) . Der Belmont-Bericht erkennt jedoch auch an, dass das Erlernen von Vorteilen dazu führen kann, dass einige Menschen Risiken ausgesetzt sind. Daher kann der Imperativ, keinen Schaden anzurichten, im Konflikt mit dem Gebot des Lernens stehen und führt dazu, dass Forscher gelegentlich schwierige Entscheidungen fällen, "wenn es gerechtfertigt ist, trotz der damit verbundenen Risiken bestimmte Vorteile zu nutzen und wenn die Vorteile ausbleiben sollten." Risiken " (Belmont Report 1979) .
In der Praxis wurde der Grundsatz der Begünstigung so ausgelegt, dass Forscher zwei getrennte Prozesse durchlaufen sollten: eine Risiko-Nutzen-Analyse und dann eine Entscheidung darüber, ob die Risiken und Vorteile ein angemessenes ethisches Gleichgewicht finden. Dieser erste Prozess ist weitgehend eine technische Angelegenheit, die Sachkenntnis erfordert, während die zweite weitgehend ethisch ist, wobei Sachkenntnis weniger wertvoll oder sogar schädlich sein kann.
Eine Risiko-Nutzen-Analyse beinhaltet sowohl das Verständnis als auch die Verbesserung von Risiken und Nutzen einer Studie. Die Risikoanalyse sollte zwei Elemente umfassen: die Wahrscheinlichkeit unerwünschter Ereignisse und die Schwere dieser Ereignisse. Als Ergebnis einer Risiko / Nutzen-Analyse könnte ein Forscher das Studiendesign anpassen, um die Wahrscheinlichkeit eines unerwünschten Ereignisses zu reduzieren (z. B. um Teilnehmer auszumachen, die verletzlich sind) oder die Schwere eines unerwünschten Ereignisses zu reduzieren, wenn es auftritt Beratung für Teilnehmer, die dies wünschen). Bei der Risiko-Nutzen-Analyse müssen die Forscher zudem die Auswirkungen ihrer Arbeit nicht nur auf die Teilnehmer, sondern auch auf Nicht-Teilnehmer und soziale Systeme berücksichtigen. Betrachten wir zum Beispiel das Experiment von Restivo und van de Rijt (2012) über die Wirkung von Auszeichnungen auf Wikipedia-Editoren (in Kapitel 4 besprochen). In diesem Experiment zeichneten die Forscher eine kleine Anzahl von Redakteuren aus, die sie für verdienstvoll hielten, und verfolgten dann ihre Beiträge zu Wikipedia im Vergleich zu einer Kontrollgruppe von gleichermaßen verdienstvollen Redakteuren, denen die Forscher keinen Preis verliehen. Stellen Sie sich vor, dass Restivo und van de Rijt, anstatt eine kleine Anzahl von Auszeichnungen zu vergeben, Wikipedia mit vielen, vielen Auszeichnungen überhäuft haben. Obwohl dieses Design keinen einzelnen Teilnehmer schädigen könnte, könnte es das gesamte Ökosystem der Auszeichnungen in Wikipedia stören. Mit anderen Worten, bei einer Risiko-Nutzen-Analyse sollten Sie über die Auswirkungen Ihrer Arbeit nicht nur auf die Teilnehmer, sondern auf die Welt im weiteren Sinne nachdenken.
Sobald die Risiken minimiert und die Vorteile maximiert wurden, sollten die Forscher bewerten, ob die Studie eine günstige Bilanz aufweist. Ethiker empfehlen keine einfache Zusammenfassung von Kosten und Nutzen. Insbesondere machen einige Risiken die Forschung unabhängig vom Nutzen unzulässig (z. B. die im historischen Anhang beschriebene Tuskegee Syphilis-Studie). Im Gegensatz zur Risiko-Nutzen-Analyse, die weitgehend technischer Natur ist, ist dieser zweite Schritt zutiefst ethisch und kann tatsächlich von Personen angereichert werden, die keine spezifische Fachkompetenz haben. Da Außenstehende oft unterschiedliche Dinge von Insidern bemerken, müssen IRBs in den Vereinigten Staaten mindestens einen Nicht-Forscher einschließen. Nach meiner Erfahrung in einem IRB können diese Außenseiter hilfreich sein, um Gruppendenken zu verhindern. Wenn Sie also Schwierigkeiten haben, zu entscheiden, ob Ihr Forschungsprojekt eine angemessene Risiko-Nutzen-Analyse vornimmt, fragen Sie nicht nur Ihre Kollegen, versuchen Sie es mit einigen Nichtresearchern; Ihre Antworten könnten Sie überraschen.
Die Anwendung des Grundsatzes der Begünstigung auf die drei Beispiele, die wir in Betracht ziehen, deutet auf einige Änderungen hin, die ihr Risiko-Nutzen-Verhältnis verbessern könnten. In "Emotional Contagion" könnten die Forscher beispielsweise versucht haben, Menschen unter 18 Jahren und Menschen, die möglicherweise besonders schlecht auf die Behandlung reagieren, auszusortieren. Sie hätten auch versuchen können, die Anzahl der Teilnehmer durch effiziente statistische Methoden zu minimieren (wie in Kapitel 4 ausführlich beschrieben). Außerdem hätten sie versuchen können, die Teilnehmer zu überwachen, und jedem, der geschädigt zu sein schien, Hilfe angeboten. In "Tastes", "Ties" und "Time" hätten die Forscher zusätzliche Sicherheitsvorkehrungen treffen können, als sie die Daten veröffentlichten (obwohl ihre Verfahren vom Harvard IRB genehmigt wurden, was darauf hindeutet, dass sie mit der damaligen Praxis übereinstimmten); Ich werde später noch etwas konkretere Vorschläge zur Datenfreigabe machen, wenn ich das Informationsrisiko beschreibe (Abschnitt 6.6.2). Schließlich hätten die Forscher in Encore versuchen können, die Anzahl der riskanten Anfragen zu minimieren, die geschaffen wurden, um die Messziele des Projekts zu erreichen, und sie hätten Teilnehmer ausschließen können, die von repressiven Regierungen am meisten gefährdet sind. Jede dieser möglichen Änderungen würde zu Kompromissen bei der Gestaltung dieser Projekte führen, und mein Ziel ist nicht, zu vermuten, dass diese Forscher diese Änderungen vorgenommen haben sollten. Es soll vielmehr die Arten von Veränderungen zeigen, die das Prinzip der Wohltätigkeit vorschlagen kann.
Obwohl das digitale Zeitalter die Abwägung von Risiken und Nutzen im Allgemeinen komplexer gestaltet hat, hat es den Forschern tatsächlich erleichtert, den Nutzen ihrer Arbeit zu steigern. Insbesondere ermöglichen die Werkzeuge des digitalen Zeitalters eine offene und reproduzierbare Forschung, bei der Forscher ihre Forschungsdaten und ihren Code anderen Forschern zur Verfügung stellen und ihre Veröffentlichungen über Open-Access-Publishing zugänglich machen. Dieser Wandel zu offener und reproduzierbarer Forschung ist zwar keineswegs einfach, bietet Forschern jedoch die Möglichkeit, den Nutzen ihrer Forschung zu steigern, ohne die Teilnehmer einem zusätzlichen Risiko auszusetzen (die gemeinsame Nutzung von Daten ist eine Ausnahme, auf die in Abschnitt 6.6.2 ausführlich eingegangen wird) auf Informationsrisiken).
