6.6.4 Entscheidungen angesichts der Unsicherheit

Die Unsicherheit muss nicht zu Untätigkeit führen.

Der vierte und letzte Bereich, wo ich Forscher erwarten, zu kämpfen, macht Entscheidungen angesichts der Unsicherheit. Das heißt, nach all dem Philosophieren und Balancing, Forschungsethik beinhaltet Entscheidungen darum, was zu tun ist und was nicht zu tun. Leider oft diese Entscheidungen müssen auf der Grundlage unvollständiger Informationen vorgenommen werden. Zum Beispiel, wenn Encore entwerfen könnten Forscher wollen die Wahrscheinlichkeit zu wissen, dass es jemand von der Polizei besucht werden verursacht. Oder wenn vielleicht emotionale Ansteckung Forscher entwerfen möchten, die Wahrscheinlichkeit zu wissen, dass es Depressionen bei einigen Teilnehmern auslösen könnte. Diese Wahrscheinlichkeiten sind möglicherweise sehr niedrig, aber sie sind nicht bekannt, bevor die Forschung stattfindet. Und weil weder Projekt öffentlich Informationen über unerwünschte Ereignisse verfolgt werden diese Wahrscheinlichkeiten nicht allgemein bekannt ist, selbst nachdem die Projekte abgeschlossen wurden.

Die Unsicherheiten sind nicht einzigartig für Sozialforschung im digitalen Zeitalter. Der Belmont Report, wenn die systematische Bewertung von Risiken und Nutzen zu beschreiben, erkennt ausdrücklich an diese schwierig sein wird, genau zu quantifizieren. Diese Unsicherheiten sind jedoch schwerer im digitalen Zeitalter, zum Teil, weil wir weniger Erfahrung haben, und teilweise aufgrund der Eigenschaften des digitalen Zeitalters Sozialforschung.

In Anbetracht dieser Unsicherheiten scheinen einige Leute für etwas zu befürworten , wie "sicher ist sicher" , die eine umgangssprachliche Version des Vorsorgeprinzips ist. Während dieser Ansatz sinnvoll erscheint, vielleicht sogar Klug es kann tatsächlich Schaden anrichten; es ist für die Forschung Kühlen; und es bewirkt , dass Leute denken , in die falsche Richtung (Sunstein 2005) . Um die Probleme mit dem Vorsorgeprinzip zu verstehen, lassen Sie uns emotionale Ansteckung in Betracht ziehen. Das Experiment wurde geplant etwa 700.000 Menschen einzubeziehen, und es war auf jeden Fall eine gewisse Chance, dass die Menschen in dem Experiment würde Schaden erleiden. Aber es gab auch eine gewisse Chance das Experiment Wissen ergeben könnten, die Facebook-Nutzer von Vorteil wäre und für die Gesellschaft. Somit wird, während das Experiment so dass die Gefahr besteht, (wie ausführlich diskutiert wurde), wird der Versuch verhindert auch ein Risiko, da das Experiment wertvolles Wissen erzeugt haben könnte. Natürlich ist die Wahl nicht das Experiment zwischen tun, wie es aufgetreten ist, und das Experiment nicht tun; gibt es viele mögliche Modifikationen an der Konstruktion, die es in eine andere ethische Gleichgewicht gebracht haben könnte. Doch irgendwann, haben Forscher die Wahl zwischen einer Studie zu tun und nicht eine Studie zu tun, und es gibt Risiken sowohl in Aktion und Untätigkeit. Es ist unangemessen, nur auf die Risiken des Handelns zu konzentrieren. Ganz einfach, es gibt keine risikofreie Ansatz.

Jenseits des Vorsorgeprinzips eine wichtige Möglichkeit , darüber nachzudenken , Entscheidungen gegeben Unsicherheit ist das minimale Risiko - Standard. Die minimalen Risiko Standardversuche Benchmark das Risiko einer bestimmten Studie gegen die Risiken , dass die Teilnehmer in ihrem täglichen Leben übernehmen, wie Sport und fahrenden Autos zu spielen (Wendler et al. 2005) . Dieser Ansatz ist wertvoll, weil die Beurteilung, ob etwas ein minimales Risiko ist einfacher, als die tatsächliche Höhe der Risikobewertung. Zum Beispiel, in emotionale Ansteckung, bevor die Forschung begann, haben die Forscher konnten den emotionalen Gehalt an natürlich vorkommenden Newsfeeds auf den emotionalen Gehalt verglichen , die Teilnehmer an dem Experiment sehen würde (Meyer 2015) . Wenn die Nachrichten-Feeds unter der Behandlung ähnlich denen waren, die natürlich auf Facebook auftreten, dann könnte, schließen die Forscher, dass das Experiment ein minimales Risiko ist. Und könnten sie diese Entscheidung zu treffen , auch wenn sie die absolute Höhe des Risikos nicht kennen. Der gleiche Ansatz könnte zu Encore angewendet werden. Zunächst ausgelöst Encore Anfragen an Websites, die der verbotenen politischen Gruppen in Ländern mit repressiven Regierungen empfindlich, wie Websites zu sein, bekannt waren. Als solches war es nicht ein minimales Risiko für die Teilnehmer in bestimmten Ländern. Allerdings ist die überarbeitete Version von Encore-denen nur ausgelöst Anfragen an Twitter, Facebook und YouTube-minimal Anfrage , da die Anforderungen an diese Stellen während des normalen Surfen im Internet ausgelöst werden (Narayanan and Zevenbergen 2015) .

Eine zweite wichtige Idee ist , wenn Entscheidungen über Studien mit unbekanntem Risiko ist Machtanalyse, die Forscher eine geeignete Größe für ihre Studie berechnen können (Cohen 1988) . Das heißt, wenn Ihre Studie könnten Teilnehmer aussetzen risiko sogar ein minimales Risiko-dann das Prinzip der Beneficence schlägt vor, dass Sie die kleinste Menge an Risiko aufzwingen wollen benötigt, um Ihre Forschungsziele zu erreichen. (Denken Sie zurück an das Prinzip reduzieren , dass ich in Kapitel 4 besprochen) Obwohl einige Forscher haben eine Obsession mit , die ihre Studien so groß wie möglich, Forschungsethik legt nahe , dass wir unsere Studien so klein wie möglich machen sollte. Somit kann, selbst wenn Sie die genaue Höhe des Risikos nicht wissen, Ihre Studie beinhaltet, kann eine Leistungsanalyse können Sie sicherstellen, dass es so klein wie möglich ist. Leistungsanalyse, ist nicht neu, natürlich, aber es ist ein wichtiger Unterschied zwischen der Art, dass es in der analogen Alter verwendet wurde und wie sie heute verwendet werden soll. Im analogen Zeitalter, Forscher Leistungsanalyse im Allgemeinen haben, um sicherzustellen, dass ihre Studie nicht zu klein war (dh unter-powered). Nun aber sollten Forscher Power-Analyse zu tun, um sicherzustellen, dass ihre Studie nicht zu groß ist (dh über-powered). Wenn Sie eine Power-Analyse zu tun und Ihre Studie erscheint eine enorme Anzahl von Menschen zu verlangen, dann kann das ein Zeichen dafür sein, dass der Effekt, den Sie studieren winzig. Wenn ja, sollten Sie sich fragen, ob diese kleine Wirkung ausreichend wichtig ist es, eine große Zahl von Menschen zu Risiken einer unbekannten Größe zu verhängen. In vielen Situationen ist die Antwort wahrscheinlich nicht (Prentice and Miller 1992) .

Die minimale Risiko Standard und Power-Analyse helfen Ihnen Grund, und Designstudien, aber sie Sie keine neuen Informationen zur Verfügung stellen, wie die Teilnehmer über Ihre Studie fühlen könnte und welche Risiken sie erleben könnten in Ihrer Studie zu beteiligen. Eine weitere Möglichkeit, mit Unsicherheit umzugehen ist, zusätzliche Informationen zu sammeln, die zu ethisch-Antwort Umfragen führt und Schauprozesse.

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 werden die Befragten einen Raum zur Verfügung gestellt, in dem sie ihre Antwort erklären können. Schließlich Befragten-die potenziellen Teilnehmer oder Personen aus einem Mikro Aufgabe Arbeitsmärkte (zB Amazon Mechanical Turk) Annehmen- einige grundlegende demographische Fragen rekrutiert werden könnte (Schechter and Bravo-Lillo 2014) .

Ethisch-Antwort-Umfragen haben zwei Funktionen, die ich besonders attraktiv finden. Erstens, sie passieren, bevor eine Studie durchgeführt wurde, und daher Probleme, bevor die Forschung beginnt verhindern kann (im Gegensatz zu Ansätzen, die im Gegensatz zur Nebenwirkungen zu überwachen). Zweitens ethisch-Antwort Umfragen Forschern ermöglichen, um mehrere Versionen eines Forschungsprojekts zu bewerten, um die empfundene ethische Abwägung der verschiedenen Versionen des gleichen Projektes darstellen. Eine Einschränkung ist jedoch ethisch-Antwort-Umfragen ist, dass es nicht klar ist, wie zwischen den verschiedenen Forschungsdesigns angesichts der Umfrageergebnisse zu entscheiden. In Fällen extremer Unsicherheit dieser Art von Informationen könnte Leitfaden Forscher Entscheidungen helfen; in der Tat, Schechter and Bravo-Lillo (2014) Bericht eine geplante Studie in Reaktion auf Bedenken von den Teilnehmern in einem ethisch-Antwort - Umfrage erhoben zu verlassen.

Während ethisch-Antwort-Umfragen können zur Bewertung Reaktionen auf vorgeschlagene Forschung hilfreich sein, sie können die Wahrscheinlichkeit und Schwere von Nebenwirkungen nicht messen. Eine Möglichkeit , dass die medizinische Forschung mit Unsicherheit umgehen in Hochrisikoeinstellungen Schauprozesse, ein Ansatz, der in einigen Sozialforschung hilfreich sein könnten.

Wenn die Wirksamkeit eines neuen Medikaments zu testen, Forscher springen nicht sofort zu einer großen randomisierten klinischen Studie. Vielmehr führen sie zwei Arten von Studien zuerst. Zunächst wird in einer Phase I-Studie sind die Forscher besonders konzentrierte sich auf eine sichere Dosis zu finden, und diese Studien beinhalten eine kleine Anzahl von Menschen. Sobald eine sichere Dosis entdeckt wird, beurteilen Phase - II - Studien , die die Wirksamkeit des Medikaments, es ist Fähigkeit , in einem Best-Case - Situation zu arbeiten (Singal, Higgins, and Waljee 2014) . Erst nach der Phase I und II Studien ist ein neues Medikament zugelassen in einer großen randomisierten kontrollierten Studie bewertet werden. Während die genaue Struktur der Schauprozesse in der Entwicklung neuer Medikamente verwendet nicht eine gute Passform für Sozialforschung sein kann, wenn sie mit Unsicherheit konfrontiert sind, könnten Forscher kleinere Studien laufen explizit Sicherheit und Wirksamkeit zu bewerten entworfen. Zum Beispiel mit Encore, könnten Sie die Forscher beginnend mit den Teilnehmern in Ländern mit starken Regel-of-Gesetz vorstellen.

Zusammen bilden diese vier Ansätze-die ein minimales Risiko Standard, Leistungsanalyse, ethisch-Antwort Umfragen und Schauprozesse-können Sie in einer vernünftigen Weise vorgehen helfen, auch angesichts der Unsicherheit. Die Unsicherheit muss nicht zu Untätigkeit führen.