6.6.4 अनिश्चितता का सामना करने में निर्णय

अनिश्चितता निष्क्रियता के लिए नेतृत्व की जरूरत नहीं है।

चौथा और अंतिम क्षेत्र जहां मैं शोधकर्ताओं को संघर्ष करने की उम्मीद करता हूं, अनिश्चितता के मामले में निर्णय ले रहा है। यही है, सभी दार्शनिक और संतुलन के बाद, शोध नैतिकता में निर्णय लेना शामिल है कि क्या करना है और क्या नहीं करना है। दुर्भाग्यवश, इन निर्णयों को अक्सर अपूर्ण जानकारी के आधार पर किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, दोहराना डिजाइन करते समय, शोधकर्ताओं ने संभवतः यह जानना चाहा होगा कि इससे पुलिस द्वारा किसी का दौरा किया जा सकेगा। या, भावनात्मक संदूषण को डिजाइन करते समय, शोधकर्ताओं ने संभवतः यह जानना चाहा कि वह कुछ प्रतिभागियों में अवसाद को ट्रिगर कर सकता है। ये संभावनाएं शायद बहुत कम थीं, लेकिन अनुसंधान होने से पहले वे अज्ञात थे। और, क्योंकि प्रतिकूल घटनाओं के बारे में सार्वजनिक रूप से ट्रैक की गई न तो परियोजना, इन संभावनाओं को अभी भी आम तौर पर ज्ञात नहीं किया जाता है।

डिजिटल युग में सामाजिक शोध के लिए अनिश्चितता अद्वितीय नहीं हैं। जब बेलमोंट रिपोर्ट ने जोखिम और लाभ के व्यवस्थित मूल्यांकन का वर्णन किया, तो यह स्पष्ट रूप से स्वीकार किया गया कि इन्हें सटीक रूप से मापना मुश्किल होगा। हालांकि, ये अनिश्चितताएं डिजिटल युग में अधिक गंभीर हैं, क्योंकि इस शोध के विशेषताओं की वजह से हमारे पास इस प्रकार के शोध के साथ कम अनुभव है।

इन अनिश्चितताओं को देखते हुए, कुछ लोग "क्षमा से बेहतर सुरक्षित" जैसे कुछ के लिए वकालत करते हैं, जो सावधानी पूर्वक सिद्धांत का एक बोलचाल संस्करण है। हालांकि यह दृष्टिकोण उचित प्रतीत होता है-शायद बुद्धिमान भी - यह वास्तव में नुकसान का कारण बन सकता है; यह शोध करने के लिए ठंडा है; और यह लोगों को स्थिति (Sunstein 2005) का अत्यधिक संकीर्ण दृष्टिकोण लेने का कारण बनता है। सावधानी पूर्वक सिद्धांत के साथ समस्याओं को समझने के लिए, आइए भावनात्मक संवेदना पर विचार करें। इस प्रयोग में 700,000 लोगों को शामिल करने की योजना बनाई गई थी, और निश्चित रूप से कुछ मौका था कि प्रयोग में लोगों को नुकसान पहुंचाएगा। लेकिन कुछ मौका भी था कि प्रयोग ज्ञान पैदा कर सकता है जो फेसबुक उपयोगकर्ताओं और समाज के लिए फायदेमंद होगा। इस प्रकार, प्रयोग को अनुमति देने के दौरान एक जोखिम था (जैसा कि काफी चर्चा की गई है), प्रयोग को रोकने से भी जोखिम हो सकता है, क्योंकि इससे मूल्यवान ज्ञान हो सकता था। बेशक, यह प्रयोग प्रयोग करने के बीच नहीं था क्योंकि यह हुआ और प्रयोग नहीं कर रहा था; डिजाइन में कई संभावित संशोधन हुए थे जो इसे एक अलग नैतिक संतुलन में ला सकते थे। हालांकि, किसी बिंदु पर, शोधकर्ताओं के पास अध्ययन करने और इसे करने के बीच विकल्प नहीं होगा, और कार्रवाई और निष्क्रियता दोनों में जोखिम हैं। केवल कार्रवाई के जोखिमों पर ध्यान केंद्रित करना अनुचित है। काफी सरलता से, कोई जोखिम मुक्त दृष्टिकोण नहीं है।

सावधानी पूर्वक सिद्धांत से आगे बढ़ना, अनिश्चितता के निर्णय लेने के बारे में सोचने का एक महत्वपूर्ण तरीका न्यूनतम जोखिम मानक है । यह मानक प्रतिभागियों द्वारा अपने दैनिक जीवन में किए जाने वाले जोखिमों के खिलाफ किसी विशेष अध्ययन के जोखिम को बेंचमार्क करने का प्रयास करता है, जैसे खेल और ड्राइविंग कार (Wendler et al. 2005) खेलना। यह दृष्टिकोण मूल्यवान है क्योंकि आकलन करना कि जोखिम के वास्तविक स्तर का आकलन करने से न्यूनतम जोखिम मानक कुछ मिलता है या नहीं। उदाहरण के लिए, अध्ययन शुरू होने से पहले, भावनात्मक संक्रम में, शोधकर्ताओं ने फेसबुक पर अन्य समाचार फ़ीड्स के प्रयोग में समाचार फ़ीड्स की भावनात्मक सामग्री की तुलना की हो सकती थी। यदि वे समान थे, तो शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला था कि प्रयोग न्यूनतम जोखिम मानक (MN Meyer 2015) । और वे इस निर्णय को तब भी कर सकते थे जब उन्हें जोखिम के पूर्ण स्तर को नहीं पता था । दोहराना पर एक ही दृष्टिकोण लागू किया जा सकता था। प्रारंभ में, दोहराना ने उन वेबसाइटों के अनुरोधों को ट्रिगर किया जो संवेदनशील होने के लिए जाने जाते थे, जैसे कि दमनकारी सरकारों वाले देशों में प्रतिबंधित राजनीतिक समूहों के। इस प्रकार, कुछ देशों में प्रतिभागियों के लिए यह न्यूनतम जोखिम नहीं था। हालांकि, दोहराना के संशोधित संस्करण- जो केवल ट्विटर, फेसबुक और यूट्यूब को अनुरोधों को ट्रिगर करता था- कम जोखिम था क्योंकि उन साइटों के अनुरोध सामान्य वेब ब्राउज़िंग (Narayanan and Zevenbergen 2015) दौरान ट्रिगर किए जाते हैं।

अज्ञात जोखिम वाले अध्ययनों के बारे में निर्णय लेने पर एक दूसरा महत्वपूर्ण विचार बिजली विश्लेषण है , जो शोधकर्ताओं को नमूना आकार की गणना करने की अनुमति देता है, जिन्हें उन्हें किसी दिए गए आकार (Cohen 1988) प्रभाव का विश्वसनीय रूप से पता लगाने की आवश्यकता होगी। यदि आपका अध्ययन प्रतिभागियों को खतरे में डाल सकता है-यहां तक ​​कि न्यूनतम जोखिम- तो लाभप्रदता के सिद्धांत से पता चलता है कि आपको अपने शोध लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक जोखिम की सबसे छोटी राशि लागू करनी चाहिए। (अध्याय 4 में सिद्धांत को कम करने के बारे में सोचें।) हालांकि कुछ शोधकर्ताओं को अपनी पढ़ाई जितनी संभव हो सके उतनी बड़ी जुनून है, शोध नैतिकता से पता चलता है कि शोधकर्ताओं को अपनी पढ़ाई जितनी छोटी होनी चाहिए। पावर विश्लेषण बिल्कुल नया नहीं है, लेकिन इस तरह के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है कि इसका उपयोग एनालॉग युग में किया गया था और आज इसका उपयोग कैसे किया जाना चाहिए। एनालॉग युग में, शोधकर्ताओं ने आम तौर पर यह सुनिश्चित करने के लिए बिजली विश्लेषण किया कि उनका अध्ययन बहुत छोटा नहीं था (यानी, अंडर-पावर्ड)। अब, हालांकि, शोधकर्ताओं को यह सुनिश्चित करने के लिए बिजली विश्लेषण करना चाहिए कि उनका अध्ययन बहुत बड़ा नहीं है (यानी, अधिक संचालित)।

न्यूनतम जोखिम मानक और पावर विश्लेषण आपको अध्ययनों के बारे में तर्क और डिजाइन करने में मदद करता है, लेकिन वे आपको इस बारे में कोई नई जानकारी नहीं देते हैं कि प्रतिभागियों को आपके अध्ययन के बारे में कैसा महसूस हो सकता है और इसमें भाग लेने से उन्हें क्या जोखिम हो सकता है। अनिश्चितता से निपटने का एक और तरीका अतिरिक्त जानकारी एकत्र करना है, जो नैतिक प्रतिक्रिया सर्वेक्षण और चरणबद्ध परीक्षणों की ओर जाता है।

नैतिक-प्रतिक्रिया सर्वेक्षण में, शोधकर्ताओं ने एक प्रस्तावित अनुसंधान परियोजना का एक संक्षिप्त विवरण प्रस्तुत करते हैं और उसके बाद दो सवाल पूछते हैं:

• (क्यू 1) "किसी ने तुम्हें परवाह के बारे में इस प्रयोग के लिए एक उम्मीदवार के भागीदार थे, तो आप चाहते हैं एक भागीदार के रूप में शामिल किया जा सकता है कि व्यक्ति?" [हाँ], [मैं कोई पसन्द है], [नहीं]
• (Q2) "क्या आप मानते हैं कि शोधकर्ताओं ने इस प्रयोग के साथ आगे बढ़ने की अनुमति दी जानी चाहिए?" [हाँ], [हाँ, लेकिन सावधानी के साथ], [मुझे यकीन नहीं है], [नहीं]

प्रत्येक प्रश्न के बाद, उत्तरदाताओं को एक जगह प्रदान की जाती है जिसमें वे अपना उत्तर समझा सकते हैं। अंत में, उत्तरदाताओं- जो संभावित प्रतिभागी या माइक्रोटस्क श्रम बाजारों (उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन मैकेनिकल तुर्क) से भर्ती किए गए लोग हो सकते हैं-कुछ बुनियादी जनसांख्यिकीय प्रश्नों (Schechter and Bravo-Lillo 2014) स्कीटर (Schechter and Bravo-Lillo 2014) बेहतर बनाएं।

नैतिक प्रतिक्रिया सर्वेक्षण में तीन विशेषताएं हैं जो मुझे विशेष रूप से आकर्षक लगती हैं। सबसे पहले, वे एक अध्ययन आयोजित होने से पहले होते हैं, और इसलिए वे अनुसंधान शुरू होने से पहले समस्याओं को रोक सकते हैं (प्रतिकूल प्रतिक्रियाओं के लिए निगरानी करने वाले दृष्टिकोणों के विपरीत)। दूसरा, नैतिक प्रतिक्रिया सर्वेक्षण में उत्तरदाता आम तौर पर शोधकर्ता नहीं होते हैं, और इसलिए यह शोधकर्ताओं को जनता के परिप्रेक्ष्य से अपना अध्ययन देखने में मदद करता है। अंत में, नैतिक प्रतिक्रिया सर्वेक्षण शोधकर्ताओं को एक ही परियोजना के विभिन्न संस्करणों के अनुमानित नैतिक संतुलन का आकलन करने के लिए एक शोध परियोजना के कई संस्करणों को प्रस्तुत करने में सक्षम बनाता है। हालांकि, नैतिक प्रतिक्रिया सर्वेक्षणों की एक सीमा यह है कि सर्वेक्षण परिणामों के अनुसार विभिन्न अनुसंधान डिजाइनों के बीच निर्णय कैसे लेना स्पष्ट नहीं है। लेकिन, इन सीमाओं के बावजूद, नैतिक प्रतिक्रिया सर्वेक्षण सहायक साबित होते हैं; वास्तव में, Schechter and Bravo-Lillo (2014) ने नैतिक प्रतिक्रिया सर्वेक्षण में प्रतिभागियों द्वारा उठाई गई चिंताओं के जवाब में एक योजनाबद्ध अध्ययन को छोड़कर रिपोर्ट की।

जबकि नैतिक प्रतिक्रिया सर्वेक्षण प्रस्तावित शोध पर प्रतिक्रियाओं का आकलन करने के लिए सहायक हो सकते हैं, वे प्रतिकूल घटनाओं की संभावना या गंभीरता को माप नहीं सकते हैं। एक तरीका है कि चिकित्सा शोधकर्ता उच्च जोखिम वाली सेटिंग्स में अनिश्चितता से निपटने के लिए चरणबद्ध परीक्षण करना है- एक दृष्टिकोण जो कुछ सामाजिक शोध में सहायक हो सकता है। एक नई दवा की प्रभावशीलता का परीक्षण करते समय, शोधकर्ता तुरंत एक बड़े यादृच्छिक नैदानिक ​​परीक्षण पर कूद नहीं जाते हैं। इसके बजाय, वे पहले दो प्रकार के अध्ययन चलाते हैं। प्रारंभ में, एक चरण I परीक्षण में, शोधकर्ता विशेष रूप से एक सुरक्षित खुराक खोजने पर केंद्रित होते हैं, और इन अध्ययनों में लोगों की एक छोटी संख्या शामिल होती है। एक बार एक सुरक्षित खुराक निर्धारित हो जाने के बाद, चरण II परीक्षण दवा की प्रभावकारिता का आकलन करते हैं; यही है, इसकी सबसे अच्छी स्थिति में काम करने की क्षमता (Singal, Higgins, and Waljee 2014) । चरण I और II के अध्ययन के बाद ही एक नई दवा को बड़े यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण में मूल्यांकन करने की अनुमति दी गई है। जबकि नई दवाओं के विकास में उपयोग किए गए चरणबद्ध परीक्षणों की सटीक संरचना, सामाजिक शोध के लिए उपयुक्त नहीं हो सकती है, जब अनिश्चितता का सामना करना पड़ता है, शोधकर्ता छोटे अध्ययनों को स्पष्ट रूप से सुरक्षा और प्रभावकारिता पर केंद्रित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, दोहराना के साथ, आप कल्पना कर सकते हैं कि शोधकर्ताओं ने कानून के मजबूत शासन वाले देशों में प्रतिभागियों के साथ शुरुआत की।

साथ में, इन चार दृष्टिकोण-न्यूनतम जोखिम मानक, बिजली विश्लेषण, नैतिक प्रतिक्रिया सर्वेक्षण, और परीक्षण किए गए परीक्षण-अनिश्चितता के बावजूद भी आपको एक समझदार तरीके से आगे बढ़ने में मदद कर सकते हैं। अनिश्चितता की निष्क्रियता की आवश्यकता नहीं है।