6.6.4 अनिश्चितता का सामना करने में निर्णय

अनिश्चितता निष्क्रियता के लिए नेतृत्व की जरूरत नहीं है।

चौथे और अंतिम ऐसा क्षेत्र है जहां मैं शोधकर्ताओं ने संघर्ष करने की उम्मीद अनिश्चितता का सामना करने में निर्णय कर रही है। यही कारण है, सभी philosophizing और संतुलन के बाद, अनुसंधान नैतिकता क्या करना है और क्या नहीं करना है के बारे में निर्णय लेने में शामिल है। दुर्भाग्य से, इन फैसलों अक्सर अधूरी जानकारी के आधार पर किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, जब दोहराना डिजाइनिंग, शोधकर्ताओं संभावना है कि यह कारण होगा किसी को पुलिस द्वारा दौरा किया जा करने के लिए पता करने के लिए चाहते हो सकता है। या, जब भावनात्मक छूत शोधकर्ताओं डिजाइनिंग संभावना को पता है कि यह कुछ प्रतिभागियों में अवसाद को चालू कर सकते इच्छा हो सकती है। इन संभावनाओं शायद बहुत कम हैं, लेकिन वे अनजान हैं पहले अनुसंधान जगह लेता है। और, क्योंकि न तो परियोजना सार्वजनिक रूप से प्रतिकूल घटनाओं के बारे में जानकारी से पता लगाया है, इन संभावनाओं के बाद भी आम तौर पर परियोजनाओं को पूरा कर रहे थे नहीं जाना जाता है।

अनिश्चितताओं डिजिटल युग में सामाजिक अनुसंधान के लिए अद्वितीय नहीं कर रहे हैं। Belmont रिपोर्ट, जब जोखिम और लाभ का व्यवस्थित मूल्यांकन का वर्णन, स्पष्ट रूप से मानता है ये बिल्कुल अंदाजा लगाना मुश्किल होगा। इन अनिश्चितताओं, तथापि, डिजिटल युग में और अधिक गंभीर, भाग में, क्योंकि हम कम अनुभव है, और क्योंकि डिजिटल युग सोशल रिसर्च की विशेषताओं के हिस्से में।

इन अनिश्चितताओं को देखते हुए कुछ लोगों की तरह कुछ "माफ करना बेहतर सुरक्षित," एहतियाती सिद्धांत का एक बोलचाल संस्करण है जिसके लिए वकालत करने के लिए लग रहे हैं। इस दृष्टिकोण प्रकट होता है जबकि उचित-शायद यह भी बुद्धिमान यह वास्तव में नुकसान हो सकता है; यह अनुसंधान के लिए डरावना है; और यह लोगों को गलत तरीके से लगता है का कारण बनता है (Sunstein 2005) । आदेश एहतियाती सिद्धांत के साथ समस्याओं को समझने के लिए, भावनात्मक छूत पर विचार करते हैं। प्रयोग के बारे में 700,000 लोगों को शामिल करने की योजना बनाई गई थी, और वहाँ निश्चित रूप से कुछ मौका है कि प्रयोग में लोगों को नुकसान भुगतना होगा। लेकिन, वहाँ भी कुछ मौका प्रयोग ज्ञान है कि फेसबुक उपयोगकर्ताओं के लिए और समाज के लिए फायदेमंद होगा उपज सकता था। इस प्रकार, जबकि प्रयोग की अनुमति के लिए एक जोखिम (के रूप में इस कथन से चर्चा की गई है) है, प्रयोग को रोकने के लिए भी एक जोखिम है क्योंकि प्रयोग बहुमूल्य ज्ञान का उत्पादन हो सकता है। बेशक, चुनाव प्रयोग कर के रूप में यह हुआ और प्रयोग नहीं कर रही के बीच नहीं है; वहाँ डिजाइन है कि यह एक अलग नैतिक संतुलन में लाया गया हो सकता करने के लिए कई संभावित संशोधन कर रहे हैं। हालांकि, कुछ बिंदु पर, शोधकर्ताओं ने एक अध्ययन कर रही है और नहीं एक अध्ययन कर के बीच चुनाव करना होगा, और दोनों कार्रवाई और निष्क्रियता में जोखिम भी हैं। यह केवल कार्रवाई के जोखिम पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अनुचित है। काफी बस, वहाँ कोई जोखिम मुक्त दृष्टिकोण है।

एहतियाती सिद्धांत से आगे चल रहा है, एक महत्वपूर्ण तरीका कम से कम जोखिम मानक दी अनिश्चितता है निर्णय लेने के बारे में सोचने के लिए। बेंचमार्क के लिए कम से कम जोखिम मानक के प्रयास जोखिम है, इस तरह के खेल खेल रहा है और कार ड्राइविंग के रूप में है कि प्रतिभागियों को अपने दैनिक जीवन में कार्य के खिलाफ एक विशेष अध्ययन के जोखिम (Wendler et al. 2005) । इस दृष्टिकोण का आकलन है कि कुछ न्यूनतम जोखिम के जोखिम की वास्तविक स्तर का आकलन करने की तुलना में आसान है क्योंकि मूल्यवान है। उदाहरण के लिए, भावनात्मक छूत में, इससे पहले कि अनुसंधान शुरू कर दिया है, शोधकर्ताओं स्वाभाविक रूप से समाचार भावनात्मक सामग्री है कि प्रतिभागियों को प्रयोग में देखना होगा करने के लिए फ़ीड पर भावनात्मक सामग्री की तुलना में हो सकता है (Meyer 2015) । यदि उपचार के तहत न्यूज फीड उन है कि स्वाभाविक रूप से फेसबुक पर घटित करने के लिए इसी तरह के थे, तब शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष सकता है कि प्रयोग कम से कम जोखिम है। और, वे इस निर्णय भले ही वे जोखिम के पूर्ण स्तर पता नहीं है कर सकता है। एक ही दृष्टिकोण दोहराना करने के लिए लागू किया जा सकता है। प्रारंभ में, दोहराना वेबसाइटों के लिए इस तरह के दमनकारी सरकारों के साथ देशों में प्रतिबंधित राजनीतिक समूहों की वेबसाइटों के रूप में है कि संवेदनशील हो जाते थे करने के लिए अनुरोध शुरू हो गया। जैसे, यह कुछ देशों में प्रतिभागियों के लिए कम से कम जोखिम नहीं था। हालांकि, दोहराना-जिनमें से संशोधित संस्करण केवल ट्विटर, फेसबुक के लिए अनुरोध शुरू हो रहा है, और कम से कम अनुरोध क्योंकि उन साइटों के लिए अनुरोध सामान्य वेब ब्राउज़िंग के दौरान ट्रिगर कर रहे हैं यूट्यूब है (Narayanan and Zevenbergen 2015) ।

एक दूसरा महत्वपूर्ण विचार जब अज्ञात जोखिम के साथ पढ़ाई के बारे में निर्णय कर रही है बिजली विश्लेषण है, जो शोधकर्ताओं ने अपने अध्ययन के लिए एक उचित आकार की गणना करने की अनुमति देता है (Cohen 1988) । यही है, अगर अपने अध्ययन का पर्दाफाश हो सकता है जोखिम भी करने के लिए प्रतिभागियों को कम से कम जोखिम तो उपकार का सिद्धांत चलता है कि आप जोखिम की छोटी राशि के लिए अपने अनुसंधान के लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए जरूरी थोपना चाहते हैं। (वापस कम सिद्धांत है कि मैं अध्याय 4. में चर्चा करने के बारे में सोचो) हालांकि कुछ शोधकर्ताओं संभव के रूप में अपनी पढ़ाई के रूप में बड़ा बनाने के साथ एक जुनून है, अनुसंधान नैतिकता चलता है कि हम जितना संभव हो छोटा हमारे अध्ययन करना चाहिए। इस प्रकार, भले ही आप जोखिम का सही स्तर अपने अध्ययन शामिल है पता नहीं है, एक शक्ति विश्लेषण आप सुनिश्चित करें कि यह संभव के रूप में छोटा है कर सकते हैं। पावर विश्लेषण जाहिर है, कोई नई बात नहीं है, लेकिन जिस तरह से कि यह एनालॉग उम्र में इस्तेमाल किया गया था और कैसे आज यह प्रयोग किया जाना चाहिए के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है। (, के तहत संचालित आईई) के अनुरूप युग में, शोधकर्ताओं आम तौर पर यकीन है कि उनके अध्ययन बहुत छोटा नहीं था बनाने की शक्ति विश्लेषण किया था। (, पर संचालित यानी) अब, तथापि, शोधकर्ताओं शक्ति विश्लेषण यकीन है कि उनके अध्ययन बहुत बड़ा नहीं है बनाने के लिए क्या करना चाहिए। आप एक शक्ति विश्लेषण करते हैं और अपने अध्ययन के लोगों का एक विशाल संख्या की आवश्यकता प्रतीत होता है, तो वह एक संकेत है कि आप प्रभाव का अध्ययन कर रहे छोटे है हो सकता है। यदि हां, तो आप से पूछना चाहिए कि क्या यह छोटा सा प्रभाव एक अज्ञात आकार के जोखिम के लिए लोगों की एक बड़ी संख्या को लागू करने के लिए पर्याप्त रूप से महत्वपूर्ण है। कई स्थितियों में जवाब शायद कोई (Prentice and Miller 1992) ।

कम से कम जोखिम मानक और बिजली विश्लेषण में मदद आप के बारे में और डिजाइन के अध्ययन के कारण है, लेकिन वे तुम्हें कैसे प्रतिभागियों को अपने अध्ययन के बारे में महसूस कर सकते हैं के बारे में कोई नई जानकारी नहीं प्रदान करते हैं और क्या वे जोखिम अपने अध्ययन में भाग लेने से अनुभव हो सकता है। अनिश्चितता से निपटने के लिए एक और तरीका अतिरिक्त जानकारी है, जो नैतिक-प्रतिक्रिया सर्वेक्षणों की ओर जाता है और परीक्षण मंचन जमा 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 एक अंतरिक्ष जिसमें वे अपने जवाब व्याख्या कर सकते हैं प्रदान की जाती हैं। अंत में, उत्तरदाताओं-जो संभावित प्रतिभागियों या एक सूक्ष्म कार्य श्रम बाजार से भर्ती लोगों को हो सकता है (जैसे, अमेज़न मैकेनिकल तुर्क) कुछ बुनियादी जनसांख्यिकीय सवाल -answer (Schechter and Bravo-Lillo 2014) ।

नैतिक-प्रतिक्रिया सर्वेक्षणों दो विशेषताएं है कि मैं विशेष रूप से आकर्षक लगता है। पहला, वे पहले एक अध्ययन आयोजित किया गया है हो सकता है, और इसलिए अनुसंधान शुरू होने से पहले समस्याओं को रोका जा सकता है (जैसा दृष्टिकोण है कि प्रतिकूल प्रतिक्रिया के लिए निगरानी के खिलाफ)। दूसरा, नैतिक-प्रतिक्रिया सर्वेक्षण के क्रम में एक ही परियोजना के विभिन्न संस्करणों के कथित नैतिक संतुलन का आकलन करने में एक अनुसंधान परियोजना के एकाधिक संस्करणों को खड़ा करने के लिए सक्षम शोधकर्ताओं। एक सीमा है, हालांकि, नैतिक-प्रतिक्रिया सर्वेक्षण के यह है कि यह स्पष्ट नहीं है कि सर्वेक्षण के परिणामों को देखते हुए विभिन्न अनुसंधान डिजाइन के बीच तय की है। चरम अनिश्चितता के मामलों में जानकारी गाइड 'शोधकर्ताओं ने फैसलों मदद कर सकता है की इस तरह की; वास्तव में, Schechter and Bravo-Lillo (2014) की रिपोर्ट एक नैतिक-प्रतिक्रिया सर्वेक्षण में भाग लेने वालों द्वारा उठाए चिंताओं के जवाब में एक योजना बनाई अध्ययन को छोड़।

नैतिक-प्रतिक्रिया सर्वेक्षणों प्रस्तावित अनुसंधान के लिए प्रतिक्रियाओं का आकलन करने के लिए उपयोगी हो सकता है, वे संभावना या प्रतिकूल घटनाओं की गंभीरता उपाय नहीं कर सकते। एक तरीका यह है कि चिकित्सा शोधकर्ताओं ने उच्च जोखिम वाले सेटिंग्स में अनिश्चितता से निपटने के परीक्षणों का मंचन किया जाता है, एक दृष्टिकोण है कि कुछ सामाजिक अनुसंधान के क्षेत्र में मददगार हो सकती है।

जब एक नई दवा के प्रभाव का परीक्षण, शोधकर्ताओं ने तुरंत एक बड़े यादृच्छिक चिकित्सीय परीक्षण के लिए कूद नहीं है। बल्कि, वे अध्ययन के दो प्रकार के पहले चलाते हैं। प्रारंभ में, एक मैं चरण के परीक्षण में, शोधकर्ताओं ने विशेष रूप से एक सुरक्षित खुराक खोजने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, और इन अध्ययनों लोगों की एक छोटी संख्या शामिल है। एक बार एक सुरक्षित खुराक की खोज की है, द्वितीय चरण के परीक्षणों दवा की प्रभावकारिता का आकलन है, यह एक सबसे अच्छा मामले स्थिति में काम करने की क्षमता है (Singal, Higgins, and Waljee 2014) । के बाद ही मैं चरण और द्वितीय के अध्ययन के लिए एक नई दवा के एक बड़े यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण में मूल्यांकन किया जा करने की अनुमति दी है। नई दवाओं के विकास में इस्तेमाल किया मंचन परीक्षणों की सटीक संरचना सामाजिक अनुसंधान के लिए एक अच्छा फिट नहीं हो सकता है, जब अनिश्चितता के साथ सामना करना पड़ा, शोधकर्ताओं छोटे अध्ययनों से स्पष्ट रूप से सुरक्षा और प्रभावकारिता का आकलन करने के लिए तैयार चला सकता है। उदाहरण के लिए, दोहराना के साथ, आप शोधकर्ताओं मजबूत नियम-कानून के साथ देशों में प्रतिभागियों के साथ शुरू करने की कल्पना कर सकता है।

एक साथ इन चार दृष्टिकोण-कम से कम जोखिम मानक, बिजली विश्लेषण, नैतिक-प्रतिक्रिया सर्वेक्षण, और मंचन परीक्षणों-कर सकते हैं मदद से आप एक समझदार तरीके से आगे बढ़ना है, यहां तक ​​कि अनिश्चितता का सामना करने में। अनिश्चितता निष्क्रियता के लिए नेतृत्व की जरूरत नहीं है।