Što dalje pročitati

• Uvod (odjeljak 6.1)

Istraživačka etika tradicionalno je uključivala i teme kao što su znanstvena prijevara i dodjela kredita. To se detaljnije raspravlja u: Biti znanstvenik Institute of Medicine and National Academy of Sciences and National Academy of Engineering (2009) .

Ovo poglavlje jako je pod utjecajem situacije u Sjedinjenim Državama. Više o postupcima etičkog preispitivanja u drugim zemljama potražite u poglavljima 6-9 Desposato (2016b) . Za argument da su biomedicinska etička načela koja su utjecala na ovo poglavlje pretjerano američka, vidjeti Holm (1995) . Za daljnji povijesni pregled institucionalnih preglednih odbora u Sjedinjenim Državama, vidi Stark (2012) . Časopis PS: Political Science and Politics održao je stručni simpozij o odnosu političkih znanstvenika i IRB-a; vidi Martinez-Ebers (2016) za sažetak.

Izvješće Belmont i naredni propisi u Sjedinjenim Američkim Državama nastoje napraviti razliku između istraživanja i prakse. U ovom poglavlju nisam napravio takvu razliku jer mislim da se etička načela i okviri odnose na obje postavke. Više o ovoj razlici i problemima koje ona upoznaje, pogledajte Beauchamp and Saghai (2012) , MN Meyer (2015) , boyd (2016) i Metcalf and Crawford (2016) .

Više o istraživanju nadzora na Facebooku pogledajte Jackman and Kanerva (2016) . Za ideje o nadzoru istraživanja u tvrtkama i udrugama pogledajte Calo (2013) , Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) , te Tene and Polonetsky (2016) .

U vezi s korištenjem podataka mobilnog telefona kako bi se pomoglo u borbi protiv epidemije Ebole 2014. u Zapadnoj Africi (Wesolowski et al. 2014; McDonald 2016) , više o rizicima privatnosti podataka o mobilnom telefonu, pogledajte Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . Za primjere ranijih istraživanja vezanih uz krizu pomoću podataka o mobilnom telefonu, vidi Bengtsson et al. (2011) i Lu, Bengtsson, and Holme (2012) , a više o etici istraživanja povezanih s krizom, pogledajte ( ??? ) .

• Tri primjera (odjeljak 6.2)

Mnogi su ljudi pisali o emocionalnoj zarazi. Časopis Research Ethics posvetio je čitavo izdanje u siječnju 2016. kako bi razgovarao o eksperimentu; vidi Hunter and Evans (2016) za pregled. Zbornik radova nacionalnih akademika znanosti objavio je dva djela o eksperimentu: Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) te Fiske and Hauser (2014) . Ostali dijelovi o eksperimentu su: Puschmann and Bozdag (2014) , Meyer (2014) , Grimmelmann (2015) , MN Meyer (2015) , ( ??? ) , Kleinsman and Buckley (2015) , Shaw (2015) , i ( ??? ) .

• Digitalni su različiti (odjeljak 6.3)

Što se tiče masovnog nadzora, opsežni prikazi su prikazani u Mayer-Schönberger (2009) i Marx (2016) . Za konkretan primjer izmjene troškova nadzora, Bankston and Soltani (2013) procjenjuju da je praćenje kriminalnog osumnjičenog za korištenje mobilnih telefona oko 50 puta jeftinije od korištenja fizičkog nadzora. Vidi također Ajunwa, Crawford, and Schultz (2016) za raspravu o nadzoru na poslu. Bell and Gemmell (2009) pružaju optimističniju perspektivu na samokontrolu.

Osim što je u stanju pratiti opaženo ponašanje koje je javno ili djelomično javno (npr., Okusi, veze i vrijeme), istraživači mogu sve više zaključiti stvari koje mnogi sudionici smatraju privatnima. Na primjer, Michal Kosinski i njegovi kolege (2013) pokazali su da mogu zaključiti osjetljive informacije o ljudima, kao što su seksualna orijentacija i upotreba ovisnosti, od naizgled običnih digitalnih podataka o tragovima (Facebook Likes). To bi moglo zvučati čarobno, ali pristup Kosinski i kolege koji se koriste - koji kombiniraju digitalne tragove, ankete i nadgledanje učenja - zapravo je nešto o čemu sam vam već pričao. Sjetite se toga u poglavlju 3 (Postavljanje pitanja). Rekao sam vam kako su Joshua Blumenstock i njegovi kolege (2015) povezali podatke ankete s podacima mobilnih telefona kako bi procijenili siromaštvo u Ruandi. Taj isti pristup, koji se može koristiti za učinkovito mjerenje siromaštva u zemljama u razvoju, također se može koristiti za potencijalno povrede privatnosti.

Više o mogućim neželjenom sekundarnom korištenju zdravstvenih podataka vidi O'Doherty et al. (2016) . Pored potencijalnih nenamjernih sekundarnih upotreba, stvaranje čak i nepotpune glavne baze podataka moglo bi imati smirujući učinak na društveni i politički život ukoliko se ljudi ne žele čitati određene materijale ili raspravljati o određenim temama; vidi Schauer (1978) i Penney (2016) .

U situacijama s preklapajućim pravilima, istraživač se ponekad bavi "regulativnom kupovinom" (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . Konkretno, neki istraživači koji žele izbjeći nadzor IRB-a mogu formirati partnerstva s istraživačima koji nisu obuhvaćeni IRB-ima (npr. Ljudi u tvrtkama ili nevladinim organizacijama) i prikupljaju i de-identificiraju podatke. Zatim, istraživač s IRB-om može analizirati ove nedefinirane podatke bez IRB nadzora, jer se istraživanje više ne smatra "istraživanjem ljudskih subjekata", barem prema nekim tumačenjima postojećih pravila. Ovakva vrsta IRB utaje vjerojatno nije u skladu s načelima utemeljenom na istraživanju etike.

Tijekom 2011. godine počeo je ažurirati Zajedničko pravilo, a taj je postupak konačno dovršen 2017. godine ( ??? ) . Više o tim naporima za ažuriranje zajedničkog pravila vidjeti Evans (2013) , National Research Council (2014) , Hudson and Collins (2015) , i Metcalf (2016) .

• Četiri načela (odjeljak 6.4)

Klasična načela koja se temelje na biomedicinskoj etici su Beauchamp and Childress (2012) . Predlažu da četiri glavna principa trebaju voditi biomedicinsku etiku: Poštivanje autonomije, nedjelotvornosti, dobrobiti i pravednosti. Načelo nesalomljivosti potiče čovjeka da se suzdrži od štetnog djelovanja drugih ljudi. Taj je koncept duboko povezan s hipokratičnom idejom "Nemojte zla". U istraživačkoj etici, ovo se načelo često kombinira s načelom dobrobiti, no pogledajte 5. poglavlje @ beauchamp_principles_2012 o razlikama između njih. Za kritiku da su ta načela pretjerano američka, pogledajte Holm (1995) . Više o uravnoteženju kada se principi sukobljuju, pogledajte Gillon (2015) .

Četiri načela u ovom poglavlju također su predložena da vode etički nadzor nad istraživanjima koja se provode u tvrtkama i nevladinim organizacijama (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) putem tijela pod nazivom "Obavijesti o potrošačkim subjektima (CSRBs)" (Calo 2013) .

• Poštivanje osoba (odjeljak 6.4.1)

Pored poštivanja autonomije, izvješće Belmont također priznaje da nije svaki čovjek sposoban za istinsko samoodređenje. Na primjer, djeca, ljudi koji pate od bolesti ili ljudi koji žive u situacijama slože ograničene slobode možda neće moći djelovati kao potpuno autonomni pojedinci, pa su ti ljudi stoga podložni dodatnoj zaštiti.

Primjena načela Poštivanje osoba u digitalnom dobu može biti izazovna. Na primjer, u istraživanju digitalnog doba, može biti teško osigurati dodatnu zaštitu za osobe s smanjenom sposobnošću samoodređenja jer istraživači često znaju vrlo malo o svojim sudionicima. Nadalje, informirani pristanak u društvenom istraživanju digitalnog doba veliki je izazov. U nekim slučajevima, stvarno informirani pristanak može patiti od (Nissenbaum 2011) transparentnosti (Nissenbaum 2011) , gdje su informacije i razumijevanje u sukobu. Široko, ako istraživači pružaju potpune informacije o prirodi prikupljanja podataka, analiza podataka i prakse sigurnosti podataka, mnogi sudionici će teško razumjeti. No, ako istraživači pružaju razumljive informacije, možda im nedostaju važni tehnički detalji. U medicinskim istraživanjima u analognoj dobi - dominantnoj postavci koju je razmotrio izvješće Belmont - moglo se zamisliti da liječnik pojedinačno razgovara sa svakim sudionikom kako bi pomogao riješiti paradoks transparentnosti. U on-line studijama koje uključuju tisuće ili milijune ljudi, takav pristup licem u lice je nemoguć. Drugi problem s pristankom u digitalnom dobu je da je u nekim studijama, kao što je analiza masivnih spremišta podataka, bilo nepraktično dobiti informirani pristanak od svih sudionika. O ovim i drugim pitanjima o informiranom pristanku raspravljam detaljnije u odjeljku 6.6.1. Unatoč ovim teškoćama, međutim, trebali bismo se sjetiti da informirani pristanak nije ni potreban niti dovoljan za poštivanje osoba.

Više o medicinskim istraživanjima prije informiranog pristanka potražite u Miller (2014) . Za knjigovodstvenu obradbu informiranog pristanka, pogledajte Manson and O'Neill (2007) . U nastavku potražite i predložena očitanja o informiranoj suglasnosti.

• Dobrobit (odjeljak 6.4.2)

Štetnosti za kontekst su štete koje istraživanje može uzrokovati ne određenim ljudima, već društvenim okruženjima. Ovaj koncept je malo apstraktan, ali ilustrirati ću s klasičnim primjerom: Wichita Jury Study (Vaughan 1967; Katz, Capron, and Glass 1972, chap. 2) - također se ponekad naziva projektom žirija u Chicagu (Cornwell 2010) . U ovoj studiji, istraživači sa Sveučilišta u Chicagu, kao dio većeg proučavanja društvenih aspekata pravnog sustava, potajno su zabilježili šest razmatranja žirija u Wichiti, Kansas. Suci i odvjetnici u slučajevima su odobrili snimke, a bilo je strogo nadziran proces. Međutim, porotnici nisu znali da se snimke događaju. Nakon što je otkriveno istraživanje, bilo je javno bijesno. Odjel za pravosuđe započeo je istragu ove studije, a istraživači su pozvani da svjedoče pred Kongresom. U konačnici, Kongres donio novi zakon koji ga čini nezakonitim tajno snimati deliberacija žirija.

Zabrinutost kritičara Wichite Jury Studije nije bila opasnost od štete sudionicima; Umjesto toga, to je bio rizik od ozljeda konteksta razmišljanja žirija. Naime, ljudi su mislili da bi članovi žirija mogli vjerovati da su rasprave u sigurnom i zaštićenom prostoru, bilo bi teže odlučiti da će razmišljanje o žiriju nastaviti u budućnosti. Osim deliberacije žirija, postoje i drugi specifični društveni kontekst koji društvo pruža dodatnu zaštitu, kao što su odnosi odvjetničkih klijenata i psihološka skrb (MacCarthy 2015) .

Rizik oštećenja konteksta i poremećaja društvenih sustava nastaju i na nekim terenskim eksperimentima u političkoj znanosti (Desposato 2016b) . Na primjeru više kontekst osjetljivog izračuna troškova i koristi za eksperiment u političkoj znanosti, pogledajte Zimmerman (2016) .

• Pravda (odjeljak 6.4.3)

Naknada za sudionike raspravljalo se u nizu postavki vezanih uz istraživanje digitalnog doba. Lanier (2014) predlaže plaćanje sudionika za digitalne tragove koji generiraju. Bederson and Quinn (2011) raspravljaju o isplatama na mrežnim tržištima rada. Konačno, Desposato (2016a) predlaže plaćanje sudionicima u terenskim eksperimentima. On ističe da čak i ako sudionici ne mogu biti izravno plaćen, može se donirati grupi koja radi u njihovo ime. Na primjer, u Encoreu, istraživači su mogli donirati grupi koja radi na podršci pristupu internetu.

• Poštivanje zakona i javnog interesa (odjeljak 6.4.4)

Sporazumi o uvjetima korištenja trebaju imati manju težinu od ugovornih ugovora između jednakih stranaka i zakona koji su stvorili legitimne vlade. Situacije u kojima su istraživači povrijedili ugovore o uvjetima pružanja usluga u prošlosti općenito su uključivali automatizirane upite za reviziju ponašanja tvrtki (slično eksperimentima na terenu za mjerenje diskriminacije). Za dodatne rasprave, vidi Vaccaro et al. (2015) , Bruckman (2016a) i Bruckman (2016b) . Na primjeru empirijskog istraživanja koja govori o uvjetima služenja, vidi Soeller et al. (2016) . Više o mogućim pravnim problemima s kojima se suočavaju istraživači ako prekršite uvjete pružanja usluge, pogledajte Sandvig and Karahalios (2016) .

• Dva etička okvira (odjeljak 6.5)

Očito je napisana ogromna količina o konzekvencijalizmu i deontologiji. Za primjer kako se ti etički okviri, i drugi, mogu koristiti za razmišljanje o istraživanju digitalnog doba, pogledajte Zevenbergen et al. (2015) . Za primjer kako se mogu primijeniti na eksperimente na terenu u razvojnoj ekonomiji, pogledajte Baele (2013) .

• Informirani pristanak (odjeljak 6.6.1)

Više o revizijskim studijama o diskriminaciji pogledajte Pager (2007) i Riach and Rich (2004) . Ne samo da ove studije nisu imale pristanak, već uključuju i prijevare bez objašnjenja.

Oba Desposato (2016a) i Humphreys (2015) nude savjete o eksperimentima na terenu bez pristanka.

Sommers and Miller (2013) razmatraju mnoge argumente u prilog neuspjehom sudionika nakon obmane, te tvrde da bi istraživači trebali odustati od razgovora

"Pod vrlo uskim skupom okolnosti, naime, na terenskim istraživanjima u kojima izvještavanje predstavlja znatne praktične prepreke, ali istraživači ne bi imali nikakve smetnje u vezi s izvješćivanjem ako mogu. Istraživači ne bi smjeli odustati od razgovora kako bi sačuvali bazen naivnih sudionika, zaštitili se od sudionika, ili zaštitili sudionike od zla. "

Drugi tvrde da bi u nekim situacijama, ako bi izvještavanje izazvalo više zla nego dobro, treba izbjegavati (Finn and Jakobsson 2007) . Rasprava je slučaj u kojem neki istraživači određuju prioritet za poštivanje osoba na dobrobit, dok neki istraživači čine suprotno. Jedno od mogućih rješenja bilo bi da nađemo načine kako bismo vam predstavili iskustvo učenja za sudionike. To je, a ne razmišljanje o objašnjenju kao nešto što može prouzročiti štetu, možda i preporuka može biti nešto što pogoduje sudionicima. Primjer takvog obrazovnog Jagatic et al. (2007) vidi Jagatic et al. (2007) . Psiholozi su razvili tehnike za objašnjenje (DS Holmes 1976a, 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) , a neki od njih mogu se korisno primijeniti na istraživanje digitalnog doba. Humphreys (2015) nudi zanimljive misli o odgođenom pristanku , što je usko povezano s strategijom objašnjenja koju sam opisao.

Ideja traženja uzorka sudionika za njihov pristanak povezana je s onim što Humphreys (2015) naziva zaključenim pristankom .

Daljnja ideja vezana uz pristanak informiranog pristanka koji je predložen jest izgradnja ploče ljudi koji se slažu da su u mrežnim eksperimentima (Crawford 2014) . Neki su tvrdili da će ova ploča biti ne-slučajan uzorak ljudi. Ali poglavlje 3 (Postavljanje pitanja) pokazuje da se ti problemi potencijalno mogu adresirati pomoću poststratifikacije. Također, suglasnost da se na ploči može pokriti niz eksperimenata. Drugim riječima, sudionici možda neće morati pristati na svaki eksperiment pojedinačno, koncept koji se zove široki pristanak (Sheehan 2011) . Više o razlikama između jednokratnog pristanka i pristanka za svaku studiju, kao i mogućeg hibrida, pogledajte Hutton and Henderson (2015) .

• Razumijevanje i upravljanje informacijskim rizikom (odjeljak 6.6.2)

Daleko od jedinstvene, nagrada Netflix ilustrira važnu tehničku zbiljnost skupova podataka koji sadrže detaljne informacije o ljudima i time nudi važne lekcije o mogućnosti "anonimizacije" suvremenih društvenih skupova podataka. Datoteke s mnogo informacija o svakoj osobi vjerojatno će biti rijetke , u smislu koji se formalno definiraju u Narayanan and Shmatikov (2008) . To jest, za svaki zapis, nema zapisa koji su isti, a zapravo nema zapisa koji su vrlo slični: svaka osoba je daleko od najbližeg susjeda u skupu podataka. Može se zamisliti da Netflixovi podaci mogu biti rijetki jer s oko 20.000 filmova na skali od pet zvjezdica ima oko \(6^{20,000}\) mogućih vrijednosti koje bi svaka osoba mogla imati (6 jer osim 1 5 zvjezdica, netko možda uopće nije ocijenio film). Taj je broj toliko velik, teško je ni shvatiti.

Sparsity ima dvije glavne implikacije. Prvo, to znači da će pokušaj "anonimizacije" skupa podataka na temelju slučajne perturbacije vjerojatno propasti. To jest, čak i ako Netflix nasumično prilagodi neke ocjene (što su učinili), to ne bi bilo dostatno jer je uznemireni rekord još uvijek najbliži mogući rekord na informacije koje napadač ima. Drugo, rijetkost znači da je ponovna identifikacija moguće, čak i ako napadač ima nesavršeno ili nepristrano znanje. Na primjer, u Netflixovim podacima, zamislimo da napadač zna vaše ocjene za dva filma i datume kada ste izvršili te ocjene \(\pm\) 3 dana; samo je ta informacija dovoljna da jedinstveno identificira 68% ljudi u Netflixovim podacima. Ako napadač zna osam filmova koje ste ocijenili \(\pm\) 14 dana, onda čak i ako su dvije od tih poznatih ocjena potpuno pogrešne, 99% zapisa može se jedinstveno identificirati u skupu podataka. Drugim riječima, rijetkost je temeljni problem za nastojanja da se "anonimiziraju" podaci, što je nesretno jer su najmoderniji socijalni skup podataka rijetki. Više o "anonimnosti" rijetkih podataka, vidi Narayanan and Shmatikov (2008) .

Telefonski meta-podaci također mogu izgledati kao "anonimni" i nisu osjetljivi, ali to nije slučaj. (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) telefona su prepoznatljivi i osjetljivi (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

Na slici 6.6 skicao sam razmjenu između rizika za sudionike i koristi društvu od puštanja podataka. Za usporedbu pristupa ograničenih pristupa (npr. Zidani vrt) i ograničenih pristupa podacima (npr. Neki oblik "anonimizacije") vidi Reiter and Kinney (2011) . Za predloženi sustav kategorizacije razine rizika podataka pogledajte Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . Za općenitu raspravu o dijeljenju podataka, pogledajte Yakowitz (2011) .

Za detaljniju analizu ovog kompromisa između rizika i korisnosti podataka pogledajte Brickell and Shmatikov (2008) , Ohm (2010) , Reiter (2012) , Wu (2013) i Goroff (2015) . Da biste vidjeli ovaj kompromis primijenjen na stvarne podatke iz masivno otvorenih online tečajeva (MOOCs), pogledajte Daries et al. (2014) i Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

Diferencijalna privatnost također nudi alternativni pristup koji može kombinirati i niske rizike sudionicima i visoku korist društvu; vidi Dwork and Roth (2014) i Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

Više o konceptu osobnih identifikacijskih podataka (PII), koji je ključno za mnoga pravila o istraživačkoj etici, vidjeti Narayanan and Shmatikov (2010) i Schwartz and Solove (2011) . Da biste Ohm (2015) više o svim potencijalno osjetljivim podacima, pogledajte Ohm (2015) .

U ovom poglavlju prikazao sam vezu različitih skupova podataka kao nešto što može dovesti do informacijskog rizika. Međutim, ona također može stvoriti nove mogućnosti za istraživanje, kako se tvrdi u Currie (2013) .

Za više informacija o pet sefova, pogledajte Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . Na primjer kako se rezultati mogu identificirati, vidi Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) , koji pokazuje kako se karte mogu identificirati u prevalenciji bolesti. Dwork et al. (2017) također smatraju napade na skupne podatke, kao što su statistika o tome koliko pojedinaca ima određenu bolest.

Pitanja u vezi s korištenjem podataka i objavljivanjem podataka također postavljaju pitanja o vlasništvu nad podacima. Za više informacija o vlasništvu podataka pogledajte Evans (2011) i Pentland (2012) .

• Privatnost (odjeljak 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) važan su pravni članak o privatnosti i najčešće povezani s idejom da je privatnost pravo ostati sami. Solove (2010) tretmani privatnosti koji bih preporučio uključuju Solove (2010) i Nissenbaum (2010) .

Za pregled empirijskih istraživanja o tome kako ljudi razmišljaju o privatnosti, pogledajte: Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . Phelan, Lampe, and Resnick (2016) predlažu teoriju dvostrukog sustava - da se ljudi ponekad usredotočuju na intuitivne probleme i ponekad se usredotočuju na razmatrane probleme - kako bi objasnili kako ljudi mogu očigledno proturječne izjave o privatnosti. Više o ideji privatnosti u mrežnim postavkama kao što je Twitter potražite na web-mjestu Neuhaus and Webmoor (2012) .

Časopis Science objavio je poseban odjeljak pod nazivom "Kraj privatnosti", koji se bavi pitanjima privatnosti i informacijskog rizika iz različitih perspektiva; za sažetak, pogledajte Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) nudi okvir za razmišljanje o štetama koje proizlaze iz kršenja privatnosti. Rani primjer brige o privatnosti na samom početku digitalnog doba je Packard (1964) .

• Donošenje odluka pod nesigurnošću (odjeljak 6.6.4)

Jedan od izazova pri pokušaju primjene minimalnog standarda rizika jest da nije jasno čiji se svakodnevni život koristi za usporedbu (National Research Council 2014) . Na primjer, beskućnici imaju višu razinu nelagode u svakodnevnom životu. Ali to ne podrazumijeva da je etički dopušteno otkriti beskućnike na istraživanje višeg rizika. Iz tog razloga čini se da postoji sve veći konsenzus da minimalni rizik treba usporediti s standardom opće populacije , a ne specifičnim populacijskim standardom. Iako se općenito slažem s idejom standarda opće populacije, mislim da je za velike online platforme kao što je Facebook, standard specifične populacije razumno. Stoga, prilikom razmatranja emocionalne zaraze, mislim da je razumno mjeriti se protiv svakodnevnog rizika na Facebooku. Standard u specifičnom stanovništvu u ovom slučaju mnogo je lakše procijeniti i vjerojatno neće biti u sukobu s načelom pravde, čime se sprječava nepravedno opterećenje istraživanja nepovoljno na skupinama u nepovoljnom položaju (npr. Zatvorenici i siročadi).

• Praktični savjeti (odjeljak 6.7)

Drugi su znanstvenici također pozvali da više radova uključe etičke dodatke (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015; Partridge and Allman 2016) . King and Sands (2015) također nudi praktične savjete. Zook i kolege (2017) nude "deset jednostavnih pravila za odgovorno istraživanje velikih podataka".