6.4.2 jótékonyság

Jótékonyság szól megértése és javítása kockázat / haszon profilja a tanulmány, majd úgy döntött, ha megtalálja a megfelelő egyensúlyt.

A Belmont-jelentés azt állítja, hogy a jótékonysági elv a kutatóknak a résztvevők kötelessége, és két részből áll: (1) ne ártson, és (2) maximalizálja a lehetséges előnyöket és minimalizálja a lehetséges károkat. A Belmont-jelentés nyomon követi az orvosi etika hippokratikus hagyományának "nem káros" eszméjét, és erős formában fejezhető ki, ahol a kutatók "nem károsíthatják az egyik személyt függetlenül attól, hogy mások számára milyen előnyökkel jár" (Belmont Report 1979) . A Belmont-jelentés ugyanakkor elismeri, hogy a megtanulása előnyös lehet, ha egyes embereket veszélybe sodor. Ezért a károkozás elkerülésének szükségessége ellentétes lehet a tanuláshoz szükséges feltétellel, és a kutatókat alkalmanként nehéz döntéseket hozni "amikor indokolt bizonyos előnyöket keresni a kockázatok ellenére, és ha az előnyöket a kockázatok " (Belmont Report 1979) .

A gyakorlatban a Beneficence elvét úgy értelmezik, hogy a kutatóknak két különálló folyamatot kell elvégezniük: egy kockázat / haszon elemzést, majd egy döntést arról, hogy a kockázatok és előnyök megfelelő etikai egyensúlyban állnak-e. Ez az első folyamat nagyrészt technikai kérdés, amely lényeges szakértelmet igényel, míg a második nagyrészt etikai kérdés, ahol az anyagi szakértelem kevésbé értékes, sőt hátrányos is lehet.

A kockázat / haszon elemzés magában foglalja egy tanulmány kockázatainak és előnyeinek megértését és javítását. A kockázatelemzésnek két elemet kell tartalmaznia: a nemkívánatos események valószínűsége és az események súlyossága. A kockázat / haszon elemzés eredményeként egy kutató módosíthatja a vizsgálati tervet a nemkívánatos esemény valószínűségének csökkentése érdekében (például kiszűrheti a sebezhető résztvevőket), vagy csökkentheti a káros esemény súlyosságát, ha ez bekövetkezik (pl. tanácsadás a résztvevők számára, akik ezt kérik). Továbbá a kockázat / haszon elemzés során a kutatóknak szem előtt kell tartaniuk munkájuk hatását nemcsak a résztvevőkre, hanem a résztvevőkre és a szociális rendszerekre is. Például, fontold meg Restivo és van de Rijt (2012) kísérletét a díjak hatásáról a Wikipédia szerkesztők számára (lásd a 4. fejezetben). Ebben a kísérletben a kutatók díjat adtak egy kevés szerkesztőnek, akiket megérdemeltnek tartottak, majd nyomon követették hozzájárulásukat a Wikipédiához képest olyan egyenlően megérdemelt szerkesztők ellenőrző csoportjához, akiknek a kutatók nem adtak díjat. Képzeld el, hogy ha kevés díjat adna ki, akkor Restivo és van de Rijt több, sok díjat is elárasztott a Wikipédiából. Bár ez a design nem károsíthatja az egyes résztvevőket, ez megzavarhatja a teljes díjnyertes ökoszisztémát a Wikipédiában. Más szóval, a kockázat / haszon elemzés során gondolkodnia kell munkád hatásairól, nem csak a résztvevőkről, hanem a világról is.

Ezt követően, miután a kockázatokat minimálisra csökkentették és a haszon maximalizálódott, a kutatóknak fel kell mérniük, hogy a tanulmány kedvező egyensúlyt teremt-e. Az etikusok nem javasolják a költségek és előnyök egyszerű összefoglalását. Különösen bizonyos kockázatok teszik lehetetlenné a kutatást, függetlenül attól, hogy milyen előnyökkel jár (pl. A Tuskegee Syphilis tanulmány a történelmi függelékben leírt módon). A második és a kockázat-haszon elemzéstől eltérően, amely nagymértékben technikai jellegű, ez a második lépés mélyen etikai, és ténylegesen gazdagíthatja azokat az embereket, akik nem rendelkeznek konkrét tématerület-szakértelemmel. Valójában, mivel a kívülállók gyakran észrevennek különböző dolgokat a bennfentesekről, az Egyesült Államokban működő IRB-k kötelesek legalább egy nem-kutatót bevonni. Az IRB-ben szolgáló tapasztalataim során ezek a kívülállók hasznosak lehetnek a csoport-gondolkodás megakadályozásában. Tehát ha problémái vannak annak eldöntésében, hogy kutatási projektje megfelelő kockázati / haszon elemzést végez-e, ne csak kérdezze meg kollégáit, próbálkozzon néhány nemkutatóval; a válaszok meglephetnek.

A Beneficence elvének alkalmazása a három példára, melyeket mérlegelünk, olyan változtatásokat javasol, amelyek javíthatják kockázat-haszon egyensúlyukat. Például az Emotional Contagion-ban a kutatók megpróbálták kiszűrni a 18 év alatti embereket és azokat a személyeket, akik különösen valószínűleg rosszul reagálnak a kezelésre. Megpróbálták a résztvevők számának minimálisra csökkentését hatékony statisztikai módszerekkel (a 4. fejezetben részletesen leírtak szerint). Továbbá kísérletet tettek a résztvevők megfigyelésére és segítséget nyújtottak mindazoknak, akik úgy tűnik, hogy megsértették őket. Az ízlés, a kötődés és az idő során a kutatók extra biztosítékokat helyeztek el, amikor kiadták az adatokat (bár eljárásaikat a Harvard IRB jóváhagyta, ami azt sugallja, hogy azok összhangban voltak a szokásos gyakorlattal); Az adatközlésről később adok még konkrétabb javaslatokat, amikor leírom az információs kockázatot (6.6.2. Szakasz). Végül, a Encore-ban a kutatók megpróbálták minimalizálni a projekt mérési céljainak elérése érdekében létrehozott kockázatos kérelmek számát, és kizárhatják azokat a résztvevőket, akik az elnyomó kormányok leginkább veszélyben vannak. Mindezek a lehetséges változások kompromisszumokat vezetnének be ezeknek a projekteknek a tervezésébe, és a célom nem azt sugallja, hogy ezek a kutatók elvégezhessék ezeket a változásokat. Inkább megmutatni azokat a változásokat, amelyeket a jótékonysági elv javasolhat.

Végül, bár a digitális kor általában összetettebbé tette a kockázatok és előnyök mérlegelését, valóban megkönnyítette a kutatók számára a munkájuk előnyeinek növelését. Különösen a digitális korszak eszközei nagyban megkönnyítik a nyílt és reprodukálható kutatásokat, ahol a kutatók kutatási adataikat és kódjaikat elérhetővé teszik más kutatók számára, és elérhetővé teszik a papírokat a nyílt hozzáférésű kiadványok révén. Ez a változás a nyitott és megismételhető kutatások számára, bár semmiképpen sem egyszerű, lehetőséget kínál arra, hogy a kutatók növeljék kutatásaik előnyeit anélkül, hogy a résztvevők további kockázatot jelentenének ki (az adatmegosztás kivétel, amelyet részletesen tárgyalunk a 6.6.2. Szakaszban információs kockázat).