6.6.4 döntéseket az arcát a bizonytalanság

A bizonytalanság nem vezet tétlenségre.

A negyedik és egyben utolsó terület, ahol azt várják a kutatók, hogy a küzdelem döntéseket az arca bizonytalanságot. Azaz, elvégre a filozofálás és kiegyensúlyozó, a kutatás etikai magában döntéseket, hogy mit tegyen, és mit ne tegyünk. Sajnos, ezek a döntések gyakran kell hozni hiányos információkon alapulnak. Például, ha tervezése Encore, a kutatók talán szeretnék tudni a valószínűsége, hogy ez okozza, hogy valaki látogatható a rendőrség. Vagy, a tervezés során Érzelmi fertőzés kutatók kívánnak tudni a valószínűsége, hogy ez járhat a depresszió bizonyos résztvevőket. Ezek a valószínűségek valószínűleg nagyon alacsony, de ezek ismeretlen, mielőtt a kutatás folyik. És, mert sem a projekt nyilvánosságra lánctalpas információt nemkívánatos események, ezek a valószínűségek nem általánosan ismert, még a projektek befejezését követően került sor.

Bizonytalanságok nem egyedülálló szociális kutatások a digitális korban. A Belmont jelentés, amikor leírja a szisztematikus kockázatok és előnyök, kifejezetten elismeri ezeket nehéz lesz pontosan számszerűsíteni. Ezek a bizonytalanságok azonban sokkal súlyosabb a digitális korban, részben azért, mert kevés a tapasztalat, részben azért, mert a jellemzők a digitális kor társadalmi kutatás.

Mivel ezek a bizonytalanságok a jelek szerint egyesek támogatják valami "jobb félni, mint megijedni", amely a köznyelvi változat az elővigyázatosság elvét. Bár ez a megközelítés ésszerűnek tűnik, talán még bölcs akkor valóban kárt okoz; ez hűtés a kutatás; és ez okozza azt hiszik, a rossz úton (Sunstein 2005) . Ahhoz, hogy megértsük a problémákat az elővigyázatosság elvével, nézzük meg érzelmi fertőzés. A kísérletet tervezett bevonni körülbelül 700.000 ember, és nem volt bizonnyal némi esély arra, hogy az emberek a kísérlet szenvedne kárt. De volt még némi esélyt a kísérlet járna a tudás, hogy előnyös lenne a Facebook felhasználók és a társadalom számára. Így, miközben lehetővé teszi a kísérlet annak a kockázata, (mint már bőségesen tárgyalja), megakadályozva a kísérletet annak a kockázata is, mivel a kísérlet volna elő értékes ismereteket. Természetesen a választás nem között tesz a kísérlet előfordult, és nem csinál a kísérlet; sok lehetséges módosítások tervezésére, amelyek hoztak be egy másik etikai egyensúlyt. Azonban egy bizonyos ponton, a kutatók lesz a választás között csinál egy tanulmányt, és nem csinál egy tanulmányt, és fennáll a veszélye a két kereset és a tétlenség. Nem helyénvaló, hogy csak a kockázatok hatását. Egészen egyszerűen nincs kockázat-mentes megközelítést.

Túllépve az elővigyázatosság elve egyik fontos módja gondolni döntések adott bizonytalanság a minimális kockázattal szabvány. A minimális kockázat szabványos kísérletek benchmark a kockázata egy bizonyos vizsgálat kockázatok ellen, hogy a résztvevők vállalják a mindennapi életben, mint a sportolás és az autóvezetés (Wendler et al. 2005) . Ez a megközelítés értékes, mert értékeli, hogy valami minimális kockázatot is könnyebb, mint értékelésekor a tényleges kockázat szintjét. Például érzelmi fertőzés előtt kezdődött kutatás, a kutatók volna, mint az érzelmi tartalmat természetben előforduló Hírcsatornák az érzelmi tartalmat, hogy a résztvevők látná a kísérletben (Meyer 2015) . Ha a hírcsatornák alapján kezelésére hasonlóak voltak, hogy a természetben előforduló Facebookon, akkor a kutatók lehetett következtetni, hogy a kísérlet minimális kockázattal. És tudták, hogy ez a döntés akkor is, ha nem tudják, az abszolút kockázat szintjét. Ugyanezt a megközelítést kell alkalmazni a Encore. Kezdetben Encore váltott kéréseket weboldalak, amelyek ismerten érzékeny, mint például a honlapok betiltott politikai csoportok országok elnyomó kormányok. Mint ilyen, nem volt minimális kockázatot a résztvevők számára bizonyos országokban. Azonban a felülvizsgált változatát Encore-, amely csak akkor indul kéréseket Twitter, Facebook és YouTube-minimális kérést, mert kéri, hogy e területek váltják normál internetes böngészés (Narayanan and Zevenbergen 2015) .

Egy másik fontos gondolat, amikor döntést hoznak arról vizsgálatok ismeretlen kockázat teljesítmény elemzése, amely lehetővé teszi a kutatók számára, hogy kiszámítja a megfelelő méretet a tanulmány (Cohen 1988) . Azaz, ha a tanulmány talán ki a résztvevőket, hogy a kockázattal, hogy minimális kockázattal, akkor azt az elvet, a jótékonyság azt sugallja, hogy azt szeretné, hogy döntsön a legkisebb kockázat eléréséhez szükséges a kutatási célokat szolgálnak. (Gondoljunk vissza a Reduce elvet, hogy én tárgyalt 4. fejezet) Habár néhány kutató van egy rögeszméje, hogy tanulmányaik minél nagyobbnak, a kutatás azt sugallja, hogy az etika kell tennünk a vizsgálatok a lehető legkisebb. Így még ha nem tudja a pontos kockázati szint a vizsgálat során, a hálózati elemzés segítségével biztosítsa, hogy a lehető legkisebb legyen. Teljesítmény analízis nem új, természetesen, de van egy fontos különbség a módon, hogy használták az analóg korban, és hogyan kell használni ma. Az analóg korban, a kutatók általában nem teljesítmény elemzése, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a vizsgálat nem volt túl kicsi (azaz alul-motorok). Most azonban a kutatóknak meg kell tennie teljesítmény elemzése, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a vizsgálat nem túl nagy (azaz több mint hajtott). Ha ezt a teljesítmény elemzése és a tanulmány úgy tűnik, hogy szükség hatalmas számú ember, akkor ez lehet a jele, hogy a hatás tanul parányi. Ha igen, akkor meg kell kérdezni, hogy ez a kis hatása olyan jelentős, hogy elő a nagy számú ember kockázatok egy ismeretlen méretű. Sok esetben a válasz valószínűleg nem (Prentice and Miller 1992) .

A minimális kockázattal szabványos és teljesítmény elemzése segítségével esetlapú és tervezési tanulmányok, de ezek nem nyújtanak semmilyen új információt a résztvevők érezhet az Ön tanulmányi és milyen kockázatokat lehet, hogy megtapasztalják a részt a vizsgálatban. Egy másik módja annak, hogy kezelni a bizonytalanságot, hogy további információk gyűjtését, ami etikai-válasz felmérések és színre vizsgálatokban.

Etikus-válasz felmérések, a kutatók be egy rövid leírást a javasolt kutatási projekt, majd feltenni két kérdést:

• (Q1) "Ha valaki törődött volt a jelölt résztvevő a kísérlet, azt akarom, hogy a személy vehető fel a résztvevő?": Az [Igen], [nincs preferenciák] [No]
• (Q2) "Gondolja, hogy a kutatók számára lehetővé kell tenni, hogy folytassa ezt a kísérletet?": Az [Igen], az [Igen, de óvatosan], [nem vagyok biztos], [No]

Következő minden egyes kérdés, a válaszadók biztosított helyet, ahol tudják megmagyarázni a választ. Végül, a válaszadók-ki lehetne a potenciális résztvevőket, vagy az emberek, akiket a mikro-feladat munkaerőpiacok (pl Amazon Mechanical Turk), fogadás néhány alapvető demográfiai kérdést (Schechter and Bravo-Lillo 2014) .

Etikai-válasz felmérések két jellemző, hogy találok különösen vonzó. Először is megtörténhet, mielőtt egy vizsgálatot végeztek, és így megakadályozza a problémákat, mielőtt a kutatás megkezdésekor (szemben a megközelítéseket, amelyek figyelik a mellékhatások). Másodszor, az etikai-válasz felmérések lehetővé teszik a kutatók számára jelent több változatát egy kutatási projekt annak érdekében, hogy értékelje a vélt erkölcsi egyensúlyát különböző változatai ugyanazon projektre. Az egyik korlát azonban az etikai-válasz felmérések, hogy nem világos, hogyan lehet eldönteni, különböző kutatási minták mivel a felmérés eredményeit. Azokban az esetekben, rendkívül bizonytalan az ilyen jellegű információkat segíthet útmutató kutatói döntéseket; sőt, Schechter and Bravo-Lillo (2014) jelentés felhagy a tervezett tanulmány válaszul által felvetett aggályokra résztvevők etikai-válasz felmérés.

Míg az etikai-válasz felmérések hasznos lehet értékelésére reakciók javasolt kutatási, nem tudják mérni a valószínűsége vagy mellékhatások súlyossága. Ennek egyik módja, hogy az orvosi kutatók bizonytalanság kezelése a magas kockázatú beállítások megrendezett vizsgálatokban a megközelítés, ami hasznos lehet bizonyos társadalmi kutatás.

Amikor a vizsgálat hatékonyságát egy új gyógyszer, a kutatók nem azonnal ugrani egy nagy, randomizált klinikai vizsgálatban. Inkább futnak két típusú tanulmányok első. Kezdetben egy fázis I. vizsgálatban a kutatók különösen összpontosít a megállapítás biztonságos adag, és ezek a tanulmányok járnak egy kis számú ember. Miután biztonságos dózis felfedezik, fázis-II vizsgálatokban hatásosságának a gyógyszer, akkor képes dolgozni egy legjobb esetben helyzet (Singal, Higgins, and Waljee 2014) . Csak miután fázis I és II vizsgálatok egy új gyógyszer engedélyezett a vizsgálatára nagy, randomizált, kontrollált vizsgálat. Bár a pontos szerkezetét rendeztek vizsgálatok során használt új gyógyszerek kifejlesztésére nem lehet jól illeszkedik a társadalmi kutatás, amikor szembesült a bizonytalanság, a kutatók is fut kisebb vizsgálatok kifejezetten célja, hogy értékelje biztonságosságát és hatásosságát. Például, Encore, meg tudná képzelni a kutatók kezdve résztvevők országokban erős szabály-of-törvény.

Együtt a négy megközelítési mód a minimális kockázatot szabvány, hálózati analízis, etikai-válasz felmérések, és színre vizsgálatok-segítségével eljárni egy értelmes módon, még az arcát a bizonytalanság. A bizonytalanság nem vezet tétlenségre.