Hvað á að lesa næst

• Inngangur (kafla 6.1)

Rannsóknarhugtök hafa jafnframt einnig verið efni sem vísindaleg svik og úthlutun lána. Þetta er fjallað ítarlega í Á að vera vísindamaður við Institute of Medicine and National Academy of Sciences and National Academy of Engineering (2009) .

Þessi kafli hefur mikil áhrif á ástandið í Bandaríkjunum. Nánari upplýsingar um siðferðilegar endurskoðunaraðgerðir í öðrum löndum sjá kafla 6-9 í Desposato (2016b) . Fyrir rök að líffræðileg siðferðisreglur sem hafa haft áhrif á þennan kafla eru ofarlega American, sjá Holm (1995) . Fyrir frekari sögulega endurskoðun stjórnarskrárinnar í Bandaríkjunum, sjá Stark (2012) . Tímaritið PS: Stjórnmálafræði og stjórnmál hélt faglegt málþing um sambandið milli pólitískra vísindamanna og IRB; sjá Martinez-Ebers (2016) fyrir samantekt.

Belmont skýrslan og síðari reglur í Bandaríkjunum hafa tilhneigingu til að gera greinarmun á rannsóknum og æfingum. Ég hef ekki gert greinarmun í þessum kafla vegna þess að ég tel að siðferðisreglur og rammar gilda um báðar aðstæður. Fyrir frekari um þessa greinarmun og þau vandamál sem hún kynnir, sjá Beauchamp and Saghai (2012) , MN Meyer (2015) , boyd (2016) og Metcalf and Crawford (2016) .

Fyrir frekari upplýsingar um rannsóknir á Facebook, sjá Jackman and Kanerva (2016) . Fyrir hugmyndir um eftirlit með rannsóknum hjá fyrirtækjum og frjáls félagasamtökum, sjá Calo (2013) , Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) og Tene and Polonetsky (2016) .

Í tengslum við notkun farsímaupplýsinga til að hjálpa til við að takast á við 2014 Ebola-braustina í Vestur-Afríku (Wesolowski et al. 2014; McDonald 2016) , til að fá frekari upplýsingar um persónuverndaráhættu farsímagagna, sjá Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . Til dæmis dæmi um fyrri krepputengdar rannsóknir með því að nota farsímaupplýsingar, sjá Bengtsson et al. (2011) og Lu, Bengtsson, and Holme (2012) , og fyrir meira um siðfræði rannsókna sem tengjast kreppu, sjá ( ??? ) .

• Þrír dæmi (kafla 6.2)

Margir hafa skrifað um tilfinningalegan smit. Tímaritið Research Ethics varði öllu málinu í janúar 2016 til að ræða tilraunina; sjá Hunter and Evans (2016) fyrir yfirlit. Rannsóknir vísindarannsókna í vísindum birta tvö atriði um tilraunina: Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) og Fiske and Hauser (2014) . Önnur verk um tilraun ma: Puschmann and Bozdag (2014) , Meyer (2014) , Grimmelmann (2015) , MN Meyer (2015) , ( ??? ) , Kleinsman and Buckley (2015) , Shaw (2015) , og ( ??? ) .

• Stafræn er öðruvísi (kafli 6.3)

Að því er varðar eftirlits með massa er breitt yfirlit veitt í Mayer-Schönberger (2009) og Marx (2016) . Til að kanna dæmi um breytingar á kostnaði við eftirlit, áætla Bankston and Soltani (2013) að mælingar sakamála sem nota farsíma séu um 50 sinnum ódýrari en að nota líkamlegt eftirlit. Sjá einnig Ajunwa, Crawford, and Schultz (2016) til umfjöllunar um eftirlit í vinnunni. Bell and Gemmell (2009) veita bjartsýnni sjónarhorni um sjálfstætt eftirlit.

Auk þess að geta fylgst með áberandi hegðun sem er opinbert eða að hluta til opinber (td Smekk, Ties og Tími), geta vísindamenn í auknum mæli undanfarið hluti sem margir þátttakendur telja vera einkamál. Til dæmis sýndu Michal Kosinski og samstarfsmenn (2013) að þeir gætu sleppt viðkvæmar upplýsingar um fólk, svo sem kynhneigð og notkun ávanabindandi efna, frá því að vera venjulega stafrænar rekjaupplýsingar (Facebook Líkar). Þetta gæti hljómað töfrandi en nálgunin Kosinski og samstarfsmenn notuðu - sem sameina stafrænar leifar, kannanir og undir eftirliti með námi - er í raun eitthvað sem ég hef þegar sagt þér um. Muna það í kafla 3 (Spyrja spurninga). Ég sagði þér hvernig Joshua Blumenstock og samstarfsmenn (2015) sameinuðu könnunargögn með farsímagögnum til að meta fátækt í Rúanda. Þessi nákvæmlega sömu nálgun, sem hægt er að nota til að meta fátækt í þróunarlöndum á skilvirkan hátt, er einnig hægt að nota fyrir hugsanlega brot á einkaleyfum.

Fyrir frekari upplýsingar um hugsanlega óviljandi framhaldsnotkun O'Doherty et al. (2016) , sjá O'Doherty et al. (2016) . Til viðbótar við hugsanlega óviljandi framhaldsskóla gæti sköpun jafnvel ófullnægjandi meistaragagnagrunnur haft áhrif á félagsleg og pólitískt líf ef fólk óskaði þess að lesa ákveðin efni eða ræða tiltekna viðfangsefni; sjá Schauer (1978) og Penney (2016) .

Í tilfellum við skarast reglur, stundar rannsóknir stundum "reglur" (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . Sérstakir vísindamenn sem vilja koma í veg fyrir innri eftirlitsmyndun geta myndað samstarf við fræðimenn sem ekki falla undir innra eftirlitsstofnanir (td fólk í fyrirtækjum eða frjáls félagasamtökum) og hafa þessir samstarfsmenn safna og afgreiða gögn. Þá getur IRB-þekki rannsóknarmaðurinn greint þessar de-greindar gögn án IRB eftirlits vegna þess að rannsóknirnar eru ekki lengur talin "rannsóknir í mannlegum greinum", að minnsta kosti í samræmi við nokkrar túlkanir á gildandi reglum. Þessi tegund af IRB frávik er líklega ekki í samræmi við meginreglubundna nálgun á rannsóknar siðfræði.

Árið 2011 byrjaði að uppfæra sameiginlega reglan og þetta ferli var loksins lokið árið 2017 ( ??? ) . Fyrir frekari upplýsingar um þessar aðgerðir til að uppfæra sameiginlega reglan, sjá Evans (2013) , National Research Council (2014) , Hudson and Collins (2015) og Metcalf (2016) .

• Fjórir meginreglur (kafli 6.4)

Klassískt meginreglubundið nálgun við líffræðileg siðfræði er sú sem Beauchamp and Childress (2012) . Þeir leggja til að fjórar meginreglur skuli leiða til líffræðilegrar siðfræði: Virðing fyrir sjálfstæði, bragðskyni, góðvild og réttlæti. Meginreglan um ófullnægjandi áhrif hvetur einn til að standa gegn því að valda öðrum skaða. Þetta hugtak er djúpt tengt Hippocratic hugmyndinni um "Ekki skaða". Í rannsóknar siðfræði er þessi meginregla oft sameinuð meginreglunni um gagnsemi, en sjá kafla 5 af @ beauchamp_principles_2012 til að fá meiri greinarmun á þeim tveimur. Til að gagnrýna að þessar meginreglur séu ofarlega American, sjá Holm (1995) . Fyrir meira um jafnvægi þegar meginreglurnar eru átökum, sjá Gillon (2015) .

Fjórir meginreglur í þessum kafla hafa einnig verið lagðar fram til að leiðbeina siðferðilegum eftirliti með rannsóknum sem gerðar eru á fyrirtækjum og frjálsum félagasamtökum (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) gegnum stofnanir sem kallast "Consumer Subject Review Boards" (CSRB) (Calo 2013) .

• Virðing fyrir einstaklingum (kafla 6.4.1)

Auk þess að virða sjálfstæði, viðurkennir Belmont skýrslan að ekki sé mögulegt að allir menn séu sannir sjálfsákvörðun. Til dæmis geta börn, sjúklingar sem þjást af veikindum eða fólki sem býr í alvarlegum takmörkunum frelsi ekki fær um að starfa sem sjálfstætt einstaklingar og eru þeir því háð vernd.

Að beita meginreglunni um virðingu einstaklinga á stafrænu aldri getur verið krefjandi. Til dæmis, í rannsóknum á stafrænu aldri, getur verið erfitt að veita aukalega vernd fyrir fólk með minnkað sjálfsákvörðunarstöðu vegna þess að vísindamenn þekkja oft mjög lítið um þátttakendur þeirra. Nánari upplýst samþykki í félagslegum rannsóknum á stafrænum aldri er mikil áskorun. Í sumum tilvikum getur (Nissenbaum 2011) upplýst samþykki þjást af gagnsæisþrepi (Nissenbaum 2011) , þar sem upplýsingar og skilningur eru í átökum. Gróft, ef vísindamenn veita allar upplýsingar um eðli gagnasöfnun, gagnagreiningu og gagnaverndaraðferðir, verður það erfitt fyrir marga þátttakendur að skilja. En ef vísindamenn veita skiljanlegar upplýsingar getur það skort á mikilvægar tæknilegar upplýsingar. Í læknisfræðilegum rannsóknum á hliðstæðu aldri - yfirráðin sem talin er af Belmont skýrslunni - gætirðu ímyndað þér lækni að tala fyrir sig með hverjum þátttakanda til að leysa úr gagnsæi. Í rannsóknum á netinu sem felur í sér þúsundir eða milljónir manna er slík augliti til auglitis nálgun ómöguleg. Annað vandamál með samþykki á stafrænu aldri er að í sumum rannsóknum, svo sem greiningu á gríðarlegum gagnageymslum, væri óhagkvæmt að fá upplýst samþykki allra þátttakenda. Ég fjalla um þessar og aðrar spurningar um upplýst samþykki nánar í kafla 6.6.1. Þrátt fyrir þessar erfiðleikar, ættum við að muna að upplýst samþykki er hvorki nauðsynlegt né nægilegt fyrir virðingu fyrir einstaklingum.

Fyrir frekari upplýsingar um læknisfræðilegar rannsóknir áður en upplýst samþykki er að finna, sjá Miller (2014) . Fyrir bókhaldsmeðferð með upplýstu samþykki, sjá Manson and O'Neill (2007) . Sjá einnig leiðbeinandi lestur um upplýst samþykki hér að neðan.

• Beneficence (kafla 6.4.2)

Skemmdir á samhengi eru skaðabætur sem rannsóknir geta valdið ekki tilteknum einstaklingum en félagslegum aðstæðum. Þetta hugtak er svolítið ágætt, en ég mun sýna með klassískum fordæmi: Wichita dómnefndin (Vaughan 1967; Katz, Capron, and Glass 1972, chap. 2) - einnig kallaður Chicago Jury Project (Cornwell 2010) . Í þessari rannsókn, vísindamenn frá University of Chicago, sem hluti af stærri rannsókn á félagslegum þáttum lagakerfisins, skráð leynilega sex dómnefndar íhugun í Wichita, Kansas. Dómarar og lögfræðingar í málum höfðu samþykkt upptökurnar og það var strangt eftirlit með ferlinu. Hins vegar voru dómararnir ókunnugt að upptökur áttu sér stað. Þegar rannsóknin var uppgötvað, var það opinber afbrot. Réttardeildin hóf rannsókn á rannsókninni og vísindamenn voru kallaðir til að bera vitni fyrir framan þingið. Að lokum, þing samþykkti ný lög sem gerir það ólöglegt að leynilega taka dómnefnd umræðu.

Áhyggjuefni gagnrýnenda í Jury rannsókn Wichita var ekki hætta á að skaða þátttakendur; frekar, það var hætta á skaða í samhengi dómnefndar umræðu. Það er, fólk hélt að ef dómnefndarmenn trúðu ekki að þeir væru með umræður á öruggum og varið plássi væri það erfitt fyrir dómnefndarmál að halda áfram í framtíðinni. Til viðbótar við dómnefndarmál eru aðrar sérstakar félagslegar aðstæður sem samfélagið veitir aukalega vernd, svo sem tengsl lögmanns og viðskiptavina og sálfræðileg umönnun (MacCarthy 2015) .

Hættan á skaða á samhengi og truflun á félagslegum kerfum kemur einnig fram í sumum tilraunum í stjórnmálafræði (Desposato 2016b) . Fyrir dæmi um fleiri samhengisviðkvæmar kostnaðar- og ábótaútreikningar á sviði tilraun í stjórnmálafræði, sjá Zimmerman (2016) .

• Réttlæti (kafla 6.4.3)

Bætur fyrir þátttakendur hafa verið ræddar í ýmsum stillingum sem tengjast rannsóknum á stafrænni aldri. Lanier (2014) leggur til að greiða þátttakendur fyrir stafrænar umferðir sem þeir búa til. Bederson and Quinn (2011) ræða greiðslur á vinnumarkaði á netinu. Að lokum leggur Desposato (2016a) til að greiða þátttakendur í tilraunum á sviði. Hann bendir á að jafnvel þótt þátttakendur geti ekki verið greiddir beint, gæti framlag verið veitt til hóps sem vinnur fyrir þeirra hönd. Til dæmis, í Encore, gætu vísindamenn gert framlag til hóps sem starfar til að styðja við aðgang að Netinu.

• Virðing fyrir lögum og almannahagsmunum (kafla 6.4.4)

Samningar um þjónustuskilmála ættu að hafa minna vægi en samningar sem gerðir eru á milli jafna aðila og laga sem lögð eru af lögmætum stjórnvöldum. Aðstæður þar sem vísindamenn hafa brotið á skilmálasamninga í fortíðinni hafa yfirleitt tekið þátt í sjálfvirkum fyrirspurnum til að endurskoða hegðun fyrirtækja (eins og tilraunir til að meta mismunun). Fyrir frekari umræður, sjá Vaccaro et al. (2015) , Bruckman (2016a) og Bruckman (2016b) . Fyrir dæmi um empirical rannsóknir sem fjalla um þjónustuskilmála, sjá Soeller et al. (2016) . Nánari upplýsingar um hugsanleg lagaleg vandamál sem vísindamenn standa frammi fyrir ef þeir brjóta í bága við þjónustuskilmála, sjá Sandvig and Karahalios (2016) .

• Tveir siðferðilegar rammar (kafli 6.5)

Augljóslega hefur verið umtalsvert magn um afleiðingar og afleiðingar. Til dæmis um hvernig þessar siðferðilegar rammar og aðrir geta verið notaðir til að átta sig á rannsóknum á stafrænni aldri, sjá Zevenbergen et al. (2015) . Til að sjá dæmi um hvernig hægt er að beita þeim tilraunir í þróunarhagfræði, sjá Baele (2013) .

• Upplýst samþykki (kafla 6.6.1)

Nánari upplýsingar um endurskoðunarrannsóknir á mismunun, sjá Pager (2007) og Riach and Rich (2004) . Ekki aðeins hafa þessar rannsóknir fengið upplýsta samþykki, heldur felast einnig í blekkingum án þess að umræða.

Bæði Desposato (2016a) og Humphreys (2015) bjóða upp á ráðgjöf um Desposato (2016a) án samþykkis.

Sommers and Miller (2013) endurskoða mörg rök í þágu að ekki debriefing þátttakendur eftir blekkingu og halda því fram að vísindamenn ættu að forskeyta

"Undir mjög þröngum kringumstæðum, þ.e. í rannsóknum á sviði rannsókna þar sem umræðuefni skapar umtalsverðar hagnýtar hindranir en vísindamenn myndu ekki hafa neinar áhyggjur af umræðunni ef þeir gætu. Vísindamenn ættu ekki að leyfa að afskrifa fyrirmæli til að varðveita barnalegan þátttakanda laug, verja sig frá reiði þátttakenda eða vernda þátttakendur gegn skaða. "

Aðrir halda því fram að í sumum tilfellum ef debriefing veldur meiri skaða en gott, ætti að forðast það (Finn and Jakobsson 2007) . Yfirlit er að ræða þar sem sumir vísindamenn leggja áherslu á virðingu fyrir einstaklingum yfir gagnsemi, en sumir vísindamenn gera hið gagnstæða. Ein hugsanleg lausn væri að finna leiðir til að útskýra námsmat fyrir þátttakendur. Það er frekar en að hugsa um umræðuefni sem eitthvað sem getur valdið skaða, kannski er hægt að skrifa ummæli sem geta notið þátttakenda. Fyrir dæmi um þessa tegund af fræðslu umfjöllun, sjá Jagatic et al. (2007) . Sálfræðingar hafa þróað aðferðir til að rita (DS Holmes 1976a, 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) , og sum þeirra má gagnlega beitt til rannsókna á stafrænu aldri. Humphreys (2015) býður upp á áhugaverðar hugsanir um frestað samþykki , sem er nátengd stefnu sem ég lýsti yfir.

Hugmyndin um að spyrja sýnishorn af þátttakendum um samþykki þeirra tengist því sem Humphreys (2015) kallar framseld samþykki .

Nánari hugmynd varðandi upplýst samþykki, sem hefur verið lagt til, er að byggja upp spjaldið af fólki sem samþykkir að vera á netinu tilraunir (Crawford 2014) . Sumir hafa haldið því fram að þetta spjaldið yrði nonrandom sýnishorn af fólki. En 3. kafli (Spurandi spurningar) sýnir að þessi vandamál eru hugsanlega aðgengileg með því að nota eftir lagskiptingu. Einnig, samþykki að vera á spjaldið gæti fjallað um ýmsar tilraunir. Með öðrum orðum gætu þátttakendur ekki þurft að samþykkja hverja tilraun fyrir sig, hugtak sem kallast breitt samþykki (Sheehan 2011) . Fyrir frekari um muninn á einu sinni samþykki og samþykki fyrir hverja rannsókn, auk hugsanlegra blendinga, sjá Hutton and Henderson (2015) .

• Skilningur og stjórnun upplýsingaáhættu (kafla 6.6.2)

Langt einstakt sýnir Netflix-verðlaunin mikilvæg tæknileg eign gagnasafna sem innihalda nákvæmar upplýsingar um fólk og býður þannig upp á mikilvægar lærdómar um möguleika á "nafnlausingu" nútíma félagslegra gagnasafna. Skrár með margar upplýsingar um hverja manneskju eru líklegri til að vera dreifður , í þeim skilningi sem skilgreind er formlega í Narayanan and Shmatikov (2008) . Það er fyrir hvern skrá, það eru engar færslur sem eru þau sömu og í raun eru engar færslur sem eru mjög svipaðar: Hver einstaklingur er langt frá nánustu nágranni sínum í gagnapakkanum. Maður getur ímyndað sér að Netflix gögnin gætu verið dreifð vegna þess að með um 20.000 kvikmyndir á fimm stjörnu mælikvarða eru um það \(6^{20,000}\) hugsanleg gildi sem hver einstaklingur gæti haft (6 vegna þess að auk 1 til 5 stjörnur, einhver gæti hafa ekki metið myndina yfirleitt). Þessi tala er svo stór, það er erfitt að jafnvel skilja.

Sparsity hefur tvö helstu áhrif. Í fyrsta lagi þýðir það að reynt sé að "nafnlausa" gagnagrunni sem byggist á handahófi truflun mun líklega mistakast. Það er, jafnvel þótt Netflix væri að stilla af handahófi einhverjum af einkunnunum (sem þeir gerðu), myndi þetta ekki vera nóg vegna þess að órótt skrá er enn næst möguleg skrá yfir þær upplýsingar sem árásarmaðurinn hefur. Í öðru lagi þýðir sparsity að endurgreining sé möguleg, jafnvel þótt árásarmaðurinn hafi ófullkomna eða óhlutdræga þekkingu. Til dæmis, í Netflix-gögnum, skulum ímynda sér að árásarmaðurinn veit einkunnin þín fyrir tvær kvikmyndir og dagsetningar sem þú gerðir þessi einkunnir \(\pm\) 3 daga; Bara þessar upplýsingar eru nægilegar til að auðkenna 68% af fólki í Netflix gögnunum. Ef árásarmaður veit átta kvikmyndir sem þú hefur einkunn \(\pm\) 14 daga, þá jafnvel ef tveir þessara þekktu gesta eru algjörlega rangt, 99% af gögnum getur verið einstaklega greind í gagnasafni. Með öðrum orðum er sparsity grundvallaratriði í viðleitni til að "nafnleysta" gögn, sem er óheppilegt vegna þess að flestir nútíma félagslegar gagnasöfn eru dreifðar. Fyrir frekari upplýsingar um "nafnlausa" grimm gögn, sjá Narayanan and Shmatikov (2008) .

Sími meta-gögn virðist einnig vera "nafnlaus" og ekki viðkvæm, en það er ekki raunin. Sími meta-gögn eru auðkennd og viðkvæm (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

Á mynd 6.6 lýsti ég fram á móti á milli áhættu fyrir þátttakendur og ávinning fyrir samfélagið frá útgáfu gagna. Til samanburðar á milli takmarkaðan aðgangsaðgerða (td garðyrkja) og takmarkaðar gagnaaðferðir (td einhvers konar "nafnlaus") sjá Reiter and Kinney (2011) . Fyrir fyrirhugaða flokkunarkerfi áhættustigs gagna, sjá Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . Fyrir almennari umfjöllun um gagnaflutning, sjá Yakowitz (2011) .

Fyrir nánari greiningu á þessu móti á milli áhættu og gagnsemi gagna, sjá Brickell and Shmatikov (2008) , Ohm (2010) , Reiter (2012) , Wu (2013) og Goroff (2015) . Til að sjá þessa afgreiðslu beitt á raunverulegum gögnum frá gríðarlega opnum námskeiðum á netinu (MOOCs), sjá Daries et al. (2014) og Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

Mismunandi næði býður einnig upp á aðra nálgun sem getur sameinað bæði lítilli áhættu fyrir þátttakendur og mikil gagn fyrir samfélagið; sjá Dwork and Roth (2014) og Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

Fyrir frekari upplýsingar um hugmyndina um persónugreinanlegar upplýsingar (PII), sem er miðpunktur margra reglna um rannsóknar siðfræði, sjá Narayanan and Shmatikov (2010) og Schwartz and Solove (2011) . Fyrir frekari upplýsingar um öll gögn sem eru hugsanlega viðkvæm, sjá Ohm (2015) .

Í þessum kafla hefur ég lýst tengingu mismunandi gagnasafna sem eitthvað sem getur leitt til upplýsingaáhættu. Hins vegar getur það einnig búið til ný tækifæri til rannsókna, eins og fram kemur í Currie (2013) .

Fyrir fleiri á fimm öryggishólfunum, sjá Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . Til að sjá dæmi um hvernig framleiðsla er skilgreind, sjá Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) , sem sýnir hvernig hægt er að skilgreina kort af sjúkdómum. Dwork et al. (2017) íhuga einnig árásir gegn samanlagðri gögnum, svo sem tölfræði um hversu margir einstaklingar eiga ákveðna sjúkdóma.

Spurningar um notkun gagna og gagnaútgáfu vekja einnig upp spurningar um eignarhald gagna. Fyrir frekari upplýsingar um eignarhald gagna, sjá Evans (2011) og Pentland (2012) .

• Persónuvernd (kafla 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) eru lögfræðileg lög um persónuvernd og tengist flestum þeirri hugmynd að einkalíf sé rétt til að vera eftir í friði. Nissenbaum (2010) meðferðir um persónuvernd sem ég myndi mæla með eru Solove (2010) og Nissenbaum (2010) .

Fyrir endurskoðun empirical rannsókna um hvernig fólk hugsa um næði, sjá Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . Phelan, Lampe, and Resnick (2016) leggja til tvíþætt kerfi kenningu - að fólk leggi stundum áherslu á leiðandi áhyggjur og stundum leggur áherslu á hugsað áhyggjur - til að útskýra hvernig fólk geti sýnt fram á móti andstæðar yfirlýsingar um persónuvernd. Fyrir frekari upplýsingar um persónuvernd í netstillingum eins og Twitter, sjá Neuhaus and Webmoor (2012) .

Tímaritið Science birti sérstaka kafla sem heitir "The End of Privacy", sem fjallar um málefni einkalífs og upplýsingaáhættu frá ýmsum sjónarhornum; til samantektar, sjá Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) býður upp á ramma til að hugsa um skaðann sem stafar af brotum á einkalífi. Snemma dæmi um áhyggjur af persónuvernd í upphafi stafrænu aldursins er Packard (1964) .

• Taka ákvarðanir undir óvissu (kafla 6.6.4)

Ein áskorun þegar reynt er að beita lágmarks áhættustaðlinum er að það er ekki ljóst að daglegt líf sé notað til að mæla með (National Research Council 2014) . Til dæmis, heimilislaus fólk hefur meiri óþægindi í daglegu lífi sínu. En það þýðir ekki að það sé siðferðilega heimilt að afhjúpa heimilislaus fólk til rannsókna með meiri áhættu. Af þessum sökum virðist vaxandi samstaða vera að lágmarki áhættu skuli beinlínis á móti almennum íbúafjölda , ekki ákveðinni íbúa staðall. Þó að ég sé almennt sammála hugmyndinni um almenna staðalbúnað, held ég að fyrir stóra netkerfi eins og Facebook er tiltekinn staðalbúnaður sanngjarn. Þannig að ég tel að það sé sanngjarnt að mæla gegn daglegu áhættu á Facebook þegar ég er að hugleiða tilfinningalega áreitni. Sérstakur íbúa staðall í þessu tilfelli er miklu auðveldara að meta og er ólíklegt að stangast á við meginregluna um réttlæti, sem leitast við að koma í veg fyrir að byrðar rannsókna mistakist ósanngjarnt á ógildum hópum (td fanga og munaðarlaus).

• Hagnýt ráð (kafla 6.7)

Aðrir fræðimenn hafa einnig krafist þess að fleiri blaðsíður innihaldi siðferðilegar viðaukar (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015; Partridge and Allman 2016) . King and Sands (2015) býður einnig upp á hagnýt ráð. Zook og samstarfsmenn (2017) bjóða upp á "tíu einfaldar reglur um ábyrgan stóra gagnagreiningu."