6.6.4不確実性に直面して意思決定を行います

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6.6.4不確実性に直面して意思決定を行います

不確実性は、不作為につながる必要はありません。

研究者が奮闘することを期待している第4の最終的な領域は、不確実性に直面して決定を下すことです。つまり、すべての哲学とバランスを取った上で、研究倫理は何をすべきか、何をしないのかを決定することになります。残念なことに、これらの決定は、しばしば不完全な情報に基づいて行われなければならない。例えば、Encoreを設計する際に、研究者が誰かを警察に訪問させる可能性を知りたがっている可能性があります。あるいは、Emotional Contagionを設計するとき、研究者は、参加者によってうつ病を引き起こす可能性があることを知りたがっている可能性があります。これらの確率はおそらく非常に低かったが、研究が行われる前は不明であった。また、どちらのプロジェクトも有害事象に関する情報を公に追跡していないため、これらの確率はまだ一般的には分かっていません。

不確実性は、デジタル時代の社会研究に特有のものではありません。 Belmont Reportがリスクと便益の体系的な評価を記述したとき、これらは正確に定量化することが困難であると明示的に認められています。しかし、このような不確実性は、デジタル時代にはさらに深刻です。その理由の1つは、この種の研究の経験が少なく、研究そのものの特性のためです。

これらの不確実性を考えると、 予防原則の口語である「申し訳ありません」よりも安全性のようなものを提唱する人もいます。このアプローチは妥当と思われますが（おそらく賢明な場合もありますが）それは研究することが冷たいです。それは人々に状況の過度に狭い見方をさせる(Sunstein 2005) 。予防原則の問題を理解するために、感情的な伝染を考えてみましょう。この実験には約70万人が参加する予定であり、実験に参加した人が害を受ける可能性は確かにありました。しかし、実験がFacebookユーザーや社会にとって有益な知識をもたらす可能性もありました。このように、実験を可能にする一方、リスクは（十分議論されているように）、実験が危険であったことを防止することは、貴重な知識を生む可能性があるためです。もちろん、その選択は、実験が行われたときと実験が行われないときとでは異なります。デザインを異なる倫理的バランスに導いた可能性のある多くの修正がありました。しかし、ある時点で、研究者は研究を行うかどうかの選択肢があり、行動と非行動の両方にリスクがある。行動のリスクにのみ集中することは不適切です。まったく単純に、リスクフリーのアプローチはありません。

予防原則を超えて、決定を不確実性に置くことを考える重要な方法の1つはリスクの最小基準です。この基準は、スポーツや車の運転など、参加者が日常生活で負うリスクに対する特定の研究のリスクをベンチマークしようとしている(Wendler et al. 2005) 。このアプローチは、何かが最小限のリスク基準を満たしているかどうかを判断することは、実際のリスクレベルを評価するよりも簡単です。たとえば、Emotional Contagionでは、研究が始まる前に、実験のニュースフィードの感情的な内容をFacebookの他のニュースフィードの感情的な内容と比較することができました。彼らが類似していれば、研究者は最小限のリスク基準を満たしていると結論づけることができた(MN Meyer 2015) 。 リスクの絶対的なレベルを知らなくても、この決定を下すことができます。同じアプローチがEncoreに適用されている可能性があります。当初、Encoreは、抑圧的な政府のある国の禁止された政治集団のような、敏感であることが知られていたウェブサイトへのリクエストを引き起こしました。このように、特定の国の参加者にとっては最小のリスクではありませんでした。しかし、Twitter、Facebook、YouTubeへのリクエストを引き起こしたEncoreの改訂版では、通常のWebブラウジング中にこれらのサイトへのリクエストが発生するため、リスクは最小限でした(Narayanan and Zevenbergen 2015) 。

リスクが未知の研究を決定する際の第2の重要なアイデアは、 力分析であり、研究者は所与のサイズの効果を確実に検出するために必要なサンプルサイズを計算することができます(Cohen 1988) 。あなたの研究が参加者をリスクにさらす可能性がある場合、たとえ最小限のリスクであっても、有益性の原則は、研究目標を達成するために必要なリスクを最小限に抑える必要があることを示唆しています。（第4章のReduceの原則に戻って考えてください。）研究者の中には、できるだけ大きな研究をすることに執着している研究者もいますが、研究倫理は、研究者が研究を可能な限り小さくするべきだと示唆しています。もちろん、電力解析は新しいものではありませんが、アナログ時代に使用された方法と今日の使用方法には大きな違いがあります。アナログ時代に、研究者は一般に、彼らの研究があまりにも小さくない（すなわち、不十分ではない）ことを確認するために、電力分析を行った。しかし、今や研究者は、彼らの研究があまりにも大きくない（すなわち、過電圧でない）ことを確認するために、力分析を行うべきです。

最小限のリスク標準と力分析は、研究についての理由や設計研究に役立ちますが、参加者があなたの研究についてどのように感じるか、参加する際にどのようなリスクが生じるかについての新しい情報は提供しません。不確実性に対処するもう1つの方法は、追加情報を収集して、倫理的なアンケート調査と段階的な試行につなげることです。

倫理的な応答の調査では、研究者は、提案された研究プロジェクトの簡単な説明を提示した後、2質問をします：

（Q1）「あなたが気に誰かがこの実験の候補参加した場合、あなたはその人が参加者として含まれるようにしたいですか？ "：[はい]、[私は好みを持っていない]、[いいえ]
（Q2）「研究者がこの実験を続行することが許されるべきことは、あなたを信じますか？」：[はい]、[はい、しかし、注意して]、[私はわからない]、[いいえ]

各質問に続いて、回答者に回答を説明できるスペースが用意されています。最後に、潜在的な参加者またはマイクロタスク労働市場（例えば、Amazon Mechanical Turk）から募集された人である可能性のある回答者は、いくつかの基本的な人口統計的質問に答えます(Schechter and Bravo-Lillo 2014) 。

倫理的回答調査には、特に魅力的な3つの特徴があります。第一に、研究が実施される前に起こるため、研究開始前に問題を防ぐことができます（有害反応を監視するアプローチとは対照的に）。第二に、倫理的回答調査の回答者は一般的に研究者ではないため、研究者が研究を公衆の視点から見るのに役立ちます。最後に、倫理 - 応答調査により、同じプロジェクトの異なるバージョンの認識された倫理的バランスを評価するために、研究者が複数のバージョンの研究プロジェクトを提出することが可能になる。しかし、倫理的回答調査の1つの制限は、調査結果が与えられた異なる研究デザイン間の決定方法が明確でないことである。しかし、これらの制限にもかかわらず、倫理的回答調査は有用であると思われる。実際、 Schechter and Bravo-Lillo (2014)は、倫理的回答の調査で参加者から提起された懸念に応えて計画された研究を放棄したと報告しています。

倫理 - 回答調査は、提案された研究への反応を評価するのに役立つが、有害事象の確率または重症度を測定することはできない。医療従事者が高リスク環境での不確実性を扱う1つの方法は、いくつかの社会研究で役立つかもしれないアプローチである段階的試験を実施することです。新薬の有効性をテストする際、研究者はすぐに大きなランダム化臨床試験に飛び乗ることはありません。むしろ、彼らはまず2種類の研究を行います。当初、フェーズI試験では、研究者は安全な線量を見つけることに特に重点を置いており、これらの研究には少数の人々が関わっています。安全な用量が決定されると、第2相試験は薬物の有効性を評価する。つまり、最良の状況(Singal, Higgins, and Waljee 2014)働く能力です。フェーズⅠおよびⅡの研究が完了した後でさえ、大規模な無作為化対照試験で評価されることが認められている新薬です。新薬の開発に用いられる段階的試験の正確な構造は、社会的研究にはあまり適していないかもしれないが、不確かさに直面した場合、研究者は安全性と有効性に重点を置いた小規模研究を行うことができる。例えば、Encoreでは、強力な法の支配を持つ国々の参加者から始まる研究者を想像することができます。

最小限のリスク基準、電力分析、倫理的対応調査、および段階的試験の4つのアプローチは、不確実性に直面しても賢明な方法で進歩するのに役立ちます。不確実性は、不作為につながる必要はありません。