6.4.2善行

善行は理解についてであり、あなたの研究のリスク/ベネフィットプロファイルを改善し、それが正しいバランスを打つかどうかを決定します。

Belmontレポートは、有益の原則は研究者が参加者に持たなければならない義務であり、（1）害を及ぼさず、（2）可能な利益を最大化し、害を最小限に抑えるという2つの部分を含むと主張する。 Belmont Reportは、医学倫理におけるヒポクラテスの伝統に「害を及ぼさない」という考え方を辿っており、研究者が他者にもたらされる利益に関係なく一人の人を傷つけてはならないという強力な形で表現することができます(Belmont Report 1979) 。しかし、Belmont Reportは、有益なものを学ぶことは、一部の人々を危険にさらすことを含むかもしれないと認めている。したがって、害を及ぼさないことが不可欠であることは、必然的な習得と矛盾している可能性があり、研究者は、「リスクに関わらず一定の利益を求めることが正当な場合、リスク " (Belmont Report 1979) 。

実際には、有益性の原則は、研究者がリスク/便益分析と、その後、リスクと利益が適切な倫理的バランスをとるかどうかについての2つのプロセスを実行すべきであると解釈されています。この第1のプロセスは主として実質的な専門知識を必要とする技術的問題であり、第2のプロセスは実質的な専門知識がそれほど価値がない、あるいは有害でさえある倫理的な問題である。

リスク/便益分析には、研究のリスクと便益を理解し改善することが含まれます。リスクの分析には、有害事象の可能性とその事象の重症度という2つの要素が含まれている必要があります。リスク/利益分析の結果、研究者は有害事象の可能性を減らす（例えば、脆弱な被験者をスクリーニングする）か、有害事象が発生した場合にその重症度を低下させるように（例えば、makeそれを要求する参加者にカウンセリングが可能）。さらに、リスク/利益分析の間、研究者は参加者だけでなく、非参加者や社会システムへの影響を念頭に置く必要があります。例えば、ウィキペディアの編集者（第4章で議論されている）に対する賞の効果に関するRestivoとvan de Rijt (2012)の実験を考えてみましょう。この実験では、研究者は、評価の低い少数の編集者に賞を与え、Wikipediaへの寄稿を追跡したのは、研究者が賞を与えなかった対照の対照グループと比較したものです。少数の賞を授与する代わりに、Restivoとvan de RijtがWikipediaに多くの賞をあげたとしたらどうでしょうか？このデザインは個々の参加者を傷つけることはないかもしれませんが、Wikipediaの賞のエコシステム全体を混乱させる可能性があります。言い換えれば、リスク/便益分析を行う際には、参加者だけでなく世界中の人々の仕事の影響をより広く考える必要があります。

次に、リスクが最小限に抑えられ、利益が最大化されると、研究者は研究が好ましいバランスを取るかどうかを評価すべきである。倫理学者は、コストと便益の単純な合計を推奨しません。特に、いくつかのリスクは、利益にかかわらず研究を許されないものにしている（例：歴史的な付録に記載されているタスケギ梅毒研究）。大部分は技術的なリスク/便益分析とは異なり、この第2のステップは深く倫理的であり、特定の専門分野の専門知識を持たない人々によって実際に充実される可能性があります。実際、外部者はしばしばインサイダーとは異なることに気付くため、米国のIRBには少なくとも1人の非捜索者が含まれなければならない。 IRBに勤めていた私の経験では、これらの外部者はグループを考えるのを防ぐのに役立ちます。あなたの研究プロジェクトが適切なリスク/利益分析を打つかどうかを決定するのが難しい場合は、同僚に尋ねるだけではなく、いくつかの非研究者に依頼してください。彼らの答えはあなたを驚かせるかもしれません。

私たちが検討している3つの例に有益性の原則を適用すると、リスク/便益バランスを改善する可能性のあるいくつかの変更が示唆されます。例えば、Emotional Contagionでは、研究者は18歳未満の人々と治療にひどく反応する可能性が高い人々を選別しようと試みた可能性があります。彼らはまた、効率的な統計的方法を用いて参加者の数を最小限に抑えようと試みたかもしれない（第4章で詳述）。さらに、彼らは参加者を監視しようとしていた可能性があり、被害を受けたと思われる人に支援を提供していた可能性があります。 Tastes、Ties、Timeでは、研究者はデータを公開した際に安全対策を施すことができました（その手順はハーバード大学のIRBによって承認されましたが、その時点での共通慣行と一致していることを示唆しています）。後ほど、情報リスク（セクション6.6.2）について説明するときに、データリリースに関するいくつかのより具体的な提案を提供します。最後に、Encoreでは、プロジェクトの測定目標を達成するために作成されたリスクの高い要求の数を最小限にしようと試みる可能性があり、抑圧的な政府の危険性が最も高い参加者を除外することができました。これらの可能性のある変更のそれぞれは、これらのプロジェクトの設計にトレードオフを導入し、私の目標は、これらの研究者がこれらの変更を加えたはずであることを示唆することではありません。むしろ、それは、有益の原則が示唆することができる変化の種類を示すことです。

最後に、デジタル時代は一般的に、リスクと便益の重さをより複雑にしましたが、実際に研究者が作業の便益を増やすことが容易になりました。特に、デジタル時代のツールは、研究者が自分の研究データとコードを他の研究者に利用可能にし、オープンアクセス出版によって論文を公開するオープンで再現性のある研究を大いに促進します。このオープンで再現性のある研究への変化は決して単純ではありませんが、研究者が追加のリスクにさらされることなく研究者の利益を増やす方法を提供します（データ共有は例外です。情報リスクについて）。