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。

私は研究者が苦労を期待する最後の第4の領域は、不確実性に直面して意思決定を行っています。つまり、研究倫理を行うと何をするかしないかについての意思決定を行うことを含む、すべてのphilosophizingとバランスの後、です。残念ながら、これらの決定は、多くの場合、不完全な情報に基づいて行われなければなりません。アンコールを設計する場合、例えば、研究者は、それは誰かが警察によって訪問されるようになります確率を知りたいかもしれません。または、感情的な伝染の研究者を設計する際は、それが一部の参加でうつ病を引き起こす可能性がある確率を知りたいかもしれません。これらの確率は、おそらく非常に低いですが、研究が行われる前に、彼らは不明です。どちらのプロジェクトが公に有害事象に関する情報を追跡しているためと、これらの確率は、一般的にプロジェクトが完了した後でさえ知られていません。

不確実性は、デジタル時代における社会研究に固有のものではありません。リスクとベネフィットの体系的な評価を記述するベルモント報告書は、明示的にこれらを正確に定量化が困難になります認めています。これらの不確実性は、しかし、我々はあまり経験を持っているので、部分的には、デジタル時代においてより深刻である、と理由デジタル時代の社会的研究の特性の一部インチ

これらの不確実性を考えると、一部の人々は、 予防原則の口語的なバージョンである「転ばぬ先の杖」のようなものを提唱しているようです。このアプローチは、合理的な、多分見えますが賢明-それは実際に害を引き起こす可能性があります。それは研究に冷却されます。それは人々が間違った方法で考える原因(Sunstein 2005)予防原則の問題を理解するために、のは、感情的な伝染を考えてみましょう。実験は70万人が関与することを計画し、実験中の人々が被害を被ることになるいくつかのチャンスは確かにそこにありました。しかし、実験はFacebookユーザーに、社会に有益であろう知識をもたらし得るいくつかの可能性もありました。実験を可能にするリスクが（十分に議論されたように）でありつつ、実験を防止する実験は、貴重な知識を生成している可能性があるため、危険でもあります。もちろん、選択は、それが発生したような実験を行って、実験をしていない間ではありません。別の倫理的なバランスにそれを持ってきたかもしれない設計に多くの可能な修正があります。しかし、いくつかの点で、研究者が研究をやって勉強をしていないかの選択を持ち、行動や不作為の両方にリスクがあります。唯一のアクションのリスクに焦点を当てることは不適切です。簡単に言えば、何のリスクフリーのアプローチはありません。

予防原則を越えて移動し、不確実性与えられた意思決定を考える一つの重要な方法は、 最小限のリスク標準です。ベンチマークに最小限のリスクの標準的な試み、そのようなスポーツをし、車を運転としての参加者が日常生活の中で引き受けるリスクに対する特定の研究のリスク(Wendler et al. 2005)何かが最小限のリスクであるかどうかを評価することは、リスクの実際のレベルを評価するよりも簡単であるため、このアプローチは貴重です。研究開始前たとえば、感情的な伝染病で、研究者は、自然ニュース参加者が実験で見ることが感情的なコンテンツへのフィード発生上の感情的なコンテンツと比較したかもしれない(Meyer 2015)治療中のニュースフィードが自然にFacebook上で発生しているものと同様であった場合には、研究者が実験が最小限のリスクであると結論できました。そして、 彼らはリスクの絶対レベルを知らない場合でも、この決定を行うことができます。同様のアプローチは、アンコールに適用することができます。最初に、アンコールは、このような抑圧的な政府を持つ国で禁止された政治団体のウェブサイトなどの機密であることが知られていたウェブサイトへの要求を引き起こしました。このように、特定の国の参加者のための最小限のリスクではありませんでした。しかし、アンコール-の改訂版が唯一のTwitterやFacebookへの要求をトリガし、そしてこれらのサイトへの要求は、通常のウェブブラウジング時にトリガされるので、最小限の要求をYouTubeが-です(Narayanan and Zevenbergen 2015)

研究者が研究のための適切なサイズを計算することができ、未知のリスクを用いた研究についての意思決定を行うときに、第2の重要なアイデアがある電力解析 、 (Cohen 1988)あなたの研究では、参加者がリスクさえするためにさらす可能性がある場合つまり、最小限のリスク、その後、善行の原則は、あなたの研究目標を達成するために必要なリスクの最小量を課すしたいことを示唆しています。 （バック私は第4章で説明したという原則を減らすために考えて）いくつかの研究者が可能な限り大きな 、研究倫理としての彼らの研究を行うことと強迫観念を持っているにもかかわらず、我々はできるだけ私たちの研究は限り小さくすべきであることを示唆しています。したがって、あなたはあなたの研究が含まれるリスクの正確なレベルを知らない場合でも、電力解析は、あなたがそれをできるだけ小さくなっていることを確認することができます。電力解析はもちろん、新しいものではありませんが、それはアナログ時代に使用された方法とどのようにそれを使用する必要があり、今日は重要な違いがあります。アナログ時代には、研究者は、一般的に彼らの研究では小さすぎではなかったことを確認するために、電力解析を行った（すなわち、アンダーパワード）。しかし、現在では、研究者が自分の研究があまり大きくないことを確認するために、電力解析を行う必要があります（つまり、オーバーパワード）。あなたは電力解析を行うと、あなたの研究は人々の膨大な数を必要とするように表示された場合、それはあなたが勉強している効果は、小型である徴候である可能性があります。もしそうなら、あなたはこの小さな効果は未知のサイズのリスクに多数の人々を課すことが十分に重要であるかどうかを尋ねる必要があります。多くの状況では答えはおそらくノー(Prentice and Miller 1992)

最小限のリスク標準および電力解析は、あなたについての理由と設計研究を助けるが、彼らはあなたの参加者が自分の研究とどのような彼らはあなたの研究に参加してから発生する可能性リスクについて感じるかもしれない方法についての新しい情報を提供していません。不確実性に対処する別の方法は、倫理的な応答調査につながり、裁判を上演追加情報を収集することです。

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]

各質問の後に、回答者は彼らの答えを説明することができる空間を提供しています。最後に、回答者-いくつかの基本的な人口統計的な質問-answerマイクロタスクの労働市場から募集潜在的な参加や人々 （例えば、アマゾンメカニカルターク）とすることができる(Schechter and Bravo-Lillo 2014)

倫理的な応答の調査は、私が特に魅力を感じるの二つの特徴を持っています。まず、彼らは研究が行われている前に起こるため、（副作用を監視アプローチとは対照的に）研究開始前に問題を防ぐことができます。第二に、倫理的な応答の調査は、同じプロジェクトの異なるバージョンの知覚倫理的なバランスを評価するために、研究プロジェクトの複数のバージョンを提起する研究者を有効にします。 1つの制限は、しかし、倫理的な応答調査の調査結果与えられた別の研究のデザインとの間で決定する方法は明らかではないということです。極端な不確実性の例ではこの種の情報は、研究者の決定を導くに役立つかもしれません。実際には、 Schechter and Bravo-Lillo (2014)の報告には、倫理的な応答調査で参加者が提起した問題に応じて計画された研究を放棄します。

倫理的な応答調査は提案された研究に対する反応を評価するために役立つことができますが、それらは有害事象の確率または重症度を測定することはできません。医学研究者は、高リスクの設定の不確実性に対処する1つの方法は、いくつかの社会的な研究に役立つかもしれないアプローチ段階的な試験です。

新薬の有効性をテストする場合、研究者はすぐに大規模ランダム化臨床試験にジャンプしません。むしろ、彼らは最初の研究の2つのタイプを実行します。最初は、第I相試験で、研究者は、特に安全用量を見つけることに集中しており、これらの研究は、少数の人々を巻き込みます。安全用量が発見されると、第II相試験は、薬剤の有効性を評価する、それが最良の状況で作業する能力だ(Singal, Higgins, and Waljee 2014)唯一のフェーズIおよびIIの研究の後に大規模な無作為化対照試験で評価することを許可さ新薬です。新薬の開発に使用される段階的な試験の正確な構造は、社会的な研究のために良いフィットではないかもしれないが、不確実性に直面したとき、研究者が明示的に安全性と有効性を評価するために設計された小さい研究を実行することができます。例えば、アンコールで、あなたは強力なルールの法則と国の参加者で始まる研究者を想像することができます。

一緒にこれらの4つのアプローチ、最小限のリスク規格、電力解析、倫理的な応答の調査、および段階的なあなたも、不確実性に直面し、賢明な方法で進める助け試験は、することができます。不確実性は、不作為につながる必要はありません。