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。

（1）害はありませんし、（2）可能な利益を最大化し、可能な害を最小限に抑える：ベルモント報告書は、善行の原則は、研究者が参加者に持っていることは義務であり、それは2つの部分を含むことと主張しています。ベルモント報告書は、医療倫理にヒポクラテスの伝統に「害はありません」のアイデアをトレースし、それは研究者が「関係なく、他の人に来るかもしれない利点の1人を傷つけるべきではない」強い形で表現することができる(Belmont Report 1979)しかし、ベルモント報告書はまた、有益であるものを学ぶことがリスクに何人かの人々をさらす関与し得ることを認めます。そのため、害をやっていないの急務は、関連するリスクにもかかわらず、一定の利益を追求するために正当化されるとき、「約時折難しい決定を下すために研究者をリードし、学ぶことが不可欠と競合することができ、メリットがあるためで当然すべきときリスク。」 (Belmont Report 1979)

リスク/ベネフィット分析した後、リスクとベネフィットは、適切な倫理的なバランスを取るかどうかについての決定：実際には、善行の原則は、研究者は2つの独立したプロセスを引き受けるべきであることを意味すると解釈されています。この最初のプロセスは、主に実質的な専門知識を必要とする技術的な問題であり、第二は、大部分が実質的な専門知識が少ない貴重な、あるいは有害であり得る倫理的な問題です。

リスク/便益分析は、理解と研究のリスクと利益を向上させることの両方が含まれます。有害事象の確率は、それらのイベントの重大度：リスクの分析は、2つの要素を含める必要があります。 （例えば、へのカウンセリングが利用できるように発生した場合は、この段階では、例えば、研究者は（例えば、脆弱な参加者をふるい落とす）有害事象の確率を減らすか、または有害事象の重症度を軽減するために試験デザインを調整することができそれを要求する参加者）。さらに、このプロセスの間、研究者は、心の中で、参加者に、だけでなく、非参加者と社会システム上だけでなく、自分の仕事の影響を維持する必要があります。例えば、RestivoとファンデRijt者の実験検討(2012) Wikipediaの編集者に対する賞の影響（第4章で説明）上を。この実験では、研究者は、彼らが値すると考えられ、その後、研究者は賞を与えていない人に平等に値する編集者の対照群と比較して、ウィキペディアへの貢献を追跡し、いくつかの編集者に賞を与えました。この特定の研究では、彼らが与えた賞の数は少なかったが、研究者が受賞してウィキペディアに殺到していた場合には、個別にそれらのいずれかを損なうことなく、編集者のコミュニティを破壊している可能性があります。リスク/便益分析を行う際言い換えれば、あなたはより広く参加者ではなく、世界にだけでなく、あなたの仕事の影響について考える必要があります。

リスクが最小化と利益が最大化された後次に、研究者は研究が良好なバランスを打つかどうかを評価すべきです。倫理学者は、コストと利益の単純合計をお勧めしません。具体的には、いくつかのリスクは許容できない研究をレンダリングどんなに利点（例えば、歴史的な付録で説明タスキーギ梅毒研究）。主に技術的であるリスク/便益分析とは異なり、この第二段階は深く倫理的であり、実際には特定の主題領域の専門知識を持っていない人によって濃縮することができます。部外者がしばしばインサイダー異なるものに気付くので、実際には、米国でのIRBは、少なくとも一つの非研究が要求されます。 IRBに働く私の経験では、これらの部外者は、グループだと思うの防止に役立ちます。ですから、トラブルあなたの研究プロジェクトは、ちょうどあなたの同僚に尋ねていない適切なリスク/便益分析に当たるかどうかを決定した場合は、いくつかの非研究者を求めてみてください。その答えはあなたを驚かせるかもしれません。

3例に善行の原則を適用する研究が始まる前に、リスクについてかなりの不確実性があることが多いという事実を強調しています。例えば、研究者は研究が原因である可能性があり、有害事象の確率や大きさを知りませんでした。この不確実性は、デジタル時代の研究で、実際には非常に一般的であり、この章の後半では、私は不確実性（6.6.4項）の顔に意思決定を行うの挑戦にセクション全体を捧げますよ。しかし、善行の原則は、それらのリスク/ベネフィットのバランスを改善するために、これらの研究に行われるかもしれないいくつかの変更を提案します。例えば、感情的な伝染病で、研究者は18歳と治療にひどく反応する可能性が特に高くなる可能性がある人の下で人を選別することを試みている可能性があります。 （第4章に詳細に記載されるように）それらはまた、効率的な統計的方法を使用して、参加者の数を最小限にしようとした可能性があります。さらに、彼らは、参加者を監視し、被害を受けてきたように見えた誰にも支援を提供することを試みている可能性があります。 （その手順は、彼らがその時の一般的な慣行と一致していたことを示唆しているハーバード大学のIRBによって承認されたが）、彼らはデータを発表したときに味、ネクタイ、および時間で、研究者は、所定の位置に余分なセーフガードを入れている可能性が。私は、情報リスク（6.6.2項）を記述するとき、私は後の章でのデータリリースについてのいくつかのより具体的な提案を提供しています。最後に、アンコールでは、研究者は、プロジェクトの測定の目標を達成するために作成された危険な要求の数を最小限にしようとしたかもしれない、と彼らは、抑圧的な政府からの危険にさらされて、ほとんどされている参加者を除外している可能性があります。これらの可能な変更のそれぞれは、これらのプロジェクトの設計にトレードオフを導入する、と私の目標は、これらの研究者は、これらの変更を行っている必要があることを示唆するものではありません。むしろ、私の目標は、善行の原則が提案することができ、変更の種類を示すことです。

デジタル時代は、一般的にリスクとベネフィットの計量、より複雑になったが最後、それは実際にそれが簡単に研究者が自分の仕事の利益を増加させるために作られました。具体的には、デジタル時代のツールが大幅に研究者が他の研究者への研究データとコードを利用可能にし、オープンアクセスを公開することによって公衆に彼らの論文が利用できるようにするオープンかつ再現性の研究を、容易。開いて、再現性の研究にこの変更、何によって単純な意味はありませんが、任意の追加的なリスクへの参加者をさらすことなく、自分の研究の利益を高めるために、研究者のための方法を提供しています（データ共有は情報のセクションで詳細に説明される例外ですリスク（6.6.2項））。