შემდგომი კომენტარი

ეს განყოფილება განკუთვნილია გამოყენებული იქნას, როგორც მინიშნება, ვიდრე უნდა ჩამოყალიბდეს ნარატივი.

• შესავალი (სექცია 6.1)

კვლევის ეთიკის ტრადიციულად ასევე მოიცავდა ისეთ საკითხებს, როგორიცაა სამეცნიერო გაყალბებისა და კრედიტების გამოყოფის. ამ თემებზე უფრო დეტალურად არის განხილული ამ Engineering (2009) .

ეს თავი მკაცრად მხატვარმა სიტუაციის შეერთებული შტატები. დამატებითი ეთიკური განხილვის პროცედურის სხვა ქვეყნებში, თავები 6, 7, 8 და 9 Desposato (2016b) . არგუმენტი, ბიოსამედიცინო ეთიკის პრინციპები, რომლებიც გავლენას ახდენს ამ თავში ზედმეტად ამერიკული, ვხედავ Holm (1995) . დამატებითი ისტორიული მიმოხილვა ინსტიტუციური მიმოხილვა დაფები აშშ, ვხედავ Stark (2012) .

Belmont ანგარიში და შემდგომი წესების აშშ არ განასხვავა კვლევა და პრაქტიკა. ეს განსხვავება უკვე გააკრიტიკა შემდგომში (Beauchamp and Saghai 2012; boyd 2016; Metcalf and Crawford 2016; Meyer 2015) . მე არ მიიღოს ეს განსხვავება ამ თავში, რადგან ვფიქრობ, ეთიკური პრინციპების და ფარგლებში ვრცელდება ორივე პარამეტრები. დამატებითი კვლევის ზედამხედველობა Facebook, ვხედავ Jackman and Kanerva (2016) . წინადადება კვლევის ზედამხედველობა კომპანიების და არასამთავრობო ორგანიზაციების, ვხედავ Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) და Tene and Polonetsky (2016) .

დამატებითი შემთხვევაში Ebola ეპიდემიის 2014, ვხედავ McDonald (2016) , და უფრო მეტი კონფიდენციალურობის რისკები მობილური ტელეფონის მონაცემები, ვხედავ Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . მაგალითისთვის კრიზისის დაკავშირებული კვლევის გამოყენებით მობილური ტელეფონი მონაცემები, ვხედავ Bengtsson et al. (2011) და Lu, Bengtsson, and Holme (2012) .

• სამი მაგალითები (ნაწილი 6.2)

ბევრი ადამიანი არ წერია, ემოციური გადამდები სენი. ჟურნალის კვლევის ეთიკის ეძღვნება მათი მთელი საკითხი იანვარში 2016 განხილვისას ექსპერიმენტი; იხილეთ Hunter and Evans (2016) მიმოხილვა. შრომები ეროვნული მეცნიერები მეცნიერების გამოსცა ორი შესახებ ექსპერიმენტი: Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) და Fiske and Hauser (2014) . სხვა დარტყმები შესახებ ექსპერიმენტი მოიცავს: Puschmann and Bozdag (2014) ; Meyer (2014) ; Grimmelmann (2015) ; Meyer (2015) ; Selinger and Hartzog (2015) ; Kleinsman and Buckley (2015) ; Shaw (2015) ; Flick (2015) .

დამატებითი Encore, ვხედავ Jones and Feamster (2015) .

• ციფრული არის სხვადასხვა (სექცია 6.3)

თვალსაზრისით მასობრივი თვალთვალის, ფართო მიმოხილვას გათვალისწინებული Mayer-Schönberger (2009) და Marx (2016) . კონკრეტული მაგალითია შეცვლის ხარჯები მეთვალყურეობის, Bankston and Soltani (2013) მონაცემებით, თვალთვალის ეჭვმიტანილი გამოყენებით ტელეფონები დაახლოებით 50-ჯერ იაფია, ვიდრე გამოყენებით ფიზიკური მეთვალყურეობა. Bell and Gemmell (2009) უზრუნველყოფს უფრო ოპტიმისტური პერსპექტივა თვითმმართველობის მეთვალყურეობა. გარდა იმისა, რომ შეუძლია თვალყური დაკვირვებადი ქცევა, რომელიც არის საჯარო ან ნაწილობრივ საჯარო (მაგალითად, Taste, კავშირები, და დრო), მკვლევარები შეიძლება უფრო დასკვნის რამ, რომ ბევრი მონაწილეებს მიაჩნიათ, რომ იყოს კერძო. მაგალითად, Michal Kosinski და კოლეგებს აჩვენა, რომ მათ შეეძლოთ დასკვნის მგრძნობიარე ინფორმაციას ადამიანი, როგორიცაა სექსუალური ორიენტაცია და გამოყენების ნარკოტიკული ნივთიერებების შეხედვით ჩვეულებრივი ციფრული კვალი მონაცემების (Facebook ლაიქები) (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) . ეს შეიძლება გასწავლოთ ჯადოსნური, მაგრამ მიდგომა Kosinski და კოლეგებს გამოყენებული, რომელიც აერთიანებს ციფრული კვალი, კვლევები, და ზედამხედველობას სწავლის არის რეალურად რაღაც, რომ მე უკვე მოგახსენეთ. შეგახსენებთ, რომ თავი 3 (კითხვის დასმა) მე ვუთხარი, თუ როგორ Josh Blumenstock და კოლეგები (2015) კომბინირებული კვლევის მონაცემების მობილური ტელეფონი მონაცემები, რათა დადგინდეს სიღარიბის რუანდაში. ეს ზუსტად იგივე მიდგომა, რომელიც შეიძლება იქნას გამოყენებული, რათა ეფექტურად სიღარიბის განვითარებად ქვეყანაში, ასევე შეიძლება გამოყენებული პოტენციურად კონფიდენციალურობის დარღვევის დასკვნა.

შეუსაბამო კანონების და ნორმების შეიძლება გამოიწვიოს კვლევა, რომელიც პატივს არ სცემს სურვილები მონაწილეები, და ეს შეიძლება გამოიწვიოს "მარეგულირებელი სავაჭრო" მკვლევარები (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . კერძოდ, ზოგიერთი მკვლევარი, რომელთაც სურთ, რათა თავიდან ავიცილოთ IRB ზედამხედველობა პარტნიორები, რომლებსაც არ ფარავს IRBs (მაგალითად, ადამიანი კომპანიები და არასამთავრობო ორგანიზაციები) შეაგროვოს და დე იდენტიფიცირება მონაცემები. ამის შემდეგ, მკვლევართა ანალიზი დე-განსაზღვრული მონაცემების გარეშე IRB ზედამხედველობა, ყოველ შემთხვევაში, ზოგიერთი ინტერპრეტაციები მიმდინარე წესები. ამ სახის IRB გადაუხდელობის აღკვეთის შესახებ, როგორც ჩანს, არ შეესაბამება პრინციპებს დაფუძნებული მიდგომა.

დამატებითი არათანმიმდევრულ და ჰეტეროგენული იდეები, რომ ადამიანებს აქვთ ჯანმრთელობის მონაცემები, ვხედავ Fiore-Gartland and Neff (2015) . დამატებითი პრობლემა, რომელიც მრავალფეროვნებას ქმნის კვლევის ეთიკის გადაწყვეტილებას ვხედავ Meyer (2013) .

ერთი განსხვავება ანალოგური ასაკის და ციფრული ასაკი კვლევა, რომ ციფრული ასაკი კვლევის ურთიერთქმედების მონაწილეთა უფრო შორეული. ამ ურთიერთქმედების ხშირად ხდება შუამავლის მეშვეობით, როგორიცაა კომპანია, და იქ, როგორც წესი, დიდი ფიზიკური და სოციალური შორის მანძილი მკვლევარები და მონაწილეებს. ეს შორეულ ურთიერთქმედების ხდის ზოგიერთი რამ, რომ ადვილად ანალოგი ასაკის კვლევის რთული ციფრული ასაკი კვლევა, როგორიცაა სკრინინგის გარეთ მონაწილეებს, რომლებიც საჭიროებენ დამატებით დაცვას, გამოვლენის გვერდითი მოვლენები, და remediating ზიანი, თუ ეს ხდება. მაგალითად, მოდით განსხვავებით ემოციური გადამდები სენი ჰიპოთეტური ლაბორატორიული ექსპერიმენტი იმავე თემას. ლაბორატორიაში ექსპერიმენტი, მკვლევართა შეიძლება ეკრანზე გამოვიდა, ვინც ჩამოდის ლაბორატორიაში ნაჩვენებია აშკარა ნიშნების ემოციური distress. გარდა ამისა, თუ ლაბორატორიაში ექსპერიმენტი ის გვერდითი მოვლენა, მკვლევარები, რომ იგი, მომსახურება გამოასწოროს ზიანი, და შემდეგ მიიღოს კორექტირებას ექსპერიმენტული ოქმი თავიდან ავიცილოთ მომავალში ამწვავებს. შორეულ ბუნების ურთიერთქმედების ფაქტობრივი ემოციური გადამდები სენი ექსპერიმენტი ხდის თითოეულ ამ მარტივი და საღად მოაზროვნე ნაბიჯები ძალიან რთულია. გარდა ამისა, მე ეჭვი მაქვს, რომ შორის მანძილი მკვლევარები და მონაწილეებს ხდის მკვლევარები ნაკლებად მგრძნობიარეა შეშფოთება მათი მონაწილეები.

სხვა წყაროები შეუსაბამო ნორმების და კანონები. ზოგიერთი ამ არათანმიმდევრულობის მოდის ის ფაქტი, რომ ეს კვლევა ხდება მთელ მსოფლიოში. მაგალითად, Encore ჩართული ადამიანი მთელ მსოფლიოში, და აქედან გამომდინარე, შეიძლება დაექვემდებაროს მონაცემთა დაცვის და კონფიდენციალურობის კანონები ბევრ სხვადასხვა ქვეყანაში. რა მოხდება, თუ ნორმების მმართველი მესამე მხარის ვებ მოთხოვნები (რა Encore აკეთებდა) არის სხვადასხვა გერმანიაში, ამერიკის შეერთებული შტატები, კენიაში, და ჩინეთში? რა მოხდება, თუ ნორმებს კი არ არის თანმიმდევრული ერთ ქვეყანაში? მეორე წყარო შეუსაბამობის მოდის თანამშრომლობა მკვლევართა უნივერსიტეტებში და კომპანიები; მაგალითად, ემოციური გადამდები სენი იყო თანამშრომლობის მონაცემები მეცნიერი Facebook- ზე და პროფესორი და კურსდამთავრებული კორნელი. Facebook- ზე გაშვებული დიდი ექსპერიმენტი არის რუტინული და, იმ დროს, არ საჭიროებს რაიმე მესამე მხარის ეთიკური. კორნელი იმ ნორმებისა და წესების საკმაოდ განსხვავებულია; პრაქტიკულად ყველა ექსპერიმენტი უნდა იყოს განხილული კორნელი IRB. ასე რომ, რაც კომპლექტი წესები უნდა მართოს ემოციური გადამდები სენი-Facebook ან კორნელი ს?

დამატებითი ძალისხმევა გადახედოს საერთო წესის, ვხედავ Evans (2013) , Council (2014) , Metcalf (2016) , და Hudson and Collins (2015) .

• ოთხი პრინციპი (თავი 6.4)

კლასიკური პრინციპების დაფუძნებული მიდგომა ბიოსამედიცინო ეთიკის Beauchamp and Childress (2012) . მათი ინიციატივით, ოთხი ძირითადი პრინციპები უნდა იხელმძღვანელოს ბიოსამედიცინო ეთიკის: პატივისცემა ავტონომია, Nonmaleficence, სარგებლიანობისა და სამართალი. პრინციპი nonmaleficence მოუწოდებს ერთი თავი შეიკავოს გამომწვევი ზიანი სხვა ადამიანები. ეს კონცეფცია ღრმად დაკავშირებული ჰიპოკრატეს იდეა "არ ზიანი." In კვლევის ეთიკის, ეს პრინციპი ხშირად ერთად პრინციპი სარგებლიანობისა, მაგრამ ვხედავ Beauchamp and Childress (2012) (თავი 5) მეტი წლის განსხვავება ორ . იყიდება კრიტიკა, რომ ეს პრინციპები ზედმეტად ამერიკული, ვხედავ Holm (1995) . დამატებითი დაბალანსება, როდესაც პრინციპები კონფლიქტის, ვხედავ Gillon (2015) .

ოთხი პრინციპების ამ თავში ასევე შემოთავაზებული უხელმძღვანელებს ეთიკური ზედამხედველობის კვლევის ხდება კომპანიების და არასამთავრობო ორგანიზაციების (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) მეშვეობით ორგანოების მოუწოდა "სამომხმარებლო თემა მიმოხილვა დაფა" (CSRBs) (Calo 2013) .

• პატივისცემა პირთა (სექცია 6.4.1)

გარდა ამისა, პატივისცემის ავტონომია, Belmont ანგარიში ასევე ადასტურებს, რომ არ არის ყველა ადამიანის შეუძლია ნამდვილი თვითგამორკვევის. მაგალითად, ბავშვები, ხალხი განიცდის ავადმყოფობის, ან ადამიანი ცხოვრობს სიტუაციების მკაცრად შეზღუდული თავისუფლება არ შეიძლება იყოს შეუძლია იმოქმედოს, როგორც მთლიანად ავტონომიური პირებს, და ეს ხალხი, შესაბამისად, ექვემდებარება დამატებით დაცვას.

პრინციპის პატივისცემის პირთა ციფრული ასაკი შეიძლება იყოს რთული. მაგალითად, ციფრული ასაკი კვლევა, ეს შეიძლება იყოს რთული უზრუნველყოს დამატებითი დაცვის ადამიანებს შეზღუდული შესაძლებლობების თვითგამორკვევის რადგან მკვლევარები ხშირად ძალიან ცოტა იციან მათი მონაწილეები. გარდა ამისა, ინფორმირებული თანხმობის ციფრული ასაკი სოციალური კვლევის უზარმაზარი გამოწვევა. ზოგიერთ შემთხვევაში, ნამდვილად ინფორმირებული თანხმობით შეიძლება განიცდიან გამჭვირვალობის პარადოქსი (Nissenbaum 2011) , სადაც ინფორმაცია და გაგების კონფლიქტში. უხეშად რომ ვთქვათ, თუ მკვლევარები სრულ ინფორმაციას ბუნების მონაცემების შეგროვება, მონაცემთა ანალიზი, და მონაცემების უსაფრთხოების სფეროში, ეს იქნება რთული ბევრი მონაწილეებს აღქმა. მაგრამ, თუ მკვლევარები გთავაზობთ ამომწურავი ინფორმაცია, იგი შეიძლება არ გააჩნიათ მნიშვნელოვანი ტექნიკური ინფორმაცია. სამედიცინო კვლევის ანალოგური ასაკის-the დომინირებს გარემოში გათვალისწინებული Belmont ანგარიში-ერთი წარმოიდგენდა ექიმი საუბარი ინდივიდუალურად თითოეულ მონაწილეს, რათა დაეხმაროს მოსაგვარებლად გამჭვირვალობის პარადოქსი. ონლაინ კვლევებში ჩართვის ათასობით ან მილიონობით ადამიანი, ასეთი face-to-face მიდგომა შეუძლებელია. მეორე პრობლემა თანხმობით ციფრული ასაკი, რომ ზოგიერთი კვლევების, როგორიცაა ანალიზი მასიური მონაცემთა საცავებში, ეს იქნება impractical ინფორმირებული თანხმობის ყველა მონაწილეს. მე განიხილავს ამ და სხვა კითხვებზე შესახებ ინფორმირებული თანხმობა უფრო დეტალურად სექცია 6.6.1. მიუხედავად ამ სირთულეებისა, თუმცა, უნდა გვახსოვდეს, რომ ინფორმირებული თანხმობა არც აუცილებელი და არც საკმარისი პატივისცემა პირები.

დამატებითი სამედიცინო კვლევა ადრე ინფორმირებული თანხმობა, ვხედავ Miller (2014) . წიგნი სიგრძის მკურნალობის ინფორმირებული თანხმობა, ვხედავ Manson and O'Neill (2007) . იხილეთ აგრეთვე შესთავაზა კითხვას შესახებ ინფორმირებული თანხმობა ქვემოთ.

• სარგებლობის (სექცია 6.4.2)

ხარმსი კონტექსტში არის ზიანის, რომ კვლევა შეიძლება გამოიწვიოს არა კონკრეტული ადამიანი, არამედ სოციალური პარამეტრები. ეს კონცეფცია ცოტა აბსტრაქტული, მაგრამ მე საილუსტრაციოდ ორი მაგალითი: ერთი ანალოგი და ერთი ციფრული.

კლასიკური მაგალითია ამწვავებს კონტექსტში, მომდინარეობს Wichita ჟიურის შესწავლა [ Vaughan (1967) ; Katz, Capron, and Glass (1972) ; Ch 2.] - ასევე უწოდებენ Chicago ჟიურის პროექტის (Cornwell 2010) . ამ კვლევაში უნივერსიტეტის მეცნიერებმა ჩიკაგოში, როგორც ნაწილი დიდი კვლევის შესახებ სოციალური ასპექტების სამართლებრივი სისტემის, ფარულად ჩაწერილი ექვსი ჟიურის თათბირის Wichita, კანზას. მოსამართლეები და ადვოკატები შემთხვევებში მოიწონა ჩანაწერები, და არ იყო მკაცრი ზედამხედველობის პროცესში. თუმცა, ნაფიც მსაჯულთა იცოდა, რომ ჩანაწერების ხდება. მას შემდეგ, რაც სასწავლო აღმოაჩინეს, იყო საზოგადოების აღშფოთება. იუსტიციის დეპარტამენტის გამოძიება დაიწყო შესწავლა და მკვლევარები დაიბარეს ჩვენების მიცემაზე წინაშე კონგრესი. საბოლოო ჯამში, კონგრესის გავიდა ახალი კანონი, რომელიც ხდის უკანონო ფარულად ჩაწერას ნაფიც მსაჯულთა.

შეშფოთება კრიტიკოსები Wichita ჟიურის კვლევა არ დააზარალებს მონაწილეებს; უფრო სწორად, ეს იყო ამწვავებს კონტექსტში ნაფიც მსაჯულთა. რომ არის, ხალხს სჯეროდა, რომ თუ ჟიურის წევრები არ სჯერა, რომ ისინი დისკუსიების უსაფრთხო და დაცულ სივრცეში, ეს იქნება რთული მსაჯულთა თათბირის გაგრძელება მომავალში. გარდა იმისა, რომ ნაფიც მსაჯულთა, არსებობს სხვა კონკრეტული სოციალურ კონტექსტში, რომ საზოგადოებას უზრუნველყოფს დამატებით დაცვას, როგორიცაა ადვოკატის და კლიენტის ურთიერთობები და ფსიქოლოგიური დახმარება (MacCarthy 2015) .

რისკი ამწვავებს კონტექსტში და დანგრევას სოციალური სისტემების ასევე გააჩნია ზოგიერთ სფეროში ექსპერიმენტი პოლიტიკურ მეცნიერებათა (Desposato 2016b) . მაგალითისთვის უფრო კონტექსტში მგრძნობიარე ხარჯთსარგებლიანობის გაანგარიშება სფეროში ექსპერიმენტი პოლიტიკურ მეცნიერებათა, ვხედავ Zimmerman (2016) .

• იუსტიციის (სექცია 6.4.3)

ანაზღაურება მონაწილეებს იქნა განხილული რიგი პარამეტრების დაკავშირებული ციფრული ასაკი კვლევა. Lanier (2014) შემოთავაზებული გადამხდელი მონაწილეებს ციფრული კვალი ისინი გამოიმუშავებენ. Bederson and Quinn (2011) განიხილავს გადასახადები ამჟამად შრომის ბაზარზე. და ბოლოს, Desposato (2016a) სთავაზობს გადახდის მონაწილეთა სფეროში ექსპერიმენტი. იგი აღნიშნავს, რომ მაშინაც კი, თუ მონაწილე არ შეიძლება უშუალოდ, შემოწირულობის შეიძლება ამის მომუშავე ჯგუფის მათი სახელით. მაგალითად, Encore მკვლევარები შეეძლო გააკეთა შემოწირულობის მომუშავე ჯგუფის მხარდასაჭერად ხელმისაწვდომობის ინტერნეტი.

• კანონის პატივისცემას და საზოგადოებრივი ინტერესის (სექცია 6.4.4)

წესები-of-მომსახურების ხელშეკრულებები უნდა ჰქონდეს ნაკლები წონა, ვიდრე კონტრაქტის მოლაპარაკება თანასწორი და კანონები შექმნილია ლეგიტიმური მთავრობების. სიტუაციები, როდესაც მკვლევარებმა დაარღვია თვალსაზრისით-of-მომსახურების ხელშეკრულებები წარსულში ზოგადად ჩართვა ავტომატური საშუალებების გამოყენებით შეკითხვებს აუდიტი ქცევის კომპანიები (ჰგავს სფეროში ექსპერიმენტი გავზომოთ დისკრიმინაცია). დამატებითი განხილვის ვხედავ Vaccaro et al. (2015) , Bruckman (2016a) , Bruckman (2016b) . მაგალითისთვის ემპირიული კვლევა, რომელიც განიხილავს მომსახურების პირობები, ვხედავ Soeller et al. (2016) . დამატებითი შესაძლო სამართლებრივი პრობლემები მკვლევარები, თუ ისინი არღვევენ მომსახურების პირობები იხილეთ Sandvig and Karahalios (2016) .

• ორი ეთიკური ჩარჩოები (ქვეთავი 6.5)

ცხადია, უზარმაზარი უკვე დაიწერა consequentialism და deontology. მაგალითისთვის, თუ როგორ ეს ეთიკური ჩარჩოები, და სხვები, შეიძლება გამოყენებულ იქნას მიზეზი შესახებ ციფრული ასაკი ინფორმაციისთვის იხილეთ Zevenbergen et al. (2015) . მაგალითისთვის, თუ როგორ ეს ეთიკური ჩარჩოები შეიძლება მიმართა სფეროში ექსპერიმენტი, ეკონომიკა, ვხედავ Baele (2013) .

• ინფორმირებული თანხმობა (სექცია 6.6.1)

დამატებითი აუდიტის კვლევების დისკრიმინაციის, ვხედავ Pager (2007) და Riach and Rich (2004) . არა მხოლოდ ამ კვლევებში არ აქვს ინფორმირებული თანხმობა, ისინი ასევე ჩართვა მოტყუებით გარეშე შემაჯამებელი.

ორივე Desposato (2016a) და Humphreys (2015) შეთავაზება რჩევა შესახებ სფეროში ექსპერიმენტი თანხმობის გარეშე.

Sommers and Miller (2013) განიხილავს ბევრი არგუმენტები არ ანალიზის შემდეგ მონაწილეებს მოტყუებით, და ამტკიცებს, რომ მკვლევარებმა უნდა მოვერიდოთ "ანალიზი ქვეშ ძალიან ვიწრო კომპლექტი გარემოებები, კერძოდ, საველე კვლევის, რომელშიც შემაჯამებელი უქმნის მნიშვნელოვანი პრაქტიკული ბარიერები მაგრამ მკვლევარები ექნება არ აწუხებს ეჭვი ანალიზი, თუ ეს შესაძლებელი იქნებოდა. მკვლევარებმა უნდა არ დაიშვება უარის თქმას შემაჯამებელი რათა შეინარჩუნოს გულუბრყვილო მონაწილე აუზი, იცავს თავს მონაწილე აღშფოთება, ან დაიცვას მონაწილეები ზიანი. "სხვა ამტკიცებენ, რომ თუ შემაჯამებელი იწვევს მეტი ზიანი, ვიდრე კარგი, რომ ეს უნდა იქნას აცილებული. ანალიზი არის საქმე, სადაც ზოგიერთი მკვლევარი პრიორიტეტების პატივისცემა პირები სარგებლიანობისა და ზოგიერთი მკვლევარი პირიქით. ერთი შესაძლო გამოსავალი იქნება, რათა იპოვოს გზა, რათა ანალიზი სწავლის გამოცდილება მონაწილეებს. რომ არის, ვიდრე ფიქრი შემაჯამებელი როგორც რაღაც, რომ შეიძლება გამოიწვიოს ზიანი, ალბათ ანალიზი ასევე შეიძლება, რომ რაღაც სარგებელს მონაწილეებს. მაგალითად ამ ტიპის განათლების შემაჯამებელი, ვხედავ Jagatic et al. (2007) on ანალიზი სტუდენტები შემდეგ სოციალური ფიშინგი ექსპერიმენტი. ფსიქოლოგები შეიმუშავა ტექნიკის ანალიზი (DS Holmes 1976a; DS Holmes 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) და ზოგიერთი შეიძლება სასარგებლოდ მიმართა ციფრული ასაკი კვლევა. Humphreys (2015) სთავაზობს საინტერესო აზრები გადადებული თანხმობით, რომელიც მჭიდროდაა დაკავშირებული შემაჯამებელი სტრატეგია, რომელიც მე აღწერილი.

იდეა ითხოვს ნიმუში მონაწილეებს მათი თანხმობით არის დაკავშირებული, რა Humphreys (2015) მოუწოდებს სქესის თანხმობით.

კიდევ ერთი იდეა, რომელიც შემოთავაზებული დაკავშირებული ინფორმირებული თანხმობის ავაშენოთ პანელი ადამიანი, ვინც თანახმა იქნება ონლაინ ექსპერიმენტი (Crawford 2014) . ზოგი ამტკიცებს, რომ ამ პანელზე იქნება არასამთავრობო შემთხვევითი შერჩევის ადამიანი. მაგრამ, თავი 3 (კითხვის დასმა) გვიჩვენებს, რომ ეს პრობლემა პოტენციურად მისამართ გამოყენებით პოსტ-გამოფიტვისა და ნიმუში შესატყვისი. გარდა ამისა, თანხმობას პანელზე შეიძლება დაფაროს სხვადასხვა ექსპერიმენტი. სხვა სიტყვებით, მონაწილეებმა შეიძლება არ უნდა დასთანხმდება თითოეული ექსპერიმენტი ინდივიდუალურად, კონცეფცია მოუწოდა ფართო თანხმობა (Sheehan 2011) .

• გაგება და მართვის საინფორმაციო რისკი (სექცია 6.6.2)

შორს უნიკალური, Netflix პრიზი ასახავს მნიშვნელოვანი ტექნიკური ქონება მონაცემების, რომელიც შეიცავს დეტალურ ინფორმაციას ადამიანი, და, შესაბამისად, სთავაზობს მნიშვნელოვანი გაკვეთილი შესაძლებლობა "anonymization" თანამედროვე სოციალური მონაცემების. ფაილების ბევრი ცალი ინფორმაციას თითოეული პირი, სავარაუდოდ, იშვიათი, იმ გაგებით, განსაზღვრული ოფიციალურად Narayanan and Shmatikov (2008) . რომ არის, თითოეული ჩანაწერი არ არსებობს ჩანაწერი, რომელიც არის იგივე, და, ფაქტობრივად, არ არსებობს ჩანაწერი, რომელიც ძალიან ჰგავს: თითოეული ადამიანი არის შორს მათი უახლოესი მეზობელი ნაკრებს. შეიძლება წარმოვიდგინოთ, რომ Netflix მონაცემები შეიძლება იყოს იშვიათი რადგან დაახლოებით 20,000 ფილმები 5 ვარსკვლავი მასშტაბით, დაახლოებით \ (6 ^ {20,000} \) შესაძლებელი ღირებულებების, რომ თითოეულ ადამიანს შეიძლება ჰქონდეს (6 რადგან გარდა ერთი 5 ვარსკვლავი , ვიღაცას შეიძლება არ რეიტინგულები ფილმის ყველა). ეს რიცხვი იმდენად დიდი, ძნელია კი გაიგებთ.

Sparsity ორი ძირითადი შედეგები. პირველი, ეს იმას ნიშნავს, რომ ის ცდილობს "ანონიმური" მონაცემთა ნაკრებს შემთხვევითი perturbation სავარაუდოდ ვერ. რომ არის, მაშინაც კი, თუ Netflix იყო შემთხვევით შეცვალოს ზოგიერთი რეიტინგები (მათ ეს გააკეთეს), ეს არ იქნება საკმარისი, რადგან perturbed ჩანაწერი მაინც უახლოესი შესაძლებელი ჩანაწერი ინფორმაცია, რომ თავდამსხმელი აქვს. მეორე, sparsity იმას ნიშნავს, რომ დე-anonymization შესაძლებელია თუ თავდამსხმელი არასრულყოფილი და მიუკერძოებელი ცოდნა. მაგალითად, წელს Netflix მონაცემებით, წარმოვიდგინოთ თავდამსხმელი იცის თქვენი რეიტინგს ორი ფილმები და თარიღების თქვენ გააკეთა იმ რეიტინგები +/- 3 დღე; მხოლოდ ის, რომ ინფორმაციას მარტო საკმარისია, რომ ცალსახად იდენტიფიცირება 68% ადამიანი Netflix მონაცემები. თუ თავდამსხმელები იცის 8 ფილმები, რომ თქვენ არ რეიტინგულები +/- 14 დღის განმავლობაში, შემდეგ კი, თუ ამ ორი ცნობილი რეიტინგები სრულიად არასწორი, 99% ჩანაწერები შეიძლება ცალსახად განსაზღვრული ნაკრებს. სხვა სიტყვებით, sparsity არის ფუნდამენტური პრობლემა იმაში, რომ "ანონიმური" მონაცემებით, რაც სამწუხაროა რადგან ყველაზე თანამედროვე სოციალური ნაკრებს არიან იშვიათი.

ტელეფონის მეტადატის ასევე შესაძლოა, როგორც ჩანს "ანონიმური" და არ არის მგრძნობიარე, მაგრამ ეს არ არის საქმე. ტელეფონის მეტამონაცემები ამოცნობადი და მგრძნობიარე (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

ნახაზი 6.6, მე მოიყარა ვაჭრობის შორის რისკი მონაწილეებს და სარგებელი კვლევის მონაცემების გათავისუფლებას. შედარება შორის შეზღუდული ხელმისაწვდომობის მიდგომები (მაგალითად, walled ბაღში) და შეზღუდული მონაცემები მიდგომები (მაგალითად, გარკვეული ფორმით ანონიმიზება) ვხედავ Reiter and Kinney (2011) . შემოთავაზებული კატეგორიზაციის სისტემის რისკის დონის მონაცემები, ვხედავ Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . და ბოლოს, უფრო ზოგადი განხილვა მონაცემები გაზიარება, ვხედავ Yakowitz (2011) .

დაწვრილებითი ანალიზი ამ შორის ვაჭრობის რისკი და სასარგებლო მონაცემები, ვხედავ Brickell and Shmatikov (2008) , Ohm (2010) , Wu (2013) , Reiter (2012) , და Goroff (2015) . იმისათვის, რომ ნახოთ ამ ვაჭრობის მიმართა რეალური მონაცემების მასიურად ღია ონლაინ კურსებს (MOOCs), ვხედავ Daries et al. (2014) და Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის ასევე გააჩნია ალტერნატიული მიდგომა, რომელიც შეგიძლიათ დააკავშიროთ როგორც მაღალი სარგებელი საზოგადოებისა და დაბალი რისკის მონაწილეებს, ვხედავ Dwork and Roth (2014) და Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

დამატებითი კონცეფცია პირადად საიდენტიფიკაციო ინფორმაციას (PII), რომელიც ცენტრალურ ბევრი წესების კვლევის ეთიკის, ვხედავ Narayanan and Shmatikov (2010) და Schwartz and Solove (2011) . დამატებითი ყველა მონაცემები პოტენციურად მგრძნობიარე, ვხედავ Ohm (2015) .

ამ განყოფილებაში, მე ასახავდა კავშირი სხვადასხვა მონაცემების, როგორც ის, რომ შეიძლება გამოიწვიოს საინფორმაციო რისკი. თუმცა, მას ასევე შეუძლია შექმნას ახალი შესაძლებლობები კვლევის, ამტკიცებდა Currie (2013) .

დამატებითი ხუთ სეიფები, ვხედავ Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . მაგალითისთვის, თუ როგორ შედეგები შეიძლება იდენტიფიცირება, ვხედავ Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) , რომელიც გვიჩვენებს, თუ როგორ რუკები დაავადების გავრცელების შეიძლება იდენტიფიცირება. Dwork et al. (2017) , ასევე თვლის თავდასხმების საერთო მონაცემები, როგორიცაა სტატისტიკა, თუ რამდენი პირებს აქვთ გარკვეული დაავადება.

• Privacy (სექცია 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) არის საეტაპო იურიდიული სტატიის შესახებ კონფიდენციალურობის, და სტატია ყველაზე ასოცირდება იმ აზრს, რომ კონფიდენციალურობის უფლება მარტო. ცოტა ხნის წინ წიგნაკი სიგრძე მკურნალობა კონფიდენციალურობის, რომ მე რეკომენდაციას მოიცავს Solove (2010) და Nissenbaum (2010) .

მიმოხილვა ემპირიული კვლევის შესახებ, თუ როგორ ფიქრობს ხალხი კონფიდენციალურობის, ვხედავ Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . ჟურნალი მეცნიერება გამოაქვეყნა სპეციალური საკითხი სახელწოდებით "The End of Privacy", რომელიც მიმართავს საკითხები კონფიდენციალურობა და ინფორმაციის რისკის სხვადასხვა პერსპექტივები; for შემაჯამებელი ვხედავ Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) სთავაზობს ჩარჩოს ფიქრი ამწვავებს, რომ მოდის კონფიდენციალურობის დარღვევა. ადრეული მაგალითი შეშფოთება კონფიდენციალურობის ძალიან წამოწყება ციფრული ასაკი არის Packard (1964) .

• გადაწყვეტილების მიღების ქვეშ გაურკვევლობა (სექცია 6.6.4)

ერთი გამოწვევა, როდესაც ცდილობს გამოიყენოს მინიმალური რისკი სტანდარტული არის ის, რომ არ არის ნათელი, რომელთა ყოველდღიური ცხოვრება უნდა იქნეს გამოყენებული ბენჩმარკინგი (Council 2014) . მაგალითად, უსახლკარო ადამიანი უმაღლესი დონის დისკომფორტი მათი ყოველდღიური ცხოვრება. მაგრამ, ეს არ ნიშნავს იმას, რომ ეს არის ეთიკური დასაშვები გამოვლენა უსახლკარო ხალხს მაღალი რისკის ქვეშ კვლევა. ამ მიზეზის გამო, რომ, როგორც ჩანს მზარდი კონსენსუსი, რომ მინიმალური რისკი უნდა benchmarked წინააღმდეგ ზოგადი მოსახლეობის სტანდარტული, არ არის კონკრეტული მოსახლეობის სტანდარტული. მიუხედავად იმისა, რომ მე ზოგადად ვეთანხმები იმ აზრს, ზოგადი მოსახლეობის სტანდარტული, მე ვფიქრობ, რომ დიდი ონლაინ პლატფორმების, როგორიცაა Facebook, კონკრეტული მოსახლეობის სტანდარტული გონივრული. ეს არის ის, როდესაც გათვალისწინებით ემოციური გადამდები სენი, მე ვფიქრობ, რომ ეს არის გონივრული ნიშნული წინააღმდეგ ყოველდღიური რისკი on Facebook. კონკრეტული მოსახლეობის სტანდარტული ამ შემთხვევაში უფრო ადვილად შეაფასებს და საეჭვოა, რომ ეწინააღმდეგება სამართლიანობის პრინციპი, რომელიც ცდილობს, რომ თავიდან ავიცილოთ ტვირთი კვლევის ვერ უსამართლოდ სოციალურად დაუცველ ფენებზე, (მაგალითად, პატიმართა და ობოლი).

• პრაქტიკული რჩევები (სექცია 6.7)

სხვა მკვლევარები ასევე მოუწოდა უფრო ნაშრომების მოიცავს ეთიკურ დანართს (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015) . King and Sands (2015) ასევე გთავაზობთ პრაქტიკული რჩევები.