6.1 소개

이전 장에서는 디지털 시대가 소셜 데이터를 수집하고 분석 할 수있는 새로운 기회를 창출한다는 사실을 보여주었습니다. 디지털 시대는 또한 새로운 윤리적 문제를 야기했습니다. 이 장의 목표는 책임감있게 이러한 윤리적 문제를 해결하는 데 필요한 도구를 제공하는 것입니다.

현재 디지털 시대 사회 연구의 적절한 행동에 대한 불확실성이 존재합니다. 이 불확실성으로 인해 두 가지 관련 문제가 발생했으며, 그 중 하나는 다른 문제보다 훨씬 많은 관심을 받았습니다. 한편으로, 일부 연구자들은 비공식적 인 실험에서 사람들의 사생활을 침해하거나 참가자들을 등록했다고 비난 받아왔다. 이 장에서 설명 할이 사례들은 광범위한 논쟁과 토론의 주제가되었습니다. 반면에, 윤리적 인 불확실성은 또한 윤리적이고 중요한 연구가 일어나지 못하게하는 차가운 결과를 낳았습니다. 나는 생각보다 훨씬 덜 감사한다고 생각합니다. 예를 들어, 2014 년 에볼라가 발생하는 동안 공중 보건 관리는 발병 통제에 도움이되도록 가장 많이 감염된 국가의 사람들의 이동성에 대한 정보를 원했습니다. 휴대 전화 회사는이 정보 중 일부를 제공 할 수있는 자세한 통화 기록을 보유하고있었습니다. 그러나 윤리적 및 법적 문제로 인해 연구자의 데이터 분석 시도가 어려워졌습니다 (Wesolowski et al. 2014; McDonald 2016) . 공동체로서 우리가 연구자와 대중이 공유하는 윤리적 규범과 표준을 개발할 수 있다면 - 우리가 이것을 할 수 있다고 생각한다면, 우리는 사회에 책임 있고 유익한 방식으로 디지털 시대의 역량을 활용할 수 있습니다 .

이러한 공유 표준을 만드는 데있어서 한 가지 장벽은 사회 과학자와 데이터 과학자가 연구 윤리에 대해 서로 다른 접근 방식을 갖는 경향이 있다는 것입니다. 사회 과학자들에게 윤리에 대한 사고는 제도 검토위원회 (Institutional Review Board, IRBs)와 시행 의무가있는 규정에 의해 지배됩니다. 결국 대부분의 경험적 사회 과학자들이 윤리적 인 논쟁을 경험하는 유일한 방법은 IRB 검토의 관료적 절차를 통해서이다. 반면에 데이터 과학자들은 컴퓨터 과학과 공학에서 일반적으로 논의되지 않기 때문에 연구 윤리에 대한 체계적인 경험이 거의 없습니다. 사회 과학자의 규칙 기반 접근법 이나 데이터 과학자의 임시 접근법 인 이러한 접근법은 디지털 시대의 사회 연구에 적합하지 않습니다. 대신 원칙 기반 접근 방식을 채택하면 커뮤니티로서의 진전이있을 것으로 믿습니다. 즉, 연구원은 주어진 규칙에 따라 연구를 평가하고, 따라야한다고 가정 하고 보다 일반적인 윤리적 원칙을 통해 연구를 평가해야합니다. 이 원칙 기반 접근법은 연구자가 규칙이 아직 작성되지 않은 경우 합리적인 결정을 내릴 수있게 도와 주며 연구자가 자신의 추론을 서로 공개하고 대중에게 알리는 데 도움이됩니다.

내가 옹호하는 원칙에 기반한 접근법은 새로운 것이 아닙니다. 그것은 수십 년에 걸친 이전의 사고에 기반을 두었습니다. 그 중 많은 부분이 Belmont Report와 Menlo Report의 두 가지 획기적인 보고서로 구체화되었습니다. 보시다시피, 어떤 경우에는 원칙에 기반한 접근법이 명확하고 실행 가능한 솔루션으로 이어집니다. 그리고 그러한 솔루션으로 이어지지 않을 때는 적절한 균형을 유지하는 데 중요한 트레이드 오프를 분명히합니다. 또한, 원칙에 기반한 접근 방식은 당신이 일하는 곳 (예, 대학, 정부, NGO, 또는 회사)에 관계없이 도움이 될만큼 충분히 일반적입니다.

이 장은 유능한 개인 연구원을 돕기 위해 작성되었습니다. 자신의 업무 윤리에 대해 어떻게 생각해야합니까? 자신의 일을 윤리적으로 만들기 위해 무엇을 할 수 있습니까? 6.2 절에서는 윤리적 인 논쟁을 불러 일으킨 세 가지 디지털 시대 연구 프로젝트에 대해 설명하겠습니다. 6.3 절에서 윤리적 불확실성의 근본적인 원인이라고 생각되는 것을 설명하기 위해 구체적인 예를 요약 할 것입니다. 연구원이 동의 또는 심지어 인식하지 않고 사람들을 관찰하고 실험 할 수있는 능력이 급속히 증가합니다. 이러한 기능은 우리의 규범, 규칙 및 법률보다 빠르게 변하고 있습니다. 다음 6.4 절에서는 생각을 인도 할 수있는 네 가지 기존 원칙, 즉 인격 존중, 유익, 정의, 법과 공익에 대한 존중에 대해 설명하겠습니다. 그런 다음 6.5 절에서 필자는 필연적으로 가장 어려운 도전 과제 중 하나 인 어려움을 겪는 데 도움이 될 수있는 두 가지 광범위한 윤리적 틀 (결과 론적 및 의무론)을 요약 할 것입니다. 즉, 윤리적으로 의심스러운 수단을 사용하여 윤리적으로 적절한 끝. 그림 6.1에 요약 된 이러한 원칙과 윤리적 프레임 워크를 통해 기존 규정에서 허용하는 것에 초점을 맞추고 다른 연구자 및 일반 대중과 추론 할 수있는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

그 배경으로, 6.6 절에서 정보화 된 동의 (6.6.1 절), 정보 위험의 이해와 관리 (6.6.2 절), 프라이버시 (6.6.3 절) 등 디지털 시대 사회 연구자에게 특히 어려운 4 가지 영역에 대해 논의 할 것입니다. ), 불확실성에도 불구하고 윤리적 인 결정을 내릴 수 있습니다 (6.6.4 절). 마지막으로, 6.7 절에서 윤리적으로 불안정한 영역에서 일하기위한 세 가지 실용 팁을 제공 할 것입니다. 이 장은 Tuskegee 매독 연구, Belmont 보고서, 공통 규칙 및 Menlo 보고서의 배포를 포함하여 미국에서 연구 윤리 감시의 진화를 간략하게 요약 한 역사적인 부록으로 마무리됩니다.

그림 6.1 : 연구를 지배하는 규칙은 원칙적으로 윤리적 프레임 워크에서 파생 된 원칙에서 파생됩니다. 이 장의 주요 인자는 연구자들이 기존 규칙-I가 주어진 받아 추적 관찰이 더 일반적인 윤리 원칙을 통해해야 가정합니다을 통해 자신의 연구를 평가해야한다는 것입니다. 공통 규칙은 현재 미국에서 가장 많은 연방 기금 지원 연구를 관리하는 일련의 규정입니다 (자세한 내용은이 장의 부록 부록 참조). 4 가지 원칙은 벨몬트 보고서 (Belmont Report)와 멘로 보고서 (Menlo Report)에 대한 윤리적 인 지침을 제공하기 위해 만들어진 두 개의 파란색 리본 패널에서 나온 것입니다. 자세한 내용은 역사적인 부록을 참조하십시오. 마지막으로 결과주의와 의무론은 수 백년 동안 철학자들에 의해 개발 된 윤리적 틀이다. 두 가지 틀을 구별하는 빠르고 조잡한 방법은 수단 론 론자들이 수단에 중점을두고 결과 주의자들이 목적에 초점을 맞추는 것입니다.