6.1 소개

이전 장 디지털 시대의 수집 및 소셜 데이터 분석을위한 새로운 기회를 창출하는 것으로 나타났습니다. 디지털 시대는 새로운 윤리적 문제를 만들었습니다. 이 장의 목표는 당신에게 당신이 윤리적 문제를 처리하는 데 필요한 도구를 제공하는 것입니다.

일부 디지털 시대 사회 연구의 적절한 행동에 대한 불확실성과 불일치는 현재 그들의입니다. 이러한 불확실성은 다른 것보다 훨씬 더 많은 관심을 받았다 중 하나는 두 개의 관련 문제를 주도하고있다. 한편, 일부 연구자는 사람의 개인 정보를 위반하거나 비 윤리적 인 실험 참가자를 등록 혐의로 기소되었다. 이 경우-I이에서 설명하겠습니다 장 - 한 광범위한 토론과 논의의 대상이되어. 한편, 윤리적 불확실성도 일어나지 윤리적 중요한 연구를 방지하는 냉각 효과를 갖고; 내가 생각하는 사실은 훨씬 덜 감사합니다. 예를 들어, 2014 년 에볼라 발생시, 공중 보건 당국은 발생을 제어 할 수 있도록하기 위해 가장 많이 감염된 국가에있는 사람들의 이동에 대한 정보를 원했습니다. 휴대 전화 회사는이 정보의 일부를 제공 한 수 통화 기록을 자세히 설명했다. 그러나, 윤리적, 법적 문제는 데이터를 분석하는 연구자들의 시도 수렁에 빠져 (Wesolowski et al. 2014) . 우리가 윤리 규범과 두 연구자와 공유하는 표준을 개발 할 수있는 경우 공개 및 나는 우리가이-우리가 책임과 사회에 도움이되는 방법으로 디지털 시대의 기능을 이용할 수 있습니다 할 수 있다고 생각합니다.

어떻게 사회 과학자 및 데이터 과학자들이 연구 윤리에 접근 사이의 중요한 차이가 있습니다. 사회 과학자, 윤리에 대해 생각은 제도적 검토 보드 (IRBs) 그들이 수행하는 임무되는 규정에 의해 지배된다. 결국, 대부분의 경험적 사회 과학자가 윤리적 논쟁을 경험하는 유일한 방법은 IRB 검토의 관료적 과정이다. 그것은 일반적으로 컴퓨터 과학 및 공학에서 논의되지 않기 때문에 데이터 과학자는, 다른 한편으로는, 연구 윤리와 약간의 체계적인 경험이 있습니다. 이러한 접근 방법 - 사회 과학자의 규칙 기반 접근 방식 또는 데이터의 임시 접근 방식도 디지털 시대의 사회 연구에 적합 과학자들은-이다. 대신, 우리는 원칙 기반의 접근 방식을 채택 할 경우 지역 사회로 우리가 진전을 이룰 것이라고 믿는다. 즉, 연구자 내가 주어진 받아 추적 관찰이 더 일반적인 윤리 원칙을 통해해야 가정 할 규칙 존재를 통해 자신의 연구를 평가해야한다. 이 원칙 기반의 접근 방식은 연구자 규칙이 아직 기록되지 않은있는 연구에 대해 합리적인 의사 결정을 우리가 다른 연구자와 대중과 우리의 추론을 통신 할 수 있는지 수 있도록합니다.

내가 옹호하고 원칙 기반의 접근 방식은 새로운 것이 아니다; 그것은 이전의 사고의 수십 년에 그립니다. 당신이 볼 수있는 바와 같이, 어떤 경우에는 원칙 기반의 접근 방식은 실행 가능한 솔루션을 취소 연결됩니다. 그리고, 그러한 솔루션으로 이어질하지 않을 때, 그것은 적절한 균형을 다른 연구자와 대중에게 당신의 추론을 설명 할 수있는 중요하다 관련된 장단점을 명확하게. 당신이 보는 것 같이 또한,하는 원칙 기반의 접근 방식을 복용하는 것은 과도한 시간을 필요로하지 않습니다. 만약 기본 원리 학습하면 신속하고 효율적으로 광범위한 문제를 추론하는 데 사용할 수있다. 마지막으로, 원칙 기반의 접근 방식은 내가 당신의 연구가 수행하거나 (예를 들어, 대학, 정부, NGO, 또는 회사) 일 경우에 상관없이 도움이 될 것으로 기대 충분히 일반적이다.

이 장은 잘 의미 개별 연구를 수 있도록 설계되었습니다. 어떻게 자신의 작품의 윤리에 대해 생각해야 하는가? 당신은 당신의 자신의 일이 더 윤리적 만들기 위해 무엇을 할 수 있는가? 6.2 절, 나는 윤리적 논쟁을 생성 한 세 가지 디지털 시대 연구 프로젝트를 설명 할 것이다. 그런 다음, 6.3 절에, 나는 그 구체적인 예에​​서 추상 내가 윤리적 불확실성에 대한 근본적인 이유는 무슨 생각을 설명하는 것이다 : 연구자의 동의 또는 의식없이 사람들을 관찰하고 실험 할 빠르게 증가하고 전원을 켭니다. 이러한 기능은 우리의 규범, 규칙, 법보다 빠르게 변화하고있다. 다음으로, 6.4 절에, 나는 당신의 생각을 안내 할 수있는 네 개의 기존 원칙을 설명 할 것이다 : 사람에 대한 존중을, 선행, 법무부 법률 및 공익, 그리고 존중. 그런 다음, 6.5 절에, 나는 두 가지 윤리적 프레임 워크 - consequentalism을 요약합니다 및 의무론은 즉 당신이 직면 할 수있는 가장 깊은 과제 중 하나 추론 할 수 있습니다 : 당신이 달성하기 위해 윤리적으로 의심 수단을 취할 것이 적합한 경우 윤리적으로 적절한 끝. 이러한 원칙과 윤리적 인 프레임 워크는 기존의 규정에 의해 허용 무엇에 초점을 넘어 다른 연구자와 일반인 (그림 6.1)와 추론을 전달하는 능력을 증가시킬 수있게된다. 그 배경으로, 6.6 절에, 나는 디지털 시대의 사회 연구원에 특히 도전 4 개의 영역에 대해 설명합니다 : 동의서 (제 6.6.1), 이해와 관리 정보 위험 (섹션 6.6.2), 개인 정보 보호 (섹션 6.6.3를 )과 불확실성 (제 6.6.4)의 얼굴에 윤리적 의사 결정. 마지막으로, 6.7 절에, 내가 불안 윤리와 지역에서 근무하는 세 가지 실용적인 팁과 결론을 내릴 수 있습니다. 역사 부록에서, 나는 터스 키기 매독 연구, 벨몬트 보고서, 일반 규칙 및 멘로 보고서를 포함하여 미국에서 연구 윤리 감독의 현재 시스템의 진화를 설명 할 것이다.

그림 6.1 : 연구에 적용되는 규칙이 차례로 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. 일반적인 규칙은 현재 (역사 부록을 참조하십시오) 미국에서 대부분의 연방 자금을 연구에 적용되는 규정의 집합입니다. 벨몬트 보고서와 멘로 보고서 (자세한 내용은, 역사 부록 참조) 네 가지 원칙은 연구자들에게 윤리적 인 지침을 제공하고자 한이 블루 리본 패널에서 왔습니다. 마지막으로, 결과주의와 의무론은 수백 년 동안 철학자들에 의해 개발 된 윤리적 프레임 워크입니다. 두 프레임 워크를 구별하기위한 신속하고 원유 방법은 consequentialists은 끝에 초점을 deontologists 수단에 초점을 맞출 것입니다.