Daugiau komentarų

Šiame skyriuje yra skirtas būti naudojamas kaip nuoroda, o ne būti suprantama kaip aprašomoji.

• Įvadas (6.1 skirsnis)

Mokslinių tyrimų etika tradiciškai taip pat tokias temas, kaip mokslo sukčiavimo ir paskirstymo kredito. Šios temos yra aptariami išsamiau Engineering (2009) .

Šiame skyriuje yra stipriai formavo JAV situaciją. Daugiau apie etinius peržiūros procedūrų kitose šalyse, matyti 6, 7, 8 skyriai, ir 9 Desposato (2016b) . Dėl argumento, kad biomedicinos etikos principai, kurie įtakoja šiame skyriuje pernelyg Amerikos žr Holm (1995) . Daugiau istorinės apžvalgos institucinius apžvalga tarybų JAV žr Stark (2012) .

Belmonto ataskaita ir paskesnių reglamentų JAV padarė skirtumą tarp mokslinių tyrimų ir praktikos. Šis skirtumas buvo kritikuojamas vėliau (Beauchamp and Saghai 2012; boyd 2016; Metcalf and Crawford 2016; Meyer 2015) . Nemanau, kad šį skirtumą šiame skyriuje, nes manau, etinių principų ir sistemos taikomos ir nustatymus. Daugiau informacijos apie mokslinių tyrimų priežiūrą Facebook ", pamatyti Jackman and Kanerva (2016) . Dėl moksliniams tyrimams prižiūrimi įmonių ir NVO pasiūlymo žr Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) ir Tene and Polonetsky (2016) .

Daugiau apie Ebolos protrūkio atveju 2014 m žr McDonald (2016) , o daugiau apie privatumo pavojų mobiliųjų telefonų duomenimis, matyti Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . Dėl krizės susijusiems moksliniams tyrimams Pavyzdžiui, naudojant mobiliojo telefono duomenis, matyti Bengtsson et al. (2011) ir Lu, Bengtsson, and Holme (2012) .

• Trys pavyzdžiai (6.2 skyrius)

Daugelis žmonių parašyta apie emocinio užkrato. Žurnalas tyrimų etikos paskyrė visą savo klausimą 2016 aptariant eksperimentą sausio; matyti Hunter and Evans (2016) už apžvalgą. Nacionalinės akademikų Mokslo Procesas paskelbė du gabalus apie eksperimentas: Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) ir Fiske and Hauser (2014) . Kitos dalys apie eksperimento apima: Puschmann and Bozdag (2014) ; Meyer (2014) ; Grimmelmann (2015) ; Meyer (2015) ; Selinger and Hartzog (2015) ; Kleinsman and Buckley (2015) ; Shaw (2015) ; Flick (2015) .

Daugiau apie Encore žr Jones and Feamster (2015) .

• Skaitmeniniai skiriasi (6.3 skyrius)

Kalbant apie masinio sekimo, plačios apžvalgos pateikiami Mayer-Schönberger (2009) ir Marx (2016) . Dėl konkretų pavyzdį iš besikeičiančių išlaidų priežiūrą, Bankston and Soltani (2013) apskaičiavo, kad stebėjimo nusikalstamą įtariamąjį naudojant mobiliuosius telefonus yra apie 50 kartų pigiau, nei naudojant fizinę priežiūrą. Bell and Gemmell (2009) suteikia daugiau optimistiškai perspektyvą savarankiškai priežiūra. Be to, kad galėtų sekti pastebimą elgesį, kuris yra vieša arba iš dalies visuomenei (pvz, skonis, Kaklaraiščiai ir laiku), mokslininkai vis dažniau gali numanyti dalykų, kad daugelis dalyvių nuomone, privatus. Pavyzdžiui, Michalas Kosinskis ir kolegos parodė, kad jie gali daryti išvadą slaptą informaciją apie žmones, pavyzdžiui, seksualinės orientacijos ir naudojimo priklausomybę sukeliančių medžiagų iš pažiūros paprastų skaitmeninių pėdsakų duomenų (Facebook Likes) (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) . Tai gali skambėti stebuklinga, bet požiūris Kosinskis ir kolegos naudoti-kuris sujungia skaitmeninius pėdsakus, tyrimai ir prižiūri mokymąsi iš tikrųjų yra kažkas, kad aš jau pasakė jums apie. Prisiminkite, kad 3 skyriuje (Užduoti klausimus) Sakiau, kaip Joshas Blumenstock ir kolegos (2015) kartu apklausos duomenis su mobiliųjų telefonų duomenų įvertinti skurdo Ruandoje. Tai lygiai toks pats požiūris, kuris gali būti naudojamas efektyviai išmatuoti skurdą besivystančioje šalyje, taip pat gali būti naudojama potencialiai privatumo pažeidė išvadomis.

Prieštaringi įstatymai ir normos gali sukelti tyrimų, kurie negerbia dalyvių norus, ir tai gali sukelti "reguliavimo apsipirkti" mokslininkams (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . Visų pirma, kai kurie tyrinėtojai, kurie nori išvengti IRB priežiūrą turi partnerius, kurie neapima IRBs (pvz, žmonės ne įmonių ar NVO) surinkti ir de nustatyti duomenis. Tada mokslininkai gali analizuoti šiuos de-identifikuojamos duomenis be IRB priežiūrą, bent jau anot kai kurių dabartinių taisyklių interpretacijų. Šis IRB slėpimo natūra atrodo nesuderinamas su principais pagrįstas požiūris.

Daugiau apie nenuoseklūs ir nevienalyčių idėjų, kad žmonės turi apie sveikatos duomenis, matyti Fiore-Gartland and Neff (2015) . Daugiau apie problemą, heterogeniškumas sukuria tyrimų etikos sprendimai pamatyti Meyer (2013) .

Vienas skirtumas tarp analoginiu amžiaus ir skaitmeninio amžiaus mokslinių tyrimų yra tai, kad skaitmeniniame amžiuje tyrimų sąveika su dalyvių yra tolimas. Šios sąveikos dažnai pasitaiko per tarpininką, pavyzdžiui, kompanija, ir yra paprastai didelis fizinės ir socialinės-atstumas tarp mokslininkų ir dalyvių. Tai toli sąveika daro keletą dalykų, kad būtų lengva į analoginį amžiaus tyrimų sunku skaitmeninio amžiaus mokslinių tyrimų, pavyzdžiui, atrankos iš dalyvių, kurie reikalauja papildomų apsaugos, nustatymo nepageidaujamų reiškinių, ir atkuriant žalą, jeigu tai įvyksta. Pavyzdžiui, galime sugretinti Emocinis užkratas su hipotetine laboratorijos eksperimento ta pačia tema. Laboratorijoje eksperimentą, mokslininkai galėjo ekrane iš visiems, kurie atvyksta į laboratoriją, kuriame akivaizdžių požymių emocinės kančios. Be to, jei lab eksperimentas sukūrė neigiamą įvykį, mokslininkai būtų jį pamatyti, teikti paslaugas atitaisyti žalą, o tada atlikti koregavimus į eksperimento protokolu ateityje išvengti žalingo. Tolimos pobūdis sąveikos faktinį Emocinis užkratas eksperimentą daro kiekvienas iš šių paprastų ir protingų žingsnių labai sunku. Be to, įtariu, kad atstumas tarp mokslininkų ir dalyvių daro mokslininkai mažiau jautrūs jų dalyvių interesus.

Kiti šaltiniai nenuoseklių normų ir įstatymų. Kai kurie iš šių neatitikimų ateina iš to, kad šis tyrimas yra vyksta visame pasaulyje. Pavyzdžiui, Encore dalyvauja žmonės iš viso pasaulio, todėl ji gali būti taikomi duomenų apsaugos ir privatumo teisės aktų daugelio skirtingų šalių. Ką daryti, jei normos, reglamentuojančios trečiųjų šalių interneto prašymus (kas daro Encore) yra skirtingi Vokietijoje, JAV, Kenijos, ir Kinija? Ką daryti, jei normos nėra net nuosekliai vienoje šalyje? Antrasis šaltinis nenuoseklumo ateina iš bendradarbiavimą tarp mokslininkų universitetuose ir įmonėse; Pavyzdžiui, Emocinis Infekcija buvo bendradarbiavimas duomenų mokslininkas Facebook "ir profesorius ir studentė Cornell. Tuo Facebook veikia dideli eksperimentus yra rutina, ir tuo metu, nereikėjo trečiosios šalies etikos apžvalgą. Kornelio normos ir taisyklės yra gana skirtingi; beveik visi eksperimentai turi būti peržiūrėtas pagal Kornelio IRB. Taigi, kuris taisyklių rinkinys turėtų reglamentuoti Emocinis Infekcija, "Facebook" ar Kornelio s?

Daugiau apie pastangas persvarstyti bendrą taisyklę, pamatyti Evans (2013) , Council (2014) , Metcalf (2016) , ir Hudson and Collins (2015) .

• Keturi principai (6.4 skyrius)

Klasikinis principais pagrįstą požiūrį į biomedicinos etikos yra Beauchamp and Childress (2012) . Jie siūlo, kad keturi pagrindiniai principai turėtų vadovauti biomedicinos etikos: Pagarba savarankiškumą, Nonmaleficence, geradarystės, ir teisingumo. Iš nonmaleficence principas ragina vieną susilaikyti nuo kenkia kitiems žmonėms. Ši koncepcija yra giliai prijungtas prie Hipokrato idėja "nepakenk." Be mokslinių tyrimų etikos, šis principas yra dažnai derinamas su geradarystės principas, bet pamatyti Beauchamp and Childress (2012) (5 skyrius) daugiau apie skirtumą tarp dviejų , Dėl kritikos, kad šie principai yra pernelyg Amerikos žr Holm (1995) . Daugiau apie balansavimo kai principai konfliktas žr Gillon (2015) .

Taip pat buvo siūloma keturių principų Šiame skyriuje vadovauti etikos priežiūrą mokslinių tyrimų vyksta įmonių ir nevyriausybinių organizacijų (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) per telkinių, vadinamų "Vartotojų klausimu apžvalgos tarybos" (CSRBs) (Calo 2013) .

• Pagarba asmenų (6.4.1 skyrius)

Be gerbti autonomiją, Belmonto ataskaitoje taip pat pripažįsta, kad ne kiekvienas žmogus gali tikrosios apsisprendimo. Pavyzdžiui, vaikai, žmonės kenčia nuo ligos, ar žmonės, gyvenantys situacijose griežtai ribojamas laisvės negali būti galėtų veikti kaip visiškai savarankiškas asmenis, o šie žmonės, todėl, atsižvelgiant į papildomą apsaugą.

Taikant pagarbos principą asmenims skaitmeniniame amžiuje gali būti sudėtinga. Pavyzdžiui, Skaitmeninis amžius mokslinių tyrimų, ji gali būti sunku pateikti papildomų apsaugų žmonėms su sumažėjusio pajėgumų apsisprendimo, nes mokslininkai dažnai žino labai mažai apie jų dalyvius. Be to, informuotas sutikimas Skaitmeninis amžius socialinių tyrimų yra didžiulis iššūkis. Kai kuriais atvejais tikrai informuotas sutikimas gali nukentėti nuo skaidrumo paradoksas (Nissenbaum 2011) , kai informacija ir supratimas prieštarauja. Maždaug, jei mokslininkai pateikia visą informaciją apie duomenų rinkimo, duomenų analizės ir duomenų apsaugos praktikos pobūdį, bus sunku daugeliui dalyviams suvokti. Tačiau, jei mokslininkai pateikia išsamią informaciją, jis gali trūkti svarbią techninę informaciją. Medicinos tyrimų analoginis amžiaus ir dominuoti aplinkoje nagrinėjamoje Belmont ataskaita-one gali įsivaizduoti gydytojas kalbėti atskirai su kiekvienu dalyviu padėti išspręsti skaidrumą paradoksą. Be interneto tyrimų, kuriuose dalyvavo tūkstančiai ar milijonai žmonių, pavyzdžiui, akis į akį požiūris yra neįmanoma. Antroji problema sutikimo skaitmeniniame amžiuje yra tai, kad kai kurių tyrimų, pvz analizės masyvi duomenų saugyklų, tai būtų nepraktiška informuotam sutikimui gauti iš visų dalyvių. Aš aptarti šiuos ir kitus klausimus apie informuoto sutikimo išsamiau 6.6.1 skirsnyje. Nepaisant šių sunkumų, tačiau turime nepamiršti, kad informuoto sutikimo nėra nei būtina, nei pakankama pagarba asmenų.

Daugiau apie medicininius tyrimus prieš informuoto sutikimo žr Miller (2014) . Dėl knyga ilgio gydymo sutikimo žr Manson and O'Neill (2007) . Taip pat žr siūlomus rodmenis apie informuoto sutikimo žemiau.

• Geradarystės (6.4.2 skyrius)

Kenkia kontekste yra žala, kad moksliniai tyrimai gali sukelti ne konkretiems žmonėms, bet ir socialinėje aplinkoje. Ši sąvoka yra šiek tiek abstraktus, bet aš iliustruoti ją su dviem pavyzdžiais: vienoje analoginių ir vieno skaitmeninio.

Klasikinis pavyzdys kenkia kontekste ateina iš Wichita žiuri tyrimo [ Vaughan (1967) ; Katz, Capron, and Glass (1972) ; Ch 2] -. Taip pat kartais vadinamas Čikagos žiuri projektą (Cornwell 2010) . Šiame tyrime mokslininkai iš Čikagos universiteto, kaip dalis didesnės studijos apie socialinių aspektų teisinės sistemos, slapta įrašytų šeši žiuri svarstymus Vičita, Kanzasas. Teisėjai ir advokatai tais atvejais, patvirtino įrašus, ir ten buvo griežtas proceso priežiūrą. Tačiau prisiekusiesiems nežinojo, kad įrašai buvo pasikartojimui. Kai tyrimas buvo atrasta, buvo visuomenės pasipiktinimą. Teisingumo departamentas pradėjo šio tyrimo tyrimą ir mokslininkai buvo pašaukti liudyti prieš kongresas. Galų gale, Kongresas priėmė naują įstatymą, kuris leidžia neteisėtas slapta įrašyti žiuri svarstymų.

Iš kritikų Vičita žiuri tyrimas nebuvo pakenkti dalyviams susirūpinimą; o, tai buvo Harms į žiuri pasitarimo kontekste. Tai yra, žmonės tikėjo, kad, jei komisijos nariai netiki, kad jie diskutuoja saugiai ir saugomame skyriuje, ji būtų sunkiau žiuri svarstymai tęsti ateityje. Be žiuri svarstyti, yra ir kitų specifinių socialinių kontekstų, kad visuomenė suteikia papildomą apsaugą, pavyzdžiui, advokatas-kliento santykius ir psichologinę pagalbą (MacCarthy 2015) .

Iš kenkia kontekste ir socialinių sistemų sutrikimų rizika taip pat ateina kai lauko eksperimentų Politikos mokslų (Desposato 2016b) . Dėl labiau į kontekstinį sąnaudų ir naudos apskaičiavimo lauko eksperimento Politikos mokslų Pavyzdžiui, pamatyti Zimmerman (2016) .

• Teisingumas (6.4.3 skyrius)

Kompensacija už dalyviams buvo aptarta nustatymų, susijusių su skaitmeninio amžiaus tyrimų skaičius. Lanier (2014) pasiūlė mokėti dalyvius skaitmeninių pėdsakų jie sukuria. Bederson and Quinn (2011) aptaria mokėjimus internetu darbo rinkose. Galiausiai, Desposato (2016a) siūlo mokėti dalyvius lauko eksperimentams. Jis atkreipia dėmesį, kad net jei dalyviai negali būti mokama tiesiogiai, donorystės galėtų būti prie grupės darbo jų vardu. Pavyzdžiui, Encore mokslininkai galėjo padaryti Paremti grupės darbo paremti prieigą prie interneto.

• Pagarba įstatymo ir viešasis interesas (6.4.4 skyrius)

Terminai-of-service susitarimai turėtų būti mažiau svorio, nei sutartimis, sudarytomis tarp lygių partijų ir įstatymų, sukurtų teisėtų vyriausybėms. Atvejai, kai mokslininkai pažeidę terminai-of-service sutartis praeityje paprastai apima naudojant automatines užklausas audituoti įmonių elgesį (panašiai kaip lauko eksperimentų matuoti diskriminacija). Dėl papildomos diskusijų pamatyti Vaccaro et al. (2015) , Bruckman (2016a) , Bruckman (2016b) . Dėl Empirinio tyrimo Pavyzdžiui, kad aptariami paslaugų sąlygas žr Soeller et al. (2016) . Daugiau informacijos apie galimų teisinių problemų tyrinėtojai susiduria, jei jie pažeidžia Paslaugų teikimo sąlygos pamatyti Sandvig and Karahalios (2016) .

• Dvi etinės sistemos (6.5 skirsnis)

Akivaizdu, kad milžiniškos sumos buvo parašyta apie pasekmizmas ir deontologijos. Įvertinti, kaip šių etinių sistemų, ir kiti, pavyzdžiui, gali būti naudojamos samprotauti apie skaitmeninę amžiaus tyrimų žr Zevenbergen et al. (2015) . Įvertinti, kaip šie etikos sistemas galima taikyti lauko eksperimentų plėtoti ekonomiką, pavyzdžiui, pamatyti Baele (2013) .

• Informuotas sutikimas (6.6.1 skyrius)

Daugiau informacijos apie audito tyrimų diskriminacijos žr Pager (2007) ir Riach and Rich (2004) . Ne tik šie tyrimai nėra informuotam sutikimui, jie taip pat apima apgaulės be klausymų.

Tiek Desposato (2016a) ir Humphreys (2015) teikti konsultacijas apie lauko eksperimentų be sutikimo.

Sommers and Miller (2013) Atsiliepimai daug argumentų, ne ataskaitų klausymų dalyviai po apgaulės, ir teigia, kad mokslininkai turėtų atsisakyti "ataskaitų klausymų pagal labai siaurą rinkinį aplinkybes, o būtent į lauko tyrimų, kuriuose Apibendrinimas kelia nemažai praktinių kliūčių tačiau mokslininkai darytų nedvejodami apie ataskaitų klausymų, jei jie galėtų. Mokslininkai neturėtų būti leidžiama atsisakyti ataskaitinį siekiant išsaugoti naivus dalyvis baseinas, Skydas save nuo dalyvio pykčio, arba apsaugoti dalyvius nuo žalos. "Kiti teigia, kad jei Apibendrinimas sukelia daugiau žalos nei naudos ji turėtų būti vengiama. Apibendrinimas yra atvejis, kai kai kurie tyrinėtojai prioritetą Pagarba asmeniui, sulaukusiam geradarystės ir kai kurie tyrinėtojai daryti priešingai. Vienas galimas sprendimas būtų rasti būdų, kaip padaryti ataskaitų klausymų mokymosi patirtį dalyviams. Tai yra, o ne galvoti apie klausymų kaip kažkas, kad gali sukelti žalą, galbūt ataskaitų klausymų taip pat gali būti kažkas, kad naudinga dalyvius. Dėl šios švietimo klausymų pobūdžio, pavyzdžiui, pamatyti Jagatic et al. (2007) apie ataskaitų klausymų studentai po socialinės phishing eksperimentą. Psichologai sukūrė metodus ataskaitų klausymų (DS Holmes 1976a; DS Holmes 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) ir kai kurie iš jų gali būti naudingai taikomas skaitmeninio amžiaus tyrimus. Humphreys (2015) siūlo įdomių minčių apie atidėtą sutikimo kuris yra glaudžiai susijęs su ataskaitinį strategiją, kuri aprašiau.

Iš klausia dalyvių jų sutikimo mėginį idėja yra susijusi su kas Humphreys (2015) ragina numanomas sutikimas.

A prie kurių buvo pasiūlyta susiję su informuoto sutikimo toliau idėja yra sukurti žmonių, kurie sutinka būti interneto eksperimentų skydelį (Crawford 2014) . Kai kurie teigė, kad ši komisija būtų ne atsitiktinės atrankos žmonių. Bet, 3 skyrius (Užduoti klausimus) rodo, kad šios problemos yra potencialiai adresavimo naudojant post-stratifikacija ir bandinio atitikimo. Be to, sutikimas, kad būtų ant skydo galėtų apimti įvairių eksperimentų. Kitaip tariant, dalyviai nebūtinai turi sutikti, kad kiekvieno eksperimento individualiai, koncepcija vadinama plati sutikimas (Sheehan 2011) .

• Suprasti ir valdyti informacinėje rizika (6.6.2 skyrius)

Toli nuo unikalus, Netflix premija iliustruoja svarbų techninę savybę rinkinių, kuriuose yra informacijos apie žmones, todėl siūlo svarbios pamokos apie "anonimizavimą" šiuolaikinių socialinių rinkinių galimybę. Failai su daugeliu vienetų informacijos apie kiekvieną asmenį, gali būti nedaug, ta prasme, apibrėžtą oficialiai Narayanan and Shmatikov (2008) . Tai reiškia, kad kiekvieno įrašo nėra įrašų, kurie yra tos pačios, ir tai nėra įrašų, kurie yra labai panašūs: kiekvienas asmuo yra toli nuo savo artimiausio kaimyno rinkinį. Galima įsivaizduoti, kad "Netflix duomenys gali būti nedaug, nes su maždaug 20.000 Filmus 5 žvaigždučių skalėje, yra apie \ (6 ^ {20000} \) galimos reikšmės, kad kiekvienas asmuo galėtų turėti (6 nes be vieno iki 5 žvaigždės , kažkas gali Neįvertinote filmą ne visi). Šis skaičius yra toks didelis, ji yra sunku net suprasti.

Reti turi dvi pagrindines pasekmes. Pirma, tai reiškia, kad bandant "anoniminius" duomenų rinkinį remiasi atsitiktine sutrikdymo greičiausiai nepavyks. Tai yra, net jei "Netflix" buvo atsitiktinai sureguliuoti kai reitingų (kurie jie padarė), tai nebūtų pakankamas, nes pasipiktinimas įrašas vis dar yra arčiausiai galima įrašyti į informaciją, kad užpuolikas turi. Antra, Reti reiškia, kad de anoniminio yra įmanoma, net jei užpuolikas turi netobulą arba nešališkas žinias. Pavyzdžiui, "Netflix" duomenimis, įsivaizduokime, kad užpuolikas žino savo reitingus du filmus ir datų jūs padarėte tuos reitingus +/- 3 dienas; tik vienas, kad informacija yra unikaliai identifikuoti pakanka 68% žmonių Netflix duomenis. Jei užpuolikai žino 8 filmus, kad jums įvertinti +/- 14 dienų, tada net jei dvi iš šių žinomų reitinguose yra visiškai neteisinga, 99% įrašų gali būti unikaliai identifikuojamos per rinkinį. Kitaip tariant, Reti yra pagrindinė problema pastangų "anoniminius" duomenimis, kuris yra gaila, nes dauguma šiuolaikinės socialinės rinkinys yra nedaug.

Telefonas metaduomenys taip pat gali atrodyti "anoniminiai", o ne jautrus, bet tai ne tas atvejis. Telefonas metaduomenys yra atpažįstami ir jautriai (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

6.6 paveiksle, aš eskizas kompromisą tarp rizikos dalyviams ir išmokų iš mokslinių tyrimų duomenų išleidimo. Dėl palyginti riboto patekimo metodų (pvz sienelėmis sodo) ir apribojo duomenų požiūrių (pvz, kai anonimizavimą forma) matyti Reiter and Kinney (2011) . Dėl siūlomo kategorijas sistemą rizikos lygių duomenimis, matyti Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . Galiausiai, už daugiau bendra diskusija dalijimosi duomenimis, matyti Yakowitz (2011) .

Dėl išsamesnės analizės šį kompromisą tarp rizikos ir naudingumo duomenis, matyti Brickell and Shmatikov (2008) , Ohm (2010) , Wu (2013) , Reiter (2012) , ir Goroff (2015) . Norėdami pamatyti šį kompromisą, taikomą realiais duomenimis iš masiškai atvirų kursus internetu (MOOCs), žr Daries et al. (2014) ir Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

Skirtumas privatumas taip pat siūlo alternatyvų požiūrį, kad gali suderinti abu aukštą naudą visuomenei ir mažos rizikos dalyviams žr Dwork and Roth (2014) ir Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

Daugiau apie asmenį identifikuojanti informacija koncepcija (TII), kuris yra svarbiausias daugelis taisyklių apie mokslinių tyrimų etikos, žr Narayanan and Shmatikov (2010) ir Schwartz and Solove (2011) . Daugiau visais duomenimis yra potencialiai jautri, pamatyti Ohm (2015) .

Šiame skyriuje, aš vaizdavo įvairių rinkinių, kaip kažkas, kad gali sukelti informacinio rizikos ryšys. Tačiau ji taip pat gali sukurti naujas galimybes mokslinių tyrimų, kaip teigė Currie (2013) .

Daugiau apie penkių seifai, pamatyti Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . Įvertinti, kaip išėjimai gali būti nustatyti, pavyzdžiui, pamatyti Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) , kuris rodo, kaip žemėlapiai ligų paplitimo galima identifikuoti. Dwork et al. (2017) taip pat mano, išpuolių prieš suvestinius duomenis, kaip antai statistikos apie tai, kiek asmenų turi tam tikrą ligą.

• Privatumas (6.6.3 skyrius)

Warren and Brandeis (1890) yra žymus objektas teisinis straipsnis apie privatumą, ir straipsnis labiausiai susijęs su idėja, kad privatumas yra teisė būti palikta ramybėje. Visai neseniai knyga ilgis gydymo privatumo, kad aš norėčiau rekomenduoti įtraukti Solove (2010) ir Nissenbaum (2010) .

Dėl empirinių tyrimų apie tai, kaip žmonės galvoja apie privatumą peržiūros žr Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . Žurnale "Science" paskelbė specialią problemą pavadinimu "privatumo pabaiga", kuriame buvo aptarti privatumo ir informacijos rizika iš įvairių perspektyvų įvairovė klausimus; už Apibendrinant matyti Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) siūlo už galvoti apie žalą, kurie ateina iš privatumo pažeidimus sistemą. Anksti pavyzdys susirūpinimą privatumo pat pradžių skaitmeninio amžiaus yra Packard (1964) .

• Priimant sprendimus pagal neapibrėžtumo (6.6.4 skyrius)

Vienas iš uždavinių bandant taikyti minimalų rizikos lygį yra tai, kad nėra aišku, kurios kasdienis gyvenimas turi būti naudojama lyginamoji analizė (Council 2014) . Pavyzdžiui, benamiai žmonės turi didesnį diskomfortą jų kasdieniame gyvenime. Tačiau, tai nereiškia, kad tai yra etiškai leidžiama atskleisti benamius žmones rizikingesnius. Dėl šios priežasties, atrodo, kad labiau sutariama, kad minimali rizika turėtų būti įvertintas atsižvelgiant į bendro gyventojų standartą, o ne konkretus gyventojų standartą. Nors aš paprastai sutinka su bendrosios populiacijos standarto idėja, manau, kad didelių interneto platformų, tokių kaip "Facebook", specifinis gyventojų standartas yra pagrįstas. Tai yra, kai svarsto Emocinis užkrato, manau, kad tai yra protinga lyginamuosius standartus kasdienio rizikos "Facebook". Konkretus gyventojų standartas šiuo atveju yra daug lengviau įvertinti ir vargu ar prieštarauti Teisingumo principo, kuriuo siekiama užkirsti kelią mokslinių tyrimų žlungančios neteisingai atskirties grupėms (pavyzdžiui, kalinių ir našlaičių) naštą.

• Praktiniai patarimai (6.7 skyrius)

Kiti mokslininkai taip pat paragino daugiau dokumentų įtraukti etikos priedėliai (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015) . King and Sands (2015) taip pat siūlo praktinių patarimų.