4.6.2 Aizvietot, labot, un samazināt

Padariet savu eksperimentu humānākas aizstājot eksperimentus ar ne-eksperimentāliem pētījumiem, uzlabojot ārstēšanu, un samazinot dalībnieku skaitu.

Otrs padoms, ka es gribētu piedāvāt par projektēšana digitālās eksperimentus skar ētiku. Kā Restivo un van de Rijt eksperiments par barnstars Vikipēdijā rāda, samazinājās izmaksas nozīmē, ka ētika kļūs aizvien svarīgāka pētniecības dizainu. Papildus ētikas ietvaros vadošie cilvēkus uz pētījumu, ka es ņemšu aprakstīt 6. nodaļā, pētnieki projektēšana digitālo eksperimentus var arī izdarīt ētikas idejas no cita avota: ētikas principus, kas izstrādāti, lai vadītu eksperimentiem ar dzīvniekiem. Jo īpaši, savos orientieris grāmatu principiem Humane darba tehnika, Russell and Burch (1959) ierosināja trīs principus, pēc kuriem jāvadās dzīvnieku pētījumi: nomainīt, uzlabot, un samazināt. Es gribētu ierosināt, ka šie trīs R var izmantot-in arī nedaudz grozītā veidā, lai vadītu dizainu cilvēka eksperimentu. It īpaši,

• Aizstāt: Aizstāt eksperimentus ar mazāk invazīvas metodes, ja iespējams
• Precizējiet: Precizējiet ārstēšanu, lai padarītu to tik nekaitīgs, cik iespējams
• Samazināt: samazināt dalībnieku skaitu savā eksperimentā, cik vien iespējams

Lai padarītu šos trīs R betonu un parādīt, kā viņi var potenciāli radīt labāku un humānāku eksperimenta plānu, es aprakstīt tiešsaistes lauka eksperimentu, kas radīts ētisku debates. Tad es aprakstīt, kā trīs R ieteikt konkrētas un praktiskas izmaiņas dizainā eksperimenta.

Viens no visvairāk apspriestajiem ētiski digitālo lauka eksperimentos ir "emocionālā Domino", kas veica Adam Kramer, Jamie Gillroy un Džefrija Hancock (2014) . Eksperiments notika Facebook un motivēja ar dažādu zinātnisko un praktiskiem jautājumiem. Tajā laikā, dominējošais veids, ko lietotāji mijiedarbojās ar Facebook bija News Feed, kas ir algoritmiski kuratore kopums Facebook statusa atjauninājumus no lietotāja Facebook draugiem. Daži Facebook kritiķi bija ierosinājusi, ka tāpēc, ka News Feed ir pārsvarā pozitīvs posts-draugi parādot off savu jaunāko puses tas varētu radīt lietotājiem justies skumji, jo viņu dzīve šķiet mazāk aizraujoša salīdzinājumā. No otras puses, varbūt efekts ir tieši pretēja; varbūt redzēt savu draugu ar labu laiku padarītu jūs jūtaties laimīgs? Lai risinātu šos konkurējošas hipotēzes-un dziļāku izpratni par to, kā cilvēka emocijas ietekmē viņas draugi ", emocijas-Kramer un kolēģi skrēja eksperimentu. Pētnieki novietot apmēram 700,000 lietotājus četrās grupās uz vienu nedēļu: a "negatīvisma samazināts" grupa, par kuriem ziņas ar negatīviem vārdiem (piemēram, bēdīgi) pēc nejaušības principa tika bloķēta parādīšanos News Feed; ir "pozitīvs samazināts" grupa, kuriem posts ar pozitīviem vārdiem (piemēram, laimīgs) tika nejauši bloķēts; un abām kontroles grupām. Kontroles grupā par "negatīvisma samazināts" grupas, posts nejaušības principa tika bloķēts tādā pašā tempā kā "negatīvisma samazināts" grupas, bet neņemot vērā emocionālo saturu. Kontroles grupā par "pozitivitātes samazināts" grupas tika izveidota paralēlā veidā. Šī eksperimenta dizains liecina, ka atbilstošs kontroles grupā ne vienmēr ir viens bez izmaiņām. Drīzāk, dažreiz kontroles grupa saņem ārstēšanu, lai radītu precīzu salīdzinājumu, ka pētniecības jautājums prasa. Visos gadījumos, amati, kas tika bloķēts no News Feed vēl bija pieejams lietotājiem caur citām Facebook mājas lapā.

Kramer un kolēģi konstatēja, ka dalībnieki pozitivitātes samazināts stāvokli, procentuāli pozitīvus vārdus savās statusa atjauninājumus samazinājies un procentuālais negatīvo vārdiem palielinājies. No otras puses, par dalībniekiem negatīvisma samazināts stāvoklī, procentuāli pozitīvus vārdus pieauga un procentuālais negatīvo vārdiem samazinājās (4.23 attēls). Tomēr šī ietekme bija samērā neliels: atšķirība pozitīvās un negatīvās vārdu starp ārstēšanu un kontroli, bija aptuveni 1 no 1000 vārdiem.

4.23 attēls: Pierādījumi no emocionālā domino (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) . Procentos no pozitīviem vārdiem un negatīvas vārdus ar eksperimentālo stāvoklī. Bāri ir novērtēts standarta kļūdas.

Esmu likts diskusiju par zinātniskajiem aspektiem šajā eksperimentā tālākā lasīšanas sadaļā beigās nodaļā, bet, diemžēl, šis eksperiments ir visvairāk zināms, lai radītu ētisku debates. Tikai dažas dienas pēc tam, kad šis raksts tika publicēts Proceedings of National Academy of Sciences, tur bija milzīgs izsauciens no abiem pētniekiem un presē. Sašutumu ap papīra fokusējas uz diviem galvenajiem punktiem: 1) dalībnieki nedeva nekādus piekrišanu ārpus standarta Facebook noteikumiem-of-pakalpojumu par ārstēšanu, ka daži doma varētu radīt kaitējumu dalībniekiem un 2) pētījums nebija veikta trešās puses ētikas pārskats (Grimmelmann 2015) . Ētiskie uzdotajiem jautājumiem šajā diskusijā izraisīja žurnāls ātri publicēt reta "redakcionālā izteiksme bažas" par ētikas un ētikas procesā par pētījumu (Verma 2014) . Turpmākajos gados, eksperiments turpināja būt avots intensīvas diskusijas un domstarpības, un tas domstarpības varēja netīšas sekas braukšanas ēnas daudzi citi eksperimenti, kas tiek pildīti ar uzņēmumu (Meyer 2014) .

Ņemot vērā, ka fons par Emocionālais izplatīšanos, es tagad gribētu, lai parādītu, ka 3 R s var ieteikt konkrētus, praktiskus uzlabojumus reālajā studijām (neatkarīgi no jums, iespējams, personīgi domāju par ētiku šajā eksperimenta). Pirmais R ir Aizstāt: pētniekiem jācenšas aizstāt eksperimentus ar mazāk invazīvām un riskantām metodēm, ja iespējams. Piemēram, nevis darbojas eksperimentu, zinātnieki varēja izmantot dabas eksperimentu. Kā aprakstīts 2. nodaļā, dabas eksperimenti ir situācijas, kad kaut kas notiek pasaulē, kas aptuveni izlases piešķiršanu ārstēšanu (piemēram, loterija, lai izlemtu, kurš tiks izstrādāts uz militāro). No dabiskā eksperimenta priekšrocība ir tā, ka pētnieks nav piegādāt ārstēšanu; vide tas, ka jums. Citiem vārdiem sakot, ar dabas eksperimentu, zinātnieki nebūtu nepieciešams, lai eksperimentāli manipulēt cilvēku ziņu plūsmas.

Faktiski gandrīz vienlaikus ar emocionālo domino eksperimenta, Coviello et al. (2014) tika izmantojot to, ko varētu saukt Emocionālais Domino dabas eksperiments. Viņu pieeja, kas izmanto metodi, ko sauc instrumentālo mainīgie, ir mazliet sarežģīti, ja jūs nekad neesmu redzējis to pirms tam. Tātad, lai izskaidrotu, kāpēc tas bija vajadzīgs, pieņemsim veidot to. Pirmā doma, ka daži pētnieki varētu mācīties emocionālu problēmu izplatīšanos būtu salīdzināt savu amatu dienās, kur jūsu News Feed bija ļoti pozitīvs Jūsu amatu dienās, kur jūsu News Feed bija ļoti negatīva. Šī pieeja būtu labi, ja mērķis bija tikai prognozēt emocionālo saturu savu amatu, bet šī pieeja ir problemātiska, ja mērķis ir pētīt cēloņsakarību efektu jūsu News Feed par savu amatu. , Redz problēmu ar šo dizainu, uzskata Pateicības. ASV, pozitīvas posts smaile un negatīvās posts kristies par Pateicības. Tādējādi, Pateicības, pētnieki varēja redzēt, ka jūsu News Feed bija ļoti pozitīvs, un, ka jūs ievietojis pozitīvas lietas, kā arī. Bet, jūsu pozitīvas amati varētu būt izraisījusi Pateicības nevis saturu jūsu News Feed. Tā vietā, lai novērtētu kaitējuma cēloni pētnieki ir nepieciešams kaut kas, kas maina saturu jūsu News Feed tiešā veidā nemainot savas emocijas. Par laimi, tur ir kaut kas, piemēram, ka notiek visu laiku: laika apstākļiem.

Coviello un kolēģi konstatēja, ka lietainā dienā kāda pilsēta būs vidēji samazināt proporciju amatu, kas ir pozitīvi par aptuveni 1 procentpunktu un palielināt īpatsvaru amatu, kas ir negatīvs par aptuveni 1 procentpunktu. Tad Coviello un kolēģi izmantoja šo faktu studēt emocionālo problēmu izplatīšanos bez nepieciešamības eksperimentāli manipulēt ikviens News Feed. Būtībā tas, ko viņi darīja, ir pasākums, kā jūsu posts tika ietekmēja laika apstākļi pilsētās, kur jūsu draugi dzīvo. Lai redzētu, kāpēc tas ir jēga, iedomājieties, ka jūs dzīvojat in New York City, un jums ir draugs, kas dzīvo Sietlā. Tagad iedomājieties, ka kādu dienu tā sāk līt Sietlā. Tas lietus Sietlā nebūs tieši ietekmē jūsu garastāvokli, bet tas radīs jūsu News Feed būt mazāk pozitīva un negatīva, jo jūsu drauga amatiem. Tādējādi lietus Sietlā nejauši manipulē jūsu ziņu barības. Pievēršoties šo intuīciju par uzticamu statistikas procedūra ir sarežģīta (un precīza pieeja Coviello un kolēģi izmanto, ir mazliet nestandarta), tāpēc es esmu likts sīkāku diskusiju turpmāko lasīšanas sadaļā. Vissvarīgākā lieta atcerēties par Coviello un kolēģis pieeja ir tāda, ka tas ļāva viņiem mācīties emocionālo problēmu izplatīšanos, bez nepieciešamības veikt eksperimentu, kas potenciāli varētu kaitēt dalībniekus, un tas var būt gadījums, ka daudzās citās iestatījumus jūs varat aizstāt eksperimentus ar citām metodes.

Otrais 3 R ir Izvērstā: pētniekiem jācenšas uzlabot savu ārstēšanu, lai izraisītu iespējami mazāko kaitējumu. Piemēram, nevis bloķējot saturu, kas bija vai nu pozitīva vai negatīva, pētnieki varēja palielinājusi saturu, kas bija pozitīva vai negatīva. Tas palielinot dizains būtu mainījies emocionālo saturu dalībnieku ziņu plūsmas, bet tas būtu jārisina viens no bažām, ka kritiķi pauda: ka eksperimenti varēja radīt dalībniekiem garām svarīgu informāciju savā News Feed. Ar dizainu ar Kramer un kolēģi izmanto, ziņa, ka ir svarīgi, jo, visticamāk, tiks bloķēta kā viens, kas nav. Tomēr ar paaugstināšanas dizainu, ziņojumi, kas būtu pārvietotām būs tie, kas ir mazāk svarīgi.

Visbeidzot, trešais R ir Samazināt: pētnieki būtu jācenšas samazināt dalībnieku skaitu savā eksperimentā, ja iespējams. Agrāk šis samazinājums notika dabiski, jo mainīgais izmaksas analogās eksperimentiem bija augsts, kas mudināja pētījumus, lai optimizētu savu dizainu un analīzi. Tomēr, ja ir nulle mainīgo izmaksu datus, zinātnieki nav sejas izmaksu ierobežojumu uz izmēru viņu eksperiments, un tas ir potenciāls radīt nevajadzīgi lieliem eksperimentiem.

Piemēram, Kramer un kolēģi varēja izmantot pirms ārstēšanas informāciju par to dalībniekiem-piemēram, pirmapstrāde nosūtīšanas uzvedību-padarīt to analīze efektīvāku. Precīzāk, nevis salīdzinot īpatsvaru pozitīvu vārdu apstrādes un kontroles nosacījumus, Kramer un kolēģi varēja salīdzināt izmaiņas īpatsvara pozitīvu vārdu starp nosacījumiem; pieeja bieži sauc atšķirība-in-atšķirības un kas ir cieši saistīta ar jauktu dizainu, kas es aprakstīts iepriekš nodaļā (attēls 4.5). Tas ir, katram dalībniekam, pētnieki varēja radīt pārmaiņu rezultātu (pēcapstrāde uzvedību - pirmapstrādi uzvedība), un pēc tam salīdzināja pārmaiņu rādītājiem dalībnieku apstrādes un kontroles nosacījumus. Šī atšķirība-in-atšķirības pieeja ir efektīvāka statistiski, kas nozīmē, ka pētnieki var sasniegt to pašu statistikas uzticību, izmantojot daudz mazākus paraugus. Citiem vārdiem sakot, ne apstrādājot dalībniekus, piemēram, "widgets", pētnieki bieži vien var iegūt precīzākus aprēķinus.

Bez neapstrādātos datus ir grūti precīzi zināt, cik daudz efektīvāks atšķirība-in-atšķirības pieeja būtu šajā gadījumā. Bet, Deng et al. (2013) ziņo, ka trīs tiešsaistes eksperimentu Bing meklētājprogrammu viņi varēja samazināt novirzi viņu aplēsēm par aptuveni 50%, un ir ziņots līdzīgi rezultāti daži tiešsaistes eksperimenti pie Netflix (Xie and Aurisset 2016) . Šī 50% dispersija samazinājums nozīmē, ka emocionālā saindēšanas pētnieki varētu būt iespēja samazināt savu paraugu pusē, ja viņi izmanto nedaudz atšķirīgu analīzes metodes. Citiem vārdiem sakot, ar tiny izmaiņām analīzē, 350,000 cilvēki varētu būt saudzējuši dalību eksperimentā.

Šajā brīdī jūs varētu būt jautājums, kāpēc pētniekiem būtu vienalga, ja 350,000 cilvēki bija emocionālā saindēšanas nevajadzīgi. Ir divas īpatnības Emocionālais izplatīšanos, kas padara bažas pārmērīgu izmēru gadījumā, un šie līdzekļi ir kopīgas daudzas digitālās lauka eksperimentiem: 1) pastāv nenoteiktība par to, vai eksperiments radīs kaitējumu vismaz dažiem dalībniekiem un 2) līdzdalība nebija brīvprātīga. Eksperimentos ar šīm divām īpašībām šķiet ieteicams saglabāt eksperimentus tik mazam, cik iespējams.

Noslēgumā trīs R's-Aizstāt, mērķtiecīgi, un samazināt, paredzēt principus, kas var palīdzēt pētniekiem papildināt ētiku savu eksperimentālo dizainu. Protams, katrs no šiem iespējamām izmaiņām emocionālā saindēšanas ievieš kompromisus. Piemēram, pierādījumi no dabas eksperimentiem ne vienmēr ir tik tīrs, kā pierādījumu no randomizētos eksperimentiem un palielināt varētu būt vēl loģistiski grūti īstenojams nekā bloku. Tātad, mērķis ierosinot šīs izmaiņas nebija otrās uzminēt lēmumus citu pētnieku. Drīzāk, tas bija, lai ilustrētu to, kā trīs R varētu piemērot reālistiski situācijā.