6.4.2 Beneficence

Beneficence समझ र आफ्नो अध्ययन को जोखिम / लाभ प्रोफाइल सुधार, र त्यसपछि निर्णय यसलाई सही सन्तुलन प्रहार यदि बारेमा छ।

बेल्मोन्ट रिपोर्टले तर्क गर्छ कि प्रशंसाको सिद्धान्त एक दायित्व हो कि शोधकर्ताहरू प्रतिभागी छन् र यसमा दुई भागहरू छन्: (1) हानि नदिनुहोस् र (2) सम्भावित लाभहरू बढाउन र सम्भावित हानिकारकहरूलाई घटाउनुहोस्। बेल्मोन्ट रिपोर्टले चिकित्सक नैतिकतामा हिप्पोकुकुटिकल परम्परालाई "हानिकारक नगर्नुहोस्" को अवधारणा पत्ता लगाउँदछ, र यो एक मजबूत रूप मा व्यक्त गर्न सकिन्छ जहाँ शोधकर्ताहरु "एक व्यक्ति को अरुलाई आउन सक्छ कि लाभ को बिना" को चोट लाग्दैन " (Belmont Report 1979) । यद्यपि, बेल्मोन्ट रिपोर्टले पनि स्वीकार गर्दछ कि फायदेमंद के सिक्न केहि मान्छे जोखिम गर्न को लागी जोखिम समावेश गर्न सक्छ। यसैले, हानिकारक नगर्ने अनिवार्य सिक्न अनिवार्य रूपमा संघर्ष गर्न सकिन्छ, शोधकर्ताहरूले कहिलेकाहीँ "जब यो जोखिममा संलग्न भए तापनि केहि लाभ खोज्न सजिलो निर्णय गर्न कठिन निर्णय गर्दछ, र जब फाईदाहरूको कारणले गर्दा फर्वार्ड गर्नु पर्छ। जोखिम " (Belmont Report 1979) ।

अभ्यासमा, भक्ति को सिद्धान्त को अर्थ को लागि व्याख्या गरिएको छ कि शोधकर्ताओं को दुई अलग प्रक्रियाहरु लाई शुरू गर्नु पर्छ: एक जोखिम / लाभ विश्लेषण र तब निर्णय को बारे मा कि जोखिम र लाभ उचित नैतिक संतुलन को हिसाब गर्छन। यो पहिलो प्रक्रिया ठूलो मात्रा मा एक तकनीकी मामला आवश्यक विशेषज्ञता को आवश्यकता हो, जबकि दोस्रो ठूलो मात्रा मा एक नैतिक मामला हो जहां पर्याप्त विशेषज्ञता कम मूल्यवान हुन सक्छ, या यहां सम्म कि हानिकारक हो।

एक जोखिम / लाभ विश्लेषण मा अध्ययन को जोखिम र लाभ दुवै को समझ र सुधार शामिल छ। जोखिमको विश्लेषणमा दुइटा तत्वहरू समावेश छ: प्रतिकूल घटनाहरूको सम्भावना र ती कार्यक्रमहरूको गम्भीरता। एक जोखिम / लाभ विश्लेषण को परिणाम को रूप मा, एक शोधकर्ता एक प्रतिकूल घटना को संभावना को कम गर्न को लागि अध्ययन डिजाइन को समायोजित गर्न सक्छ (उदा।, स्क्रीन बाहिर प्रतिभागिहरु जो कमजोर हो) या एक प्रतिकूल घटना को गंभीरता को कम यदि यो हुन्छ (उदाहरण को लागि, सल्लाह दिने सहभागीहरू जसले यो अनुरोध गर्दछ)। यसबाहेक, जोखिम / लाभ विश्लेषण शोधकर्ताहरु को समयमा न केवल प्रतिभागिहरु मा, तर पनि सहभागिता र सामाजिक प्रणाली मा पनि प्रभाव को ध्यान मा राखन को आवश्यकता हो। उदाहरणका लागि, विकिपीडियाका सम्पादकहरूमा पुरस्कारको प्रभावमा रिभाइभो र व्यान डे रिज (2012) द्वारा प्रयोगलाई विचार गर्नुहोस् (2012) अध्याय 4 मा छलफल गरिएको)। यस प्रयोगमा, शोधकर्ताहरुले एक साना संख्याका सम्पादकहरूलाई पुरस्कार दिए जुन उनीहरूले योग्य मान्थे र त्यसपछि विकिपीडियामा आफ्नो योगदानको तुलनामा विकिपीडियामा समान समानुपातिक सम्पादकहरूको तुलनामा ट्रयाक गरेका थिए जसमा शोधकर्ताहरूले पुरस्कार प्रदान गरेनन्। कल्पना गर्नुहोस्, यदि, केही पुरस्कारहरू प्रदान गर्नुको सट्टा, रिभिभो र भ्यान डे रिज विकिपीडियाले धेरै, धेरै पुरस्कारहरूको साथ बाढी लगाए। यद्यपि यो डिजाइनले कुनै पनि व्यक्ति सहभागीलाई क्षति पुर्याउन सक्छ, यसले विकिपीडियामा सम्पूर्ण पुरस्कार पारिस्थितिकी तंत्रलाई अवरोध गर्न सक्छ। अन्य शब्दहरूमा, जोखिम / लाभ विश्लेषण गर्दा गर्दा, तपाइँ आफ्नो कामको प्रभावको बारेमा सोच्नु पर्दैन न केवल प्रतिभागिहरु तर संसारमा अधिक व्यापक रूपमा।

त्यसपछि, एकपटक जोखिम कम भएपछि एकपटक अधिकतम फाइदाहरू र लाभहरू, शोधकर्ताहरूले यो आकलन गर्नु पर्छ कि अध्ययनले उपयुक्त सन्तुलनको सामना गर्दछ। इथिसिस्टहरूले लागत र फाइदाहरूको सरल सारांश सिफारिस गर्दैनन्। विशेष गरी, केही जोखिम अनुसन्धान प्रदान गर्न असम्भव महसुस गर्दैन (जस्तै, ऐतिहासिक परिशिष्टमा वर्णन गरिएको टुसेके सिफलिल अध्ययन)। जोखिम / फाइदा विश्लेषणको विपरीत, जुन ठूलो मात्रामा प्राविधिक हो, यो दोस्रो चरण गहिराई नैतिक छ र वास्तवमा व्यक्ति द्वारा क्षेत्रीय विशेषज्ञता छैन जो व्यक्ति द्वारा समृद्ध हुन सक्छ। वास्तवमा, किनकी बाह्य व्यक्तिहरूले अनावश्यक व्यक्तिहरूलाई विभिन्न चीजहरू देखाउँछन् किनकि संयुक्त राज्यमा आईआरबीहरू कम्तीमा एउटा गैर खोजीकर्ता समावेश गर्न आवश्यक छ। आईआरबीमा सेवा गर्ने मेरो अनुभवमा, यो बाह्य व्यक्ति समूह-विचारलाई रोक्नको लागि सहयोगी हुन सक्छ। त्यसैले यदि तपाईंलाई समस्या भएको छ भने तपाईंको शोध परियोजनाले उपयुक्त जोखिम / फायदा विश्लेषणको अन्त्य गर्दछ कि तपाईका सहकर्मीहरूलाई मात्र सोध्नुभएन, केहि गैर खोजीकर्ताहरू सोध्ने प्रयास गर्नुहोस्; तिनीहरूका जवाफहरूले तपाईंलाई आश्चर्य गर्न सक्छ।

हामी तीनै उदाहरणका लागि भ्रामक सिद्धान्त लागू गर्दै केही परिवर्तनहरूलाई सुझाव दिन्छ जुन उनीहरूको जोखिम / लाभ सन्तुलन सुधार गर्न सक्छ। उदाहरणका लागि, भावनात्मक कोट्यागनमा, शोधकर्ताहरूले 18 वर्ष भन्दा कम उमेरका व्यक्तिहरूलाई स्क्रिन गर्ने प्रयास गरे र जो मान्छे विशेष गरी उपचारमा खराब प्रतिक्रिया देखाउन सक्छन्। तिनीहरू सक्षम सांख्यिकीय विधिहरू प्रयोग गरेर सहभागीहरूको संख्या कम गर्न प्रयास गर्न सक्थे (जस्तै वर्णन 4 अध्यायमा)। साथै, तिनीहरू सहभागीहरूको निगरानी गर्न प्रयास गरिसकेका थिए र कसैलाई सहयोगको लागि प्रस्ताव गरेका थिए जुन हानिकारक भएको देखिन्छ। टेस्ट्स, टाइस र टाइम मा, शोधकर्ताहरु ले डेटा को रिहाई को अतिरिक्त अतिरिक्त सुरक्षा को रूप मा राखयो हुन सक्छ (यद्यपि उनको प्रक्रिया हार्वर्ड को आईआरबी द्वारा अनुमोदित गरियो, जो सुझाव दि्छ कि त्यो समय मा सामान्य अभ्यास संग); मैले सूचनात्मक जोखिम (खण्ड 6.6.2) को वर्णन गर्दा पछि डेटा रिलीजको बारे केहि थप सुझावहरू प्रस्ताव गर्नेछु। अन्ततः, एनकोरमा, शोधकर्ताहरूले परियोजनाको मापदण्ड लक्ष्य प्राप्त गर्न खतरनाक अनुरोधहरूको संख्या कम गर्न प्रयास गर्न सक्थे, र उनीहरूले सहभागीहरूलाई जो कि दुर्व्यवहार सरकारहरूबाट खतरामा राखेका थिए बहिष्कार गर्न सक्थे। यी सम्भावित परिवर्तनहरू मध्ये प्रत्येकले व्यापार-अफहरूलाई यी परियोजनाहरूको डिजाइनमा परिचय गराउनेछ, र मेरो लक्ष्यले यो शोधकर्ताहरूलाई यी परिवर्तनहरू गर्नुपर्दछ भनेर सुझाव दिन सक्दैन। बरु, यो प्रकारका परिवर्तनहरू देखाउने हो कि प्रशंसाको सिद्धान्तले सुझाव दिन्छ।

अन्ततः, डिजिटल युगले प्राय: खतरा र फाइदाको वजन बढेको जटिल बनाएको छ, यसले वास्तवमा यो शोधकर्ताहरुलाई आफ्नो कामको फाइदा बढाउन सजिलो बनाएको छ। विशेष गरी, डिजिटल युगको उपकरणले खुल्ला र पुन: प्रसोधन योग्य अनुसन्धानलाई सुविधा दिन्छ, जहाँ शोधकर्ताहरुले आफ्नो अनुसन्धान डेटा र कोड अन्य शोधकर्ताहरुलाई उपलब्ध गराउन र खुला पहुँच प्रकाशन मार्फत उपलब्ध कागजातहरू उपलब्ध गराउँछन्। यो परिवर्तन खुला र पुन: प्रसोधन गर्न अनुसन्धान, जबकि कुनै पनि सरल द्वारा, शोधकर्ताहरु को लागि कुनै पनि प्रस्ताव को लाभ को बढाने को बिना उनको कुनै पनि अतिरिक्त जोखिम को नतीजे को बिना कुनै तरीका प्रदान गर्दछ (डेटा साझा एक अपवाद छ जो 6.6.2 मा विस्तार मा चर्चा गरिनेछ सूचना जोखिममा)।