4.6.2 आफ्नो डिजाइनमा नैतिकताहरू बनाउनुहोस्: बदल्नुहोस्, परिमार्जन गर्नुहोस् र घटाउनुहोस्

, गैर-प्रयोगात्मक अध्ययन संग प्रयोगहरू प्रतिस्थापन गर्ने उपचार शोधन र सहभागी संख्या कम गरेर आफ्नो प्रयोग बढी दयालु गर्नुहोस्।

सल्लाहको दोस्रो टुक्रा जुन म डिजिटल प्रयोगहरूको डिजाइनको बारेमा प्रस्ताव गर्न चाहन्छु नै नैतिकतामा चिन्ता पर्छ। विकिपीडियामा देखाएको बार्बर्टोमा रेजिभो र व्यान डे रिज प्रयोगको रूपमा, घटाइएको लागतले नै अर्थशास्त्र अनुसन्धान डिजाइनको एक महत्त्वपूर्ण भाग बन्न सक्छ। नैतिक ढाँचामा मानवअन्तर्गत अनुसन्धानको मार्गदर्शन गर्ने नैतिक ढाँचाको अतिरिक्तमा म अध्याय 6 मा वर्णन गर्नेछु, डिजिटल प्रयोगहरू डिजाइन गर्ने शोधकर्ताले विभिन्न स्रोतबाट नैतिक विचारहरू पनि आकर्षित गर्न सक्छन्: नैतिक सिद्धान्तहरूलाई जनावरहरू प्रयोग गर्ने प्रयोगहरूको मार्गदर्शन गर्न विकसित। विशेष गरी, उनीहरूको ल्यान्डमार्क पुस्तक प्रिंसल हेमेन प्रायोगिक प्रविधिमा , Russell and Burch (1959) पशु अनुसन्धानको डोऱ्याउने तीनवटा सिद्धान्तहरूलाई प्रस्तावित गरिएको छ: बदल्नुहोस्, परिमार्जन गर्नुहोस् र कम गर्नुहोस्। म यो प्रस्ताव गर्न चाहन्छु कि यी तीन आर प्रयोग पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ - एक सानो परिमार्जित फारममा - मानव प्रयोगहरूको डिजाइनको मार्गदर्शन गर्न। खासमा,

• बदल्नुहोस्: यदि सम्भव भए कम आक्रामक विधिहरूको साथ प्रयोगहरू बदल्नुहोस्।
• परिष्कृत गर्नुहोस्: सम्भव हानिकारकको रूपमा उपचार गर्न उपचारलाई परिमार्जन गर्नुहोस्।
• घटाउनुहोस्: तपाइँको प्रयोगमा सहभागीहरूको संख्या धेरै सकेसम्म कम गर्नुहोस्।

यी तीन आर कंक्रीट बनाउन र उनीहरूले सम्भवतः राम्रो र अधिक मानव प्रयोगात्मक डिजाइनको नेतृत्व गर्न कसरी देखाउन सक्छन्, म एक अनलाइन क्षेत्र प्रयोगको वर्णन गर्नेछु जसले नैतिक बहस उत्पन्न गर्यो। त्यसपछि, म वर्णन गर्दछु कि तीन आरले कंक्रीट र व्यावहारिक परिवर्तनलाई प्रयोगको डिजाइनमा कसरी सुझाव दिन्छ।

एडम क्रिमर, जेमी गुलियोरो र जेफ्रे हानक (2014) सर्वाधिक नैतिक बहस गरिएको डिजिटल फील्ड प्रयोगहरूमध्ये एक र "भावनात्मक कन्टेनियस" भनिन्छ। यो प्रयोग फेसबुकमा राखियो र वैज्ञानिक र मिक्सको उत्थान थियो। व्यावहारिक प्रश्नहरू। समयमा, प्रयोगकर्तासँग फेसबुकसँग अन्तरक्रिया गर्ने प्रभावकारी तरिका समाचार समाचार फिड थियो, प्रयोगकर्ताको फेसबुक साथीहरूको फेसबुक स्टेटस अद्यावधिकहरूको एल्गोरिदममिक रूपमा घुमाइएको सेट। फेसबुकको केही आलोचकहरूले सुझाव दिएका छन् कि समाचार फिडको अधिकतर सकारात्मक पदहरू छन् - साथीहरूले भर्खरैका पार्टीहरूलाई देखाउँछन् - यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई दुःखलाग्दो महसुस गर्न सक्छ किनभने उनीहरूको जीवन तुलनामा कम उत्साहित देखिन्छ। अर्कोतर्फ, सम्भवतः प्रभाव बिल्कुल विपरीत हो: शायद आफ्नो साथीलाई राम्रो समय दिदै तपाईंलाई खुशी महसुस गर्नेछ। यी प्रतिस्पर्धात्मक सम्मोहनहरूलाई सम्बोधन गर्न र हाम्रो साथीलाई कसरी आफ्नो साथीहरूको भावनाले प्रभाव पारेको छ भन्ने कुरा अग्रिम गर्न - क्रिमर र साथीहरूले एक प्रयोग गरे। तिनीहरूले 700,000 प्रयोगकर्ताहरूलाई एक हप्ताको लागि चार समूहमा राखे: एक "नकारात्मकता-कम" समूह, जसको लागि नकारात्मक शब्दहरू (उदाहरणका लागि "दुखी") पोष्टहरू अनौठो रूपमा समाचार फिडमा देखा पर्न रोकिएको थियो; एक "सकारात्मकता-कम" समूह जसको लागि सकारात्मक शब्दहरू (उदाहरणका लागि, "खुशी") को साथमा पोष्टहरू अनियमित रूपमा ब्लक गरिएको थियो; र दुई नियन्त्रण समूहहरू। "नकारात्मकता-कम" समूहको लागि नियन्त्रण समुहमा, पोष्टहरू अनियमित रूपमा उही दरमा "नकारात्मकता-कम" समूहको रूपमा अवरुद्ध भएको थियो तर भावनात्मक सामग्रीको सम्बन्ध बिना। "सकारात्मकता-कम" समूहको लागि नियन्त्रण समूह समानांतर फैशनमा निर्माण गरिएको थियो। यस प्रयोगको डिजाइनले बताउँछ कि उपयुक्त नियन्त्रण समुह कुनै पनि परिवर्तनको साथ सधैँ एक होइन। बरु, कहिलेकाहीँ, नियन्त्रण समुहले एक अनुसन्धान प्रश्नको आवश्यक सटीक तुलना सिर्जना गर्न एक उपचार प्राप्त गर्दछ। सबै अवस्थामा, समाचार फिडबाट अवरुद्ध गरिएका पोष्टहरू अझै पनि फेसबुक वेबसाइटको अन्य भागहरूमार्फत प्रयोगकर्ताहरूलाई उपलब्ध थिए।

क्रमेर र साथीहरूले पत्ता लगाएअनुसार सकारात्मकतामा सहभागिताका लागि सहभागिता घट्यो, सकारात्मक स्थितिहरूको सकारात्मक स्थिति उनीहरूको स्थितिमा घट्यो र नकारात्मक शब्दहरूको प्रतिशत बढ्यो। अर्कोतर्फ, नकारात्मकता कमजोरीमा सहभागिताका लागि सकारात्मक शब्दहरूको प्रतिशत बढ्यो र नकारात्मक शब्दहरूको कमी घट्यो (अंक 4 9 4)। तथापि, यी प्रभावहरू एकदम सानो थिएः उपचार र नियन्त्रणबीच सकारात्मक र नकारात्मक शब्दहरूमा 1 हजार 1,000 शब्दहरू थियो।

चित्रा 4.24: भावनात्मक विवादको प्रमाण (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) । नकारात्मकता-कम परिस्थितिमा सहभागीहरूले कम नकारात्मक शब्दहरू र थप सकारात्मक शब्दहरू प्रयोग गर्थे, र सकारात्मकता-कम स्थितिमा सहभागीहरूले थप नकारात्मक शब्दहरू र थोरै सकारात्मक शब्दहरू प्रयोग गरे। बारहरू अनुमानित मानक त्रुटिहरू प्रतिनिधित्व गर्छन्। Kramer, Guillory, and Hancock (2014) बाट अनुकूलित, चित्र 1।

यस प्रयोगले उठाएको नैतिक समस्याहरू छलफल गर्नु अघि, म अध्यायमा पहिले केहि विचारहरू प्रयोग गरेर तीन वैज्ञानिक मुद्दाहरू वर्णन गर्न चाहन्छु। पहिलो, यो स्पष्ट छैन कि प्रयोगको वास्तविक विवरण सैद्धान्तिक दावीहरूसँग कसरी जडान हुन्छ; अन्य शब्दहरूमा, वैधता निर्माणको बारेमा प्रश्नहरू छन्। यो स्पष्ट छैन कि सकारात्मक र नकारात्मक शब्द गणनाहरू वास्तवमा प्रतिभागिहरु को भावुक अवस्था को एक राम्रो संकेत हो किनभने (1) यो स्पष्ट छैन कि मान्छे पोस्ट जो उनको भावनाहरु को एक राम्रो सूचक हो र (2) यो छैन स्पष्ट गर्नुहोस् कि विशेष प्रयोग विश्लेषण प्रविधिको प्रयोगकर्ताहरूले प्रयोगमा विश्वसनीय भावनात्मक भावनाहरू (Beasley and Mason 2015; Panger 2016) सक्षम हुन्छन्। अन्य शब्दहरूमा, एक पक्षपातपूर्ण संकेतको खराब उपाय हुन सक्छ। दोस्रो, प्रयोगको डिजाइन र विश्लेषणले हामीलाई कुन कुरालाई असर पारेको बारेमा केही पनि गर्दैन (यानी, उपचारको प्रभावको हिटरोजिटिटीको कुनै विश्लेषण छैन) र कुन मेटिमेसन हुन सक्छ। यस अवस्थामा, शोधकर्ताहरू प्रतिभागिहरु बारे धेरै जानकारी थिए, तर तिनीहरू अनिवार्य रुपमा विश्लेषणमा विगेट्सको रूपमा व्यवहार गरिन्थे। तेस्रो, यस प्रयोगमा प्रभावको आकार धेरै सानो थियो; उपचार र नियन्त्रण सर्तहरू बीचको भिन्नता लगभग 1 9 1000 शब्दहरू हुन्। तिनीहरूको पेपरमा, क्रिमर र सहकर्मीहरूले यो मामला बनाउँछन् कि यस आकारको प्रभाव महत्त्वपूर्ण छ किनकि प्रत्येक दिन सयौं व्यक्तिहरूले उनीहरूको समाचार फिडमा पहुँच गर्छन्। अन्य शब्दहरुमा, उनि तर्क दिन्छन् कि हरेक प्रभाव हरेक व्यक्ति को लागि सानो हो, भरी मा ठूलो हो। यदि तपाईं यो तर्क स्वीकार गर्न चाहनुभयो भने, यो अझै स्पष्ट छैन यदि भावना को फैलाव (Prentice and Miller 1992) बारे मा अधिक सामान्य वैज्ञानिक प्रश्न को सम्बन्ध मा यस आकार को प्रभाव महत्त्वपूर्ण छ।

यी वैज्ञानिक प्रश्नहरूका अतिरिक्त, यस पत्रका केही दिनपछि नेशनल अकादमी अफगानिस्तानको कार्यवाहीमा प्रकाशित भएको थियो, त्यहाँ दुवै शोधकर्ताहरू र प्रेसबाट एक ठूलो चिन्ता थियो (म यस बहसमा बहसहरू 6 अध्यायमा थप विवरणमा वर्णन गर्नेछु। )। यस बहसमा उठाइएका मुद्दाहरूले नैतिकता र अनुसन्धानको लागि नैतिक समीक्षा प्रक्रिया (Verma 2014) बारेमा "चिन्ताको सम्पादकीय अभिव्यक्ति" पत्रिका प्रकाशित गरेको थियो।

भावनात्मक कङ्गनको बारेमा त्यो पृष्ठभूमिलाई दिइयो, म अब देखाउन चाहन्छु कि तीन आरले वास्तविक अध्ययनको लागि कंक्रीट, व्यावहारिक सुधारको सुझाव दिन्छ (जुन तपाईले यस विशेष प्रयोगको नैतिकता बारे सोच्न सक्नुहुनेछ)। पहिलो आर प्रतिस्थापन गरिएको छ : यदि सम्भव भएमा शोधकर्ताहरूलाई कम आक्रामक र खतरनाक प्रविधिहरू प्रयोग गरी प्रतिस्थापन गर्न खोज्नु पर्छ। उदाहरणको लागि, बेतरतीब रूपमा प्रयोग गरिएको प्रयोग चलाउनुको सट्टा, शोधकर्ताहरुले एक प्राकृतिक प्रयोग को शोषण गर्न सक्थे। अध्याय 2 मा वर्णन गरिएको, प्राकृतिक प्रयोगहरूले संसारमा केही चीजहरू हुन्छन् जुन उपचारको अनियमित असाइनमेन्ट नजिकिन्छन् (उदाहरणको लागि, निर्णय गर्ने लटरी जो सेनामा तयार पारिएको छ)। एक प्राकृतिक प्रयोगको नैतिक फायदा यो हो कि शोधकर्ताले उपचार दिन आवश्यक छैन: वातावरणले तपाईंको लागि। उदाहरणको लागि, लगभग Lorenzo Coviello et al. (2014) भावनात्मक कन्कोगुन प्रयोग संग, Lorenzo Coviello et al. (2014) शोषण गरिरहेका थिए जुन कुन कुरामा भावनात्मक कोरागेन प्राकृतिक प्रयोग भनिन्छ। Coviello र सहयोगिहरु को खोज मान्छे मान्छे को अधिक नकारात्मक शब्दहरु र बारिश हो जहाँ दिनहरुमा कम सकारात्मक शब्दहरु पोस्ट। त्यसकारण, मौसममा अनियमित भिन्नता प्रयोग गरेर, तिनीहरू सबैलाई हस्तक्षेप गर्ने आवश्यकता बिना समाचार फीडमा परिवर्तनहरूको प्रभाव अध्ययन गर्न सक्षम थिए। यो मौसम उनको लागि तिनीहरूको प्रयोग चलिरहेको जस्तो थियो। उनीहरूको प्रक्रियाको विवरण एकदम जटिल छ, तर हाम्रो उद्देश्यका लागि यहाँ भन्दा महत्त्वपूर्ण बिन्दु भनेको प्राकृतिक प्रयोगको प्रयोग गरेर, कोभिलोलो र सहकर्मीहरूले आफ्नै प्रयोग चलाउने आवश्यकता बिना भावनाको फैलाउने बारेमा जान्न सकेन।

तीन रुपैया को दोश्रो परिमार्जन हुन्छ : शोधकर्ताहरु लाई उनको संभव को रूप मा हानिकारक को रूप मा बनाउन को लागी उनको उपचार को परिष्कृत गर्न को लागी चाहिए। उदाहरणका लागि, सामग्री अवरुद्ध गर्नुको सट्टामा कि सकारात्मक वा नकारात्मक थियो, शोधकर्ताहरूले हुनसक्ने सामग्रीलाई सकारात्मक बनाउन वा नकारात्मक थियो। यो बढ्दो डिजाइनले प्रतिभागी समाचार समाचारहरूको भावनात्मक सामग्री परिवर्तन गरेको छ, तर यसले चिन्तालाई चिन्ता पुर्याएको छ कि आलोचकहरूले व्यक्त गरे: प्रयोगहरूले प्रतिभागी हुन सकेका छन् उनीहरूको समाचार फिडमा महत्त्वपूर्ण सूचनाको सम्झना गर्न। क्रिमर र सहकर्मीहरूले प्रयोग गरेको डिजाइनको साथ, महत्त्वपूर्ण सन्देश एक को रूपमा अवरुद्ध हुन सक्छ जुन होइन। तथापि, बढ्दो डिजाइनको साथ, विस्थापित हुने सन्देशहरू जुन कम महत्त्वपूर्ण हुन्छन्।

अन्तमा, तेस्रो आर कम हुन्छ : शोधकर्ताहरूले उनीहरूको प्रयोगमा सहभागी प्राप्त गर्न कम्तीमा कम्तिमा आवश्यक पर्दछ। एनालॉग प्रयोगहरूमा, यो स्वाभाविक रूपमा भयो किनकी प्रतिभागिहरु को उच्च चर लागत को। तर डिजिटल प्रयोगहरूमा, विशेष गरी शून्य चर लागतको साथमा, शोधकर्ताले उनीहरूको प्रयोगको साइजमा लागत बाधाको सामना गर्दैनन्, र यसको कुनै अनावश्यक ठूला प्रयोगहरूको नेतृत्व गर्ने क्षमता छ।

उदाहरणको लागि, क्रमेरर र सहकर्मीहरूले आफ्ना सहभागीहरूको बारेमा पूर्व-उपचार जानकारी प्रयोग गर्न सक्थे - जस्तै पूर्व-उपचार पोष्ट गर्ने व्यवहार-यसको विश्लेषण अधिक कुशल बनाउन। थप विशेष गरी, उपचार र नियन्त्रण अवस्थामा सकारात्मक शब्दहरूको अनुपात तुलना गर्नुको तुलनामा, क्रिमर र सहकर्मीहरूले शर्तहरू बीचको सकारात्मक शब्दहरूको अनुपातमा परिवर्तन गर्न सक्थे; एक दृष्टिकोण जुन कहिलेकाहीं एक मिश्रित डिजाइन (4.5 फाईल) भनिन्छ र कहिलेकाहीँ फरक-फरक-फरक अंतर अनुमानक भनिन्छ। यो, प्रत्येक सहभागीका लागि, शोधकर्ताहरूले परिवर्तन स्कोर (पोस्ट-उपचार व्यवहार \(-\) पूर्व-व्यवहार व्यवहार सिर्जना गर्न सक्दथे) र त्यसपछि उपचारका नियम र नियन्त्रण सर्तहरूमा परिवर्तनको संख्याको तुलनामा तुलना। यो फरक-फरक-फरक दृष्टिकोण सांख्यिकीय र अधिक कुशल छ, जसको अर्थ हो कि शोधकर्ताले धेरै साना नमूनाहरू प्रयोग गरेर समान सांख्यिकीय विश्वास हासिल गर्न सक्छन्।

कच्चा डेटा बिना, यो जान्न गाह्रो छ कि वास्तवमा फरक-फरक-फरक-फरक मतभेद अनुमानकर्ता यो अवस्थामा हुनेछ। तर हामी अरू सम्बन्धित प्रयोगहरू कुनै नराम्रो विचारको लागी हेर्न सक्नुहुन्छ। Deng et al. (2013) भने कि अंतर-इन-विभेदक अनुमानक को एक फारम प्रयोग गरेर, तिनीहरू तीन अलग अलग अनलाइन प्रयोगहरुमा लगभग 50% द्वारा आफ्नो अनुमान को भिन्नता कम गर्न सक्षम थिए; समान परिणामहरू Xie and Aurisset (2016) द्वारा सूचित गरिएको छ। यो 50% भिन्नता घटाइको अर्थ भनेको भावनात्मक कन्टेनर शोधकर्ताले आफ्नो नमूनामा आधेमा कटौती गर्न सक्दथे भने यदि उनीहरूले केहि फरक विश्लेषण विधि प्रयोग गर्दथे भने। अन्य शब्दहरुमा, विश्लेषण मा एक सानो परिवर्तन संग, 350,000 मान्छे को प्रयोग मा भागीदारी को बिरुद्ध हुन सक्छ।

यस बिंदुमा, तपाईं सोच्न सक्नुहुन्छ किन शोधकर्ताहरु लाई ध्यान दिनु पर्छ कि 350,000 मान्छे भावनात्मक कंटियन्स अनावश्यक रूप मा थिए। यो भावनात्मक कङ्गनको दुई विशेष विशेषता हो जुन अत्यधिक आकारको उपयुक्तता संग चिन्ता हुन्छ, र यी विशेषताहरू धेरै डिजिटल क्षेत्र प्रयोगहरूद्वारा साझेदारी गरिएको छ: (1) यसका बारेमा अनिश्चितता छ कि क्या प्रयोग कम से कम केहि प्रतिभागिहरु लाई हानि गर्नेछ र (2) सहभागिता स्वैच्छिक थिएन। यो व्यावहारिक देखिन्छ कि प्रयोगहरू प्रयोग गर्न प्रयास गर्नुहोस् जुन यी सुविधाहरू सम्भव भएसम्म सानो छ।

स्पष्ट हुनु, तपाईंको प्रयोग को साइज घटाउन को लागी मतलब छैन कि तपाईं ठूलो, शून्य चर लागत प्रयोगहरु चलाउन हुँदैन। यो केवल यसको अर्थ हो कि तपाइँको प्रयोगहरू तपाईको भन्दा पनि ठूलो हुँदैन जुन तपाईले आफ्नो वैज्ञानिक उद्देश्य प्राप्त गर्न आवश्यक छ। एक प्रयोग उचित आकारको निश्चित गर्न को लागि एक महत्वपूर्ण तरीका पावर विश्लेषण (Cohen 1988) सञ्चालन गर्न हो। एनालॉग युगमा, शोधकर्ताले सामान्यतया शक्तिको विश्लेषण गरे कि उनीहरूको अध्ययन निकै सानो थिएन (यानी, अन्तर्गत संचालित)। तथापि, शोधकर्ताहरुले आफ्नो अध्ययन धेरै ठूलो होइन भनेर यकीन गर्नका लागि पावर विश्लेषण गर्नु पर्छ (यानी, अधिक संचालित)।

अन्तमा, तीन R's-replace, refine, र सिद्धान्तहरू लाई कम गर्न सहयोग पुर्याउन मद्दत गर्दछ जसले शोधकर्ताहरू आफ्नो प्रयोगात्मक डिजाइनमा नैतिकता निर्माण गर्न मद्दत गर्दछ। निस्सन्देह, भावनात्मक कङ्गनमा यी प्रत्येक सम्भावित परिवर्तनहरू व्यापार-अफ परिचय गराउँछन्। उदाहरणका लागि, प्राकृतिक अनुभवहरूको प्रमाण सँधै अनियमित रूपमा प्रयोग नभएसम्म सफा गरिएको प्रयोगहरू र सामग्री बढाउनको लागी सामग्री बढाउन भन्दा बढि कार्यान्वयन गर्न तार्किक रूपमा अझ गाह्रो हुन सक्छ। त्यसोभए, यी परिवर्तनहरू सुझाव गर्ने उद्देश्य अन्य शोधकर्ताहरूको निर्णयलाई दोस्रो-अनुमान लगाउन थिएन। बरु, यो तीन आर आर यथार्थवादी अवस्थामा कसरी लागू गर्न सकिन्छ भनेर वर्णन गर्न थियो। वास्तवमा, व्यापार-बन्द मुद्दा मुद्दा अनुसन्धान डिजाइनमा सबै समय आउँदछ, र डिजिटल-उमेरमा, यी यी व्यापार-प्रसारहरूले नैतिक रूपमा ध्यान दिनेछन्। पछि, अध्याय 6 मा, म केहि सिद्धान्तहरू र नैतिक ढाँचाहरू प्रस्ताव गर्दछु जसले शोधकर्ताहरुलाई बुझ्न र यी व्यापार-विज्ञहरूमा छलफल गर्न मद्दत गर्दछ।