ਅੱਗੇ ਕੀ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ

• ਜਾਣ ਪਛਾਣ (ਸੈਕਸ਼ਨ 6.1)

ਰਿਸਰਚ ਨੈਤਕਤਾ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਧੋਖਾਧੜੀ ਅਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇ ਵੰਡ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ Institute of Medicine and National Academy of Sciences and National Academy of Engineering (2009) ਦੁਆਰਾ ਆਨਿੰਗ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਵਿਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ.

ਇਹ ਅਧਿਆਇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ Desposato (2016b) ਦੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Desposato (2016b) ਦੇ ਅਧਿਆਇ 6-9 ਵੇਖੋ. ਇਸ ਤਰਕ ਲਈ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ ਜੋ ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਮਰੀਕੀ ਹਨ, Holm (1995) ਦੇਖੋ. ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿਚ ਸੰਸਥਾਨਕ ਰਿਵਿਊ ਬੋਰਡਾਂ ਦੀ ਇਕ ਹੋਰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ, Stark (2012) ਦੇਖੋ. ਜਰਨਲ ਪੀਐੱਸ: ਸਿਆਸੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਰਾਜਨੀਤੀ ਨੇ ਸਿਆਸੀ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਆਈ.ਆਰ.ਬੀਜ਼ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ 'ਤੇ ਇਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਚਾਰ-ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ. ਸੰਖੇਪ ਲਈ Martinez-Ebers (2016) ਦੇਖੋ

ਬੇਲਮੋਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ ਯੂਨਾਈਟਿਡ ਸਟੇਟ ਦੇ ਅਗਲੇ ਨਿਯਮ ਅਨੁਸੰਧਾਨ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਅੰਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਮੈਂ ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੋਵੇਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Beauchamp and Saghai (2012) , Beauchamp and Saghai (2012) MN Meyer (2015) , boyd (2016) , ਅਤੇ Metcalf and Crawford (2016) .

ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਖੋਜ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Jackman and Kanerva (2016) . ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਐਨ ਜੀ ਓ ਵਿਚ ਖੋਜ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ, Calo (2013) , Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) , Tene and Polonetsky (2016) .

ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ਡਾਟਾ ਵਰਤਣ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਪੱਛਮੀ ਅਫ਼ਰੀਕਾ ਵਿਚ 2014 ਈਬੋਲਾ ਫੈਲਣ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿਚ (Wesolowski et al. 2014; McDonald 2016) , ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ਡਾਟਾ ਦੇ ਰਹੱਸ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰੇ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਸੰਕਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਲਈ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ਡਾਟਾ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰੋ, ਵੇਖੋ Bengtsson et al. (2011) ਅਤੇ Lu, Bengtsson, and Holme (2012) , ਅਤੇ ਸੰਕਟ ਸਬੰਧਤ ਖੋਜ ਦੇ ਨੈਿਤਕਤਾ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਵੇਖੋ ( ??? ) .

• ਤਿੰਨ ਉਦਾਹਰਣ (ਭਾਗ 6.2)

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਗੀ ਬਾਰੇ ਲਿਖਿਆ ਹੈ. ਜਰਨਲ ਰਿਸਰਚ ਐਥਿਕਸ ਨੇ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਜਨਵਰੀ 2016 ਵਿਚ ਤਜਰਬੇ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤਾ; ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ Hunter and Evans (2016) ਦੇਖੋ. ਕੌਮੀ ਅਕੈਡਮਿਕਸ ਆਫ਼ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪ੍ਰੀਕ੍ਰੈਂਸ ਨੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਦੋ ਟੁਕੜੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ: Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) ਅਤੇ Fiske and Hauser (2014) ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਹੋਰ ਟੁਕੜੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: Puschmann and Bozdag (2014) , Meyer (2014) , Grimmelmann (2015) , Grimmelmann (2015) MN Meyer (2015) , ( ??? ) , Kleinsman and Buckley (2015) , Shaw (2015) , ਅਤੇ ( ??? )

• ਡਿਜੀਟਲ ਵੱਖ ਹੈ (ਭਾਗ 6.3)

ਜਨਤਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, Mayer-Schönberger (2009) ਅਤੇ Marx (2016) ਵਿਆਪਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ. ਸਰਵੇਲੈਂਸ ਦੇ ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਠੋਸ ਮਿਸਾਲ ਲਈ, Bankston and Soltani (2013) ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਅਪਰਾਧਕ ਸ਼ੱਕੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਭੌਤਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲੋਂ 50 ਗੁਣਾ ਸਸਤਾ ਹੈ. ਕੰਮ 'ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਰੱਖਣ ਦੀ ਚਰਚਾ ਲਈ Ajunwa, Crawford, and Schultz (2016) ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖੋ. Bell and Gemmell (2009) ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਜਨਤਕ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ਤੇ ਜਨਤਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਚੱਖਣ, ਸੰਬੰਧ ਅਤੇ ਟਾਈਮ) ਵਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਭਾਗੀਦਾਰ ਨਿੱਜੀ ਹੋਣ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੀਕਲ ਕੋਸਿਨਸਕੀ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ (2013) ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਨਸੀ ਅਨੁਕੂਲਣ ਅਤੇ ਨਸ਼ਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਮ ਡਿਜੀਟਲ ਟਰੇਸ ਡਾਟਾ (ਫੇਸਬੁੱਕ ਪਸੰਦ) ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਜਾਦੂਈ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੋਸਿੰਸਕੀ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਢੰਗ- ਜੋ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਟਰੇਸ, ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲ਼ੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ- ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕੁਝ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੱਸ ਚੁੱਕਾ ਹਾਂ. ਯਾਦ ਕਰੋ ਕਿ ਅਧਿਆਇ 3 ਵਿਚ (ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛਣੇ) ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਰਵਾਂਡਾ ਵਿਚ ਗਰੀਬੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਜੌਸ਼ੂਆ ਬਲਾਮੈਨਸਟੌਕ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ (2015) ਦੇ ਸਰਵੇਖਣ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ਡਾਟਾ ਮਿਲਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਇਹ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਗਰੀਬੀ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਸਿਹਤ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਅਣਚਾਹੇ ਸੈਕੰਡਰੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, O'Doherty et al. (2016) ਅਣਇੱਛਤ ਸੈਕੰਡਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਇੱਕ ਅਧੂਰੀ ਮਾਸਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਰਾਜਨੀਤੀਕ ਜੀਵਨ ਤੇ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇ ਲੋਕ ਕੁਝ ਖਾਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਜਾਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ; Schauer (1978) ਅਤੇ Penney (2016) .

ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਕਈ ਵਾਰ "ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਸ਼ਾਪਿੰਗ" (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ, ਕੁਝ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਜੋ ਆਈ.ਆਰ.ਬੀ. ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ IRBs (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਸਰਕਾਰੀ ਸੰਗਠਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕ) ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਥੀ ਇਕੱਤਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਫਿਰ, ਆਈਆਰਬੀ-ਕਵਰ ਖੋਜੀ ਆਈ.ਆਰ.ਬੀ ਨਿਰੀਖਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਡੀ-ਪਛਾਣੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਖੋਜ ਨੂੰ ਹੁਣ "ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ੇ ਖੋਜ" ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਆਈਆਰਬੀ ਚੋਰੀ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਸਰਚ ਨੈਿਤਕਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ ਹੈ.

2011 ਵਿੱਚ, ਇਕ ਸਾਂਝਾ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅੰਤ ਵਿੱਚ 2017 ( ??? ) ਵਿੱਚ ਮੁਕੰਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ. ਆਮ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਯਤਨਾਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Evans (2013) , National Research Council (2014) , Hudson and Collins (2015) ਅਤੇ Metcalf (2016) .

• ਚਾਰ ਅਸੂਲ (ਭਾਗ 6.4)

ਬਾਇਓ-ਐਡਮਿਕਲ ਨੈਤਕਤਾ ਲਈ ਕਲਾਸਿਕ ਸਿਧਾਂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ Beauchamp and Childress (2012) . ਉਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਨ ਕਿ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਬਾਇਓਮੈਂਡੀਕਲ ਨੈਿਤਕਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: ਆਟੋਮਿਨਿਟੀ, ਨਾਨਮੈਲੀਜੈਂਸ, ਲਾਭਪਾਤ, ਅਤੇ ਜਸਟਿਸ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਨਾ ਗ਼ੈਰ-ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇਕ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰਹਿਣ ਦੀ ਅਪੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਸੰਕਲਪ "ਨੁਕਸਾਨ ਨਾ ਕਰੋ" ਦੇ ਹਿਪੋਕ੍ਰੇਟਿਕ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਡੂੰਘੇ ਤੌਰ ਤੇ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਖੋਜ ਨੈਤਿਕਤਾ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਲਾਭਪਾਤ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਾਲੇ ਫਰਕ ਦੇ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ @ ਬੀਊਚੈਮ_ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ_2012 ਦਾ ਚੈਪਟਰ ਦੇਖੋ. ਆਲੋਚਨਾ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤਿ ਅਮਰੀਕੀ ਹਨ, Holm (1995) ਦੇਖੋ. ਜਦੋਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸੰਤੁਲਨ ਦੇ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Gillon (2015) ਦੇਖੋ.

ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਅਸੂਲ ਵੀ "ਕੰਜ਼ੂਮਰ ਸਬਕ ਰਿਵਿਊ ਬੋਰਡ" (ਸੀਐਸਆਰਬੀਜ਼) (Calo 2013) ਨਾਮਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਰਕਾਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਖੋਜ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਨ.

• ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਆਦਰ (ਅਨੁਭਾਗ 6.4.1)

ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਬੈਲਮੈਟ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਇਹ ਵੀ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਮਨੁੱਖ ਸੱਚੀ ਸਵੈ-ਨਿਰਣੇ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਬੱਚੇ, ਬਿਮਾਰੀ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਲੋਕ ਜਾਂ ਗੰਭੀਰ ਤੌਰ ਤੇ ਸੀਮਤ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਰਹੇ ਲੋਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਲੋਕ ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹਨ

ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਵਿਚ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਆਦਰ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡਿਜੀਟਲ-ਉਮਰ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਸਵੈ ਨਿਰਣਾਇਕਤਾ ਦੀ ਘੱਟ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਿਜੀਟਲ-ਉਮਰ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਵਿਚ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ. ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸੱਚਮੁੱਚ (Nissenbaum 2011) ਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ਿਤਾ ਵਿਵਾਦ (Nissenbaum 2011) ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮਝ ਦੀ ਲੜਾਈ ਹੋਵੇ ਲਗਭਗ, ਜੇਕਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਬਾਰੇ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੁਹੱਈਆ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ. ਪਰ ਜੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵੇ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ ਐਨਾਲੌਗ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿਚ ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਵਿਚ- ਬੇਲਮੋਨ ਰਿਪੋਰਟ ਦੁਆਰਾ ਵਿਚਾਰੇ ਗਏ ਹਾਵੀ ਪ੍ਰਬੰਧ ਨੂੰ ਮੰਨਣਾ - ਇਕ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ਕ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾਉਣ ਲਈ ਹਰੇਕ ਸਹਿਭਾਗੀ ਨਾਲ ਇਕ ਵੱਖਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਡਾਕਟਰ. ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਜਾਂ ਲੱਖਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਆਨਲਾਈਨ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿਚ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਆਮ੍ਹੋ-ਸਾਹਮਣੇ ਪਹੁੰਚ ਅਸੰਭਵ ਹੈ. ਡਿਜੀਟਲ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿਚ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ ਦੂਜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਇਹ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਤੀਭਾਗੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਹੋਵੇਗਾ. ਮੈਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਭਾਗ 6.6.1 ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹਾਂ. ਇਹਨਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸਾਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾ ਤਾਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਆਦਰ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ.

ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Miller (2014) ਦੇਖੋ. ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਇੱਕ ਪੁਸਤਕ-ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ, Manson and O'Neill (2007) . ਹੇਠਾਂ ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਬਾਰੇ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖੋ.

• ਲਾਭ (ਭਾਗ 6.4.2)

ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸੰਕਟ ਦੀ ਘਾਟ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜਾਂ ਖਾਸ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਸਮਾਜਿਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਹੈ, ਪਰ ਮੈਂ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਨ: ਵਿਵਿਤਾ ਜੂਰੀ ਸਟੱਡੀ (Vaughan 1967; Katz, Capron, and Glass 1972, chap. 2) ਦਰਸਾਏਗਾ - ਕਈ ਵਾਰੀ ਸ਼ਿਕਾਗੋ ਜਿਊਰੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (Cornwell 2010) ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ ਸ਼ਿਕਾਗੋ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਗੁਪਤ ਵਿਵਿਤਾ, ਕੰਸਾਸ ਵਿੱਚ ਛੇ ਜੂਰੀ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ. ਕੇਸਾਂ ਵਿਚ ਜੱਜਾਂ ਅਤੇ ਵਕੀਲਾਂ ਨੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਦਿੱਤੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਖ਼ਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੁਅਨੇਸਰ ਅਣਜਾਣ ਸਨ ਕਿ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਹੋ ਰਹੇ ਸਨ. ਇੱਕ ਵਾਰ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਤਾਂ ਜਨਤਕ ਰੋਹ ਸੀ. ਜਸਟਿਸ ਵਿਭਾਗ ਨੇ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਂਗਰਸ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਗਵਾਹੀ ਦੇਣ ਲਈ ਬੁਲਾਇਆ ਗਿਆ. ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਕਾਂਗਰਸ ਨੇ ਇਕ ਨਵਾਂ ਕਾਨੂੰਨ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਿਊਰੀ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਲਈ ਗ਼ੈਰਕਾਨੂੰਨੀ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.

ਵਿਵਿਤਾ ਜੂਰੀ ਸਟੱਡੀ ਦੇ ਆਲੋਚਕਾਂ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਪ੍ਰਤੀਭਾਗੀਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਨਾ ਕਿ, ਇਹ ਜੂਰੀ ਦੀ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਦੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਸੀ. ਭਾਵ, ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜੇਕਰ ਜੇਊਰੀ ਦੇ ਸਦੱਸ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਸਨ ਕਿ ਉਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਵਟਾਂਦਰਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਜੂਰੀ ਦੀ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਲਈ ਇਹ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੋਵੇਗਾ. ਜਿਊਰੀ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮਾਜਿਕ ਸੰਦਰਭ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਸਮਾਜ ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਟਾਰਨੀ-ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਦੇਖਭਾਲ (MacCarthy 2015) .

ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਘਨ ਵੀ ਰਾਜਨੀਤਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ (Desposato 2016b) ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਸਿਆਸੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸੰਦਰਭ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਲਾਗਤ-ਲਾਭ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, Zimmerman (2016) ਦੇਖੋ.

• ਜਸਟਿਸ (ਅਨੁਭਾਗ 6.4.3)

ਡਿਜੀਟਲ-ਉਮਰ ਖੋਜ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ Lanier (2014) ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਟਰੇਸ ਲਈ ਅਦਾਇਗੀ ਕਰਨ ਦੀ ਤਜਵੀਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ. Bederson and Quinn (2011) ਔਨਲਾਈਨ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਵਿਚ ਭੁਗਤਾਨ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, Desposato (2016a) ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਤਜਵੀਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਉਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਨਕੋਰ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਕਿਸੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ.

• ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਵਿਆਜ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਨਾ (ਸੈਕਸ਼ਨ 6.4.4)

ਨਿਯਮ-ਦੇ-ਸੇਵਾ ਸਮਝੌਤੇ ਵਿਚ ਬਰਾਬਰ ਦੀਆਂ ਪਾਰਟੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀਤੇ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਰਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਘੱਟ ਭਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਨਿਯਮ-ਦੇ-ਸੇਵਾ ਸਮਝੌਤੇ ਦਾ ਉਲੰਘਣ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ (ਆਮ ਤੌਰ' ਤੇ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਵਾਧੂ ਚਰਚਾਵਾਂ ਲਈ, Vaccaro et al. (2015) , Bruckman (2016a) , ਅਤੇ Bruckman (2016b) . ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਖੋਜ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Soeller et al. (2016) ਦੇਖੋ Soeller et al. (2016) ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੇ ਉਹ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, Sandvig and Karahalios (2016) .

• ਦੋ ਨੈਤਿਕ ਫਰੇਮਵਰਕ (ਭਾਗ 6.5)

ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ, ਪਰਿਪੱਕਤਾਵਾਦ ਅਤੇ ਡੀਟੋੌਟੌਲੋਜੀ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਰਕਮ ਲਿਖੀ ਗਈ ਹੈ. ਡਿਜੀਟਲ-ਉਮਰ ਦੀ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਇਹ ਸੋਚਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨੈਤਿਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿੰਨੇ ਕੁ ਜਣੇ ਹਨ, Zevenbergen et al. (2015) ਵਿਕਾਸ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿਚ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ Baele (2013) ਦੇਖੋ.

• ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ (ਭਾਗ 6.6.1)

ਵਿਤਕਰੇ ਦੇ ਆਡਿਟ ਅਧਿਐਨਾਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Pager (2007) Riach and Rich (2004) . ਇਨ੍ਹਾਂ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਕੇਵਲ ਸੂਝਵਾਨ ਮਤਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਨਾ ਹੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬਹਿਸ ਤੋਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਕੀਤੀ ਹੈ

ਦੋਨੋ Desposato (2016a) ਅਤੇ Humphreys (2015) ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਬਗੈਰ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਬਾਰੇ ਸਲਾਹ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ.

Sommers and Miller (2013) ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਬਾਅਦ participants debriefing ਨਾ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਹਿਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਦਲੀਲ ਹੈ ਕਿ ਖੋਜਕਰਤਾ debriefing ਛੱਡ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

"ਬਹੁਤ ਹੀ ਤੰਗ ਹਾਲਾਤ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਅਰਥਾਤ, ਖੇਤਰੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਜਿਸ ਵਿੱਚ debriefing ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਵਹਾਰਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੇ ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ debriefing ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਕਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ. ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ, ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਗੁੱਸੇ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬਚਾਉਣ, ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਭਾਗੀਆਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਡੀਬ੍ਰਾਇਫਿੰਗ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ. "

ਦੂਸਰੇ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੇ debriefing ਚੰਗਿਆਈ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ (Finn and Jakobsson 2007) ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. Debriefing ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਖੋਜਕਰਤਾ ਲਾਭਪਾਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਸਨਮਾਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਕੁਝ ਖੋਜਕਰਤਾ ਉਲਟ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਕ ਸੰਭਵ ਹੱਲ ਹੈ ਕਿ ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਡੀਬ੍ਰਾਇਡਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭਣੇ ਹੋਣਗੇ. ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡੀਬ੍ਰਾਇਇੰਗਿੰਗ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਿਚਾਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸ਼ਾਇਦ ਡੀਬ੍ਰਾਇਗਿੰਗ ਵੀ ਕੁਝ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਵਿਦਿਅਕ Jagatic et al. (2007) ਦੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Jagatic et al. (2007) . ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕਾਂ ਨੇ (DS Holmes 1976a, 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ (DS Holmes 1976a, 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) , ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿਚੋਂ ਕੁਝ ਡਿਜੀਟਲ-ਉਮਰ ਖੋਜ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. Humphreys (2015) ਸਥਾਈ ਸਹਿਮਤੀ ਬਾਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਂ ਵਰਣਨ ਕੀਤੇ ਡੀਬ੍ਰਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਨਾਲ ਨੇੜਲੇ ਸਬੰਧ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ.

ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਲਈ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਪੁੱਛਣ ਦਾ ਵਿਚਾਰ Humphreys (2015) ਸੰਖੇਪ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ

ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਜਿਸਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੈਨਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਆਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ (Crawford 2014) ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਲਈ ਸਹਿਮਤ ਹਨ. ਕਈਆਂ ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪੈਨਲ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਇਕ ਗੈਰ-ਨਮੂਨਾ ਨਮੂਨਾ ਹੋਵੇਗਾ. ਪਰ ਚੈਪਟਰ 3 (ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛਣੇ) ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੋਸਟ-ਸਟਰ੍ਰਿਫਿਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਹਨ. ਨਾਲ ਹੀ, ਪੈਨਲ 'ਤੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ ਕਈ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਹਿਮਤੀ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ, ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਵਿਆਪਕ ਸਹਿਮਤੀ (Sheehan 2011) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਹਰ ਇੱਕ ਸਟੱਡੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਸੰਭਵ ਸੰਭਾਵੀ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ, Hutton and Henderson (2015) .

• ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੇ ਖ਼ਤਰੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨਾ (ਸੈਕਸ਼ਨ 6.6.2)

ਵਿਲੱਖਣ ਤੱਕ, Netflix ਇਨਾਜ ਡਾਟਾਸੈਟਸ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਜਾਇਦਾਦ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਆਧੁਨਿਕ ਸਮਾਜਿਕ ਡਾਟਾਸੈਟਸ ਦੀ "ਅਗਿਆਤ" ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਬਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ. Narayanan and Shmatikov (2008) ਵਿਚ ਰਸਮੀ ਤੌਰ ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਰਥ ਵਿਚ, ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੁਕੜੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿਅਰਥ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ. ਭਾਵ, ਹਰੇਕ ਰਿਕਾਰਡ ਲਈ, ਕੋਈ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਜੋ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਹਰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣੇ ਨੇੜਲੇ ਗੁਆਂਢੀ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ. ਇਕ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ Netflix ਡੇਟਾ ਸਪਾਰਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪੰਜ ਤਾਰਾ ਸਟਾਰ ਤੇ ਲਗਪਗ 20,000 ਫਿਲਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਲਗਭਗ \(6^{20,000}\) ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ ਹਨ ਜੋ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕੋਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (6 ਕਿਉਂਕਿ, 1 ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 1 ਤੱਕ 5 ਸਟਾਰ, ਕਿਸੇ ਨੇ ਫ਼ਿਲਮ ਨੂੰ ਰਾਇ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ). ਇਹ ਨੰਬਰ ਇੰਨਾ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਵੀ ਔਖਾ ਹੈ.

ਸਪਾਰਸਟੀ ਦੇ ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ ਪਹਿਲੀ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬ ਰੁਚੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੂੰ "ਨਾਮਨਜ਼ੂਰ" ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਸ਼ਾਇਦ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋਵੇਗੀ. ਭਾਵ, ਜੇਕਰ Netflix ਲਗਾਤਾਰ ਕੁਝ ਰੇਟਿੰਗਾਂ (ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕੀਤਾ) ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਹਮਲਾਵਰ ਰਿਕਾਰਡ ਅਜੇ ਵੀ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜਲਾ ਰਿਕਾਰਡ ਹੈ ਜੋ ਹਮਲਾਵਰ ਦੇ ਕੋਲ ਹੈ. ਦੂਜਾ, ਸਪਾਰਸੀਟੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਹਮਲਾਵਰ ਦੇ ਅਪੂਰਣ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਗਿਆਨ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਵੀ ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨੈਟਫ਼ਿਲਕਸ ਡੈਟੇ ਵਿੱਚ, ਆਓ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਕਿ ਹਮਲਾਵਰ ਤੁਹਾਡੇ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਫਿਲਮਾਂ ਲਈ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਰੇਟਿੰਗਾਂ \(\pm\) 3 ਦਿਨ ਕੀਤੀ ਸੀ; ਕੇਵਲ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਲੇ ਹੀ Netflix ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ 68% ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ. ਹਮਲਾਵਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਾ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਅੱਠ ਫਿਲਮ ਜਾਣਦਾ ਹੈ, ਜੇ \(\pm\) 14 ਦਿਨ, ਫਿਰ ਇਹ ਲੋਕ ਜਾਣਦੇ ਰੇਟਿੰਗ ਦੇ ਦੋ ਪੂਰੀ ਗਲਤ ਹਨ ਵੀ, ਜੇ, ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ 99% ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ dataset ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਸਪੈਨਿਸ਼ਟੀ ਇਕ "ਮੁਨਾਸਬ" ਅੰਕੜਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੰਦਭਾਗਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਆਧੁਨਿਕ ਸਮਾਜਿਕ ਡੈਟਾਸੈਟ ਵਿਅਰਥ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਸਪਾਰਸ ਡੇਟਾ ਦੇ "ਐਨਾਮੀਜ਼ੇਸ਼ਨ" ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ, Narayanan and Shmatikov (2008) .

ਟੈਲੀਫੋਨ ਮੈਟਾ-ਡਾਟਾ ਵੀ "ਅਨਾਮ" ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਪਰ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਟੈਲੀਫੋਨ ਮੈਟਾ-ਡਾਟਾ ਪਛਾਣੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

ਅੰਕੜਾ 6.6 ਵਿਚ, ਮੈਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਪਾਰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਰੀਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਲਾਭ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ. ਪਾਬੰਦੀਸ਼ੁਦਾ ਪਹੁੰਚ ਪਹੁੰਚ (ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਕੰਡਿਆਡ ਬਾਗ਼) ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਸ਼ੁਦਾ ਡਾਟਾ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਨਾਮਕਰਣ" ਦੇ ਕੁਝ ਰੂਪ) Reiter and Kinney (2011) . ਡੇਟਾ ਦੇ ਖਤਰੇ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ, Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . ਡਾਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਚਰਚਾ ਲਈ, Yakowitz (2011) ਦੇਖੋ.

ਡੇਟਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ Brickell and Shmatikov (2008) , Ohm (2010) , Reiter (2012) , Wu (2013) ਅਤੇ Goroff (2015) . ਇਸ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੇ ਖੁੱਲੇ ਔਨਲਾਈਨ ਕੋਰਸ (ਐਮ.ਓ.ਓ.ਸੀ.) ਤੋਂ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, Daries et al. (2014) ਦੇਖੋ Daries et al. (2014) ਅਤੇ Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015)

ਅੰਤਰਾਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਹਿਭਾਗੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਉੱਚ ਲਾਭ ਦੋਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ; Dwork and Roth (2014) ਅਤੇ Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

ਨਿੱਜੀ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਪੀ.ਆਈ.ਆਈ.) ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਜੋ ਰਿਸਰਚ ਨੈਤਿਕਤਾ ਬਾਰੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਕਈ ਨਿਯਮ ਹਨ, Narayanan and Shmatikov (2010) ਅਤੇ Schwartz and Solove (2011) . ਸੰਭਾਵੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਡਾਟਾ ਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Ohm (2015) ਦੇਖੋ.

ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਵੱਖ ਵੱਖ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲਿੰਕੇਜ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੀ ਜੋਖਮ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਖੋਜ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Currie (2013) ਵਿਚ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ.

ਪੰਜ ਸੁਰੱਖਿਅਤ Desai, Ritchie, and Welpton (2016) ਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . ਆਊਟਪੁੱਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) , ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਛਾਣੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. Dwork et al. (2017) ਸਮੁੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਿਚਾਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ

ਡੇਟਾ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਰੀਲਿਜ਼ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਮਾਲਕੀ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਮਾਲਕੀ ਤੇ, Evans (2011) ਅਤੇ Pentland (2012) .

• ਗੋਪਨੀਯਤਾ (ਭਾਗ 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) ਗੁਪਤਤਾ ਬਾਰੇ ਇਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਲੇਖ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਇਕੱਲੇ ਛੱਡਣ ਦਾ ਹੱਕ ਹੈ. ਰਹੱਸ ਦੀ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਲੰਬੇ ਇਲਾਜ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਾਂਗਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ Solove (2010) ਅਤੇ Nissenbaum (2010) .

ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਾਸਪੀਕਲ ਖੋਜ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ, Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . Phelan, Lampe, and Resnick (2016) ਦੋਹਰੀ ਸਿਸਟਮ ਸਿਧਾਂਤ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦੇ ਹਨ-ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ' ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ- ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਲੋਕ ਗੁਪਤਤਾ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਬਿਆਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਟਵਿੱਟਰ ਵਾਂਗ ਆਨਲਾਈਨ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ Neuhaus and Webmoor (2012) .

ਜਰਨਲ ਸਾਇੰਸ ਨੇ "ਅਖੀਰ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ" ਸਿਰਲੇਖ ਵਾਲੀ ਇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਸੰਖੇਪ ਲਈ, Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਡਿਜੀਟਲ ਉਮਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੇ ਗੋਪਨੀਅਤਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ Packard (1964) .

• ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਤਹਿਤ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨਾ (ਭਾਗ 6.6.4)

ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਜਦੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਖਤਰੇ ਦੇ ਮਿਆਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਫ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕਿਸ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ (National Research Council 2014) ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਬੇਘਰੇ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਬੇਆਰਾਮੀ ਦੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਹਨ ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਕਿ ਬੇਘਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਖੋਜ ਲਈ ਬੇਨਕਾਬ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਇਹ ਅਨੁਮਤੀ ਹੈ. ਇਸ ਕਾਰਨ, ਇਕ ਵਧ ਰਹੀ ਸਹਿਮਤੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਆਮ-ਆਬਾਦੀ ਮਿਆਰੀ ਨਹੀਂ, ਖ਼ਾਸ ਆਬਾਦੀ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਣਾ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਮ ਆਬਾਦੀ ਮਿਆਰੀ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਆਨਲਾਈਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ, ਇੱਕ ਖਾਸ-ਆਬਾਦੀ ਮਿਆਰੀ ਵਾਜਬ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਗੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਫੇਸਬੁੱਕ ਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਹੈ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਆਬਾਦੀ ਮਿਆਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਅਸਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਆਂ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਟਕਰਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਅਨੁਪਾਤਹੀਣ ਸਮੂਹਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੈਦੀਆਂ ਅਤੇ ਅਨਾਥਾਂ) ਵਿੱਚ ਅਨਪੜ੍ਹ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ.

• ਵਿਹਾਰਕ ਸੁਝਾਅ (ਭਾਗ 6.7)

ਹੋਰ ਵਿਦਵਾਨਾਂ ਨੇ ਨੈਤਿਕ ਅਪੈਂਡੇਂਸ (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015; Partridge and Allman 2016) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਲਈ ਵੀ ਬੁਲਾਇਆ ਹੈ. King and Sands (2015) ਅਮਲੀ ਸੁਝਾਅ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ (2017) "ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਖੋਜ ਲਈ ਦਸ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ" ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ.