6.6.4 Podejmowanie decyzji w obliczu niepewności

Niepewność nie musi prowadzić do bezczynności.

Czwartym i ostatnim obszarem, gdzie naukowcy spodziewają się walka jest podejmowanie decyzji w obliczu niepewności. Oznacza to, że po tych wszystkich filozofowania i bilansowania, etyka badawcza polega na podejmowaniu decyzji o tym, co robić i czego nie robić. Niestety, decyzje te często muszą być wykonane w oparciu o niepełne informacje. Na przykład, przy projektowaniu Encore, naukowcy mogą chcieć wiedzieć, prawdopodobieństwo, że będzie to powodować, że ktoś być odwiedzane przez policję. Albo podczas projektowania emocjonalne naukowców zarażenia mogą chcieć wiedzieć, prawdopodobieństwo, że może wywołać depresję u niektórych uczestników. Prawdopodobieństwa te są prawdopodobnie bardzo niskie, ale są one nieznane wcześniej badanie odbywa. A ponieważ żaden projekt publicznie śledzić informacje na temat działań niepożądanych, prawdopodobieństwa te nie są powszechnie znane, nawet po projekty zostały zakończone.

Niepewności nie są unikalne dla badań społecznych w epoce cyfrowej. Raport Belmont, opisując systematycznej oceny ryzyka i korzyści, wyraźnie potwierdza to będzie trudno dokładnie oszacować. Te wątpliwości są jednak bardziej dotkliwe w epoce cyfrowej, po części dlatego, że mamy mniej doświadczenia, a po części z powodu cech ery cyfrowej badań społecznych.

Biorąc pod uwagę te czynniki niepewności niektórzy ludzie zdają się opowiadać się za czymś w rodzaju "lepiej dmuchać na zimne", który jest potoczna wersja zasady ostrożności. Takie podejście wydaje się uzasadnione, może nawet mądry to może faktycznie zaszkodzić; jest chłodzenie do badań; i to powoduje, że ludzie myślą w niewłaściwy sposób (Sunstein 2005) . W celu zrozumienia problemów związanych z zasadą ostrożności, rozważmy Emotional Contagion. Eksperyment planowano zaangażować około 700 tysięcy ludzi, a nie było z pewnością pewne ryzyko, że ludzie w eksperymencie poniósłby szkody. Ale było też pewne szanse, że eksperyment może przynieść wiedzę, która byłaby korzystna dla użytkowników Facebooka i społeczeństwa. W ten sposób, przy jednoczesnym eksperyment ryzyko (jak zostało obszernie omówiono), zapobiegając eksperyment również ryzyko, gdyż doświadczenie mogło cennymi wiedzy. Oczywiście, wybór nie jest między robi eksperyment, jak to miało miejsce i nie robi eksperyment; istnieje wiele możliwych modyfikacji projektu, który może mieć przyniósł go do innej równowagi etycznej. Jednak w pewnym momencie, naukowcy będą mieć wybór między robi badania i nie robi badania i istnieje ryzyko zarówno działania i bezczynności. Niewłaściwe jest skupić się wyłącznie na ryzyku działania. Po prostu nie ma podejście wolne od ryzyka.

Wyjście poza zasady ostrożności, jednym z ważnych sposobów, aby myśleć o podejmowaniu decyzji podane niepewności jest minimalna średnia ryzykiem. Minimalne standardowe ryzyko próby do benchmarku Ryzyko szczególności badania przed zagrożeniami, które uczestnicy zobowiązują się w ich codziennym życiu, takich jak gry sportowe i jazda samochodów (Wendler et al. 2005) . Podejście to jest cenne, ponieważ ocena, czy coś jest minimalne ryzyko jest łatwiejsze niż oceny rzeczywistego poziomu ryzyka. Na przykład, w emocjonalnej Contagion, przed rozpoczęciem badania, naukowcy mogli porównać zawartość emocjonalną na naturalnie występujące Kanały do emocjonalnej treści, które uczestnicy zobaczą w eksperymencie (Meyer 2015) . Jeśli Kanały RSS ramach leczenia były podobne do tych, które naturalnie występują na Facebooku, wówczas badacze mogliby uznać, że eksperyment jest minimalne ryzyko. A mogliby podjąć tę decyzję, nawet jeśli nie wiedzą absolutną poziom ryzyka. Takie samo podejście można zastosować do Encore. Początkowo Encore wyzwalane żądania do stron internetowych, które były znane jako wrażliwe, takie jak strony internetowe zakazanych grup politycznych w krajach, w których rządy represyjne. Jako takie, nie było minimalne ryzyko dla uczestników w niektórych krajach. Jednakże, poprawioną wersję Encore, co tylko spowodowało żądania do Twitter, Facebook i YouTube jest minimalne żądania, ponieważ wnioski do tych witryn są wyzwalane podczas normalnego przeglądania stron internetowych (Narayanan and Zevenbergen 2015) .

Drugą ważną ideą jest przy podejmowaniu decyzji o badaniach z nieznanego ryzyka jest analiza mocy, co pozwala naukowcom obliczyć odpowiedni rozmiar swoich badaniach (Cohen 1988) . Oznacza to, że jeśli badanie może narażać uczestników ryzykować nawet minimalne ryzyko, wówczas zasada dobroczynności sugeruje, że chcesz nałożyć najmniejszą ilość ryzyka potrzebnego do osiągnięcia swoich celów badawczych. (Pomyśl o zasady Reduce, że omówione w rozdziale 4.) Choć niektórzy badacze mają obsesję czyniąc ich badań tak duża, jak to możliwe, etyka badań sugerują, że powinniśmy uczynić nasze badania tak mały, jak to możliwe. Tak więc, nawet jeśli nie wiesz dokładnie poziom ryzyka Twój Badanie obejmuje, analiza mocy może pomóc upewnić się, że jest tak mały, jak to możliwe. Analiza mocy nie jest niczym nowym, oczywiście, ale nie jest to istotna różnica pomiędzy sposobem, który był używany w erze analogowej, jak i dziś powinien być stosowany. W erze analogowej, naukowcy generalnie zrobił analizy mocy, aby upewnić się, że ich badanie nie było zbyt małe (czyli zgodnie z napędem). Teraz jednak naukowcy powinni robić analizy mocy, aby upewnić się, że ich badanie nie jest zbyt duża (tzn nad zasilany). Jeśli do analizy mocy a badanie wydaje się wymagać ogromnej liczby ludzi, to może być znak, że efekt studiujesz jest bardzo małe. Jeśli tak, to należy zapytać, czy ten mały efekt jest wystarczająco ważne, aby nałożyć dużą liczbę ludzi na ryzyko nieznanej wielkości. W wielu przypadkach odpowiedź jest chyba nie (Prentice and Miller 1992) .

Minimalna średnia analiza ryzyka i moc pomóc wymyślenie i projektowych studiów, ale oni nie dostarczają żadnych nowych informacji o tym, jak uczestnicy mogą czuć się o swoje badania i jakie ryzyka, które mogą wystąpić z udziału w badaniu. Innym sposobem radzenia sobie z niepewnością jest zebranie dodatkowych informacji, co prowadzi do przeglądów etycznych reagowania i rozłożone w czasie prób.

W badaniach etyczno-odpowiedź, badacze przedstawiają krótki opis proponowanego projektu badawczego, a następnie zadać dwa pytania:

• (Q1) "Jeśli ktoś dbał o były uczestnik kandydatem do tego eksperymentu, co chcesz, że osoby, które należy uwzględnić jako uczestnik?": [Tak], [nie mam preferencji] [Nie]
• (Q2) "Czy wierzysz, że naukowcy powinni mieć możliwość dokonać tego eksperymentu?": [Tak] [Tak, ale ostrożnie], [nie jestem pewien] [Nie]

Po każdym pytaniu respondenci są miejsca, w których mogą wyjaśnić swoją odpowiedź. Wreszcie, respondenci, którzy mogliby być potencjalnymi uczestnikami lub osoby rekrutowane z mikro-zadaniowych rynkach pracy (np Amazon Mechanical Turk) Odbierz kilka podstawowych pytań demograficznych (Schechter and Bravo-Lillo 2014) .

Badania Ethical-odpowiedź mają dwie cechy, które uważam za szczególnie atrakcyjne. Po pierwsze, to przed badanie zostało przeprowadzone, a zatem może zapobiec problemom przed rozpoczęciem badań (w przeciwieństwie do podejścia, które monitorują działań niepożądanych). Po drugie, badania etyczne-odpowiedź umożliwi naukowcom stwarzają wiele wersji projektu badawczego w celu oceny postrzeganej równowagi etycznej różnych wersji tego samego projektu. Jednym z ograniczeń, jednak badań etycznych-odpowiedź jest taka, że ​​nie jest jasne, w jaki sposób wybierać pomiędzy różnymi projektami badawczymi Biorąc pod uwagę wyniki badań. W przypadkach ekstremalnych niepewności tego rodzaju informacji, które mogą pomóc w decyzji naukowców przewodnikiem; w rzeczywistości, Schechter and Bravo-Lillo (2014) Raport porzucenia planowanego studium w odpowiedzi na obawy wyrażone przez uczestników ankiety etyczno-odpowiedzi.

Podczas badania etyczne-odpowiedź może być przydatne do oceny reakcji na proponowanych badań, nie można mierzyć prawdopodobieństwa lub nasilenia działań niepożądanych. Jednym ze sposobów, by naukowcy medycznych czynienia z niepewnością w środowiskach wysokiego ryzyka jest wystawiona próbach podejścia, które mogą być pomocne w niektórych badaniach społecznych.

Podczas testowania skuteczności nowego leku, naukowcy nie od razu wskoczyć w dużym randomizowanym badaniu klinicznym. Raczej biegną dwa rodzaje studiów pierwszego. Początkowo, w badaniu fazy I, badacze szczególnie koncentruje się na znalezieniu bezpiecznej dawki, badania te obejmują niewielką liczbę osób. Po bezpieczna dawka zostaje odkryta, badania II fazy oceny skuteczności leku, to zdolność do pracy w najlepszym przypadku sytuacji (Singal, Higgins, and Waljee 2014) . Dopiero po badaniach fazy I i II jest nowym lekiem mogą być oceniane w dużym badaniu z randomizacją. Choć dokładna struktura inscenizowanych prób stosowanych w opracowaniu nowych leków mogą nie być odpowiednie dla badań społecznych, w obliczu niepewności, naukowcy mogliby uruchomić mniejsze studia wyraźnie mające na celu ocenę bezpieczeństwa i skuteczności. Na przykład, Encore, można sobie wyobrazić naukowców zaczynając uczestników w krajach z silną zasadą państwa prawnego.

Razem te cztery podejścia, minimalne ryzyko standardowe, analiza mocy, przeglądy etyczne-odpowiedź, i rozłożone w czasie próby, może pomóc przejść w rozsądny sposób, nawet w obliczu niepewności. Niepewność nie musi prowadzić do bezczynności.