Čo čítať ďalej

• Úvod (časť 6.1)

Výskumná etika tradične zahŕňa aj témy, ako sú vedecké podvody a prideľovanie úverov. Tieto sú podrobnejšie rozpracované v časopise The Being a Scientist, ktorý sa uskutočnil Institute of Medicine and National Academy of Sciences and National Academy of Engineering (2009) .

Táto kapitola je silne ovplyvnená situáciou v Spojených štátoch. Viac informácií o postupoch etického preskúmania v iných krajinách nájdete v kapitolách 6-9 Desposato (2016b) . Na argument, že biomedicínske etické zásady, ktoré ovplyvnili túto kapitolu, sú príliš americké, pozri Holm (1995) . Pre ďalšie historické preskúmanie inštitucionálnych kontrolných rád v Spojených štátoch pozri Stark (2012) . Časopis PS: Politológia a politika uskutočnil odborné sympózium o vzťahoch medzi politickými vedcami a IRB. pozri Martinez-Ebers (2016) na zhrnutie.

Správa Belmont a následné nariadenia v Spojených štátoch majú tendenciu rozlišovať medzi výskumom a praxou. V tejto kapitole som nerozlišoval, pretože si myslím, že etické zásady a rámce sa vzťahujú na obidve prostredia. Viac o tomto rozlišovaní a problémoch, ktoré prináša, pozri Beauchamp and Saghai (2012) , MN Meyer (2015) , boyd (2016) a Metcalf and Crawford (2016) .

Viac informácií o dohľade nad výskumom na Facebooku nájdete v článku Jackman and Kanerva (2016) . Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) na dohľad nad výskumom v spoločnostiach a mimovládnych organizáciách pozri na Calo (2013) , Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) a Tene and Polonetsky (2016) .

V súvislosti s používaním údajov o mobilných telefónoch na pomoc pri riešení epidémie Ebola v západnej Afrike (Wesolowski et al. 2014; McDonald 2016) sa viac dozvedieť o rizikách súkromia mobilných telefónov pozri Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . Príklady skoršieho výskumu súvisiaceho s krízou, ktorý používa údaje o mobilnom telefóne, nájdete v Bengtsson et al. (2011) a Lu, Bengtsson, and Holme (2012) , a viac o etike výskumu súvisiaceho s krízou, pozri ( ??? ) .

• Tri príklady (oddiel 6.2)

Mnoho ľudí napísalo o emocionálnej nákaze. Časopis Research Ethics venoval celú svoju otázku v januári 2016, keď diskutoval o tomto pokuse. pozri Hunter and Evans (2016) pre prehľad. Zborník národných vedeckých Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) publikoval dva experimenty: Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) a Fiske and Hauser (2014) . Iné kusy o pokuse sú: Puschmann and Bozdag (2014) , Meyer (2014) , Grimmelmann (2015) , MN Meyer (2015) , ( ??? ) , Kleinsman and Buckley (2015) , Shaw (2015) , a ( ??? ) .

• Digitálny je iný (oddiel 6.3)

Pokiaľ ide o hromadný dohľad, rozsiahle prehľady sú uvedené v Mayer-Schönberger (2009) a Marx (2016) . Pre konkrétny príklad zmeny nákladov na dohľad Bankston and Soltani (2013) odhadujú, že sledovanie podozrivého z trestného činu pomocou mobilných telefónov je asi 50-krát lacnejšia než pomocou fyzického sledovania. Pozri tiež Ajunwa, Crawford, and Schultz (2016) na diskusiu o dohľade v práci. Bell and Gemmell (2009) poskytujú optimistickejší pohľad na seba-dohľad.

Okrem toho, že vedia sledovať pozorovateľné správanie, ktoré je verejné alebo čiastočne verejné (napr. Vkus, väzby a čas), výskumníci môžu čoraz viac odvodzovať veci, ktoré mnohí účastníci považujú za súkromných. Napríklad Michal Kosinski a kolegovia (2013) ukázali, že môžu odvodiť citlivé informácie o ľuďoch, ako je sexuálna orientácia a užívanie návykových látok, z zdanlivo bežných digitálnych stopových dát (Facebook Likes). Môže to znieť magicky, ale prístup Kosinski a jeho kolegovia - ktorý kombinoval digitálne stopy, prieskumy a učenie pod dohľadom - je v skutočnosti niečím, o čom som vám už povedal. Pripomeňme si to v kapitole 3 (Otázky). Povedal som vám, ako Joshua Blumenstock a kolegovia (2015) kombinovali údaje z prieskumov s údajmi z mobilného telefónu, aby odhadli chudobu v Rwande. Tento presne ten istý prístup, ktorý možno použiť na efektívne meranie chudoby v rozvojovej krajine, sa môže použiť aj na potenciálne zásahy, ktoré porušujú súkromie.

Ďalšie informácie o možnom neúmyselnom sekundárnom použití zdravotných údajov nájdete v O'Doherty et al. (2016) . Okrem možnosti neúmyselného druhotného použitia by vytvorenie dokonca neúplnej hlavnej databázy mohlo mať mrazivý vplyv na spoločenský a politický život, ak ľudia nebudú ochotní čítať určité materiály alebo diskutovať o určitých témach; pozri Schauer (1978) a Penney (2016) .

V situáciách s prekrývajúcimi sa pravidlami sa výskumník niekedy zapája do "regulačného nákupu" (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . Niektorí výskumní pracovníci, ktorí sa chcú vyhnúť dohľadu IRB, môžu vytvoriť partnerstvá s výskumníkmi, ktorí nie sú zahrnutí do IRB (napr. Ľudia v spoločnostiach alebo mimovládne organizácie), a zbierajú a oddeľujú údaje. Potom výskumník s IRB môže analyzovať tieto de-identifikované údaje bez IRB dohľadu, pretože výskum sa už nepovažuje za "výskum ľudských subjektov", aspoň podľa niektorých interpretácií súčasných pravidiel. Tento druh vyhýbania sa IRB pravdepodobne nie je v súlade s prístupom založeným na princípoch k etike výskumu.

V roku 2011 sa začalo úsilie o aktualizáciu spoločného pravidla a tento proces bol nakoniec dokončený v roku 2017 ( ??? ) . Ďalšie informácie o týchto snahách o aktualizáciu spoločného pravidla nájdete v článku Evans (2013) , National Research Council (2014) , Hudson and Collins (2015) a Metcalf (2016) .

• Štyri princípy (oddiel 6.4)

Klasický prístup založený na princípoch k biomedicínskej etike je Beauchamp and Childress (2012) . Navrhujú, aby štyri hlavné princípy mali riadiť biomedicínsku etiku: rešpektovanie autonómie, nemalosti, výhody a spravodlivosti. Zásada nemalosti núti človeka zdržať sa spôsobovania škody iným ľuďom. Tento pojem je hlboko spojený s hippokratovou myšlienkou "Neškodte." Vo vedeckej etike je tento princíp často kombinovaný so zásadou výhodnosti, ale pozri kapitolu 5 z článku @ beauchamp_principles_2012 ohľadom rozdielu medzi týmito dvoma. Pre kritiku, že tieto zásady sú príliš americké, pozri Holm (1995) . Viac informácií o vyváženosti, keď sú v rozpore s princípmi, pozri Gillon (2015) .

Štyri princípy v tejto kapitole boli tiež navrhnuté ako vodítko etický dohľad za výskum sa deje na podniky a mimovládne organizácie (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) prostredníctvom orgánov nazývaných "Consumer Subject Review Boards" (CSRBs) (Calo 2013) .

• Rešpektovanie osôb (oddiel 6.4.1)

Okrem rešpektovania autonómie Belmontova správa tiež uznáva, že nie každý človek je schopný pravého sebaurčenia. Napríklad deti, ľudia trpiaci chorobou alebo ľudia žijúci v situácii prísne obmedzenej slobody nemusia byť schopní konať ako úplne samostatní jednotlivci a títo ľudia preto podliehajú osobitnej ochrane.

Uplatňovanie zásady rešpektovania ľudských práv v digitálnom veku môže byť náročné. Napríklad vo výskume digitálneho veku môže byť ťažké poskytnúť dodatočnú ochranu ľuďom so zníženou schopnosťou sebaurčenia, pretože vedci často o svojich účastníkoch vedia veľmi málo. Informovaný súhlas v sociálnom výskume digitálneho veku je obrovskou výzvou. V niektorých prípadoch môže skutočne informovaný súhlas trpieť paradoxom transparentnosti (Nissenbaum 2011) , kde sú informácie a porozumenie v konflikte. Pokiaľ výskumníci poskytnú úplné informácie o charaktere zhromažďovania údajov, analýze údajov a postupoch bezpečnosti údajov, bude to pre mnohých účastníkov ťažké pochopiť. Ale ak výskumníci poskytujú zrozumiteľné informácie, môže im chýbať dôležité technické detaily. V medicínskom výskume v analógovom veku - dominantnom postavení, ktoré uvažuje Belmontova správa - si dokážeme predstaviť, že doktor hovorí individuálne s každým účastníkom, aby pomohol vyriešiť paradox transparentnosti. V on-line štúdiách zahŕňajúcich tisíce alebo milióny ľudí nie je takýto prístup tvárou v tvár možné. Druhým problémom so súhlasom v digitálnom veku je to, že v niektorých štúdiách, ako sú analýzy rozsiahlych archívov údajov, by bolo nepraktické získať informovaný súhlas od všetkých účastníkov. Tieto a ďalšie otázky týkajúce sa informovaného súhlasu sa venujem podrobnejšie v časti 6.6.1. Napriek týmto ťažkostiam by sme však mali mať na pamäti, že informovaný súhlas nie je ani nevyhnutný, ani dostatočný na rešpektovanie osôb.

Viac informácií o lekárskom výskume pred informovaným súhlasom nájdete v článku Miller (2014) . Informácie o zaobchádzaní s informovaným súhlasom v knihe nájdete v článku Manson and O'Neill (2007) . Pozrite tiež odporúčané údaje o informovanom súhlase nižšie.

• Výhoda (oddiel 6.4.2)

Zásahy do kontextu sú škody, ktoré výskum môže spôsobiť nie konkrétnym ľuďom, ale sociálnym situáciám. Tento koncept je trochu abstraktný, ale s klasickým príkladom ukážem: štúdiu poroty Wichity (Vaughan 1967; Katz, Capron, and Glass 1972, chap. 2) - tiež nazývaný projekt Chicago Jury (Cornwell 2010) . V tejto štúdii výskumníci z Chicagskej univerzity v rámci rozsiahlejšej štúdie o sociálnych aspektoch právneho systému tajne zaznamenali šesť porád poroty vo Wichite v Kansase. Sudcovia a právnici v prípadoch schválili nahrávky a bol tu prísny dohľad nad procesom. Avšak porotcovia nevedeli, že sa vyskytli záznamy. Po zistení štúdie došlo k verejnému hnevu. Ministerstvo spravodlivosti začalo vyšetrovanie štúdie a výskumníci boli povolaní, aby svedčili pred Kongresom. Nakoniec Kongres prijal nový zákon, ktorý znemožňuje tajné zaznamenávanie rokovaní poroty.

Obavy kritikov Štúdie poroty Wichity neboli rizikom poškodenia účastníkov; skôr to bolo riziko poškodenia kontextu porady poroty. To znamená, že ľudia si mysleli, že ak členovia poroty neverili, že majú diskusie v bezpečnom a chránenom priestore, bolo by ťažšie prebiehať porady poroty v budúcnosti. Okrem porady poroty existujú ďalšie špecifické sociálne súvislosti, ktoré spoločnosť poskytuje dodatočnú ochranu, ako sú vzťahy medzi advokátmi a klientmi a psychologická starostlivosť (MacCarthy 2015) .

Riziko poškodenia kontextu a narušenie sociálnych systémov tiež vznikajú v niektorých terénnych experimentoch v politických vedách (Desposato 2016b) . Ako príklad kontextu citlivejšieho výpočtu nákladov a výnosov pre terénny experiment v politických vedách pozri Zimmerman (2016) .

• Spravodlivosť (oddiel 6.4.3)

Kompenzácia pre účastníkov bola prerokovaná v mnohých nastaveniach týkajúcich sa výskumu digitálneho veku. Lanier (2014) navrhuje zaplatiť účastníkom za digitálne stopy, ktoré vytvárajú. Bederson and Quinn (2011) diskutujú o platbách na online trhoch práce. Nakoniec, Desposato (2016a) navrhuje platiť účastníkov v terénnych experimentoch. Poukazuje na to, že aj v prípade, že účastníci nemôžu byť vyplácaní priamo, môže sa darovať skupine pracujúcej v ich mene. Napríklad v programe Encore mohli výskumníci poskytnúť príspevok skupine pracujúcej na podpore prístupu na internet.

• Dodržiavanie práva a verejného záujmu (oddiel 6.4.4)

Dohody o zmluvách o službách by mali mať menšiu váhu ako zmluvy uzatvárané medzi rovnocennými stranami ako zákony vytvorené legitímnymi vládami. Situácie, keď výskumní pracovníci v minulosti porušili dohody o zmluvách o poskytovaní služieb, sa vo všeobecnosti podieľali na automatizovaných dotazoch na kontrolu správania spoločností (podobne ako v terénnych experimentoch na meranie diskriminácie). Pre ďalšie diskusie pozri Vaccaro et al. (2015) , Bruckman (2016a) a Bruckman (2016b) . Ako príklad empirického výskumu, ktorý sa zaoberá zmluvnými podmienkami, pozri Soeller et al. (2016) . Viac informácií o prípadných právnych problémoch, s ktorými sa vedci stretávajú, ak porušujú zmluvné podmienky, pozri Sandvig and Karahalios (2016) .

• Dva etické rámce (oddiel 6.5)

Samozrejme, bolo napísané obrovské množstvo o dôslednosti a deontológii. Ako príklad toho, ako môžu byť tieto etické rámce a iné použité na odôvodnenie výskumu digitálneho veku, pozri Zevenbergen et al. (2015) . Ako príklad toho, ako môžu byť aplikované na terénne experimenty v rozvojovej ekonómii, pozri Baele (2013) .

• Informovaný súhlas (oddiel 6.6.1)

Ďalšie informácie o audítorských štúdiách o diskriminácii nájdete v článku Pager (2007) a Riach and Rich (2004) . Tieto štúdie nielenže neinformovali o svojom súhlase, ale zahŕňajú aj podvod bez rozpravy.

Desposato (2016a) a Humphreys (2015) poskytujú poradenstvo v oblasti terénnych experimentov bez súhlasu.

Sommers and Miller (2013) preskúmajú veľa argumentov v prospech neúčasti účastníkov po podvode a tvrdia, že výskumníci by sa mali vyhnúť debriefingu

"Za veľmi úzkych okolností, konkrétne v terénnom výskume, v ktorom debriefing predstavuje značné praktické bariéry, ale výskumníci by nemali žiadne výčitky o debriefing, ak by mohli. Výskumným pracovníkom by sa nemalo povoliť, aby sa vzdali debetovania s cieľom zachovať združenie naivných účastníkov, chrániť sa pred účasťou hnevu alebo chrániť účastníkov pred poškodením. "

Iní tvrdia, že v niektorých situáciách, ak debriefing spôsobuje väčšiu škodu ako dobro, je potrebné sa vyhnúť (Finn and Jakobsson 2007) . Debriefing je prípad, keď niektorí vedci uprednostňujú rešpekt voči osobám nad výhodou, zatiaľ čo niektorí vedci robia opak. Jedným z možných riešení by bolo nájsť spôsoby, ako urobiť debriefing vzdelávacie skúsenosti pre účastníkov. To je skôr než myslenie debriefing ako niečo, čo môže spôsobiť ujmu, možno debriefing môže byť tiež niečo, čo prináša výhody pre účastníkov. Ako príklad tohto typu vzdelávacieho debriefingu pozri Jagatic et al. (2007) . Psychológovia vyvinuli metódy debriefingu (DS Holmes 1976a, 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) a niektoré z nich môžu byť užitočné pri výskume digitálneho veku. Humphreys (2015) ponúka zaujímavé myšlienky o odloženom súhlase , ktorý je úzko spätý s debriefingovou stratégiou, ktorú som opísal.

Myšlienka požiadať vzorku účastníkov o ich súhlas sa týka toho, čo Humphreys (2015) nazýva vyvodený súhlas .

Ďalšou myšlienkou týkajúcou sa informovaného súhlasu, ktorý bol navrhnutý, je vybudovať skupinu ľudí, ktorí súhlasia s online pokusmi (Crawford 2014) . Niektorí tvrdili, že tento panel by bol nepríjemnou vzorkou ľudí. Ale kapitola 3 (Otázky kladenia otázok) ukazuje, že tieto problémy sú potenciálne adresovateľné pomocou post stratifikácie. Tiež súhlas s tým, že by sa mohol zúčastniť panelu, by mohol zahŕňať rôzne experimenty. Inými slovami, účastníci nemusia súhlasiť s každým pokusom individuálne, koncept nazvaný všeobecný súhlas (Sheehan 2011) . Viac informácií o rozdieloch medzi jednorazovým súhlasom a súhlasom pre každú štúdiu, ako aj o možnom hybride, pozri Hutton and Henderson (2015) .

• Pochopenie a riadenie informačného rizika (oddiel 6.6.2)

Dôležitá technická vlastnosť súborov údajov, ktoré obsahujú podrobné informácie o ľuďoch, nie je jedinečná, a preto ponúka dôležité ponaučenie o možnosti "anonymizácie" moderných sociálnych dátových súborov. Súbory s množstvom informácií o každej osobe sú pravdepodobne riedke , v zmysle definovanom formálne v Narayanan and Shmatikov (2008) . To znamená, že pre každý záznam neexistujú žiadne záznamy, ktoré by boli rovnaké a v skutočnosti neexistujú žiadne záznamy, ktoré by boli veľmi podobné: každá osoba je v dátovom súbore ďaleko od svojho najbližšieho suseda. Dá sa predpokladať, že údaje Netflixu môžu byť riedke, pretože s približne 20 000 filmami v piatich hviezdičkových stupňoch existuje asi \(6^{20,000}\) možné hodnoty, ktoré by každá osoba mohla mať (6 pretože okrem 1 5 hviezd, niekto nemal hodnotenie o filme vôbec). Toto číslo je také veľké, je ťažké ho pochopiť.

Sparzita má dva hlavné dôsledky. Po prvé, to znamená, že pokus o "anonymizáciu" množiny údajov na základe náhodného narušenia pravdepodobne zlyhá. To znamená, že aj keby Netflix náhodne upravil niektoré hodnotenia (čo urobili), toto by nebolo dostatočné, pretože narušený záznam je stále najbližším záznamom informácií, ktoré má útočník. Po druhé, nedostatok znamená, že reidentifikácia je možná aj v prípade, že útočník má nedokonalé alebo nestranné vedomosti. Napríklad v údajoch Netflix si predstavme, že útočník pozná vaše hodnotenie pre dva filmy a dátumy, kedy ste vykonali tieto hodnotenia \(\pm\) 3 dni; len tieto informácie sú dostatočné na jednoznačnú identifikáciu 68% ľudí v údajoch Netflix. Ak útočník pozná osem videí, ktoré ste hodnotili \(\pm\) 14 dní, potom aj v prípade, že dve z týchto známych hodnôt sú úplne nesprávne, 99% záznamov môže byť jednoznačne identifikovaných v súbore údajov. Inými slovami, sparsity je základným problémom pri úsilí o "anonymizáciu" údajov, čo je nešťastné, pretože väčšina moderných súborov sociálnych dát je riedka. Viac informácií o "anonymizácii" riedkych údajov pozri Narayanan and Shmatikov (2008) .

Telefónne dáta sa tiež zdajú byť "anonymné" a nie citlivé, ale nie je to tak. Telefónne dáta sú identifikovateľné a citlivé (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

Na obrázku 6.6 som načrtol kompromis medzi rizikom pre účastníkov a prínosom pre spoločnosť z uvoľnenia údajov. Na porovnanie prístupov prístupu s obmedzeným prístupom (napr. Opevnená záhrada) a prístupov s obmedzenými údajmi (napr. Nejaká forma "anonymizácie") pozri Reiter and Kinney (2011) . Pre navrhovaný systém kategorizácie úrovní rizík údajov pozri Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . Viac všeobecnej diskusie o zdieľaní údajov nájdete v dokumente Yakowitz (2011) .

Na podrobnejšiu analýzu tohto kompromisu medzi rizikom a užitočnosťou údajov pozri Brickell and Shmatikov (2008) , Ohm (2010) , Reiter (2012) , Wu (2013) a Goroff (2015) . Ak chcete vidieť tento kompromis, ktorý sa použil na reálne údaje z masovo otvorených online kurzov (MOOC), pozrite Daries et al. (2014) a Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

Diferenciálne súkromie ponúka aj alternatívny prístup, ktorý môže kombinovať nízke riziko s účastníkmi a vysoký prínos pre spoločnosť; pozri Dwork and Roth (2014) a Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

Viac informácií o koncepcii osobnej identifikácie informácií (PII), ktorá je základom mnohých pravidiel o etike výskumu, pozri Narayanan and Shmatikov (2010) a Schwartz and Solove (2011) . Viac informácií o potenciálne citlivých údajoch nájdete v článku Ohm (2015) .

V tejto časti som vykreslil prepojenie rôznych súborov údajov ako niečo, čo môže viesť k informačným rizikám. Môže však tiež vytvoriť nové príležitosti pre výskum, ako sa uvádza v Currie (2013) .

Viac informácií o piatich trezoroch nájdete v Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . Ako príklad toho, ako možno identifikovať výstupy, pozri Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) , ktoré ukazujú, ako možno identifikovať mapy prevalencie ochorení. Dwork et al. (2017) tiež zvažujú útoky na súhrnné údaje, ako napríklad štatistiky o tom, koľko jedincov má určitú chorobu.

Otázky týkajúce sa využívania údajov a uvoľňovania údajov tiež vyvolávajú otázky o vlastníctve údajov. Viac informácií o vlastníctve údajov nájdete v Evans (2011) a Pentland (2012) .

• Ochrana osobných údajov (časť 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) sú významným právnym článkom o ochrane osobných údajov a sú najviac spojené s myšlienkou, že súkromie je právo byť ponechaný sám. Solove (2010) spracovanie súkromia, ktoré odporúčam, patrí Solove (2010) a Nissenbaum (2010) .

Na preskúmanie empirického výskumu o tom, ako ľudia premýšľajú o súkromí, pozri Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . Phelan, Lampe, and Resnick (2016) navrhujú teóriu dvojakého systému - že ľudia sa niekedy sústreďujú na intuitívne obavy a niekedy sa sústreďujú na zvážené obavy - vysvetľujú, ako môžu ľudia robiť zrejme protichodné vyhlásenia o súkromí. Viac informácií o myšlienke súkromia v on-line nastaveniach, ako je napríklad Twitter, nájdete na adrese Neuhaus and Webmoor (2012) .

Časopis Science publikoval špeciálnu sekciu s názvom "Koniec súkromia", ktorý sa zaoberá otázkami súkromia a informačného rizika z rôznych perspektív; pre súhrn nájdete v časti Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) ponúka rámec pre premýšľanie o škodách, ktoré pochádzajú z porušovania súkromia. Prvým príkladom obáv o súkromí v úplnom začiatku digitálneho veku je Packard (1964) .

• Rozhodovanie v neistote (oddiel 6.6.4)

Jednou výzvou pri uplatňovaní normy minimálneho rizika je to, že nie je jasné, na koho sa má denný život používať na porovnávanie (National Research Council 2014) . Napríklad, bezdomovci majú vo svojom každodennom živote vyššie úrovne nepohodlia. To však neznamená, že je eticky prípustné vystaviť ľudí bez domova výskumu s vyšším rizikom. Z tohto dôvodu sa zdá, že existuje rastúci konsenzus, že minimálne riziko by malo byť porovnané s normou pre všeobecnú populáciu , a nie s normou špecifickej populácie . Zatiaľ čo všeobecne súhlasím s myšlienkou všeobecného štandardného počtu obyvateľov, myslím si, že pre veľké on-line platformy, ako je Facebook, je primeraný štandard špecifickej populácie. Pri posudzovaní emočnej nákazy si myslím, že je rozumné porovnávať každodenné riziko na Facebooku. Štandard špecifického obyvateľstva v tomto prípade je oveľa jednoduchšie vyhodnotiť a je nepravdepodobné, že by to bolo v rozpore so zásadou spravodlivosti, ktorá sa snaží zabrániť nespravodlivému zaťaženiu výskumu znevýhodnených skupín (napr. Väzňov a siroty).

• Praktické rady (časť 6.7)

Ďalší vedeckí pracovníci tiež žiadali, aby sa do dokumentov zahrnuli etické prílohy (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015; Partridge and Allman 2016) . King and Sands (2015) tiež ponúkajú praktické tipy. Zook a kolegovia (2017) ponúkajú desať jednoduchých pravidiel pre zodpovedný veľký výskum dát.