ayrıntılı açıklama

Bu bölümde, bir anlatı olarak okunacak ziyade, bir referans olarak kullanılmak üzere tasarlanmıştır.

• Giriş (Bölüm 6.1)

Araştırma etiği geleneksel ayrıca bilimsel sahtecilik ve kredi tahsisi gibi konular dahil etmiştir. Bu konular daha detaylı olarak ele alınmıştır Engineering (2009) .

Bu bölüm kuvvetle ABD'de durumdan şekillenir. Diğer ülkelerde etik inceleme prosedürleri hakkında daha fazla bilgi için, Bölümler 6, 7, 8 görebilir ve 9 Desposato (2016b) . Bu bölümü etkilemiş biyomedikal etik ilkeler aşırı Amerikalı olduğu bir argüman için bkz Holm (1995) . ABD'de Kurumsal İnceleme Kurulu daha tarihsel bir inceleme için, bkz Stark (2012) .

Belmont Raporu ve ABD'de sonraki düzenlemeler araştırma ve uygulama arasında bir ayrım yaptık. Bu ayrım sonradan eleştirilmiştir (Beauchamp and Saghai 2012; boyd 2016; Metcalf and Crawford 2016; Meyer 2015) . Ben etik ilkeler ve çerçeveler her iki ayarları için geçerli düşünüyorum çünkü bu bölümde bu ayrımı yapmazlar. Facebook araştırma gözetimi hakkında ayrıntılı bilgi için, bkz Jackman and Kanerva (2016) . Şirketler ve STK'lar araştırma gözetimi için bir öneri için, bkz Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) ve Tene and Polonetsky (2016) .

2014 yılında Ebola salgını durumunda ilgili daha fazla bilgi için, bkz McDonald (2016) bkz ve cep telefonu verilerin gizliliği riskleri hakkında daha fazla bilgi için Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . Cep telefonu verilerini kullanarak kriz ile ilgili bir araştırma örnek için bkz Bengtsson et al. (2011) ve Lu, Bengtsson, and Holme (2012) .

• Üç örnek (Bölüm 6.2)

Birçok kişi Duygusal Bulaşma hakkında yazdım. Dergi Araştırma Etik Ocak 2016 deney tartışırken onların bütün sorunu adamış; bkz Hunter and Evans (2016) genel bir bakış için. : Ulusal Bilim Akademik Bildiriler denemeyle ilgili iki adet yayınlanmış Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) ve Fiske and Hauser (2014) . Denemeyle ilgili diğer parçalar şunlardır: Puschmann and Bozdag (2014) ; Meyer (2014) ; Grimmelmann (2015) ; Meyer (2015) ; Selinger and Hartzog (2015) ; Kleinsman and Buckley (2015) ; Shaw (2015) ; Flick (2015) .

Encore hakkında daha fazlası için, bakınız Jones and Feamster (2015) .

• Dijital farklıdır (Bölüm 6.3)

Kitle gözetim açısından, geniş Özetler verilmiştir Mayer-Schönberger (2009) ve Marx (2016) . Gözetim değişen maliyetleri somut bir örnek olarak, Bankston and Soltani (2013) cep telefonu kullanan bir suç şüpheliyi takip fiziki takibin kullanarak daha yaklaşık 50 kat daha ucuz olduğunu tahmin etmektedir. Bell and Gemmell (2009) öz- üzerinde daha iyimser bir bakış açısı sağlar gözetim. kamu veya (örneğin, Tat, Kravatlar, ve Time) kısmen public gözlemlenebilir davranışlarını izlemek mümkün olmanın yanı sıra, araştırmacılar giderek birçok katılımcının bireysel olarak düşünün şeyler çıkarabiliriz. Örneğin, Michal Kosinski ve arkadaşları böyle cinsel yönelim ve görünüşte sıradan dijital iz verilerinden bağımlılık yapıcı maddelerin kullanımı (Facebook Beğeni) gibi insanlar, ilgili hassas bilgileri anlaması olduğunu gösterdi (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) . Bu büyülü gelebilir, ama yaklaşım Kosinski ve arkadaşları dijital izler, anketler birleştirir kullanılan ve aslında zaten bahsetmiştim ettiğim bir şey öğrenme-is denetledi. Bölüm 3 (soru sorma) Josh BLUMENSTOCK ve arkadaşları nasıl söyledim hatırlayın (2015) cep telefonu veri ile birlikte araştırma verilerini Ruanda yoksulluğu tahmin etmek. verimli, gelişmekte olan bir ülkede yoksulluğu ölçmek için kullanılabilecek bu aynı yaklaşım, aynı zamanda potansiyel gizlilik ihlal çıkarımlar için kullanılabilir.

Tutarsız kanunlar ve normlar katılımcıların isteklerine saygı duymayan araştırmaya yol açabilir ve bu araştırmacılar tarafından "düzenleyici alışveriş" yol açabilir (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . Özellikle, IRB gözetim önlemek isteyen bazı araştırmacılar IRBs kapsamında değildir ortakları vardır (örneğin, şirket ya da STK'lara kişi) veri toplamak ve de-tanımlamak. Sonra, araştırmacılar, en azından mevcut kurallar bazı yorumlarına göre, IRB gözetim olmadan bu de tanımlanan verileri analiz edebilirsiniz. KİK kaçırma Bu tür ilkelere dayanan bir yaklaşımla tutarsız görünmektedir.

Insanlar sağlık verilerinin hakkında sahip tutarsız ve heterojen fikirler üzerinde daha fazla bilgi için, bkz Fiore-Gartland and Neff (2015) . Heterojenite araştırma etiği için yarattığı sorun hakkında daha fazla için kararlar bakınız Meyer (2013) .

Analog yaş ve dijital çağ araştırma arasında bir fark dijital çağda katılımcılarla araştırma etkileşimi daha uzak olmasıdır. Bu etkileşimler genellikle bir şirket olarak bir aracı vasıtasıyla meydana gelir ve araştırmacılar ve katılımcılar arasında büyük bir fiziksel ve sosyal mesafe genellikle yoktur. Bu uzak etkileşim gibi, ekstra koruma gerektiren katılımcıları dışarı tarama olumsuz olayları tespit ve oluşması durumunda zarar iyileştirilmesiyle dijital çağ araştırma zor analog yaş araştırma kolay bazı şeyleri yapar. Örneğin, aynı konuyla ilgili varsayımsal laboratuar deneyi ile duygusal yayılımı kontrast sağlar. laboratuvar deneyinde, araştırmacılar duygusal sıkıntı bariz belirtileri gösteren laboratuvarda geldiğinde herkes dışarıda olabilir. laboratuar deneyi bir advers olay yarattı Dahası, eğer araştırmacılar gelecekteki zararları önlemek için deneysel protokol ayarlamalar yapmak sonra zarar düzeltmek için hizmet sunmak ve bunu görecekti. Gerçek Duygusal Bulaşma deneyde etkileşim uzak doğası bu basit ve mantıklı adımların her son derece zor hale getirir. Ayrıca, ben araştırmacılar ve katılımcılar arasındaki mesafe kendi katılımcıların endişelerine araştırmacılar daha az duyarlı hale getirdiğini sanıyorum.

tutarsız normlar ve yasaların diğer kaynaklar. Bu tutarsızlık bazıları bu araştırmalar tüm dünyada oluyor olmasından kaynaklanır. Örneğin, Encore dünyanın her yerinden gelen insanlarla ilgili ve bu nedenle veri koruma ve birçok farklı ülkeden gizlilik yasalarına tabi olabilir. Ya üçüncü taraf web isteklerini (Encore ne yaptığını), Almanya'da farklı Amerika Birleşik Devletleri, Kenya ve Çin yöneten normları? Ne normlar tek bir ülke içinde bile tutarlı değilse? tutarsızlık ikinci kaynak üniversiteler ve şirketler araştırmacılar arasındaki işbirlikleri gelir; Örneğin, Duygusal Bulaşma Facebook'ta bir veri bilimci ve Cornell profesör ve lisansüstü öğrenci arasında bir işbirliği oldu. Facebook at büyük deneyler çalıştıran o zaman, herhangi bir üçüncü taraf etik inceleme gerektiren vermedi, rutin ve. Cornell at norm ve kurallar oldukça farklı; hemen hemen tüm deneyler Cornell IRB tarafından gözden geçirilmelidir. Yani, hangi kurallar kümesi Duygusal Contagion-Facebook ya da Cornell en yönetecek gerekir?

Ortak Kural revize etmek çabalarına daha fazla bilgi için, bkz Evans (2013) , Council (2014) , Metcalf (2016) , ve Hudson and Collins (2015) .

• Dört ilkeleri (Bölüm 6.4)

Biyoetike klasik ilkelere dayalı bir yaklaşımdır Beauchamp and Childress (2012) . Onlar dört ana ilke biyomedikal etik rehberlik gerektiğini öneriyorum: Özerklik, zarar vermeme, iyilik ve adalet Saygı. zarar vermemek ilkesi başkalarına zarar vermekten kaçınmak için bir çağrısı. Bu kavram derinden, araştırma etiği ise ". Zarar verme" nin Hipokrat fikrine bağlı olan bu ilke, genellikle yararlılık ilkesi ile birleştirilir, ama bakın Beauchamp and Childress (2012) , iki ayırımın daha fazla bilgi için (Bölüm 5) . Bu ilkeler aşırı Amerikalı bir eleştiri için bkz Holm (1995) . Dengeleme konusunda daha fazla ilkeleri çatışma gördüğünüzde Gillon (2015) .

Bu bölümde dört ilke de şirketler ve STK'lar oluyor araştırmalar için etik gözetim rehberlik öne sürülmüştür (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) "Tüketici Konu Değerlendirme Kurulları" (CSRBs) olarak adlandırılan organları aracılığıyla (Calo 2013) .

• Kişilerin Saygı (Bölüm 6.4.1)

özerkliğine saygı yanı sıra, Belmont Raporu da değil her insan gerçek self-determinasyon yeteneğine sahip olduğunu kabul eder. Örneğin, çocuklar, insanlar hastalık geçiren ya da büyük ölçüde kısıtlanmış özgürlük koşullarında yaşayan insanlar olarak tamamen özerk bireyler hareket mümkün olmayabilir ve bu insanlar ekstra koruma tabi, bu nedenle vardır.

dijital çağda insanlar için saygı prensibinin uygulanması zor olabilir. Örneğin, dijital çağ araştırma, araştırmacıların genellikle katılımcılar hakkında çok az şey biliyorum çünkü kendi kaderini tayin azalan yeteneği olan kişiler için ekstra koruma sağlamak için zor olabilir. Ayrıca, dijital çağ sosyal araştırmalarda aydınlatılmış onam büyük bir sorundur. Bazı durumlarda, gerçekten aydınlatılmış onam şeffaflık paradoks muzdarip olabilir (Nissenbaum 2011) bilgi ve anlama çatışma vardır. Araştırmacılar, veri toplama, veri analizi ve veri güvenliği uygulamaları doğası hakkında tam bilgi vermeniz durumunda çok sayıda katılımcı anlamak için kabaca, bu zor olacaktır. Araştırmacılar anlaşılır bilgi Ama, eğer önemli teknik bilgi eksikliği olabilir. Belmont Raporu-one tarafından dikkate analog yaşa hakim ortamda tıbbi araştırmalarda bir doktor şeffaflık paradoksu çözmek yardımcı olmak için her katılımcı ile ayrı ayrı konuşmaya düşünebiliriz. binlerce ya Milyonlarca kapsayan çevrimiçi çalışmalarda, bir yüz-yüze yaklaşımı mümkün değildir. dijital çağda onayı ile ikinci bir sorun gibi devasa veri depoları analizi gibi bazı çalışmalarda, içinde, tüm katılımcıların bilgilendirilmiş onam elde etmek pratik olacaktır olmasıdır. Ben Bölüm 6.6.1 daha detaylı olarak bilgilendirilmiş rıza ile ilgili bu ve diğer sorulara tartışmak. Bu güçlüklere rağmen, biz bilgilendirilmiş onam gerekli ne Kişiler Saygı için yeterli ne olduğunu hatırlamak gerekir.

Aydınlatılmış onam önce tıbbi araştırma hakkında ayrıntılı bilgi için, bkz Miller (2014) . Aydınlatılmış onam bir kitap uzunluğunda tedavisi için, bkz Manson and O'Neill (2007) . Ayrıca aşağıda aydınlatılmış onam ile ilgili önerilen okumaları bakın.

• Yararlılık (Bölüm 6.4.2)

bağlama Zararları araştırma değil belirli kişilere değil sosyal ortamlarda neden olabilir zarar olduğunu. Bu kavram biraz soyut, ama iki örnek ile açıklamak gerekir: Bir analog ve bir dijital.

Bağlama zararların klasik bir örnek Wichita Jüri Çalışması [gelen Vaughan (1967) ; Katz, Capron, and Glass (1972) ; Bölüm 2] -. Bazen de Chicago Jüri Projesi olarak adlandırılan (Cornwell 2010) . gizlice Wichita, Kansas altı jüri müzakereleri kaydedildi hukuk sisteminin sosyal yönleriyle ilgili daha geniş bir çalışmanın parçası olarak Chicago Üniversitesi'nde bu çalışmada araştırmacılar, içinde. durumlarda yargıçlar ve avukatlar kayıtları kabul etmişti, ve sürecin sıkı gözetim oldu. Ancak, jüri üyeleri kayıtları meydana olduğunu habersiz. Çalışma keşfedilince, kamu öfke vardı. Adalet Bakanlığı bir çalışma soruşturma başladı ve araştırmacılar Kongre'nin önünde ifade vermeye çağrıldı. Sonuçta, Kongre yasadışı gizlice jüri müzakere kaydetmek için yapar, yeni bir yasa çıkardı.

katılımcılara zarar değildi Wichita Jüri Çalışma eleştiren endişe; daha ziyade jüri müzakere bağlamında için zararları oldu. Yani insanlar Jüri üyeleri, güvenli ve korumalı alanda tartışmalar yapıyorduk inanmıyordu eğer jüri erip gelecekte devam etmek için, zor olacağına inanıyordu vardır. Jüri müzakere yanı sıra, toplumun bu tür avukat-müvekkil ilişkileri ve psikolojik bakım gibi ekstra koruma sağlayan diğer özel sosyal bağlamlar vardır (MacCarthy 2015) .

Bağlam ve sosyal sistemlerin bozulmasına zararları riski de Siyaset Bilimi bazı alan deneylerde gelir (Desposato 2016b) . Siyaset Bilimi bir saha deneyinde için daha bağlam-duyarlı fayda-maliyet hesaplamasının bir örnek için bkz Zimmerman (2016) .

• Adalet (Bölüm 6.4.3)

Katılımcılar için Tazminat dijital çağ araştırmayla ilgili bir takım ayarları ele alınmıştır. Lanier (2014) ürettiği dijital izleri için katılımcılara ödeme önerdi. Bederson and Quinn (2011) Online işgücü piyasalarında ödemeleri anlatılır. Son olarak, Desposato (2016a) tarla denemeleri katılımcılara ödeme önermektedir. O katılımcıların doğrudan ödenemez bile, bir bağış kendi adına çalışan bir grup için yapılmış olabileceğini işaret etmektedir. Örneğin, Encore araştırmacılar internete erişimini desteklemek için çalışan bir grup bağışta olabilirdi.

• Kanun ve Kamu Yararı Saygı (Bölüm 6.4.4)

Şartlar-of-service anlaşmaları eşit taraflar ve meşru hükümetleri tarafından oluşturulan yasalar arasında müzakere sözleşmeler daha az ağırlığa sahip olmalıdır. Araştırmacılar, geçmişte terimler-of-service anlaşmaları ihlal etmiş Durumlar genellikle (ayrımcılık ölçmek için çok saha deneyleri gibi) şirketlerin davranışlarını denetlemek için otomatik sorgular kullanarak içerir. Ek bir tartışma için bkz Vaccaro et al. (2015) , Bruckman (2016a) , Bruckman (2016b) . Hizmet şartlarını tartışır ampirik bir araştırma örnek için bkz Soeller et al. (2016) . Araştırmacılar yüz olası yasal sorunlar hakkında daha fazla bilgi için onlar hizmet şartları görmek için ihlal ederseniz Sandvig and Karahalios (2016) .

• İki etik çerçeveler (Bölüm 6.5)

Açıkçası, büyük miktarda sonuçsalcılık ve deontoloji ile ilgili yazılmıştır. Nasıl bu etik çerçeveler, ve diğerleri bir örnek için, dijital çağ araştırmaları hakkında akıl görmek için kullanılabilir Zevenbergen et al. (2015) . Bu etik çerçeveler içinde ekonomi geliştirmek saha deneyleri uygulanabilir bir örnek için bkz Baele (2013) .

• Aydınlatılmış onam (Bölüm 6.6.1)

Ayrımcılık denetim çalışmaları hakkında ayrıntılı bilgi için, bkz Pager (2007) ve Riach and Rich (2004) . Sadece bu çalışmalar bilgilendirilmiş onam yok, onlar da bilgi alma olmadan aldatma içerir.

Hem Desposato (2016a) ve Humphreys (2015) rızası olmadan tarla denemeleri konusunda tavsiyelerde.

Sommers and Miller (2013) aldatma sonra katılımcıların bilgi alma değil lehine birçok argüman gözden geçirmekte ve bilgilendirme önemli pratik engellerin ama olurdu araştırmacıları teşkil ettiği saha araştırmasında, araştırmacılar, yani koşullar, çok dar bir set altında bilgi alma "vazgeçmek gerektiğini savunuyor hayır onlar gelse bilgi alma konusunda çekinmemiştir. Araştırmacılar, bir naif katılımcı havuzu korumak katılımcı öfke kendilerini korumak veya zarardan katılımcıları korumak için debrifing vazgeçmek izin verilmemelidir. "Diğerleri bilgilendirme kaçınılmalıdır yarardan çok zarar neden olursa savunuyorlar. Bilgilendirme bazı araştırmacılar ihsan üzerinde Kişilerin Saygı öncelik bir durumdur ve bazı araştırmacılar tersini yapar. Olası bir çözüm katılımcılar için bir öğrenme deneyimi bilgi alma hale getirmenin yollarını bulmak olacaktır. Bu oldukça belki de katılımcıların yarar bir şey olabilir bilgi alma, zarar verebilir şey olarak bilgi alma düşünme daha vardır. Eğitim bilgi alma, bu tür bir örnek için, bakınız Jagatic et al. (2007) bir sosyal phishing deneyden sonra öğrencilere bilgi alma üzerine. Psikologlar bilgi alma teknikleri geliştirdiler (DS Holmes 1976a; DS Holmes 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) . Ve bunların bazıları yararlı dijital çağ araştırma uygulanabilir Humphreys (2015) , ertelenmiş rıza hakkında ilginç fikirler vermektedir hangi yakından ben açıklanan bilgilendirme stratejisi ile ilgilidir.

Kendi rızası için katılımcıların bir örnek soran fikri ne ile ilgili olduğu Humphreys (2015) olayla rıza çağırır.

Aydınlatılmış onam ile ilgili öne sürülmüştür başka bir fikir, çevrimiçi deneylerde olmayı kabul kişilik bir panel inşa etmektir (Crawford 2014) . Bazıları bu panel insanların olmayan bir rastgele örnek olacağını iddia ettiler. Ama, Bölüm 3 (soru sorma), bu sorunlar sonrası tabakalaşma ve örnek eşleştirme kullanarak potansiyel adreslenebilir olduğunu göstermektedir. Ayrıca, rıza deneyler çeşitli kapak olabilir panelde olmak. Bir başka deyişle, katılımcıların bireysel olarak her bir deney rıza gerek olmayabilir, bir kavram geniş rıza denilen (Sheehan 2011) .

• Anlama ve yönetmek bilgilendirme riski (Bölüm 6.6.2)

Uzak benzersiz gelen Netflix Ödülü insanlar hakkında detaylı bilgiler içeren veri setleri önemli bir teknik özellik göstermektedir ve böylece modern sosyal veri setlerinin "anonimleştirme" olasılığı hakkında önemli dersler vermektedir. Her kişi hakkında birçok bilgi parçaları ile dosyaları resmen tanımlanmış anlamda, seyrek olması muhtemeldir Narayanan and Shmatikov (2008) . Yani her kayıt için aynıdır hiçbir kayıt vardır ve aslında çok benzer hiçbir kayıt vardır: her kişi uzak veri kümesi içinde kendilerine en yakın komşu olduğunu. Bir 5 yıldızlı bir ölçekte yaklaşık 20.000 filmleri, çünkü Netflix veriler seyrek olabileceğini hayal edebiliyorum yaklaşık \ (6 ^ {20000} \) Çünkü tek 5 yıldız ek olarak her kişi (6 olabilir olası değerler birisi) tüm filmi oylanmamış olabilir. Bu sayı bile anlamak zor, bu yüzden büyüktür.

Sparsity iki ana etkileri vardır. Birincisi, büyük olasılıkla başarısız olacak rasgele pertürbasyon dayalı veri kümesi "anonim" girişiminde anlamına gelir. Bu tedirgin kayıt hala saldırgan olduğu bilgilere mümkün olan en yakın rekor, çünkü bu yeterli olmaz Netflix rastgele (yaptılar) puan bazı ayarlamak için olsa bile vardır. İkinci olarak, sparsity de-isimsizleştirme saldırgan kusurlu ve tarafsız bilgiye sahip olsa bile, mümkün olduğu anlamına gelir. Örneğin, Netflix verilerde, en saldırgan o derecelendirme +/- 3 gün yapılan iki film ve tarih için derecelendirme bilir düşünelim; yalnız bu bilgiler benzersiz Netflix veri insan% 68 tespit etmek için yeterlidir. Saldırganlar bu bilinen değerlendirmesi iki tamamen yanlış olsa bile, daha sonra kayıtların% 99 benzersiz veri kümesi içinde tespit edilebilir +/- 14 gün, değerlendirme yapmıştır 8 film bilen varsa. Diğer bir deyişle, sparsity en modern sosyal veri kümesi seyrek olduğu için talihsiz "anonim" çabalarını veriler için temel bir sorundur.

Telefon meta da "anonim" ve hassas olmamak için görünebilir, ancak bu durum böyle değil. Telefon meta tanımlanabilir ve duyarlı (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

Şekil 6.6, ben veri sürümden araştırma katılımcı ve faydaları riski arasında bir trade-off kabataslak. Kısıtlı erişim yaklaşımlar (örneğin, duvarlı bahçe) ve sınırlı veri yaklaşımlar arasında bir karşılaştırma için (örneğin, anonimleştirme çeşit) bkz Reiter and Kinney (2011) . Verilerin risk seviyeleri önerilen bir kategorizasyon sistemi için bkz Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . Son olarak, veri paylaşımı daha genel bir tartışma için bkz Yakowitz (2011) .

Risk ve veri programı arasındaki bu ticaret-off daha detaylı bir analizi için bkz Brickell and Shmatikov (2008) , Ohm (2010) , Wu (2013) , Reiter (2012) , ve Goroff (2015) . Kitlesel açık online kurslar (MOOCs) gerçek verilere uygulanan bu trade-off görmek için bkz Daries et al. (2014) ve Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

Diferansiyel gizlilik ayrıca bkz katılımcılara toplum ve düşük risk hem de yüksek fayda birleştirebilirsiniz alternatif bir yaklaşım sunuyor Dwork and Roth (2014) ve Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

Araştırma etiği ile ilgili kurallar, bkz birçok merkezi kişisel tanımlama bilgileri kavramı (KKB), hakkında daha fazla bilgi için Narayanan and Shmatikov (2010) ve Schwartz and Solove (2011) . Tüm verilere daha potansiyel olarak hassas olduğu için, bkz Ohm (2015) .

Bu bölümde, ben bilgilendirme riske yol açabilir şey gibi farklı veri setlerinin bağlantı tasvir ettik. De savunduğu gibi Ancak, aynı zamanda, araştırma için yeni fırsatlar yaratabilir Currie (2013) .

Beş kasalar hakkında ayrıntılı bilgi için, bkz Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . Çıkışlar belirlenmesi nasıl bir örnek için bkz Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) hastalık yaygınlığı haritaları belirleyerek nasıl gösterir. Dwork et al. (2017) aynı zamanda belli bir hastalığı var kaç kişi hakkında istatistikler gibi toplu verilere karşı saldırıları, göz önünde bulundurur.

• Gizlilik (Bölüm 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) gizlilik hakkında bir dönüm noktası yasal makale ve makale en çok gizlilik yalnız kalmak doğru bir olduğu düşüncesi ile ilişkilidir. Ben tavsiye ederim gizlilik Daha yakın kitap uzunluğu tedaviler şunlardır Solove (2010) ve Nissenbaum (2010) .

Insanlar gizlilik düşünmek nasıl ampirik araştırma inceleme için bakınız Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . Science dergisi, farklı perspektiflerden çeşitli gizlilik ve bilgi riski sorunları giderir "Gizlilik Sonu" başlıklı bir özel sayı yayınladı; Bir özet için bkz Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) gizlilik ihlalleri gelen zararları hakkında düşünme için bir çerçeve sunmaktadır. Dijital çağın çok başlangıçlar gizlilik konusunda endişeleri erken örneğidir Packard (1964) .

• Belirsizlik altında hızlı karar (Bölüm 6.6.4)

Minimal risk standardını uygulamak için çalışırken bir meydan okuma o kimin günlük yaşam kıyaslama için kullanılacak olan açık olmadığıdır (Council 2014) . Örneğin, evsiz insanlar günlük yaşamlarında rahatsızlık daha yüksek seviyeleri var. Ama, o yüksek riskli araştırma evsiz insanlar maruz etik caizdir anlamına gelmez. Bu nedenle, minimal risk genel nüfus standart değil, belirli bir nüfus standart karşı benchmarked gerektiğini artan bir fikir birliği var gibi görünüyor. Ben genellikle genel nüfus standardı fikrine katılıyorum, ben Facebook gibi büyük bir çevrimiçi platformlar için, belirli bir nüfus standart makul olduğunu düşünüyorum. Bu duygusal yayılımı göz önüne alındığında, bunun Facebook'ta günlük riskine karşı kriter makul olduğunu düşünüyorum, olduğunu. Bu durumda özel bir nüfus standart değerlendirmek daha kolaydır ve dezavantajlı grupların (örneğin, mahkumlar ve yetimlere) üzerinde haksız başarısız araştırma yükünü önlemek istiyor Adalet ilkesi ile çakışabilir mümkün değildir.

• Pratik ipuçları (Bölüm 6.7)

Diğer bilim adamları da etik ekleri dahil etmek daha kağıtlar için çağrıda bulundular (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015) . King and Sands (2015) aynı zamanda pratik ipuçları sunmaktadır.