6.6.4 Прийняття рішень в умовах невизначеності

Невизначеність не повинна вести до бездіяльності.

Четверта і остання область, де я очікую, дослідники боротися приймає рішення в умовах невизначеності. Тобто, після того, як всі філософствування і балансування, етики наукових досліджень включає в себе прийняття рішення про те, що робити і чого не робити. На жаль, ці рішення часто повинні бути зроблені на основі неповної інформації. Наприклад, при проектуванні Encore, дослідники, можливо, хотіли б знати ймовірність того, що це змусить когось відвідає поліції. Або, при проектуванні Емоційні дослідників зарази, можливо, хотіли б знати ймовірність того, що це може викликати депресію у деяких учасників. Ці ймовірності, ймовірно, вкрай низький, але вони невідомі до дослідження проводяться. І, тому що ні один проект публічно відстежували інформацію про несприятливі події, ці ймовірності не є загальновідомими навіть після того, як проекти були завершені.

Невизначеності не є чимось унікальним для соціальних досліджень в епоху цифрових технологій. Звіт про Belmont, при описі систематичної оцінки ризиків і вигод, явно визнає їх буде важко кількісно точно. Ці невизначеності, однак, є більш серйозними в цифрову епоху, почасти тому, що у нас є менше досвіду, а почасти через характеристик цифровому столітті соціальних досліджень.

З огляду на ці невизначеності , деякі люди , здається, виступають за що - щось на кшталт "краще, ніж потім шкодувати" , який є розмовним версії попереджувального принципу. Хоча такий підхід представляється розумним, можливо, навіть мудрий він може реально заподіяти шкоду; вона охолоджуючи для дослідження; і це змушує людей думати в неправильному напрямку (Sunstein 2005) . Для того, щоб зрозуміти проблеми, пов'язані з принципом обережності, давайте розглянемо емоційний зарази. Експеримент планується залучити близько 700 000 чоловік, і, звичайно, якийсь шанс, що люди в експерименті буде завдано шкоди. Але, є також певний шанс експеримент може дати знання, які були б корисні для користувачів Facebook і суспільству. Таким чином, дозволяючи при цьому експеримент ризик (як було детально обговорюється), що запобігає експеримент також ризик, так як експеримент міг би принести цінні знання. Звичайно, вибір не між виконанням експерименту, як це відбувалося і не робити експеримент; Є багато можливих модифікацій конструкції, які могли б привели його в інший етичної баланс. Проте, в якийсь момент, дослідники матимуть вибір між робити дослідження і не робити дослідження, і є ризики як дії, так і бездіяльності. Було б неправильно зосередити увагу тільки на ризики, пов'язані з дією. Простіше кажучи, немає ніякого підходу без ризику.

Виходячи за рамки принципу обережності, один важливий спосіб думати про прийняття рішень , дані невизначеність мінімальний стандартний ризик. Мінімальні стандартні ризик спроби в якості критерію ризику конкретного дослідження в відношенні ризиків , які учасники зобов'язуються в своєму повсякденному житті, наприклад, заняття спортом і водіння автомобілів (Wendler et al. 2005) і (Wendler et al. 2005) , (Wendler et al. 2005) . Такий підхід є цінним, оскільки оцінка є що мінімальний ризик простіше, ніж оцінки фактичного рівня ризику. Наприклад, в емоційному Contagion, до початку дослідження, дослідники могли б порівняти емоційний зміст на природі Стрічки новин з емоційним змістом , що учасники будуть бачити в експерименті (Meyer 2015) . Якщо Стрічки новин під лікування були аналогічні тим, які природним чином виникають на Facebook, то дослідники могли б зробити висновок, що експеримент мінімальний ризик. І вони могли б прийняти це рішення , навіть якщо вони не знають , абсолютний рівень ризику. Такий же підхід може бути застосований до Encore. Спочатку Encore викликало запити на веб-сайти, які були відомі, щоб бути чутливим, таких як веб-сайти заборонених політичних груп в країнах з репресивними урядами. Таким чином, він не був мінімальний ризик для учасників в деяких країнах. Тим НЕ менше, переглянутий варіант Encore-який спрацьовує тільки запити на Twitter, Facebook і YouTube-це мінімальний запит , оскільки запити на ці сайти запускаються під час звичайного перегляду веб - сторінок (Narayanan and Zevenbergen 2015) .

Друга важлива ідея полягає в тому при прийнятті рішень про дослідження з невідомим ризиком є аналіз потужності, що дозволяє дослідникам розрахувати відповідний розмір для їх вивчення (Cohen 1988) . Тобто, якщо ваше дослідження може бути небезпечним для учасників навіть мінімальний ризик-то принцип благодіяння передбачає, що ви хочете ввести найменшу кількість ризиків, необхідних для досягнення ваших цілей досліджень. (Згадайте принцип Reduce , що я обговорював в розділі 4.) Хоча деякі дослідники одержимість робить їх дослідження якомога більше , етики наукових досліджень свідчить про те , що ми повинні зробити наші дослідження якомога менше . Таким чином, навіть якщо ви не знаєте точний рівень ризику ваше дослідження включає в себе, аналіз потужності може допомогти вам переконатися, що він настільки малий, наскільки це можливо. Аналіз харчування не нова, звичайно, але є істотна різниця між тим, як що він був використаний в аналоговому віці і як воно повинно бути використано сьогодні. В аналоговому віці, як правило, дослідники зробили аналіз потужності, щоб переконатися, що їх дослідження не було занадто маленьким (тобто під харчуванням). Тепер, однак, дослідники повинні зробити аналіз потужності, щоб переконатися, що їх дослідження не є занадто великим (тобто над харчуванням). Якщо ви робите аналіз потужності і ваше дослідження, як видається, потрібна величезна кількість людей, то це може бути ознакою того, що ефект, який ви вивчаєте крихітні. Якщо так, то ви повинні запитати, чи достатньо важливий цей малий ефект, щоб ввести велику кількість людей до ризиків невідомого розміру. У багатьох ситуаціях , відповідь, ймовірно , немає (Prentice and Miller 1992) .

Мінімальний стандартний ризик і аналіз потужності допоможе вам міркувати про те і проектні дослідження, але вони не дають вам будь-яку нову інформацію про те, як учасники могли б відчувати про своє дослідження, і які ризики, які вони могли б зазнати від участі в вашому дослідженні. Інший спосіб мати справу з невизначеністю є збір додаткової інформації, що призводить до етико-обстежень реагування та поетапного випробування.

В опитуваннях етико-відповіді, дослідники представити короткий опис пропонованого дослідницького проекту , а потім задати два питання:

• (Q1) "Якщо хтось дбав про вас були учасником кандидатом на цей експеримент, ви хотіли б, щоб ця людина бути включений в якості учасника?": [Так], [У мене немає переваг], [Немає]
• (Q2) "Чи вважаєте ви, що дослідники повинні мати можливість продовжити цей експеримент?": [Так], [Так, але з обережністю], [Я не впевнений], [Немає]

Після кожного питання, респонденти передбачені простір, в якому вони можуть пояснити свою відповідь. Нарешті, респонденти-які могли б стати потенційними учасниками або люди відібрані з ринків праці мікро-завдання (наприклад, Amazon Mechanical Turk)-відповідь деякі основні демографічні питання (Schechter and Bravo-Lillo 2014) .

обстеження Етичне-відповідь мають дві функції, які я знаходжу особливо привабливим. По-перше, вони відбуваються перш, ніж було проведено дослідження, і, отже, може запобігти проблемам до початку досліджень (на відміну від підходів, які здійснюють моніторинг за побічних реакцій). По-друге, дослідження етико-відповідь дозволяють дослідникам поставити кілька версій дослідницького проекту з метою оцінки сприйманого етичного балансу різних версій одного і того ж проекту. Одне обмеження, однак, обстежень етико-відповіді є те, що не зрозуміло, як вибирати між різними дослідницькими конструкцій з урахуванням результатів обстеження. У випадках крайньої невизначеності такого роду інформація може допомогти рішень Керівництво дослідників; насправді, Schechter and Bravo-Lillo (2014) звіт відмови від планованого дослідження у відповідь на питання , підняті учасниками обстеження етико-відповідь.

У той час як дослідження етико-реакція може бути корисним для оцінки реакції на пропонованих досліджень, вони не можуть виміряти ймовірність і тяжкість побічних ефектів. Один з способів , що медичні дослідники справу з невизначеністю в умовах з високим рівнем ризику поставлений випробування, підхід , який може виявитися корисним в деяких соціальних дослідженнях.

При тестуванні ефективності нового препарату, дослідники не відразу переходити на великому рандомізованому клінічному випробуванні. Швидше за все, вони виконуються два типу досліджень в першу чергу. Спочатку в випробуванні Фази I, дослідники особливо зосереджені на пошуку безпечної дози, і ці дослідження включають невелику кількість людей. Після того, як безпечна доза виявлена, випробування II фази оцінки ефективності препарату, його здатність працювати в кращому випадку-ситуації (Singal, Higgins, and Waljee 2014) . Тільки після того, як Фаза I і II дослідження є новий препарат дозволив оцінити в великому рандомізованому контрольованому дослідженні. Хоча точна структура поетапних випробувань, що використовуються при розробці нових лікарських засобів не може бути добре підходить для соціальних досліджень, коли вони стикаються з невизначеністю, дослідники могли б працювати в невеликих дослідженнях, спеціально призначених для оцінки безпеки та ефективності. Наприклад, з Encore, ви можете собі уявити дослідників, починаючи з учасниками в країнах з сильним верховенства закону.

Разом ці чотири підходи, мінімальний стандарт ризику, аналіз потужності, огляди етико-відповідь, і проводили випробування, може допомогти вам перейти в розумний шлях, навіть в умовах невизначеності. Невизначеність не повинна вести до бездіяльності.