اگلے پڑھنے کے لئے کیا ہے

• تعارف (سیکشن 6.1)

ریسرچ اخلاقیات میں روایتی طور پر بھی سائنسی فراڈ اور کریڈٹ کی تخصیص جیسے موضوعات شامل ہیں. یہ Institute of Medicine and National Academy of Sciences and National Academy of Engineering (2009) طرف سے ایک سائنسدان پر آن لائن میں زیادہ تفصیل سے تبادلہ خیال کیا گیا ہے.

یہ باب ریاستہائے متحدہ کی صورت حال سے بہت زیادہ متاثر ہوتا ہے. دوسرے ممالک میں اخلاقی جائزہ لینے کے طریقہ کار پر مزید کے لئے، ملاحظہ کریں Desposato (2016b) 6-9 باب ملاحظہ کریں. ایک دلیل کے لئے کہ اس باب پر اثر انداز ہونے والے حیاتیاتی اخلاقی اصول زیادہ تر امریکی ہوتے ہیں، Holm (1995) دیکھیں Holm (1995) . ریاست ہائے متحدہ امریکہ میں انسٹی ٹیوٹ بورڈز کے مزید جائزہ لینے کے لئے Stark (2012) دیکھیں. جرنل پی ایس: سیاسی سائنسدانوں اور سیاستدانوں نے سیاسی سائنسدانوں اور آئی آر بیز کے درمیان تعلقات پر ایک پیشہ ور سمپوزیم پیش کیا. ایک خلاصہ کے لئے Martinez-Ebers (2016) دیکھیں.

امریکہ کے بیلمونٹ رپورٹ اور بعد میں قواعد و ضوابط تحقیق اور عمل کے درمیان فرق بناتے ہیں. میں نے اس باب میں اس طرح کے فرق نہیں بنایا کیونکہ مجھے لگتا ہے کہ اخلاقی اصولوں اور فریم ورک دونوں ترتیبات پر لاگو ہوتے ہیں. اس فرق اور مزید مسائل کے بارے میں مزید جاننے کے لئے، Beauchamp and Saghai (2012) ، MN Meyer (2015) ، boyd (2016) ، اور Metcalf and Crawford (2016) .

فیس بک پر ریسرچ کی نگرانی کے بارے میں مزید Jackman and Kanerva (2016) . کمپنیوں اور غیر سرکاری تنظیموں میں تحقیقاتی نگرانی کے بارے میں خیالات کے لۓ، Calo (2013) ، Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) اور Tene and Polonetsky (2016) .

موبائل فون کے اعداد و شمار کے رازداری کے خطرے کے بارے میں مزید معلومات کے لۓ، مغربی افریقہ میں 2014 ایبولا کے پھیلنے سے خطاب کرنے کے لئے موبائل فون کے اعداد و شمار کے استعمال کے بارے میں (Wesolowski et al. 2014; McDonald 2016) ، Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . موبائل فون کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے پہلے بحران سے متعلق تحقیق کے مثال کے طور پر، Bengtsson et al. (2011) ملاحظہ کریں Bengtsson et al. (2011) اور Lu, Bengtsson, and Holme (2012) ، اور بحران کے متعلق متعلق تحقیقات کے اخلاقیات پر زیادہ سے زیادہ ( ??? ) ملاحظہ کریں ( ??? )

• تین مثالیں (سیکشن 6.2)

بہت سے لوگوں نے جذباتی کنگریشن کے بارے میں لکھا ہے. جرنل ریسرچ اخلاقیات نے ان کے پورے مسئلے کو جنوری 2016 میں تجربے پر بحث کرنے کے لئے وقف کیا. ایک نظر کے لئے Hunter and Evans (2016) دیکھیں. نیشنل اکیڈمی آف سائنسز کی کارروائیوں کے تجربے کے بارے میں دو ٹکڑے ٹکڑے شائع کئے گئے ہیں: Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) اور Fiske and Hauser (2014) . تجربے کے بارے میں دیگر ٹکڑے ٹکڑے میں شامل ہیں: Puschmann and Bozdag (2014) ، Meyer (2014) ، Grimmelmann (2015) ، MN Meyer (2015) ، ( ??? ) ، Kleinsman and Buckley (2015) ، Shaw (2015) ، اور ( ??? ) .

• ڈیجیٹل مختلف ہے (سیکشن 6.3)

بڑے پیمانے پر نگرانی کی شرائط کے مطابق، Mayer-Schönberger (2009) اور Marx (2016) میں وسیع جائزہ پیش کیا جاتا ہے. نگرانی کے بدلنے والے اخراجات کے کنکریٹ مثال کے طور پر، Bankston and Soltani (2013) کا تخمینہ ہے کہ موبائل فون کا استعمال کرتے ہوئے ایک مجرمانہ شکایات کو باخبر رکھنے کے بارے میں جسمانی نگرانی کا استعمال کرنے سے کہیں زیادہ سستا 50 گنا ہے. کام پر نگرانی کے بارے میں بحث کے لئے Ajunwa, Crawford, and Schultz (2016) بھی ملاحظہ کریں. Bell and Gemmell (2009) خود نگرانی پر زیادہ امید مند نقطہ نظر فراہم کرتے ہیں.

عوامی یا جزوی طور پر عوامی (مثال کے طور پر، ذائقہ، ٹائیس، اور ٹائم) کے قابل مشاہدہ رویے کو باخبر رکھنے کے علاوہ، محققین کو تیزی سے ان چیزوں کا اندازہ لگا سکتا ہے جو بہت سے شرکاء نجی ہونے پر غور کرتے ہیں. مثال کے طور پر، Michal Kosinski اور ساتھیوں (2013) نے ظاہر کیا کہ وہ عام طور پر عام ڈیجیٹل ٹریس ڈیٹا (فیس بک کی پسند) سے، لوگوں کے بارے میں سنجیدگی سے متعلق معلومات اور جنسی نشریات اور لت مادہ استعمال کرتے ہیں. یہ جادو لگ سکتا ہے، لیکن نقطہ نظر کوسوسکی اور ساتھیوں نے استعمال کیا- جس میں ڈیجیٹل نشان، سروے، اور نگرانی کی تعلیم ملتی ہے- اصل میں یہ ہے کہ میں نے پہلے ہی آپ کو بتایا ہے. یاد رکھیں کہ باب 3 میں (پوچھنا سوالات). میں نے آپ کو بتایا کہ روانڈا میں غربت کا اندازہ کرنے کے لئے کس طرح جوشی بلومینک اور ساتھیوں نے (2015) موبائل فون کے اعداد و شمار کے ساتھ سروے کے اعداد و شمار کو مشترکہ کیا. یہ عین مطابق نقطہ نظر، جو ترقی پذیر ملک میں غربت کو مؤثر طریقے سے اندازہ کرنے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے، ممکنہ طور پر رازداری کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے.

صحت کے اعداد و شمار کے ممنوع غیر ثانوی ثانوی استعمال کے بارے میں زیادہ سے زیادہ، برائے مہربانی دیکھیں O'Doherty et al. (2016) . غیر منظم ثانوی استعمال کے امکانات کے علاوہ، لوگوں کو بعض مواد پڑھنے یا مخصوص موضوعات پر بحث کرنے کے لئے تیار نہیں ہوسکتا ہے، یہاں تک کہ ایک نامکمل ماسٹر ڈیٹا بیس کی تخلیق سماجی اور سیاسی زندگی پر ایک پرسکون اثر پڑ سکتا تھا؛ Schauer (1978) اور Penney (2016) .

حالات میں اوورلوڈنگ قوانین کے ساتھ، محققین کبھی کبھی "ریگولیٹری شاپنگ" (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) میں مشغول ہوتے ہیں. خاص طور پر، کچھ محققین جو IRB نگرانی سے بچنے کے خواہاں ہیں، محققین کو تشکیل دے سکتے ہیں جو IRBs (جیسے کمپنیاں یا این جی اوز) میں شامل نہیں ہیں، اور ان کے ساتھیوں نے اعداد و شمار کو جمع اور ان کی شناخت کی ہے. اس کے بعد، آئی آر بی کے احاطہ کے محققین IRB کی نگرانی کے بغیر اس ڈی پی ڈی کی شناختی اعداد و شمار کا تجزیہ کرسکتے ہیں کیونکہ تحقیق کو اب "انسانی مضامین کی تحقیق،" کم از کم موجودہ قوانین کی کچھ تشریحات کے مطابق نہیں سمجھا جاتا ہے. یہ قسم کی آئی آر بی کی تیاری ممکنہ اخلاقیات کے اصولوں پر مبنی نقطہ نظر کے مطابق نہیں ہے.

2011 میں، مشترکہ اصول کو اپ ڈیٹ کرنے میں ایک کوشش شروع ہوگئی، اور یہ عمل آخر میں 2017 ( ??? ) میں مکمل ہوگیا. عام اصول کو اپ ڈیٹ کرنے کے لئے ان کوششوں پر مزید کے لئے، Evans (2013) ، National Research Council (2014) ، Hudson and Collins (2015) اور Metcalf (2016) .

• چار اصول (سیکشن 6.4)

بائیوڈیکل اخلاقیات پر مبنی کلاسیکی اصولوں پر مبنی نقطہ نظر Beauchamp and Childress (2012) . وہ تجویز کرتے ہیں کہ چار بنیادی اصول بایوڈیکل اخلاقیات کی رہنمائی کرنی چاہئے: خود مختاری، غیر منحصر، فلاح و بہبود، اور جسٹس کا احترام. غیر معنویت کے اصول سے ایک دوسرے کو دوسروں کو نقصان پہنچانے سے بچنے کا مطالبہ کرتا ہے. یہ تصور ہپووکریٹک خیال کے "گہرا نقصان نہ کریں" سے گہری طور پر منسلک ہے. تحقیق اخلاقیات میں، یہ اصول اکثر افضل کے اصول کے ساتھ ملتا ہے، لیکن دونوں کے درمیان فرق کے بارے میں زیادہ سے زیادہ کے لئے @ بیوچمپ_پیکینٹس_2012 کے باب 5 دیکھیں. تنقید کے لئے یہ اصول زیادہ تر امریکی ہیں، Holm (1995) دیکھیں Holm (1995) . اصولوں کے تنازعے پر توازن کے بارے میں مزید کے لئے، Gillon (2015) دیکھیں.

اس باب کے چار اصولوں کو بھی "صارفین کی حیثیت کے جائزہ بورڈز" (سی آر آر بی) (Calo 2013) کالو (Calo 2013) نامی اداروں کے ذریعہ کمپنیوں اور این جی او جی (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) میں تحقیق کے لئے اخلاقی نگرانی کی راہنمائی کرنے کا بھی تجویز کیا گیا ہے.

• افراد کے لئے احترام (سیکشن 6.4.1)

خودمختاری کا احترام کرنے کے علاوہ، بیلمونٹ کی رپورٹ یہ بھی تسلیم کرتا ہے کہ ہر انسان کو حقیقی خود مختار کرنے کی صلاحیت نہیں ہے. مثال کے طور پر، بچوں، بیماریوں سے بچنے والے افراد، یا شدید محدود آزادی کے حالات میں رہنے والے افراد ممکنہ طور پر خود مختار افراد کے طور پر کام کرنے میں کامیاب نہیں ہوسکتے ہیں، اور یہ لوگ اس وجہ سے اضافی تحفظ کے تابع ہیں.

ڈیجیٹل عمر میں افراد کے لئے احترام کے اصول کو اپیل کرنا مشکل ہوسکتا ہے. مثال کے طور پر، ڈیجیٹل عمر کی تحقیق میں، خود کو خود کش کرنے کی کم صلاحیت کے ساتھ لوگوں کے لئے اضافی تحفظ فراہم کرنے کے لئے مشکل ہوسکتا ہے کیونکہ محققین اکثر ان کے شرکاء کے بارے میں بہت کم جانتے ہیں. اس کے علاوہ، ڈیجیٹل عمر سماجی تحقیق میں مطلع رضامند ایک بہت بڑا چیلنج ہے. کچھ معاملات میں، حقیقت میں مطلع رضامند شفافیت پاراگراف (Nissenbaum 2011) سے متاثر ہوسکتا ہے، جہاں معلومات اور فہم تنازعہ میں ہیں. اگر یہ ایرر برقرار رہے تو ہمارے ہیلپ ڈیسک سے رابطہ کریں. اس ویڈیو پر غلط استعمال کی اطلاع دیتے ہوئے ایرر آ گیا ہے. براہ مہربانی دوبارہ کوشش کریں. اگر یہ ایرر برقرار رہے تو ہمارے ہیلپ ڈیسک سے رابطہ کریں. غلط استعمال کی اطلاع دیتے ہوئے ایرر آ گیا ہے. براہ مہربانی دوبارہ کوشش کریں. اگر یہ ایرر برقرار رہے تو ہمارے ہیلپ ڈیسک سے رابطہ کریں. لیکن اگر محققین کو جامع معلومات فراہم کی جاتی ہے، تو یہ ضروری تکنیکی تفصیلات کی کمی نہیں ہے. ینالاگ عمر میں طبی تحقیق میں - بیلمونٹ رپورٹ کی طرف سے سمجھا جاتا غالب کی ترتیب - کسی کو ہر ایک کے شریک کے ساتھ انفرادی طور پر بات چیت کر سکتا ہے جو شفافیت کے پاراگراف کو حل کرنے میں مدد کرے. ہزاروں یا لاکھوں افراد میں شامل آن لائن مطالعہ میں، اس طرح کے چہرے کا نقطہ نظر ناممکن ہے. ڈیجیٹل عمر میں رضامندي کے ساتھ ایک دوسری مسئلہ یہ ہے کہ کچھ مطالعہ میں، جیسے بڑے اعداد و شمار کے ذخائر کے تجزیہ، یہ تمام شرکاء سے مطلع رضامندی حاصل کرنے کے لئے غیر معمولی ہو جائے گا. میں سیکشن 6.6.1 میں مزید تفصیلات میں مطلع رضامندی کے بارے میں ان اور دیگر سوالات پر بحث کرتا ہوں. تاہم ان مشکلات کے باوجود، ہمیں یاد رکھنا چاہئے کہ مطلع رضامند افراد کے لئے احترام کے لئے ضروری نہیں ہے اور نہ ہی کافی ہے.

مطلع رضامندی سے پہلے طبی تحقیق کے بارے میں، Miller (2014) دیکھیں Miller (2014) . مطلع رضامندی کی کتاب کی لمبائی کے علاج کے لئے، Manson and O'Neill (2007) . مندرجہ ذیل مطلع رضامندی کے بارے میں تجویز کردہ ریڈنگ بھی ملاحظہ کریں.

• رحیم (سیکشن 6.4.2)

حوالہ جات میں حرمات ایسے نقصانات ہیں جو تحقیق کو مخصوص لوگوں کو نہیں بلکہ سماجی ترتیبات تک پہنچ سکتی ہے. یہ تصور تھوڑا سا خلاصہ ہے، لیکن میں ایک کلاسک مثال کے ساتھ وضاحت کرتا ہوں: ویکتا جوری مطالعہ (Vaughan 1967; Katz, Capron, and Glass 1972, chap. 2) - کبھی کبھی شکاگو جیوری پروجیکٹ (Cornwell 2010) بھی کہا جاتا ہے. اس مطالعہ میں، شکاگو یونیورسٹی کے محققین، قانونی نظام کے سماجی پہلوؤں کے بڑے مطالعے کے ایک حصے کے طور پر، وشیتا، کنساس میں خفیہ طور پر چھ جوری کی یادداشت درج کی گئی ہیں. مقدمات میں ججوں اور وکیلوں کو ریکارڈنگ کی منظوری دی گئی، اور اس عمل کے سخت نگرانی کی گئی. تاہم، مجرموں سے پتہ چلتا ہے کہ ریکارڈنگ جاری رہے گی. ایک بار مطالعہ دریافت ہونے کے بعد، عوامی نفرت تھی. جسٹس ڈیپارٹمنٹ نے مطالعہ کی تحقیقات شروع کی، اور محققین کو کانگریس کے سامنے گواہی دینے کے لئے کہا گیا تھا. بالآخر، کانگریس نے ایک نیا قانون منظور کیا جس نے اسے جوری جان بوجھ کو خفیہ طور پر ریکارڈ کرنے کے لئے غیر قانونی بنا دیا ہے.

وکیتا جارج مطالعہ کے ناقدین کی تشویش شرکاء کو نقصان کا خطرہ نہیں تھا؛ بلکہ، یہ جوری جان بوجھ کے تناظر میں نقصانات کا خطرہ تھا. یہی ہے، لوگ سوچتے ہیں کہ اگر جیوری کے ارکان اس بات پر یقین نہیں رکھتے کہ وہ محفوظ اور محفوظ جگہ میں بات چیت کررہے ہیں تو مستقبل میں آگے بڑھنے کے لئے جارہی مشورے کے لئے سختی ہوگی. جوری جانبداری کے علاوہ، دیگر مخصوص معاشرے کے مطابق ایسے معاشرے میں معاشرے بھی شامل ہیں جن میں اضافی تحفظ فراہم کی جاتی ہے، جیسے اٹارنی کلائنٹ تعلقات اور نفسیات کی دیکھ بھال (MacCarthy 2015) .

سیاحت سائنس میں کچھ فیلڈ تجربات (Desposato 2016b) سیاق و ضوابط کی خرابی اور سماجی نظام کی رکاوٹ کا خطرہ بھی پیدا ہوتا ہے. سیاسی سائنس میں فیلڈ تجربے کے لئے زیادہ سیاق و سباق حساس لاگت کے حساب سے حساب کی ایک مثال کے طور پر، Zimmerman (2016) دیکھیں Zimmerman (2016) .

• جسٹس (سیکشن 6.4.3)

ڈیجیٹل عمر کی تحقیق سے متعلق کئی ترتیبات میں شرکاء کے لئے معاوضہ پر تبادلہ خیال کیا گیا ہے. Lanier (2014) نے شرکت کی کہ وہ ڈیجیٹل نشانوں کے لئے شرکاء ادا کرے. Bederson and Quinn (2011) آن لائن لیبر مارکیٹوں میں ادائیگیوں پر تبادلہ خیال کرتے ہیں. آخر میں، Desposato (2016a) فیلڈ تجربات میں شرکت کے شرکاء کی تجویز کرتا ہے. وہ بتاتا ہے کہ اگر شرکاء کو براہ راست ادا نہیں کیا جاسکتا ہے تو ان کی جانب سے کام کرنے والے ایک گروپ کو عطیہ کیا جاسکتا ہے. مثال کے طور پر، Encore میں، محققین انٹرنیٹ تک رسائی کی حمایت کرنے کے لئے کام کرنے والے ایک گروپ کو عطیہ بنا سکتی تھی.

• قانون اور عوامی دلچسپی کے لئے احترام (سیکشن 6.4.4)

شرائط کی سروس معاہدوں کو مساوی جماعتوں کے درمیان بات چیت اور جائز حکومتوں کی طرف سے پیدا قوانین کے مقابلے میں کم وزن ہونا چاہئے. حالات میں جہاں محققین نے ماضی میں شرائط کی سروس کے معاہدے کی خلاف ورزی کی ہے، عام طور پر کمپنیوں کے رویے (تبعیض کی پیمائش کے لئے میدان کے تجربات کی طرح زیادہ) کی جانچ پڑتال کرنے کے لئے عام طور پر خودکار سوالات کا استعمال کرتے ہوئے ملوث ہیں. اضافی بات چیت کے لئے، Vaccaro et al. (2015) دیکھیں Vaccaro et al. (2015) ، Bruckman (2016a) ، اور Bruckman (2016b) . سروس کی شرائط پر بحث کرنے والے تجرباتی تحقیق کے ایک مثال کے طور پر، Soeller et al. (2016) ملاحظہ کریں Soeller et al. (2016) . ممنوعہ قانونی مسائل پر زیادہ محققین کا سامنا کرنا پڑتا ہے اگر وہ خدمات کی شرائط کی خلاف ورزی کرتے ہیں تو، Sandvig and Karahalios (2016) .

• دو اخلاقی فریم ورک (سیکشن 6.5)

ظاہر ہے، نتیجے میں بہت زیادہ رقم نتائج اور ڈونٹولوجی کے بارے میں لکھا گیا ہے. مثال کے طور پر یہ اخلاقی فریم ورک، اور دیگر کس طرح ڈیجیٹل عمر کی تحقیق کے بارے میں استعمال کیا جا سکتا ہے، Zevenbergen et al. (2015) دیکھیں Zevenbergen et al. (2015) . مثال کے طور پر وہ ترقیاتی معیشت میں فیلڈ تجربات پر کیسے اطلاق کیا جا سکتا ہے، Baele (2013) دیکھیں.

• مطلع رضامندی (سیکشن 6.6.1)

امتیازی سلوک کے آڈٹ مطالعہ پر مزید کے لئے، دیکھیں Pager (2007) اور Riach and Rich (2004) . نہ صرف ان مطالعات کو رضامندی سے مطلع کیا جاسکتا ہے، بلکہ ان کے بغیر دھوکہ دہی کے بغیر دھوکہ بھی شامل ہیں.

Desposato (2016a) دونوں Desposato (2016a) اور Humphreys (2015) بغیر رضامند فیلڈ تجربات کے بارے میں مشورہ دیتے ہیں.

Sommers and Miller (2013) دھوکہ دہی کے بعد شرکاء کو متفق نہیں کرنے کے حق میں بہت سے دلائل کا جائزہ لیتے ہیں، اور اس بات پر زور دیتے ہیں کہ محققین کو قرض دینے کے لۓ آگے بڑھنا چاہئے.

"بہت سخت حالات کے تحت، یعنی، فیلڈ ریسرچ میں جس میں debriefing کافی عملی رکاوٹوں کا حامل ہے لیکن محققین کو اگر وہ کرسکتے ہیں تو اس کے بارے میں کوئی قابلیت نہیں ہوگی. محققین کو اپنے ساتھیوں سے بچانے کے لئے، یا شرکاء کو نقصان سے بچانے کے لئے محققین کو اجازت دینے کی اجازت نہیں دی جانی چاہیے.

دوسروں کا کہنا ہے کہ بعض صورتوں میں اگر debriefing اچھا سے زیادہ نقصان پہنچتا ہے، اس سے بچنا چاہئے (Finn and Jakobsson 2007) . Debriefing ایک ایسا معاملہ ہے جہاں کچھ محققین رحمانہ سے زیادہ افراد کے لئے احترام کی ترجیح دیتے ہیں، جبکہ بعض محققین مخالف ہیں. شرکاء کے لئے سیکھنے کے تجربے کے بارے میں بحث کرنے کے طریقوں کو حل کرنے کا ایک ممکن حل ہوگا. یہ ہے کہ اس کے بجائے کسی بھی چیز کے طور پر ڈوبنے والی سوچ کے بارے میں سوچنے کی بجائے نقصان پہنچا سکتا ہے، شاید ممکنہ بات یہ بھی ہوسکتی ہے کہ شرکاء سے فائدہ اٹھائے. اس طرح کے تعلیمی Jagatic et al. (2007) ایک مثال کے طور پر، ملاحظہ کریں Jagatic et al. (2007) . ماہر نفسیات نے (DS Holmes 1976a, 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) کے لئے تکنیک تیار کی ہیں (DS Holmes 1976a, 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) ، اور ان میں سے بعض کو ڈیجیٹل عمر کی تحقیق میں استعمال کیا جا سکتا ہے. Humphreys (2015) لاتعداد رضامندی کے بارے میں دلچسپ خیالات پیش کرتا ہے، جو میں نے بیان کیا ہے کہ اس سے پہلے اس بحث کی حکمت عملی سے متعلق ہے.

ان کی رضامندی کے لئے شرکاء کے ایک نمونہ سے متعلق پوچھنا اس بات سے متعلق ہے کہ Humphreys (2015) کو معزز رضامندی کا مطالبہ کیا ہے .

تجزیہ کیا گیا ہے کہ مطلع رضامندی سے مزید خیال لوگوں کے ایک پینل کی تعمیر کرنا ہے جو آن لائن تجربات (Crawford 2014) میں ہونے پر اتفاق کرتے ہیں. بعض نے دلیل دی ہے کہ یہ پینل لوگوں کے نانڈرینڈوم نمونہ ہو گا. لیکن باب 3 (سوالات سے پوچھنا) سے پتہ چلتا ہے کہ پوزیشن استحکام کا استعمال کرتے ہوئے یہ مسائل ممکنہ طور پر قابل ذکر ہیں. اس کے علاوہ، پینل پر ہونے والی رضاکارانہ طور پر مختلف تجربات کا احاطہ کرسکتے ہیں. دوسرے الفاظ میں، شرکاء کو انفرادی طور پر ہر تجربے کی رضامند کرنے کی ضرورت نہیں، وسیع تصور (Sheehan 2011) ایک تصور ہے. ہر مطالعہ کے لئے ایک بار رضامندي اور رضامندی کے درمیان اختلافات کے ساتھ ساتھ، ممکنہ ہائبرڈ، Hutton and Henderson (2015) .

• معلوماتی خطرے کو سمجھنے اور انتظام (سیکشن 6.6.2)

منفرد سے دور، Netflix انعام ڈیٹیٹس کی اہم تکنیکی جائیداد کی وضاحت کرتا ہے جس میں لوگوں کے بارے میں تفصیلی معلومات ہوتی ہے، اور اس طرح جدید سوشل ڈیٹا بیس کے "ناممکن" کے امکانات کے بارے میں اہم سبق پیش کرتا ہے. ہر فرد کے بارے میں معلومات کے بہت سے ٹکڑوں کے ساتھ فائلوں Narayanan and Shmatikov (2008) میں رسمی طور پر بیان کیا گیا ہے ، اس میں معتدل ہونے کا امکان ہے. یہی ہے، ہر ریکارڈ کے لئے، کوئی بھی ریکارڈ نہیں ہے، اور اصل میں کوئی ریکارڈ نہیں ہے جو بہت ہی اسی طرح ہیں: ہر فرد اپنے قریب ترین پڑوسی سے ڈیٹا بیس میں دور ہے. ایک تصور کر سکتا ہے کہ Netflix کے اعداد و شمار کو کم ہو سکتا ہے کیونکہ تقریبا 20،000 فلموں کے ساتھ پانچ ستارہ پیمانے پر، ممکنہ اقدار کے بارے میں \(6^{20,000}\) ہیں جو ہر شخص کو ہو سکتا ہے (6 کیونکہ، 1 کے علاوہ 5 ستارے، کسی نے شاید فلم کو درجہ بندی نہیں کی ہے). یہ نمبر بہت بڑا ہے، یہ بھی سمجھنا مشکل ہے.

سپیریتا دو اہم اثرات ہیں. سب سے پہلے، اس کا مطلب یہ ہے کہ "نام نہاد" کرنے کی کوشش کی جاتی ہے، بے ترتیب خرابی پر مبنی ڈیٹا سیٹ ممکن نہیں ہوسکتا. یہ ہے کہ، اگر Netflix کسی بھی درجہ بندی (جس نے کیا ہے) کو بے ترتیب طور پر ایڈجسٹ کرنا پڑا تو، یہ کافی نہیں ہوگا کیونکہ خراب ریکارڈ ابھی تک ان معلومات کے قریب ترین ممکنہ ریکارڈ ہے جو حملہ آور ہے. دوسرا، اساتذہ کا مطلب ہے کہ اگر حملہ آور غیر منصفانہ یا غیر جانبدار ہے تو پھر دوبارہ شناخت ممکن ہے. مثال کے طور پر، Netflix ڈیٹا میں، آتے ہیں کہ حملہ آور نے اپنی فلمیں دو فلموں اور ان تاریخوں کو جو آپ نے ان درجہ بندی کو دی ہے \(\pm\) 3 دن؛ صرف اس معلومات کو Netflix کے اعداد و شمار میں 68 فیصد لوگوں کی منفرد شناخت کرنے کے لئے کافی ہے. حملہ آور آٹھ فلمیں آپ کی درجہ بندی کی ہے کہ جانتا ہے تو \(\pm\) 14 دن، پھر بھی اگر ان پر جانا جاتا ہے کی درجہ بندیوں میں سے دو مکمل طور پر غلط ہیں، ریکارڈ کی 99 فیصد منفرد ڈیٹا سیٹ میں شناخت کیا جا سکتا ہے. دوسرے الفاظ میں، سپارتا "نام نہاد" کے اعداد و شمار کی کوششوں کے لئے ایک بنیادی مسئلہ ہے، جو بدقسمتی سے ہے کیونکہ زیادہ سے زیادہ جدید سماجی اعداد و شمار گھٹ رہے ہیں. ناراض اعداد و شمار کے "نام نہاد" پر زیادہ کے لئے ملاحظہ کریں، Narayanan and Shmatikov (2008) .

ٹیلی فون میٹا ڈیٹا بھی "گمنام" ہوسکتا ہے اور حساس نہیں ہوتا، لیکن یہ معاملہ نہیں ہے. ٹیلی فون میٹا ڈیٹا شناختی اور سنجیدہ ہے (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

اعداد و شمار 6.6 میں، میں تجزیہ سے شرکاء اور اعداد و شمار کی رہائی سے سوسائٹی کے فوائد کے درمیان خاکہ پیش کرتا ہوں. محدود رسائی کے نقطہ نظر (مثال کے طور پر، دیوار باغ) اور محدود اعداد و شمار کے نقطہ نظر (مثال کے طور پر، "کچھ نام کے نام" کا نام ") کے درمیان مقابلے کے مقابلے میں Reiter and Kinney (2011) . اعداد و شمار کے خطرے کی سطح کے پیش کردہ درجہ بندی کے نظام کے لئے Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . اعداد و شمار کے اشتراک کے بارے میں ایک عام بحث کے لئے، ملاحظہ کریں Yakowitz (2011) .

اعداد و شمار کے خطرے اور افادیت کے درمیان اس تجارتی بند کے مزید تفصیلی تجزیہ کے لۓ، Brickell and Shmatikov (2008) ، Ohm (2010) ، Reiter (2012) ، Wu (2013) ، اور Goroff (2015) . بڑے پیمانے پر کھلا آن لائن کورسز (MOOCs) سے حقیقی اعداد و شمار پر اس تجارتی بند کو دیکھنے کے Daries et al. (2014) ، ملاحظہ Daries et al. (2014) دیکھیں Daries et al. (2014) اور Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

متضاد رازداری ایک متبادل نقطہ نظر بھی پیش کرتی ہے جس میں شراکت داروں کو کم خطرہ اور معاشرے کو زیادہ فائدہ مل سکتا ہے؛ Dwork and Roth (2014) اور Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

ذاتی طور پر شناختی معلومات (PII) کے تصور کے بارے میں زیادہ کے لئے، جس میں تحقیقاتی اخلاقیات کے بارے میں بہت سے قواعد و ضوابط ہیں، ملاحظہ کریں Narayanan and Shmatikov (2010) اور Schwartz and Solove (2011) . ممکنہ طور پر حساس ہونے کے تمام اعداد و شمار کے بارے میں مزید معلومات کے لئے، Ohm (2015) دیکھیں Ohm (2015) .

اس سیکشن میں، میں نے مختلف ڈیٹا بیس کے بارے میں کسی چیز کے طور پر بیان کیا ہے جو معلوماتی خطرے کی وجہ سے ہوسکتی ہے. تاہم، Currie (2013) میں بحث کے طور پر، یہ تحقیق کے لئے نئے مواقع پیدا کر سکتے ہیں.

پانچ Desai, Ritchie, and Welpton (2016) پر مزید کے لئے، دیکھیں Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . مثال کے طور پر، کس طرح پیداوار کی شناخت کی جا سکتی ہے، Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) ، جس سے پتہ چلتا ہے کہ بیماری کی شدت کے نقشے کی شناخت کیسے کی جا سکتی ہے. Dwork et al. (2017) مجموعی اعداد و شمار کے خلاف حملوں پر بھی غور کریں، جیسے کہ کتنے افراد کو ایک مخصوص بیماری ہے.

اعداد و شمار کے استعمال اور ڈیٹا کی رہائی کے بارے میں سوالات ڈیٹا کی ملکیت کے بارے میں بھی سوال اٹھاتے ہیں. مزید معلومات کے لئے، ڈیٹا کی ملکیت پر، Evans (2011) اور Pentland (2012) .

• رازداری (سیکشن 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) رازداری کے بارے میں ایک قابل قانونی قانونی مضمون ہے اور یہ سب سے زیادہ اس خیال سے منسلک ہے کہ رازداری اکیلے جانے کا حق ہے. رازداری کی کہ میں سفارش کرے گا کی کتاب طوالت علاج میں شامل ہیں Solove (2010) اور Nissenbaum (2010) .

ماہرین کی رازداری کے بارے میں سوچنے کے بارے میں تجرباتی جائزہ کا جائزہ لینے کے لئے، Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . Phelan, Lampe, and Resnick (2016) دوہری نظام کے اصول کا پیش گوئی کرتے ہیں- کہ لوگ کبھی کبھی بدیہی خدشات پر توجہ مرکوز کرتے ہیں اور کبھی کبھی تشویش پر توجہ مرکوز کرتے ہیں- اس بات کی وضاحت کرنے کے لئے کہ کس طرح رازداری کے بارے میں لوگوں کو واضح طور پر متنازع بیانات بنا سکتے ہیں. آن لائن کی ترتیبات جیسے ٹویٹر پر نجی معلومات اور رازداری کے خیالات کے بارے میں، Neuhaus and Webmoor (2012) .

جرنل سائنس نے "خصوصی آف نجی راز" کے عنوان سے ایک خصوصی سیکشن شائع کیا جس میں مختلف نوعیت سے رازداری اور معلوماتی خطرے کے مسائل کو حل کیا گیا ہے؛ ایک خلاصہ کے لئے، Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) رازداری کے خلاف ورزیوں سے آنے والے نقصانات کے بارے میں سوچنے کے لئے ایک فریم ورک پیش کرتا ہے. ڈیجیٹل عمر کی ابتدائی ابتداء پر پرائیویسی کے بارے میں خدشات کا ابتدائی مثال Packard (1964) .

• غیر یقینی صورتحال کے تحت فیصلہ کرنا (سیکشن 6.6.4)

کم از کم خطرے کے معیار کو لاگو کرنے کی کوشش کرتے وقت ایک چیلنج یہ ہے کہ یہ واضح نہیں ہے جس کی روز مرہ زندگی کو بینچ مارکنگ (National Research Council 2014) لئے استعمال کیا جانا ہے. مثال کے طور پر، بے گھر لوگ اپنی روز مرہ زندگی میں تکلیف کے اعلی سطح ہیں. لیکن اس کا یہ مطلب نہیں ہے کہ بے گھر لوگوں کو اعلی خطرے کی تحقیق کے لۓ بے نقاب کرنے کی اخلاقی طور پر جائز ہے. اس وجہ سے، ایک بڑھتی ہوئی اتفاق رائے کی جا رہی ہے کہ عام آبادی معیاری، مخصوص آبادی کے معیاری معیار کے خلاف کم سے کم خطرہ ہونا چاہئے. جب میں عام طور پر عام آبادی کے معیشت کے بارے میں اتفاق کرتا ہوں تو، مجھے لگتا ہے کہ فیس بک کے طور پر بڑے آن لائن پلیٹ فارمز کے لئے ایک خاص آبادی معیاری ہے. اس طرح، جب جذباتی کنجیکرن پر غور کیا جاتا ہے، تو مجھے لگتا ہے کہ فیس بک پر ہر روز خطرہ کے خلاف معیار کے مطابق مناسب ہے. اس معاملے میں ایک مخصوص آبادی معیاری جسٹس کے اصول سے تنازع کرنے کی امکان نہیں ہے اور یہ ممکنہ طور پر نقصان دہ گروپوں (مثال کے طور پر، قیدیوں اور یتیموں) پر غیر منصفانہ طور پر ناکام ہونے میں ناکام رہنے کی کوشش کرنا چاہتا ہے.

• عملی تجاویز (سیکشن 6.7)

دیگر علماء نے اخلاقی اپ ڈیٹس (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015; Partridge and Allman 2016) کو بھی شامل کرنے کے لئے زیادہ کاغذات طلب کیے ہیں. King and Sands (2015) بھی عملی تجاویز پیش کرتا ہے. زک اور ساتھیوں (2017) "ذمہ دار بڑے ڈیٹا ریسرچ کے لئے دس سادہ قواعد پیش کرتے ہیں."