مزید یہ تفسیر

اس حصے کی ایک داستان کے طور پر پڑھا جا کرنے کے بجائے، ایک ریفرنس کے طور پر استعمال کیا جا کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے.

• تعارف (سیکشن 6.1)

تحقیق اخلاقیات روایتی طور پر بھی اس طرح کی سائنسی دھوکہ دہی اور کریڈٹ کی تقسیم جیسے موضوعات کو شامل کیا ہے. ان موضوعات میں زیادہ تفصیل سے بحث کر رہے ہیں Engineering (2009) .

اس باب کی سختی ہیٹی یمن میں صورت حال کی طرف سے کی تشکیل کی ہے. دوسرے ممالک میں اخلاقی جائزہ لینے کے طریقہ کار پر زیادہ کے لئے، ابواب 6، 7، 8 9 دیکھیں، اور Desposato (2016b) . ایک دلیل بایومیڈیکل اخلاقی اصولوں اس باب کو متاثر کیا ہے کہ ضرورت سے زیادہ امریکی ہیں کے لئے، دیکھیں Holm (1995) . امریکہ میں ادارہ ریویو بورڈز کے زیادہ تاریخی جائزہ لینے کے لئے دیکھیں Stark (2012) .

بیلمونٹ رپورٹ اور امریکہ میں اس کے نتیجے کے ضابطے تحقیق اور عمل کے درمیان فرق کو واضح کر دیا ہے. یہ فرق بعد میں تنقید کی ہے (Beauchamp and Saghai 2012; boyd 2016; Metcalf and Crawford 2016; Meyer 2015) . کیونکہ مجھے لگتا ہے کہ اخلاقی اصولوں اور فریم ورک کی ترتیبات دونوں پر لاگو ہوتے ہیں میں نے اس باب میں یہ فرق نہیں بناتے. فیس بک میں تحقیق کی نگرانی کے بارے میں مزید کے لئے دیکھیں Jackman and Kanerva (2016) . کمپنیوں اور غیر سرکاری تنظیموں میں تحقیق کی نگرانی کے لئے ایک تجویز کے لئے دیکھیں Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) اور Tene and Polonetsky (2016) .

2014 میں ایبولا کی وباء کی صورت پر زیادہ کے لئے، دیکھیں McDonald (2016) دیکھیں، اور موبائل فون ڈیٹا کی رازداری خطرات پر مزید معلومات کیلئے، Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . موبائل فون ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے بحران سے متعلق تحقیق کی ایک مثال کے لئے، دیکھیں Bengtsson et al. (2011) اور Lu, Bengtsson, and Holme (2012) .

• تین مثالیں (سیکشن 6.2)

بہت سے لوگ جذباتی متعدی بارے میں لکھا ہے. جرنل تحقیق اخلاقیات جنوری 2016 تجربہ بحث کرنے میں ان کی ساری مسئلہ وقف؛ دیکھیں Hunter and Evans (2016) ایک جائزہ کے لئے. : سائنس کے قومی ماہرین تعلیم کی کاروائی کے استعمال کے بارے میں دو ٹکڑے شائع Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) اور Fiske and Hauser (2014) . استعمال کے بارے میں دیگر ٹکڑے ٹکڑے شامل ہیں: Puschmann and Bozdag (2014) ؛ Meyer (2014) ؛ Grimmelmann (2015) ؛ Meyer (2015) ؛ Selinger and Hartzog (2015) ؛ Kleinsman and Buckley (2015) ؛ Shaw (2015) ؛ Flick (2015) .

ینکور پر زیادہ کے لئے، دیکھیں Jones and Feamster (2015) .

• ڈیجیٹل مختلف ہے (دفعہ 6.3)

بڑے پیمانے پر نگرانی کی شرائط میں، وسیع تفصیلات میں فراہم کی جاتی ہیں Mayer-Schönberger (2009) اور Marx (2016) . نگرانی کے بدلتے اخراجات کی ایک ٹھوس مثال کے طور پر، Bankston and Soltani (2013) اندازہ ہے ایک مجرمانہ مشتبہ شخص سے باخبر رہنے کے سیل فون کے استعمال سے جسمانی نگرانی کا استعمال کرتے ہوئے مقابلے میں تقریبا 50 گنا سستا ہے کہ. Bell and Gemmell (2009) خود پر زیادہ پر امید نقطہ نظر فراہم نگرانی. عوامی یا نیم عوامی (مثلا، ذائقہ، تعلقات، اور وقت) یہ ہے کہ قابل مشاہدہ رویے کو ٹریک کرنے کے قابل ہونے کے علاوہ میں، محققین کو تیزی سے بہت سے شرکاء نجی سمجھتے کہ چیزوں اندازہ کر سکتے ہیں. مثال کے طور پر، میکل Kosinski اور ان کے ساتھیوں وہ اس طرح کے جنسی رجحان اور بظاہر عام ڈیجیٹل ٹریس اعداد و شمار سے لت مادہ کے استعمال (فیس بک پسند کرتا ہے) لوگوں کے بارے میں حساس معلومات کا استنباط کر سکتے ہیں کہ ظاہر ہوا (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) . یہ جادو آواز سکتے ہیں، لیکن نقطہ نظر Kosinski اور ان کے ساتھیوں کا استعمال کیا جس ڈیجیٹل نشانات، سروے کو یکجا کیا، اور نگرانی دراصل یہ ہے کہ میں نے پہلے ہی کے بارے میں بتایا ہے کچھ سیکھنے ہے. یاد کرتے ہیں باب 3 میں (سوال پوچھنا) میں نے تم سے کہا کہ جوش Blumenstock اور ان کے ساتھیوں کے لئے کس طرح (2015) موبائل فون کے ڈیٹا کے ساتھ مل کر سروے ڈیٹا روانڈا میں غربت کا اندازہ کرنے. مؤثر طریقے سے، ایک ترقی پذیر ملک میں غربت کی پیمائش کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے جو اس کے عین مطابق ایک ہی نقطہ نظر، بھی ممکنہ نجی معلومات کی حفاظتی کی خلاف ورزی استنباط کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے.

متضاد قوانین اور معیار تحقیق کے شرکاء کی خواہشات کا احترام نہیں کرتا ہے کہ قیادت کر سکتے ہیں، اور یہ محققین کی طرف سے "ریگولیٹری خریداری" کا باعث بن سکتی (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . خاص طور پر، IRB نگرانی سے بچنے کے لئے چاہتے ہیں جو کچھ محققین IRBs طرف سے احاطہ نہیں کر رہے ہیں جو شراکت داروں (مثلا، کمپنیوں یا این جی اوز میں لوگوں کو) اکٹھا اور ڈی کی شناخت کے اعداد و شمار. اس کے بعد، محققین اس ڈی کی نشاندہی ڈیٹا کے IRB نگرانی کے بغیر، کم از کم موجودہ قوانین کے کچھ تشریحات کے مطابق تجزیہ کر سکتے ہیں. IRB چوری کی یہ قسم ایک اصولوں کی بنیاد پر نقطہ نظر کے ساتھ مطابقت نہیں رکھتی ہو ظاہر.

متضاد اور متفاوت خیالات لوگوں کی صحت کے اعداد و شمار کے بارے میں ہو اس پر مزید معلومات کے لئے، دیکھیں Fiore-Gartland and Neff (2015) . heterogeneity تحقیق اخلاقیات کے لئے پیدا کرتا ہے کہ مسئلہ پر زیادہ کے لئے فیصلے دیکھیں Meyer (2013) .

ینالاگ عمر اور ڈیجیٹل دور تحقیق کے درمیان ایک فرق ڈیجیٹل دور میں شرکاء کے ساتھ تحقیق کی بات چیت زیادہ دور ہے. ان کی بات چیت اکثر اس طرح ایک کمپنی کے طور پر ایک بیچوان کے ذریعے ہو، اور محققین اور شرکاء کے درمیان ایک بڑا جسمانی اور سماجی دوری عام طور پر نہیں ہے. یہ دور کی بات چیت مثلا، اضافی تحفظ کی ضرورت ہوتی ہے جو شرکاء باہر اسکریننگ منفی واقعات کا پتہ لگانے، اور یہ اس وقت ہوتا ہے تو نقصان remediating ڈیجیٹل دور کی تحقیق میں مشکل ینالاگ عمر تحقیق میں آسان ہے کہ کچھ چیزیں، ہوتا. مثال کے طور پر، کی ایک ہی موضوع پر ایک فرضی لیب تجربہ کے ساتھ جذباتی متعدی برعکس دو. لیب استعمال میں، محققین جذباتی تکلیف کی واضح نشانیاں دکھا لیب میں پہنچ گئے جو کسی کے باہر سکرین سکتا تھا. اس کے علاوہ، لیب تجربہ کسی بھی ناخوشگوار واقعے سے پیدا تو، محققین یہ دیکھ کر کرے گا، نقصان کو درست کرنے کی خدمات فراہم کرتے ہیں، اور پھر مستقبل نقصانات کو روکنے کے لئے تجرباتی پروٹوکول پر ایڈجسٹمنٹ کر. اصل جذباتی contagion کو استعمال میں بات چیت کا دور فطرت کو ان آسان اور سمجھدار اقدامات میں سے ہر ایک انتہائی مشکل ہوتا ہے. کے علاوہ، میں محققین اور شرکاء کے درمیان فاصلے محققین کم حساس ہوتا ہے کہ ان کے شرکاء کی تشویشات کا شبہ ہے.

متضاد اصولوں اور قوانین کے دوسرے ماخذ. اس بے اصولی کی کچھ حقیقت ہے کہ اس تحقیق ساری دنیا میں ہو رہا ہے سے آتا ہے. مثال کے طور پر، ینکور دنیا بھر سے لوگ ملوث ہیں، اور اس وجہ سے اس ڈیٹا کے تحفظ اور بہت سے مختلف ممالک کی رازداری کے قوانین کے تابع ہو سکتا ہے. کیا ہوگا اگر تیسرے فریق کی ویب درخواستوں (ینکور کیا کر رہا تھا) جرمنی میں مختلف ہیں، ریاست ہائے متحدہ امریکہ، کینیا، اور چین گورننگ اصولوں؟ کیا اقدار کو کسی ایک ملک کے اندر بھی یکساں نہیں ہیں تو کیا ہوگا؟ inconsistency کے ایک دوسرا ذریعہ یونیورسٹیوں اور کمپنیوں میں محققین کے درمیان تعاون سے آتا ہے؛ مثال کے طور پر، جذباتی contagion کو فیس بک میں ایک ڈیٹا سائنسدان اور کورنیل میں ایک پروفیسر اور گریجویٹ طالب علم کے درمیان تعاون تھا. فیس بک پر بڑے تجربات چلانے کا معمول ہے اور، اس وقت، کسی بھی تیسری پارٹی اخلاقی جائزہ لینے کی ضرورت نہیں تھی. کورنیل میں معیار اور قوانین بہت مختلف ہیں؛ تقریبا تمام تجربات کورنیل IRB طرف سے جائزہ لیا جانا چاہئے. لہذا، قواعد کی جس سیٹ جذباتی contagion کو فیس بک کی یا کارنیل حکومت چاہئے؟

کامن اصول پر نظر ثانی کرنے کی کوششوں پر زیادہ کے لئے، دیکھیں Evans (2013) ، Council (2014) ، Metcalf (2016) ، اور Hudson and Collins (2015) .

• چار اصولوں (سیکشن 6.4)

بایومیڈیکل اخلاقیات کے لئے کلاسیکی اصولوں کی بنیاد پر نقطہ نظر ہے Beauchamp and Childress (2012) . وہ تجویز ہے کہ چار بنیادی اصولوں بایومیڈیکل اخلاقیات کی رہنمائی چاہئے: خود مختاری، Nonmaleficence، فیض، اور انصاف کے لئے احترام. nonmaleficence کے اصول دوسرے لوگوں کو نقصان پہنچانا سے پرہیز کرنے سے ایک زور. یہ تصور دل کی گہرائیوں سے، کی Hippocratic خیال سے منسلک کیا جاتا ہے "کوئی نقصان نہیں." ​​تحقیق اخلاقیات میں اس اصول اکثر فیض کے اصول کے ساتھ مل کر کیا جاتا ہے، لیکن دیکھنے Beauchamp and Childress (2012) ان دونوں کے درمیان امتیاز پر زیادہ کے لئے (باب 5) . ان اصولوں زیادہ امریکی ہیں کہ ایک تنقید کے لئے، دیکھیں Holm (1995) . توازن پر زیادہ کے لئے جب اصولوں تنازعہ، دیکھیں Gillon (2015) .

اس باب میں چار اصولوں بھی کمپنیوں اور این جی اوز میں کیا ہو رہا تحقیق کے لئے اخلاقی نگرانی کی رہنمائی کے لئے تجویز کیا گیا ہے (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) لاشیں بلایا "کنزیومر موضوع ریویو بورڈز" (CSRBs) کے ذریعے (Calo 2013) .

• افراد کے لئے عزت (دفعہ 6.4.1)

خود مختاری کا احترام کرنے کے علاوہ میں، بیلمونٹ رپورٹ بھی تسلیم کر لیا ہے کہ نہیں ہر انسان سچ خود ارادیت کی صلاحیت رکھتا ہے. مثال کے طور پر، بچوں، لوگوں کو بیماری سے دمہ، یا انتہائی محدود آزادی کے حالات میں رہنے والے لوگوں کو مکمل طور پر خود مختار افراد سے کام کرنے کے قابل نہیں ہو سکتا ہے، اور ان لوگوں کو اس وجہ سے اضافی تحفظ سے مشروط ہیں،.

ڈیجیٹل دور میں افراد کے احترام کے اصول کا اطلاق مشکل ہو سکتا ہے. مثال کے طور پر، ڈیجیٹل دور کی تحقیق میں، یہ مشکل خود ارادیت کی کم صلاحیت کے ساتھ لوگوں کے لئے اضافی تحفظات فراہم کرنے کے محققین اکثر ان کے شرکاء کے بارے میں بہت کم جانتے ہیں، کیونکہ ہو سکتا ہے. اس کے علاوہ، ڈیجیٹل دور کے سماجی تحقیق میں باخبر رضامندی ایک بہت بڑا چیلنج ہے. کچھ صورتوں میں، صحیح معنوں میں مطلع رضامندی شفافیت مارکس کا اختلاف سے شکار کر سکتے ہیں (Nissenbaum 2011) ، جہاں معلومات اور فہم تنازعہ میں ہیں. تقریبا، محققین ڈیٹا جمع کرنے، ڈیٹا انیلیسیز کی، اور ڈیٹا کی حفاظت کے طرز عمل کی نوعیت کے بارے میں مکمل معلومات فراہم کرتے ہیں تو، یہ مشکل بہت سے شرکاء کو سمجھنے کے لئے ہو جائے گا. لیکن، محققین فہم معلومات فراہم کرتے ہیں، یہ ضروری تکنیکی معلومات کی کمی ہو سکتی. ینالاگ عمر سے غلبہ بیلمونٹ رپورٹ ایک طرف سے غور ماحول میں طبی تحقیق میں ایک ڈاکٹر شفافیت مارکس کا اختلاف کو حل کرنے میں مدد کرنے کے لئے ہر شریک کے ساتھ انفرادی طور پر بات کر سوچ سکتا تھا. لوگوں کے ہزاروں یا لاکھوں کی شمولیت آن لائن جائزوں میں، اس طرح ایک چہرہ سے چہرہ نقطہ نظر ناممکن ہے. ڈیجیٹل عمر میں اجازت کے ساتھ ایک دوسرا مسئلہ جیسے بڑے پیمانے پر ڈیٹا رپاجٹری کے تجزیہ کچھ مطالعہ، میں، یہ تمام شرکاء سے باخبر رضامندی حاصل کرنے کے قابل عمل ہو جائے گا ہے. میں دفعہ 6.6.1 میں مزید تفصیل سے باخبر رضامندی کے بارے میں یہ اور دیگر سوالات پر بات چیت. ان مشکلات کے باوجود، تاہم، ہمیں یاد رکھنا چاہئے کہ باخبر رضامندی نہ تو ضروری ہے اور نہ ہی افراد کے لئے احترام کے لئے کافی ہے.

باخبر رضامندی سے قبل طبی تحقیق پر زیادہ کے لئے، دیکھیں Miller (2014) . باخبر رضامندی کی ایک کتاب کی لمبائی کے علاج کے لئے، دیکھیں Manson and O'Neill (2007) . بھی ذیل میں مطلع رضامندی کے بارے میں تجویز پیش کی ریڈنگ دیکھو.

• فیض (دفعہ 6.4.2)

سیاق و سباق سے نقصان پہنچتا نقصان تحقیق نہیں مخصوص لوگوں کے لئے لیکن سماجی ماحول پیدا کر سکتا ہے ہے. یہ تصور تھوڑا سا خلاصہ ہے، لیکن میں دو مثالوں سے اس کی وضاحت کریں گے: ایک ینالاگ اور ایک ڈیجیٹل.

سیاق و سباق سے اذیت کی ایک کلاسک مثال ہیں Wichita جوری سٹڈی [سے آتا Vaughan (1967) ؛ Katz, Capron, and Glass (1972) ؛ چوہدری 2] -. میں بھی کبھی کبھی شکاگو جوری پروجیکٹ نامی (Cornwell 2010) . شکاگو یونیورسٹی سے اس مطالعہ محققین، قانونی نظام کے سماجی پہلوؤں، خفیہ طور پر ہیں Wichita، کینساس میں چھ جیوری کے اجلاس سے ریکارڈ کے بارے میں ایک وسیع تر مطالعہ کے ایک حصے کے طور پر میں. مقدمات میں ججوں اور وکلاء کی ریکارڈنگ کی منظوری دی تھی، اور اس عمل کی سخت نگرانی کی تھی. تاہم، jurors کو بے خبر ہیں کہ ریکارڈنگ واقع ہونے تھے. مطالعہ دریافت کیا گیا تھا ایک بار، عوامی غم و غصہ بھی نہیں تھا. محکمہ انصاف کے مطالعہ کی تحقیقات شروع کر دیا، اور محققین نے کانگریس کے سامنے گواہی دینے کے لئے کہا جاتا تھا. آخر میں، کانگریس یہ غیر قانونی خفیہ طور جیوری غور ریکارڈ کرنے کے لئے بناتا ہے کہ ایک نیا قانون منظور کیا.

ہیں Wichita جوری مطالعہ شرکاء کو نقصان پہنچانے نہیں کیا گیا تھا کے ناقدین کی تشویش. بلکہ یہ جیوری غور کیجیے کے سیاق و سباق سے نقصان پہنچتا تھا. یہی وجہ ہے کہ لوگوں جیوری کے ارکان اگر یقین نہیں ہے کہ وہ ایک محفوظ اور محفوظ خلا میں بات چیت کر رہے تھے، جو جیوری کے اجلاس میں مستقبل میں آگے بڑھنے کے لئے کے لئے مشکل ہو جائے گا کہ، ہے. جیوری غور کرنے کے علاوہ میں، دیگر مخصوص سماجی سیاق و سباق معاشرے جیسا کہ اٹارنی کلائنٹ تعلقات اور نفسیاتی دیکھ بھال اضافی تحفظ کے ساتھ فراہم کرتا ہے کہ وہاں ہیں (MacCarthy 2015) .

سیاق و سباق اور سماجی نظام کی رکاوٹ کے لیے اذیت کا خطرہ بھی پولیٹیکل سائنس میں کچھ تجربات میں آتا ہے (Desposato 2016b) . پولیٹیکل سائنس میں ایک فیلڈ کے استعمال کے لئے ایک سے زیادہ سیاق و سباق کے حساس فوائد لاگت کے حساب کتاب کی ایک مثال کے لئے، دیکھیں Zimmerman (2016) .

• جسٹس (دفعہ 6.4.3)

شرکاء کے لئے معاوضہ ڈیجیٹل دور کی تحقیق سے متعلق ترتیبات کی ایک بڑی تعداد میں بحث ہو چکی ہے. Lanier (2014) ڈیجیٹل نشانات وہ پیدا کے شرکاء کی ادائیگی مجوزہ. Bederson and Quinn (2011) آن لائن لیبر مارکیٹ میں ادائیگی کی بحث ہے. آخر میں، Desposato (2016a) تجربات میں شرکاء کی ادائیگی کی تجویز ہے. انہوں نے شرکاء کو براہ راست ادا نہیں کیا جا سکتا ہے یہاں تک کہ اگر، ایک عطیہ ان کی جانب سے کام کرنے والے ایک گروپ کے لئے بنایا جا سکتا ہے کہ بتاتے ہیں. مثال کے طور پر، ینکور میں محققین کو انٹرنیٹ تک رسائی کی حمایت کرنے کے کام کرنے والے ایک گروپ کو ایک عطیہ دیا جا سکتا تھا.

• قانون اور عوامی مفاد کے لئے عزت (دفعہ 6.4.4)

شرائط کی خدمت کے معاہدوں برابر جماعتوں اور جائز حکومتوں کی طرف سے پیدا فرائض کے آپس میں بات چیت کے ذریعے معاہدوں کے مقابلے میں کم وزن ہونا چاہئے. جہاں حالات محققین نے ماضی میں شرائط کی خدمت کے معاہدوں کی خلاف ورزی ہوئی عام طور پر (امتیازی سلوک کی پیمائش کرنے کے لئے بہت تجربات کی طرح) کمپنیوں کے رویے آڈٹ کرنے کے خود کار استفسارات کا استعمال کرتے ہوئے شامل ہے. اضافی بحث کے لئے دیکھیں Vaccaro et al. (2015) ، Bruckman (2016a) ، Bruckman (2016b) . سروس کی شرائط بحث ہے کہ آخباخت تحقیق کی ایک مثال کے لئے، دیکھیں Soeller et al. (2016) . ممکن قانونی دشواریوں کا سامنا محققین پر زیادہ کے لئے وہ سروس کی شرائط دیکھیں خلاف ورزی تو Sandvig and Karahalios (2016) .

• دو اخلاقی فریم ورک (سیکشن 6.5)

ظاہر ہے، بہت زیادہ مقدار پنتامواد اور deontology بارے میں لکھا گیا ہے. ان اخلاقی فریم ورک کے لئے کس طرح، اور دوسروں کی ایک مثال کے طور پر،، ڈیجیٹل دور کی تحقیق کے بارے وجہ نظر کرنے کے لئے استعمال کیا جا سکتا Zevenbergen et al. (2015) . ان اخلاقی فریم ورک میں معاشیات کو ترقی میدان تجربات پر لاگو کیا جا سکتا ہے کہ کس طرح ایک مثال کے طور پر، دیکھیں Baele (2013) .

• باخبر رضامندی (دفعہ 6.6.1)

امتیاز کی آڈٹ تعلیم پر مزید معلومات کے لئے، دیکھیں Pager (2007) اور Riach and Rich (2004) . نہ صرف یہ کرتے ان جائزوں باخبر رضامندی کی ضرورت نہیں، وہ بھی فریب debriefing کے بغیر شامل.

دونوں Desposato (2016a) اور Humphreys (2015) کی اجازت کے بغیر تجربات کے بارے میں مشورہ کی پیشکش.

Sommers and Miller (2013) دھوکے کے بعد شرکاء کے debriefing نہ کرنے کے حق میں بہت سے دلائل کا جائزہ لیتا ہے، اور، کہ محققین چھوڑ دینا چاہئے "حالات، یعنی کے ایک بہت ہی تنگ سیٹ کے تحت debriefing کے کی دلیل میدان تحقیق کے debriefing کافی عملی رکاوٹیں لیکن محققین ہوگا متصور ہوتا ہے جس میں میں کوئی وہ کر سکتے تھے، اگر debriefing کے بارے باک. محققین، ایک بولی شریک کے پول کے تحفظ کے شریک کے غصے سے خود کو بچانے کے، یا نقصان سے شرکاء کی حفاظت کے لئے debriefing کے چھوڑ کرنے کی اجازت دی نہیں کیا جانا چاہئے. "دوسروں debriefing کے فائدے کی بجائے اس سے گریز کیا جانا چاہئے زیادہ نقصان کا سبب بنتا ہے تو کہ بحث. debriefing کے ایک کیس بعض محققین فیض سے زائد افراد کے لئے عزت کو ترجیح کہاں ہے، اور بعض محققین کے برعکس کرتے ہیں. ایک ممکنہ حل کے شرکاء کے لئے ایک سیکھنے کے تجربے کے debriefing بنانے کے لئے طریقے تلاش کرنے ہوں گے. اس کی بجائے، نقصان کا سبب بن سکتا ہے کہ کچھ کے طور پر کے debriefing کی سوچ شاید debriefing کے بھی شرکاء کو فائدہ ہے کہ کچھ ہو سکتا ہے کے مقابلے میں، ہے. تعلیم کے debriefing کی اس طرح کی ایک مثال کے لئے، دیکھیں Jagatic et al. (2007) ایک سماجی فریب دہی تجربہ کے بعد طالب علموں کے debriefing پر. ماہر نفسیات debriefing کے لئے تکنیک تیار کیا ہے (DS Holmes 1976a; DS Holmes 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) اور ان میں سے کچھ مفید ڈیجیٹل دور کی تحقیق پر لاگو کیا جا سکتا ہے. Humphreys (2015) آستگت کی رضامندی کے بارے میں دلچسپ خیالات پیش کرتا ہے، جس باریک بینی کے debriefing حکمت عملی میں بیان کیا ہے کہ سے متعلق ہے.

ان کی رضامندی کے شرکاء میں سے ایک نمونہ کہنے کا کیا خیال سے متعلق ہے Humphreys (2015) قیاسی رضامندی بلاتا.

A مزید خیال باخبر رضامندی سے متعلق تجویز کیا گیا ہے کہ آن لائن تجربات میں شرکت سے متفق ہیں جو لوگوں کے ایک پینل کی تعمیر ہے (Crawford 2014) . کچھ نے دلیل دی ہے اس پینل لوگوں کی ایک غیر بے ترتیب نمونے ہو گا کہ. لیکن، باب 3 (کے سوالات پوچھ) ان مسائل پوسٹ ستریکرن اور نمونہ کے ملاپ کا استعمال کرتے ہوئے ممکنہ طور پر پتہ ہیں کہ ظاہر کرتا ہے. اس کے علاوہ، رضامندی کے تجربات کی ایک قسم کا احاطہ کر سکتے پینل پر ہونا. دوسرے الفاظ میں، شرکاء انفرادی طور پر ہر تجربہ پر رضامند کرنے کی ضرورت نہیں کر سکتے، ایک تصور وسیع رضامندی بلایا (Sheehan 2011) .

• مفاہمت اور منیجنگ معلوماتی خطرے (دفعہ 6.6.2)

بعید منفرد سے، Netflix کے انعام اعداد و شمار لوگوں کے بارے میں تفصیلی معلومات پر مشتمل ہے کہ کا ایک اہم تکنیکی جائیداد کی وضاحت کرتا ہے، اور اس طرح جدید سماجی اعداد و شمار کے "anonymization" کے امکان کے بارے میں اہم سبق پیش کرتا ہے. ہر شخص کے بارے میں معلومات کے بہت سے ٹکڑے ٹکڑے کے ساتھ فائلوں میں باضابطہ طور پر وضاحت کی گئی معنی میں، ویرل ہونے کا امکان ہے Narayanan and Shmatikov (2008) . یہی وجہ ہے کہ ایک ہی ہیں کہ کوئی ریکارڈ بھی نہیں، اور حقیقت میں بہت ملتے جلتے ہیں کہ کوئی ریکارڈ بھی نہیں ہر ریکارڈ کے لئے، یہ ہے کہ: ہر شخص دور ڈیٹا سیٹ میں ان کے قریب ترین پڑوسی سے ہے. ایک ایک 5 اسٹار اسکیل پر تقریبا 20،000 فلموں کے ساتھ، کیونکہ وہاں کی Netflix ڈیٹا کے ویرل ہو سکتا ہے کہ تصور کر سکتے ہیں کے بارے میں \ (6 ^ {20،000} \) ہر شخص ہو سکتا ہے کہ (6 ممکنہ اقدار ایک 5 ستاروں کے کے علاوہ میں ، کسی میں تمام فلم درجہ بندی نہیں ہے ہو سکتا ہے). یہ تعداد اس سے بھی سمجھنا مشکل ہے اتنا بڑا ہے،.

Sparsity دو اہم اثر پڑتا ہے. سب سے پہلے، اس کے بے ترتیب perturbation کے ناکام ہونے کا امکان جائے گا کی بنیاد پر ڈیٹا سیٹ "گمنام" کرنے کی کوشش کا مطلب ہے کہ. یہ Netflix کے تصادفی درجہ بندی (جو انہوں نے کیا تھا) میں سے کچھ کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے تھے یہاں تک کہ اگر، ہے، اس پریشان ریکارڈ کو اب بھی معلومات کو حملہ آور ہے کہ ممکن قریب ترین ریکارڈ ہے کیونکہ کافی نہیں ہو گی. دوئم، sparsity مطلب یہ ہے کہ ڈی anonymization ممکن ہے کہ حملہ آور نامکمل یا غیر جانبدار علم رکھتا ہے یہاں تک کہ اگر. مثال کے طور پر، Netflix کے اعداد و شمار میں، کے حملہ آور دو فلموں اور تاریخوں کے لئے آپ کو ان درجہ بندیوں +/- 3 دن بنا دیا آپ کی ریٹنگ جانتا تصور کرتے ہیں؛ صرف اکیلے کہ معلومات منفرد Netflix کے اعداد و شمار میں لوگوں کی 68 فیصد کی شناخت کے لئے کافی ہے. حملہ آوروں نے 8 فلمیں آپ +/- 14 دن، پھر بھی اگر ان پر جانا جاتا بندی کی دو مکمل طور پر غلط ہیں، ریکارڈز کے 99 فیصد منفرد ڈیٹا سیٹ میں شناخت کیا جا سکتا درجہ بندی کی ہے کہ جانتا ہے تو. دوسرے الفاظ میں، sparsity کوششوں "گمنام" کرنے کے اعداد و شمار، بدقسمتی کی بات ہے جو سب سے زیادہ جدید سماجی ڈیٹاسیٹ ویرل ہیں کیونکہ لئے ایک بنیادی مسئلہ ہے.

ٹیلی فون میٹا ڈیٹا بھی "گمنام" اور حساس نہیں ہونا ظاہر ہو سکتا ہے، لیکن اس صورت نہیں ہے. ٹیلی فون میٹاڈیٹا قابل شناخت اور حساس ہے (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

پیکر 6.6 میں، میں اعداد و شمار کی رہائی سے تحقیق کے شرکاء اور فوائد کے خطرے کے درمیان ایک تجارتی آف باہر sketched. محدود رسائی کے نقطہ نظر (مثلا، ایک دیواروں باغ) اور محدود ڈیٹا کے نقطہ نظر کے درمیان ایک مقابلے کے لئے (مثال کے طور، anonymization کی کسی نہ کسی صورت) کو دیکھیں Reiter and Kinney (2011) . اعداد و شمار کے خطرے کی سطح کی ایک تجویز پیش کی درجہ بندی کے نظام کے لئے، دیکھیں Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . آخر میں، ڈیٹا کا اشتراک کے ایک سے زیادہ ایک عام بحث کے لیے ملاحظہ ہو Yakowitz (2011) .

خطرے اور اعداد و شمار کی افادیت کے درمیان اس تجارت بند کی زیادہ تفصیلی تجزیہ کے لئے دیکھیں Brickell and Shmatikov (2008) ، Ohm (2010) ، Wu (2013) ، Reiter (2012) ، اور Goroff (2015) . بڑے پیمانے کھولیں آن لائن کورسز (MOOCs) سے حقیقی اعداد و شمار پر لاگو اس تجارت بند ملاحظہ کرنے کے لئے، دیکھیں Daries et al. (2014) اور Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

اختلافی راز داری کی بھی، شرکاء کو معاشرے اور کم خطرے کے دونوں اعلی فائدے جمع کر سکتے ہیں کہ دیکھ ایک متبادل نقطہ نظر پیش کرتا Dwork and Roth (2014) اور Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات کا تصور (PII)، تحقیق اخلاقیات کے بارے میں قوانین، دیکھنے کا بہت مرکزی ہے جس پر زیادہ کے لئے Narayanan and Shmatikov (2010) اور Schwartz and Solove (2011) . ممکنہ طور پر حساس ہونے کی وجہ سے تمام اعداد و شمار پر زیادہ کے لئے، دیکھیں Ohm (2015) .

اس سیکشن میں، میں نے معلوماتی خطرے کی صورت میں نکل سکتا ہے کہ کچھ کے طور پر مختلف اعداد و شمار کے تعلق سے پیش کیا ہے. تاہم، یہ بھی نئے مواقع کی تحقیق کے لئے، میں دلیل کے طور پر تشکیل دے سکتے ہیں Currie (2013) .

پانچ تجوریاں پر زیادہ کے لئے، دیکھیں Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . نتائج کس طرح کی شناخت کیا جا سکتا ہے کی ایک مثال کے لئے، دیکھیں Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) جس کے لئے کس طرح کی بیماری کی ویاپتتا کے نقشے پر شناخت کیا جا سکتا ہے سے پتہ چلتا ہے،. Dwork et al. (2017) بھی اس طرح کے ایک مخصوص بیماری ہے کہ کتنے افراد کے بارے میں اعداد و شمار مجموعی اعداد و شمار کے خلاف حملوں، سمجھتا ہے.

• نجی معلومات کی حفاظتی (دفعہ 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) رازداری کے بارے میں ایک تاریخی قانونی مضمون ہے، اور مضمون سب سے زیادہ خیال ہے کہ نجی معلومات کی حفاظتی تنہا چھوڑ دیا جائے کے لئے ایک حق ہے کے ساتھ منسلک ہے. نجی معلومات کی حفاظتی کہ میں سفارش کریں گے میں سے زیادہ حال ہی میں کتاب کی لمبائی طریقہ علاج میں شامل ہیں Solove (2010) اور Nissenbaum (2010) .

لوگوں کی پرائیویسی کے بارے میں سوچنے کے طریقے پر آخباخت تحقیق کے ایک جائزے کے لئے دیکھیں Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . سائنس جرنل مختلف نقطہ نظر کی ایک قسم سے رازداری اور معلومات کے خطرے کے مسائل سے خطاب ہے جس کا عنوان "نجی معلومات کی حفاظتی کے اختتام" ایک خاص مسئلہ، شائع؛ دیکھیں ایک خلاصہ کے Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) رازداری کی خلاف ورزیوں سے آتے ہیں کہ اذیت کے بارے میں سوچ کے لئے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے. ڈیجیٹل دور کے بہت شروع میں پرائیویسی کے بارے میں خدشات میں سے ایک ابتدائی مثال ہے Packard (1964) .

• غیر یقینی صورتحال کے تحت فیصلے کرنے (دفعہ 6.6.4)

کم سے کم خطرہ معیاری لاگو کرنے کے لئے کی کوشش کر جب ایک چیلنج یہ واضح ہے جس کا روز مرہ کی زندگی بینچ مارکنگ کے لئے استعمال کیا جا کرنے کے لئے ہے نہیں ہے (Council 2014) . مثال کے طور پر، بے گھر لوگوں کو ان کی روز مرہ زندگی میں تکلیف کی اعلی سطح ہے. لیکن، اس سے اس خطرہ زیادہ تحقیق سے بے گھر افراد کو بے نقاب کرنے اخلاقی جائز ہے کہ مطلب یہ نہیں ہے. اس کی وجہ سے، ایک بڑھتی ہوئی اتفاق رائے ہے کہ ایک عام آبادی معیاری، نہیں ایک مخصوص آبادی معیاری خلاف کم سے کم خطرہ پیش کیں کیا جانا چاہئے ہونے لگتا ہے. میں عام طور پر ایک عام آبادی کے معیار کے خیال کے ساتھ اتفاق کرتا ہوں جبکہ، میں سوچتا ہوں کہ اس طرح فیس بک کے طور پر بڑی آن لائن پلیٹ فارم کے لئے، ایک مخصوص آبادی معیاری مناسب ہے. کہ جذباتی متعدی غور کر جب، مجھے لگتا ہے کہ فیس بک پر روزمرہ خطرے کے خلاف بنچ مارک کرنے کے لئے مناسب ہے، کہ ہے. اس صورت میں ایک مخصوص آبادی معیاری اندازہ کرنے کے لئے بہت آسان ہے اور تحقیق پسماندہ گروپوں (مثلا، قیدیوں اور یتیموں) پر غیر منصفانہ ناکامی کے بوجھ کو روکنے کے لئے کی کوشش کی جس پر جسٹس کے اصول، کے ساتھ تنازعہ کا امکان نہیں ہے.

• عملی تجاویز (سیکشن 6.7)

دیگر علماء کرام بھی اخلاقی ضمیمے شامل کرنے کے لئے زیادہ سے کاغذات کے لئے فون کیا ہے (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015) . King and Sands (2015) بھی عملی تجاویز پیش کرتا ہے.