далі коментарі

Цей розділ призначений для використання в якості еталону, замість того , щоб бути прочитаний як розповідь.

  • Введення (Розділ 6.1)

Дослідження з етики традиційно також включені такі теми, як наукового шахрайства і виділення кредитів. Ці теми обговорюються більш детально в Engineering (2009) .

В цьому розділі сильно формується ситуацією в Сполучених Штатах. Більш детальну інформацію про процедури по розгляду етичних питань в інших країнах, в розділах 6, 7, 8, і 9 Desposato (2016b) . Для аргументу , що біомедичні етичні принципи, які вплинули на цю главу надмірно американець, см Holm (1995) . Для отримання більш докладної історичної огляд інституційних наглядових рад в США см Stark (2012) .

Звіт Belmont і наступні правила, в США проводиться відмінність між дослідженнями і практикою. Ця різниця була піддана критиці згодом (Beauchamp and Saghai 2012; boyd 2016; Metcalf and Crawford 2016; Meyer 2015) . Я не роблю це відмінність у цьому розділі, тому що я думаю, що етичні принципи і рамки застосовуються до обох налаштувань. Більш детальну інформацію про науково - дослідницької нагляду на Facebook, дивіться Jackman and Kanerva (2016) . Для отримання пропозиції по науково - дослідницької нагляду на підприємствах і НПО, см Polonetsky, Tene, and Jerome (2015) і Tene and Polonetsky (2016) .

Більш детальну інформацію про випадок спалаху Ебола в 2014 році, див McDonald (2016) , а також для більше про конфіденційність даних ризиків мобільних телефонів, см Mayer, Mutchler, and Mitchell (2016) . Для прикладу , пов'язаних з кризою досліджень з використанням даних мобільних телефонів, см Bengtsson et al. (2011) і Bengtsson et al. (2011) і Lu, Bengtsson, and Holme (2012) .

  • Три приклади (розділ 6.2)

Багато людей писали про емоційний зарази. Журнал по етиці досліджень присвятив все своє проблему в січні 2016 року обговорювали експеримент; см Hunter and Evans (2016) для отримання додаткової інформації. Праці Національних Академій наук опублікував дві частини про експеримент: Kahn, Vayena, and Mastroianni (2014) і Fiske and Hauser (2014) . Інші частини близько експерименту включають в себе: Puschmann and Bozdag (2014) ; Meyer (2014) ; Grimmelmann (2015) ; Meyer (2015) ; Selinger and Hartzog (2015) ; Kleinsman and Buckley (2015) ; Shaw (2015) ; Flick (2015) .

Більш детальну інформацію про Encore см Jones and Feamster (2015) .

  • Digital відрізняється (розділ 6.3)

З точки зору масового спостереження, широкі огляди представлені в Mayer-Schönberger (2009) і К. Marx (2016) . Для конкретного прикладу змінюються витрат спостереження за, Bankston and Soltani (2013) вважає , що відстеження кримінальної підозрюваного з використанням мобільних телефонів приблизно в 50 разів дешевше , ніж при використанні фізичного спостереження. Bell and Gemmell (2009) забезпечує більш оптимістичний погляд на само- спостереження. На додаток до можливості відслідковувати спостерігається поведінка, яке публічно або частково громадськості (наприклад, смак, Краватки, і часу), дослідники можуть зробити висновок, все більше і більше речей, що багато учасників вважають, щоб бути приватним. Наприклад, Міхал Косинські і його колеги показали , що вони могли б зробити висновок конфіденційної інформації про людей, таких як сексуальна орієнтація і використання речовин , що викликають залежність від , здавалося б , звичайних цифрових даних трасування (Facebook Подобається) (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) . Це може здатися магічним, але підхід Косинські і його колеги використовували, який поєднує в собі цифрові сліди, обстеження, і нагляд за навчання, насправді те, що я вже говорив вам про те. Нагадаємо , що в розділі 3 (Ставити запитання) Я розповів вам , як Джош Blumenstock і його колеги (2015) в поєднанні з даними обстежень з даними мобільних телефонів для оцінки бідності в Руанді. Це точно такий же підхід, який можна використовувати для ефективного визначення рівня бідності в країнах, що розвиваються, можуть бути також використані для потенційно секретності порушення умовиводів.

Суперечливі закони і норми можуть призвести до досліджень , які не поважає побажання учасників, і це може привести до "регулює покупок" дослідниками (Grimmelmann 2015; Nickerson and Hyde 2016) . Зокрема, деякі дослідники, які хочуть, щоб уникнути IRB нагляду є партнери, які не охоплені IRBs (наприклад, люди в компанії або НУО) збір і де-ідентифікації даних. Потім дослідники можуть проаналізувати цей знеособленої дані без IRB нагляду, по крайней мере, відповідно до деяких інтерпретаціями поточних правил. Такого роду IRB ухилення видається несумісним з принципами підходу, заснованого.

Більш детальну інформацію про непослідовних і різнорідних ідей , які люди мають про дані про стан здоров'я см Fiore-Gartland and Neff (2015) . Більш детальну інформацію про проблему , що гетерогенність створює для дослідницької етики рішення см Meyer (2013) .

Одне з відмінностей між аналоговим і цифровим віку досліджень віку є те , що в епоху цифрових технологій дослідження взаємодії з учасниками більш віддаленою. Ці взаємодії часто відбуваються через посередника, такі як компанії, так і є, як правило, великий фізико-і соціально-відстань між дослідниками і учасниками. Це віддалена взаємодія робить деякі речі, які легко в аналогової вікової дослідження важко в цифровому віці досліджень, таких як відсіювання учасників, які вимагають додаткового захисту, виявлення побічних ефектів, а також ліквідацію наслідків шкоди, якщо це відбувається. Наприклад, давайте порівняємо Емоційна Інфекція з гіпотетичної лабораторії експерименту по тій же темі. У лабораторних умовах експерименту, дослідники могли б відсіювати всіх, хто приходить в лабораторію, показуючи явні ознаки емоційного розладу. Крім того, якщо лабораторія експеримент створили несприятливі події, дослідники побачили б його, надають послуги для усунення шкоди, а потім внести корективи в експериментальний протокол, щоб запобігти майбутнім шкоди. Віддалений характер взаємодії в реальному емоційного експерименту Зараження робить кожен з цих простих і розумних кроків, вкрай складно. Крім того, я підозрюю, що відстань між дослідниками і учасниками робить дослідників менш чутливим до проблем їх учасників.

Інші джерела суперечливих норм і законів. Частина цієї неузгодженості виходить з того, що це дослідження відбувається в усьому світі. Наприклад, Encore участь люди з усього світу, і, отже, може бути предметом захисту даних і конфіденційності законів багатьох різних країн. Що робити, якщо норми, що регулюють сторонніх веб-запитів (що робить Encore) різні в Німеччині, США, Кенії та Китаю? Що робити, якщо норми навіть не узгоджуються в межах однієї країни? Ще одне джерело невідповідності приходить від співпраці між дослідниками в університетах і компаніях; наприклад, Емоційне Зараження була співпраця між вченим даних на Facebook і професор, і аспірант Корнельського. На Facebook працює великих експериментів є звичайною справою, і, в той час, не вимагає яких-небудь третіх сторін етичної експертизи. У Корнельському норми і правила дуже різні; практично всі експерименти повинні бути розглянуті Cornell IRB. Отже, який набір правил повинен управляти Емоційна Зараження-Facebook, або Корнелла?

Більш детальну інформацію про зусилля щодо перегляду загальним правилом, см Evans (2013) , Council (2014) , Metcalf (2016) , а також Hudson and Collins (2015) .

  • Чотири принципи (розділ 6.4)

Класичні принципи підхід до біомедичної етики є Beauchamp and Childress (2012) . Вони пропонують чотири основні принципи повинні керуватися біомедичної етики: повага до автономії, Nonmaleficence, благодіяння і справедливості. Принцип nonmaleficence закликає один утримуватися від заподіяння шкоди іншим людям. Ця концепція тісно пов'язаний з Гіппократа ідеєю "не нашкодь" . У дослідницькій етики, цей принцип часто поєднується з принципом благодіяння, але побачити Beauchamp and Childress (2012) (глава 5) для додаткової інформації про відмінності між цими двома , Для критики , що ці принципи є занадто американський, см Holm (1995) . Більш детальну інформацію про балансуванню , коли принципи конфлікту см Gillon (2015) .

Чотири принципи в цій главі також були запропоновані для керівництва етичного нагляду за дослідження відбувається в компанії і НВО (Polonetsky, Tene, and Jerome 2015) через органи під назвою "Consumer Предметні Review Boards" (CSRBs) (Calo 2013) .

  • Повага осіб (розділ 6.4.1)

На додаток до поваги автономії, в доповіді Belmont також визнає, що не кожна людина здатна істинного самовизначення. Наприклад, діти, люди, які страждають від хвороби, або люди, які живуть в умовах суворо обмеженої свободи не може бути в змозі діяти в якості повністю автономних індивідів, і ці люди, тому, за умови додаткового захисту.

Застосування принципу поваги до особистості в епоху цифрових технологій може бути складним завданням. Наприклад, в цифровому віці дослідження, це може бути важко забезпечити додаткові засоби захисту для людей зі зниженою здатністю самовизначення, тому що дослідники часто дуже мало знають про їх учасників. Крім того, інформовану згоду в епоху цифрових технологій соціальних досліджень є величезною проблемою. У деяких випадках, дійсно інформовану згоду може постраждати від прозорості парадокс (Nissenbaum 2011) , де інформація і розуміння знаходяться в конфлікті. Грубо кажучи, якщо дослідники надають повну інформацію про характер збору даних, аналізу даних і методів захисту даних, це буде важко для багатьох учасників, щоб зрозуміти. Але, якщо дослідники забезпечують прийнятну інформацію, вона може не вистачати важливою технічною інформацією. У медичних дослідженнях в аналоговому вікової домінанти в обстановці розглянуто Belmont Report-можна собі уявити лікар розмовляє індивідуально з кожним учасником, щоб допомогти вирішити парадокс прозорості. В онлайн-досліджень за участю тисячі або мільйони людей, такий підхід лицем до лиця неможливо. Друга проблема, за згодою в епоху цифрових технологій є те, що в деяких дослідженнях, таких як аналіз масивних сховищ даних, було б недоцільно, щоб отримати інформовану згоду від усіх учасників. Я обговорити ці та інші питання інформованої згоди більш детально в розділі 6.6.1. Незважаючи на ці труднощі, проте, ми повинні пам'ятати, що інформовану згоду не є ні необхідним, ні достатньою умовою для поваги особистості.

Більш детальну інформацію про медичні дослідження до інформованої згоди см Miller (2014) . Для книжкової довжини обробки інформованої згоди см Manson and O'Neill (2007) . Дивіться також пропоновані свідчення про інформовану згоду нижче.

  • Beneficence (розділ 6.4.2)

Хармс в контексті шкоди, що дослідження може призвести не до конкретних людей, але соціальних умовах. Ця концепція трохи абстрактно, але я проілюструю його двома прикладами: один аналогових і один цифровий.

Класичний приклад завдає шкоди контексту виходить з Уїчито Юрій дослідженні [ Vaughan (1967) ; Katz, Capron, and Glass (1972) ; Ч. 2] -. Також іноді називають журі проекту Чикаго (Cornwell 2010) . У цьому дослідженні вчені з Університету Чикаго, як частина більшого дослідження про соціальні аспекти правової системи, таємно записав шість обговорень журі в Вічіта, штат Канзас. Судді та адвокати по справах Європейського парламенту схвалив записи, і там був строгий контроль над процесом. Проте, присяжні не знали, що записи відбувалися. Після того, як дослідження було виявлено, було громадське обурення. Міністерство юстиції почало розслідування цього дослідження, і дослідники були викликані для дачі показань перед Конгресом. Зрештою, Конгрес прийняв новий закон, який робить незаконним таємно записувати обдумування присяжних.

Занепокоєння критиків дослідження Wichita журі не було шкоди для учасників; скоріше, це завдає шкоди до контексту обговорення журі. Тобто, люди вважали, що якщо члени журі не вірили, що у них були дискусії в безпечному і захищеному просторі, було б важче для обговорення журі, щоб продовжити в майбутньому. Крім обговорення журі, є й інші конкретні соціальні умови , що суспільство забезпечує додатковий захист , такі як адвокат-клієнт відносин і психологічної допомоги (MacCarthy 2015) .

Ризик завдає шкоди контексту і руйнування соціальних систем , також приходить в деяких польових експериментів в області політології (Desposato 2016b) . Як приклад більш контекстно-залежна розрахунку витрат і вигод для польового експерименту з політології см Zimmerman (2016) .

  • Справедливість (розділ 6.4.3)

Компенсація учасників обговорювалося в ряді установок , пов'язаних з цифровим віку досліджень. Lanier (2014) запропонував платити учасникам для цифрових слідів , які вони виробляють. Bederson and Quinn (2011) обговорює платежі в інтернет - ринках праці. І, нарешті, Desposato (2016a) пропонує платити учасникам в польових експериментах. Він вказує на те, що навіть якщо учасники не можуть бути оплачені безпосередньо, пожертвування можуть бути зроблені до групи працюють від їх імені. Наприклад, в Encore дослідники могли б зробити пожертвування в групи, що працює для забезпечення доступу до мережі Інтернет.

  • Дотримання закону і громадських інтересів (розділ 6.4.4)

Умови в обслуговуванні угоди повинні мати меншу вагу, ніж договорів, що укладаються між рівними сторонами і законів, створених законними урядами. У ситуаціях, коли дослідники порушили умови в обслуговуванні угод в минулому, як правило, пов'язані з використанням автоматизованих запитів для перевірки поведінки компаній (так само, як польових експериментів для вимірювання дискримінації). Додаткове обговорення см Vaccaro et al. (2015) і Vaccaro et al. (2015) , Bruckman (2016a) , Bruckman (2016b) . Для прикладу емпіричних досліджень , які обговорюються умови обслуговування, див Soeller et al. (2016) і Soeller et al. (2016) . Більш детальну інформацію про можливих юридичних проблем , що стоять перед дослідниками , якщо вони порушують умови обслуговування см Sandvig and Karahalios (2016) .

  • Два етичних рамок (Розділ 6.5)

Очевидно, що величезні суми були написані про консеквенціалізма і деонтології. Як приклад того , як ці етичні рамки, і інші, можуть бути використані міркувати про цифрових вікових дослідженнях см Zevenbergen et al. (2015) і Zevenbergen et al. (2015) . Як приклад того , яким чином ці етичні рамки можуть бути застосовані до польових експериментів в розвиток економіки, см Baele (2013) .

  • Інформована згода (розділ 6.6.1)

Більш детальну інформацію про дослідженнях аудиту дискримінації см Pager (2007) і Riach and Rich (2004) . Мало того, що ці дослідження не інформовану згоду, вони також включають обман без розбору.

Обидва Desposato (2016a) і Humphreys (2015) давати поради про польових дослідах без згоди.

Sommers and Miller (2013) розглядає безліч аргументів на користь не розбір польотів учасників після обману, і стверджує , що дослідники повинні утриматися від "розбір польотів під дуже вузьким набором обставин, а саме, в польових дослідженнях , в яких розбір польотів створює значні практичні бар'єри , але дослідники мали б немає сумнівів з приводу розбір польотів, якщо вони могли. Дослідники не повинно бути дозволено відмовитися розбір польотів, з тим щоб зберегти наївний учасника басейн, захистити себе від учасника гніву або захисту учасників від шкоди ». Інші стверджують, що, якщо розбір польотів викликає більше шкоди, ніж користі його слід уникати. Розбір польотів є випадок, коли деякі дослідники пріоритети повагу до особистості над благодіяння, і деякі дослідники роблять навпаки. Одним з можливих рішень було б знайти способи зробити розбір польотів з досвідом навчання для учасників. Тобто, замість того, щоб думати про розборі, як те, що може завдати шкоди, можливо, розбір польотів також може бути те, що приносить користь учасникам. Як приклад такого роду освіти розбір польотів см Jagatic et al. (2007) і Jagatic et al. (2007) на розбір польотів студентів після експерименту соціальної фішинг. Психологи розробили методи для розбору польотів (DS Holmes 1976a; DS Holmes 1976b; Mills 1976; Baumrind 1985; Oczak and Niedźwieńska 2007) , а деякі з них можуть бути з користю застосовані для цифрового століття досліджень. Humphreys (2015) пропонує цікаві думки про відстроченого згоди, яка тісно пов'язана зі стратегією підведення підсумків, яку я описав.

Ідея просити зразок для учасників їх згоди пов'язана з тим, що Humphreys (2015) називає припускаються згоду.

Ще одна ідея , яка була запропонована пов'язана з інформованої згоди полягає в створенні панелі людей , які погоджуються бути в онлайн - експериментів (Crawford 2014) . Деякі з них стверджували, що ця панель буде невипадкове вибірка людей. Але, глава 3 (Ставити запитання) показує, що ці проблеми є потенційно адресацією з використанням постстратіфікація і узгодження зразка. Крім того, згоду на обов'язковість для на панелі може охоплювати різні експерименти. Іншими словами, учасники , можливо , не повинні давати згоду на кожного експерименту по окремо, концепція називається широка згода (Sheehan 2011) .

  • Розуміння і управління ризиками інформаційної (розділ 6.6.2)

Далеко унікальним, Netflix Prize ілюструє важливе технічне властивість наборів даних, які містять детальну інформацію про людей, і, таким чином, пропонує важливі уроки про можливість «знеособлення» сучасних соціальних наборів даних. Файли з великою кількістю фрагментів інформації про кожну людину, ймовірно, будуть рідкісними, в певному сенсі формально в Narayanan and Shmatikov (2008) . Тобто, для кожного запису немає ніяких записів, які однакові, а насправді немає ніяких записів, які дуже схожі: кожна людина знаходиться далеко від свого найближчого сусіда в наборі даних. Можна собі уявити , що дані Netflix можуть бути рідкісними , тому що близько 20 000 фільмів на 5 зірок масштабу, є про \ (6 ^ {20000} \) можливі значення , що кожна людина може мати (6 , тому що на додаток до одного до 5 зірок , хтось міг би не оцінили фільм взагалі). Це число настільки велике, що важко навіть зрозуміти.

Розрідженість має два основні наслідки. По-перше, це означає, що спроба "анонімну" набір даних на основі випадкового обурення, ймовірно, зазнає невдачі. Тобто, навіть якщо Netflix були випадковим чином налаштувати деякі з оцінок (що вони і зробили), то це не буде достатньо, тому що обурена запис як і раніше можна ближче запис до інформації про те, що зловмисник. По-друге, розрідженості означає, що де-знеособлення можливо, навіть якщо зловмисник має недосконалу або неупередженого знання. Наприклад, в даних Netflix, давайте уявимо, зловмисник знає ваші рейтинги двох фільмів і дати ви зробили ці рейтинги +/- 3 дні; тільки в поодинці, що інформації достатньо, щоб однозначно ідентифікувати 68% людей в даних Netflix. Якщо зловмисники знають 8 фільмів, які ви з рейтингом +/- 14 днів, а потім, навіть якщо два з цих відомих оцінок зовсім неправильно, 99% записів може бути однозначно визначені в наборі даних. Іншими словами, розрідженості є фундаментальною проблемою для зусиль по "анонімізувати" даних, що є невдалим, тому що більшість сучасної соціальної набір даних нечисленні.

Телефон метадані також може здатися "анонімними" і не чутливі, але це не так. Телефон метаданих є які можуть бути ідентифіковані чутливої (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) .

На малюнку 6.6, я накидав компроміс між ризиком для учасників і переваг для дослідження від випуску даних. Для порівняння між підходами обмеженого доступу (наприклад, обнесений стіною сад) і підходів обмежується даними (наприклад, деякі форми знеособлення) см Reiter and Kinney (2011) . Для пропонованої категоризації системи рівнів ризику даних см Sweeney, Crosas, and Bar-Sinai (2015) . Нарешті, для більш загального обговорення спільного використання даних, див Yakowitz (2011) .

Для більш детального аналізу цього компромісу між ризиком і корисності даних, див Brickell and Shmatikov (2008) , Ohm (2010) , Wu (2013) , Reiter (2012) і Goroff (2015) . Щоб побачити цей компроміс стосовно до реальних даних з відкритих масово онлайнових курсів (MOOCs), см Daries et al. (2014) і Daries et al. (2014) і Angiuli, Blitzstein, and Waldo (2015) .

Диференціальний конфіденційності також пропонує альтернативний підхід , який може поєднувати як високу користь суспільству і низький ризик для учасників см Dwork and Roth (2014) і Narayanan, Huey, and Felten (2016) .

Більш детальну інформацію про концепцію особистої інформації (PII), яка є центральною для багатьох з правил про етику наукових досліджень, см Narayanan and Shmatikov (2010) і Schwartz and Solove (2011) . Більш детальну інформацію про всі дані , потенційно чутливими см Ohm (2015) .

У цьому розділі я зобразив зв'язок різних наборів даних, як то, що може привести до інформаційного ризику. Тим НЕ менше, він також може створити нові можливості для дослідження, як стверджується в Currie (2013) .

Більш детальну інформацію про п'ять сейфів см Desai, Ritchie, and Welpton (2016) . Як приклад того , як виходи можна ідентифікувати, побачити Brownstein, Cassa, and Mandl (2006) , який показує , як карти поширеності захворювання можна ідентифікувати. Dwork et al. (2017) і Dwork et al. (2017) також розглядає нападу на сукупні дані, такі як статистичні дані про те , скільки людей є певне захворювання.

  • Захист даних (розділ 6.6.3)

Warren and Brandeis (1890) є знаковим правова стаття про недоторканність приватного життя, а стаття найбільш асоціюється з ідеєю , що конфіденційність є право залишити в спокої. Зовсім недавно довжини книга лікування приватності , які я б рекомендував включати Solove (2010) і Nissenbaum (2010) .

Для огляду емпіричних досліджень про те , як люди думають про недоторканність приватного життя, см Acquisti, Brandimarte, and Loewenstein (2015) . Журнал Science опублікував спеціальний випуск під назвою "Кінець приватного життя", в якому розглядаються питання конфіденційності та інформаційного ризику від безлічі різних точок зору; для резюме см Enserink and Chin (2015) . Calo (2011) пропонує основу для роздумів про шкоду , які приходять від порушення конфіденційності. Одним з перших прикладів заклопотаності по приводу недоторканності приватного життя в самих витоків цифрового століття є Packard (1964) .

  • Прийняття рішень в умовах невизначеності (розділ 6.6.4)

Одна з проблем при спробі застосувати мінімальний стандарт ризику є те , що не ясно , чия повсякденне життя повинна бути використана для порівняльного аналізу (Council 2014) . Наприклад, бездомні люди мають більш високий рівень дискомфорту в повсякденному житті. Але, це не означає, що з етичної точки зору допустимо піддавати бездомних людей до більш високого ризику досліджень. З цієї причини, як видається, зростаючий консенсус , що мінімальний ризик повинен бути атестовані за загальним стандартом населення, а не конкретної стандарту населення. У той час як я в цілому згодні з ідеєю загального стандарту населення, я думаю, що для великих онлайн-платформ, таких як Facebook, певний стандарт населення є розумним. Тобто, при розгляді питання про Емоційна Інфекція, я думаю, що це розумно бенчмарка від щоденного ризику на Facebook. Конкретний стандарт населення в цьому випадку набагато простіше оцінити і навряд чи вступати в протиріччя з принципом справедливості, яка прагне запобігти тягар досліджень провалу спроби несправедливо знедоленим групам (наприклад, укладених та сиріт).

  • Практичні поради (розділ 6.7)

Інші вчені також закликали до більш документів , які включають в себе етичні додатки (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015) і King and Sands (2015) (Schultze and Mason 2012; Kosinski et al. 2015) . King and Sands (2015) також пропонує практичні поради.