6.4.2 Beneficence

Beneficence пра разуменне і паляпшэнні профілю рызыка / карысць вашага даследавання, а затым вырашыць , калі гэта правільны баланс.

Справаздача Belmont сцвярджае, што прынцып дабрадзействы з'яўляецца абавязацельства, што даследчыкі павінны удзельнікаў, і што яна ўключае ў сябе дзве часткі: (1) не шкодзяць і (2) максімальна магчымыя выгады і мінімізацыі магчымага шкоды. Справаздача Belmont прасочвае ідэю «не нашкодзь» традыцыі Гіпакрата ў медыцынскай этыцы, і гэта можа быць выказана ў моцнай форме , дзе даследчыкі "не павінны траўмаваць адзін чалавек , незалежна ад тых выгод , якія могуць прыйсці да іншых» (Belmont Report 1979) . Тым не менш, у дакладзе Belmont таксама прызнае, што навучанне, што карысна можа ўключаць у сябе падвяргаючы некаторых людзей да рызыкі. Таму вельмі важна не рабіць шкоду можа быць у канфлікце з імператывам, каб даведацца, што прывялі даследчык часам прымаць цяжкія рашэнні аб тым, «калі гэта апраўдана шукаць пэўныя перавагі, нягледзячы на ​​рызыкі, і калі выгады павінны быць страчаных з-за рызыкі » (Belmont Report 1979) .

На практыцы прынцып дабрадзействы інтэрпрэтаваць азначае, што даследчыкі павінны правесці два асобных працэсу: аналіз рызык / выгод, а затым прыняць рашэнне аб ударыць Ці рызыкі і выгады адпаведнага этычнага балансу. Гэта першы працэс у значнай ступені тэхнічны пытанне, які патрабуе прадметны вопыт, у той час як другая ў значнай ступені этычны, дзе б істотны вопыт можа быць менш каштоўным, ці нават шкодным.

Аналіз рызыка / карысць прадугледжвае як разуменне і паляпшэнне рызык і пераваг даследавання. Аналіз рызыкі павінен ўключаць у сябе два элемента: верагоднасць неспрыяльных падзей і цяжар гэтых падзей. У выніку аналізу рызыка / карысць, даследчык можа скарэктаваць дызайн даследаванні, каб паменшыць верагоднасць неспрыяльнага падзеі (напрыклад, адсяваць удзельнікаў, якія з'яўляюцца уразлівымі) або паменшыць цяжар неспрыяльных падзей, калі яна адбываецца (напрыклад, зрабіць кансультацыі даступныя ўдзельнікам, якія просяць аб гэтым). Акрамя таго, падчас рызыка / карысць даследчыкаў аналізу неабходна мець на ўвазе наступствы іх працы не толькі на ўдзельнікаў, але і на няўдзельнікам і сацыяльных сістэм. Напрыклад, разгледзім эксперымент па Restivo і ван дэ Rijt (2012) пра ўплыў ўзнагароды на Вікіпедыю рэдактараў (абмяркоўваецца ў главе 4). У гэтым эксперыменце, даследчыкі далі ўзнагароды невялікага ліку рэдактараў, якіх яны лічылі годным, а затым адсочвацца іх уклад у Вікіпедыю у параўнанні з кантрольнай групай не менш годных рэдактараў, якім даследчыкі не далі ўзнагароду. Уявіце сабе, калі, замест таго каб даць невялікая колькасць узнагарод, Restivo і ван дэ Rijt затопленая Вікіпедыя са шматлікімі, шматлікімі ўзнагародамі. Хоць гэтая канструкцыя не можа нанесці шкоду любому асобнага ўдзельніка, гэта можа парушыць усю экасістэму ганараванай у Вікіпедыі. Іншымі словамі, пры выкананні аналізу рызыка / карысць, вы павінны думаць аб наступствах сваёй працы не толькі на ўдзельнікаў, але па свеце ў больш шырокім сэнсе.

Далей, пасля таго, як рызыкі былі зведзены да мінімуму і перавага максімальнага, даследчыкі павінны ацаніць дзівіць Ці даследаванне спрыяльнага балансу. Спецыялісты па этыцы не рэкамендуюць простае сумаванне выдаткаў і выгод. У прыватнасці, некаторыя рызыкі аказваюць даследаванні недапушчальных незалежна ад выгады (напрыклад, Tuskegee Пранцы даследаванне апісана ў гістарычным дадатку). У адрозненне ад аналізу рызыка / карысць, якая ў значнай ступені тэхнічны, гэта другі крок глыбока этычнае і на самай справе можа быць узбагачаны людзьмі, якія не маюць спецыяльных ведаў прадметна-вобласці. На самай справе, таму што аўтсайдэры часта заўважаюць розныя рэчы ад інсайдэраў, IRBs ў Злучаных Штатах, павінны ўключаць, па меншай меры, адзін nonresearcher. На маю вопыту, якая служыць на IRB, гэтыя аўтсайдэры могуць быць карысныя для прадухілення групавога мыслення. Так што, калі вы абцяжарваецеся ўдарае Ці ваш даследчы праект адпаведнага аналізу рызыка / карысць не толькі спытаць сваіх калегаў, паспрабуйце задаць некаторыя nonresearchers; іх адказы могуць вас здзівіць.

Прымяненне прынцыпу дабрадзействы да трох прыкладам, якія мы разглядаем мяркуюць некаторыя змены, якія маглі б палепшыць свой рызыка / карысць баланс. Напрыклад, у эмацыйным Contagion, даследчыкі маглі б паспрабаваў адсяваць чалавек ва ўзросце да 18 гадоў і людзей, якія маглі б быць асабліва верагодна, дрэнна рэагуюць на лячэнне. Яны маглі б таксама спрабавалі мінімізаваць колькасць удзельнікаў з дапамогай эфектыўных статыстычных метадаў (як падрабязна апісана ў раздзеле 4). Акрамя таго, яны маглі б спрабавалі кантраляваць удзельнікаў і прапанаваў дапамогу каму-небудзь, што, здавалася, быў нанесены ўрон. У густу, сувязях і час, даследчыкі маглі б паставіць дадатковыя гарантыі на месцы, калі яны выпусцілі дадзеныя (хоць іх працэдуры былі адобраны IRB Гарварда, які наводзіць на думку, што яны былі сумяшчальныя з звычайнай практыкай у той час); Я прапаную некаторыя больш канкрэтныя прапановы аб выпуску дадзеных пазней, калі я апісваю інфармацыйны рызыка (раздел 6.6.2). Нарэшце, у Encore, даследчыкі маглі б паспрабавалі мінімізаваць колькасць рызыкоўных запытаў, якія былі створаны для таго, каб дасягнуць мэтаў вымярэння праекта, і яны маглі б выключылі ўдзельнік, якія ў найбольшай ступені небяспекі ад рэпрэсіўных урадаў. Кожны з гэтых магчымых змяненняў увядуць кампрамісны ў распрацоўку гэтых праектаў, і мая мэта складаецца ў тым, каб не выказаць меркаванне, што гэтыя даследчыкі павінны былі зрабіць гэтыя змены. Хутчэй, гэта, каб паказаць віды змяненняў, што прынцып дабрадзействы можа параіць.

Нарэшце, хоць лічбавай стагоддзе звычайна вырабляецца ўзважванне рызык і выгод, больш складаных, ён фактычна зрабіў прасцей для даследчыкаў, каб павялічыць выгады ад іх працы. У прыватнасці, інструменты лічбавага стагоддзя значна палегчыць адкрытае і ўзнаўляльнасць даследаванні, дзе даследчыкі робяць іх даследавання дадзеныя і код даступны для іншых даследчыкаў і зрабіць іх дакументы даступныя праз адкрыты доступ да публікацый. Гэта змяненне, каб адкрыць і ўзнаўляльнасць даследаванне, у той час як ні ў якім разе проста, прапануе спосаб для даследчыкаў, каб павялічыць перавагі сваіх даследаванняў, не падвяргаючы удзельнік якога-небудзь дадатковы рызыка (сумеснае выкарыстанне дадзеных з'яўляецца выключэннем, якое будзе падрабязна разгледжана ў раздзеле 6.6.2 на інфармацыйны рызыка).