6.3 디지털은 다르다

디지털 시대의 사회 연구는 서로 다른 특성을 가지고 있으며, 따라서 서로 다른 윤리적 문제를 제기.

아날로그 시대에, 대부분의 사회 연구는 비교적 제한된 규모 였고 합리적으로 명확한 규칙 집합 내에서 운영되었습니다. 디지털 시대의 사회 연구는 다릅니다. 연구원은 종종 기업 및 정부와의 협력을 통해 과거보다 참가자들에게 더 많은 힘을 가지며, 그 힘이 어떻게 사용되어야하는지에 관한 규칙은 아직 명확하지 않습니다. 권력으로, 나는 단순히 동의 또는 심지어 인식없이 사람들에게 일을하는 능력을 의미합니다. 연구자가 사람들에게 할 수있는 일의 종류는 행동을 관찰하고 실험에 등록하는 것을 포함합니다. 관찰하고 파동하는 연구자의 힘이 커짐에 따라, 어떻게 그 힘이 사용되어야하는지에 대한 명확성이 동등하게 증가하지 않았습니다. 사실, 연구원은 일관성이없고 겹치는 규칙, 법률 및 규범을 기반으로 권력을 행사하는 방법을 결정해야합니다. 강력한 기능과 모호한 지침의 결합은 어려운 상황을 만듭니다.

연구원이 현재 가지고있는 한 가지 권한은 동의 또는 인식없이 사람들의 행동을 관찰 할 수있는 능력입니다. 연구원은 물론 과거에는 이것을 할 수 있었지만 디지털 시대에는 규모가 완전히 다르다. 많은 사람들이 거대한 데이터 소스를 반복적으로 선포 한 사실이다. 특히 개별 학생이나 교수의 규모에서 벗어나 연구자가 점차 협력하는 회사 또는 정부 기관의 규모를 고려하면 잠재적 인 윤리적 문제가 복잡해집니다. 사람들이 질량 감시에 대한 아이디어를 시각화하는 데 도움이된다고 생각하는 하나의 은유는 전조등 입니다. 원래 Jeremy Bentham에 의해 감옥 건축술로 제안 된 panopticon은 중앙 망루 (그림 6.3) 주위에 셀이있는 원형 건물입니다. 이 망루를 소유 한 사람은 자기 자신을 보지 않고 방 안에있는 모든 사람들의 행동을 관찰 할 수 있습니다. 망루에있는 사람은 보이지 않는 선견자이다 (Foucault 1995) . 일부 개인 정보 보호 옹호자들에게 디지털 시대는 기술 회사와 정부가 끊임없이 우리의 행동을 관찰하고 기록하는 광각 감옥으로 우리를 이동 시켰습니다.

도표 6.3 : Jeremy Bentham가 처음으로 제안한 panopticon 형무소를위한 디자인. 센터에는 모든 사람의 행동을 관찰 할 수는 있지만 관찰 할 수없는 보이지 않는 선견자가 있습니다. Drawing by Willey Reveley, 1791 (출처 : Wikimedia Commons).

도표 6.3 : Jeremy Bentham가 처음으로 제안한 panopticon 형무소를위한 디자인. 센터에는 모든 사람의 행동을 관찰 할 수는 있지만 관찰 할 수없는 보이지 않는 선견자가 있습니다. Drawing by Willey Reveley, 1791 (출처 : Wikimedia Commons ).

이 은유를 좀더 자세히 전달하기 위해 많은 사회 연구자들이 디지털 시대에 대해 생각할 때, 그들은 자신을 상상의 자체로 바라보고, 행동을 관찰하고 모든 종류의 흥미롭고 중요한 연구를 수행하는 데 사용할 수있는 마스터 데이터베이스를 만듭니다. 그러나 지금은 망루에서 자신을 상상하기보다는 세포 중 하나에서 자신을 상상해보십시오. 그 마스터 데이터베이스는 Paul Ohm (2010) 이 비 윤리적 인 방법으로 사용할 수있는 파멸 데이터베이스 라고 불렀던 것처럼 보입니다.

이 책의 일부 독자는 보이지 않는 선견자가 자신의 데이터를 책임감있게 사용하고 적으로부터 보호 할 수 있다고 믿는 국가에 살만큼 운이 좋습니다. 다른 독자들은 그렇게 운이 좋지 않아 대량 감시로 인해 제기되는 문제는 분명합니다. 그러나 나는 행운의 독자조차도 대중 감시에 의해 제기 된 중요한 관심사가 있다고 믿는다 : 예기치 않은 2 차 사용 . 즉, 광고 타겟팅과 같은 한 가지 용도로 만들어진 데이터베이스는 어느 날 아주 다른 목적으로 사용될 수 있습니다. 예기치 않은 2 차 사용의 예는 유대인, 로마 및 다른 사람들에 대한 대량 학살을 촉진하기 위해 정부 인구 조사 자료가 사용 된 2 차 세계 대전 중 일어났습니다 (Seltzer and Anderson 2008) . 평화로운 시간에 데이터를 수집 한 통계 학자는 거의 확실하게 좋은 의도를 가지고 있었으며, 많은 시민들이 책임감있게 데이터를 사용할 수 있다고 믿었습니다. 그러나 세계가 바뀌었을 때 - 나치당이 권력을 잡을 때 -이 데이터는 예기치 못한 2 차적인 사용을 가능하게했습니다. 간단히 말해서 일단 마스터 데이터베이스가 존재하면 누구에게 액세스 할 수 있는지 그리고 어떻게 사용되는지 예상하기가 어렵습니다. 사실 William Seltzer와 Margo Anderson (2008) 은 인구 데이터 시스템이 인권 침해에 연루되어 있거나 관련 될 수있는 18 건의 사례를 문서화했다 (표 6.1). 또한 셀처 (Seltzer)와 앤더슨 (Anderson)이 지적했듯이 대부분의 학대가 비밀리에 발생하기 때문에이 목록은 거의 과소 평가됩니다.

표 6.1 : 인구 데이터 시스템이 인권 침해에 연루되거나 잠재적 인 인과 관계가있는 경우. 각 사례 및 포함 기준에 대한 자세한 내용은 Seltzer and Anderson (2008) 을 참조하십시오. 이 모든 경우는 아니지만 일부는 예기치 않은 2 차적 사용과 관련이 있습니다.
장소 시각 타겟팅 된 개인 또는 그룹 데이터 시스템 인권 침해 또는 주정부의 의도
호주 19 세기와 20 세기 초반 토착 동식물 인구 등록 강제 이주, 대량 학살 요소
중국 1966-76 문화 혁명 동안의 나쁜 계급 기원 인구 등록 강제 이주, 폭력 사태 폭동
프랑스 1940 ~ 44 유태인 인구 등록, 특별 인구 조사 강제 이주, 대량 학살
독일 1933 ~ 45 유태인, 로마 및 다른 사람 수많은 강제 이주, 대량 학살
헝가리 1945 ~ 46 독일 국적자와 독일 모국어를 말하는 사람들 1941 인구 센서스 강제 마이그레이션
네덜란드 1940 ~ 44 유대인과 로마 인구 등록 시스템 강제 이주, 대량 학살
노르웨이 1845-1930 사미 스와 케이 벤스 인구 조사 민족 청소
노르웨이 1942 ~ 44 유태인 특별 인구 조사 및 제안 된 인구 등록 대량 학살
폴란드 1939 ~ 43 유태인 주로 특별 인구 조사 대량 학살
루마니아 1941 ~ 43 유대인과 로마 1941 인구 센서스 강제 이주, 대량 학살
르완다 1994 투치 어 인구 등록 대량 학살
남아프리카 1950 ~ 93 년 아프리카와 "착색 된"인구 1951 년 인구 조사 및 인구 등록 아파 르트 헤이트, 투표자 disenfranchisement
미국 19 세기 북미 원주민 특별 인구 조사, 인구 등록 강제 마이그레이션
미국 1917 의심되는 초안 위반자 1910 인구 조사 등록을 피하는 사람들의 수사 및 기소
미국 1941 ~ 45 일본계 미국인 1940 Census 강제 이주 및 억류
미국 2001-08 테러 용의자 NCES 조사 및 행정 자료 국내외 테러 수사 및 기소
미국 2003 년 아랍계 미국인 2000 년 인구 조사 알 수 없는
소련 1919-39 년 소수 민족 다양한 인구 조사 강제 이주, 다른 심각한 범죄의 처벌

평범한 사회 연구원들은 인권 침해에 이차적 인 용도로 참여하는 것과는 거리가 멀습니다. 그러나 저는 사람들이 당신의 일에 어떻게 반응하는지 이해하는 데 도움이 될 것이라고 생각하기 때문에 토론하기로했습니다. Tastes, Ties, Time 프로젝트로 돌아가 보겠습니다. 연구원은 하버드의 완전하고 세분화 된 데이터로 페이스 북의 완전하고 세분화 된 데이터를 합병함으로써 학생들의 사회 생활과 문화 생활을 놀라 울 정도로 풍요롭게 만들었습니다 (Lewis et al. 2008) . 많은 사회 연구가들에게 이것은 유익한 자료로 사용될 수있는 마스터 데이터베이스와 비슷합니다. 그러나 다른 사람들에게는 비 윤리적으로 사용될 수있는 파멸의 데이터베이스의 시작처럼 보입니다. 실제로, 그것은 아마도 양쪽 모두 일 것입니다.

대량 감시 외에도 연구자들은 다시 기업과 정부와 협력하여 무작위 통제 실험을 만들기 위해 사람들의 삶에 점점 더 많이 개입 할 수 있습니다. 예를 들어, Emotional Contagion에서 연구원은 동의 또는 인식없이 70 만 명의 사람들을 실험에 등록 시켰습니다. 4 장에서 설명한 것처럼 참가자들에게 실험에 대한 이러한 종류의 비밀스런 징집은 드문 일이 아니며 대기업의 협력이 필요하지 않습니다. 사실, 제 4 장에서는 어떻게하는지 가르쳐 줬습니다.

이러한 증가 된 힘에 직면하여 연구자는 일관성이없고 겹치는 규칙, 법률 및 규범을 준수해야 합니다. 이러한 불일치의 원인 중 하나는 디지털 시대의 기능이 규칙, 법률 및 규범보다 빠르게 변하고 있다는 것입니다. 예를 들어, 공통 규칙 (미국에서 정부 지원 연구의 대부분을 관장하는 규정)은 1981 년 이후로 많이 변경되지 않았습니다. 두 번째 불일치의 원인은 개인 정보와 같은 추상적 개념을 둘러싼 규범이 여전히 연구원에 의해 활발히 논의되고 있다는 것입니다 , 정책 입안자 및 활동가. 이 분야의 전문가들이 일정한 합의에 도달 할 수 없다면 경험적 연구자 또는 참가자가 그렇게 할 것을 기대해서는 안됩니다. 세 번째이자 마지막 불일치의 원인은 디지털 시대의 연구가 다른 맥락으로 점차 혼합되어 잠재적으로 중복되는 규범과 규칙을 이끌어내는 것입니다. 예를 들어, Emotional Contagion은 페이스 북의 데이터 과학자와 코넬 대학의 대학원생 교수 간의 협력이었습니다. 그 당시에는 Facebook의 서비스 약관을 준수하는 한 제 3 자의 감독없이 대규모 실험을 수행하는 것이 Facebook에서 일반적이었습니다. 코넬에서 규범과 규칙은 매우 다릅니다. 거의 모든 실험은 코넬 IRB에서 검토해야합니다. 그래서 어떤 규칙들이 페이스 북이나 코넬의 정서적 인 전염을 지배해야합니까? 일치하지 않고 겹치는 규칙, 법률, 규범이있는 경우에도 연구자는 올바른 일을하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 사실, 불일치 때문에, 옳은 것이 하나도 없을 수도 있습니다.

전반적으로이 두 가지 특징, 즉 권력이 증가하고 그 권력이 어떻게 사용되어야하는지에 대한 합의가 이루어지지 않아 디지털 시대의 연구자들이 당분간은 윤리적 인 도전에 직면하게 될 것입니다. 다행히도 이러한 문제를 해결할 때는 처음부터 시작할 필요가 없습니다. 대신 연구자들은 이전에 개발 된 윤리적 원리와 틀, 즉 다음 두 단원의 주제에서 지혜를 이끌어 낼 수 있습니다.