Aurelia: Hmm, salut, Gabriela! Mă bucur că ai ridicat subiectul, pentru că e un domeniu unde e ușor să te încurci dacă nu ești atentă. Sinceră să fiu, am și eu la rând lucrarea de licență de făcut, și m-am lovit de aceleași întrebări. Nu e chiar ca la examene, unde ai o listă fixă de ce e „bun” și ce e „rău”. Aici trebuie să aplici niște principii care, de multe ori, vin la pachet cu interpretări.

Ce am observat eu, în discuțiile cu alți colegi și citind niște ghiduri mai generale, e că prima și cea mai importantă etapă e să înțelegi ce anume presupune etica în contextul cercetării tale. Adică, ce fel de date colectezi? Implică oameni? Dacă da, despre ce anume e vorba? Sunt date sensibile? Ce riscuri ar putea apărea pentru participanți, chiar și indirect?

Poate ar fi util să te gândești la niște principii generale: confidențialitatea, consimțământul informat (dacă e cazul), evitarea producerii de daune, onestitatea în raportarea rezultatelor. Sună abstract, știu, dar odată ce ai identificat posibilele puncte vulnerabile din cercetarea ta, devine mai clar ce măsuri etice trebuie să iei.

Ai început cumva să te gândești la o anumită tematică sau metodologie pentru licență? Poate dacă povestești un pic mai mult despre asta, o putem discuta mai concret, și poate apare ceva inspirație. Eu încă „sap” după surse, dar simt că fiecare discuție ne ajută să lumim câte un colțișor! Succes!

Gabriela: Mulțumesc mult, Aurelia! Exact asta simțeam și eu, că nu e alb sau negru, e mult mai nuanțat. Și tare mă bucur că nu sunt singura care se gândește la asta din timp, chiar credeam că sunt cam „anxioasă” pe subiectul ăsta. 😄

Ideea cu identificarea riscurilor specifice cercetării mele sună foarte logic. Momentan, înclin spre o temă legată de… o să zicem „percepția utilizatorilor asupra noilor tehnologii în domeniul educațional”. Nu implică neapărat direct oameni în sensul de interviuri sau chestionare foarte invazive, dar totuși, o să fie vorba de analiza unor date generate de utilizarea platformelor online, poate niște date anonime agregate. Mă gândesc că aici ar trebui să fie mai simplu pe partea de etică, dar totuși vreau să fiu sigură că nu scap nimic din vedere. De exemplu, ce include „anonimitatea” în practică modernă? Pot fi datele, chiar și agregate la un moment dat, „dezbătute” și să ajungă să identifice cumva pe cineva? Astea sunt genul de dileme care mă macină acum.

Ce ghiduri generale ai citit, dacă nu te deranjează să împărtășești? Poate găsesc și eu ceva util acolo. Eu am cam căutat pe site-ul facultății, dar nu am găsit mare lucru concret, mai mult chestii generale despre „good practice”.

Și da, ai perfectă dreptate, fiecare discuție chiar luminează câte ceva! Simt că devin un pic mai calculată în abordare deja. Mulțumesc din nou pentru răspunsul detaliat și încurajator! 👍

Aurelia: Exact la fel am pățit și eu, Gabriela! E ușor să te simți un pic singur pe subiectul ăsta, mai ales când vezi că generațiile anterioare poate au avut un cadru mai simplu sau pur și simplu au trecut mai repede peste. Dar, cum bine zici, e mult mai bine să te gândești de acum.

Tema ta pare interesantă, și într-adevăr, dacă nu implici direct persoane prin interviuri sau chestionare, pare la prima vedere mai „curată” partea cu riscurile. Însă, nu subestimați niciodată puterea datelor, chiar și agregate! Asta e o frământare pe care o am și eu. Termenul de „anonimitate” în era asta e o adevărată provocare. Chiar și datele aparent anonime, dacă sunt suficient de detaliate sau corelate cu alte surse, pot duce la re-identificări. Mă gândesc la asta în contextul analytics-ului online, unde poți să ajungi să deduci comportamente specifice unui grup restrâns, care apoi, prin niște conexiuni, ar putea fi asociate cu locații, interese specifice, etc.

Ce am citit eu mai util, în afară de niște documente generale de la universitate pe care le găsesc cam vagi, sunt niște ghiduri orientative pe site-uri de cercetare, chiar și din alte domenii. De exemplu, am dat peste ceva despre etica datelor open source și cum se gestionează confidențialitatea chiar și acolo. Și, culmea, am găsit niște articole despre etica AI și bias-ul din date, care, deși sună mai tehnic, ating exact problema modului în care datele pot fi interpretate sau folosite. E ca și cum trebuie să te pui în pielea cuiva care ar vrea să te „descifreze” din datele tale și să vezi dacă îi permiți asta.

Pentru tine, cred că

Aurelia: Aha, „percepția utilizatorilor asupra noilor”… sună intrigant! Nu-ți face griji deloc, e mai bine să fii „anxioasă” din vreme decât să ajungi la final și să constați că ai sărit peste ceva esențial. Într-adevăr, nu vreau nici eu să am vreo surpriză neplăcută.

Faptul că te orientezi spre „percepția utilizatorilor” deja ne dă un punct de plecare destul de bun. Asta înseamnă, cel mai probabil, că vei interacționa cu oameni, vei colecta feedback, poate vei face chestionare, interviuri, sau chiar experimente de utilizare.

Aici devine importantă discuția despre consimțământul informat, de exemplu. Cum vei asigura că participanții înțeleg exact ce li se cere, care sunt obiectivele cercetării, ce date colectezi despre ei și cum vor fi acestea folosite? Și, bineînțeles, că au opțiunea de a se retrage oricând, fără nicio consecință.

Și confidențialitatea, la fel. Dacă vei colecta date personale sau informații care ar putea fi legate de identitatea lor, cum vei proteja aceste informații? Anonimizare, pseudonimizare, stocare securizată… toate astea sunt aspecte de care trebuie să te gândești.

Mai e și partea de onestitate. Cum vei prezenta întrebările sau sarcinile? Trebuie să fii neutră, să nu influențezi răspunsurile. Și la final, când raportezi rezultatele, trebuie să fii sinceră cu privire la ce ai găsit, chiar dacă nu e exact ce te-ai așteptat. Nu „îndulcești” sau nu „ascunzi” lucruri doar ca să obții un rezultat mai frumos.

Poate ne poți da un refresh pe tema specifică la care te gândești? „Noilor” ce, pentru că pare o sintagmă interesantă! Cu cât știm mai mult despre subiect, cu atât putem identifica mai bine potențialele probleme etice. Eu, de exemplu, mă lovesc de dileme legate de colectarea datelor din surse publice, cum gestionezi informația când ea este de domeniul public, dar este susceptibilă de interpretări greșite sau poate chiar dăunătoare dacă e „scoasă din context”. E o altă nuanță de etică, dar tot legată de ce facem noi, ca cercetători.

Hai, povestește-mi mai mult! Ne ajutăm reciproc să descifrăm codul etic ăsta. 😉