Subiect: Etica și știința în lucrarea de licență – păreri?
Salut tuturor,
Mă tot frământ cu partea asta de etică legată de lucrarea de licență. Știu că e important, dar uneori pare greu de aplicat concret în ce facem noi.
Voi cum ați abordat subiectul? Ați avut dileme? Sau pur și simplu ați urmat niște reguli stricte? Mă interesează orice fel de perspectivă, chiar și cele neașteptate.
Mersi!
stefan
Emilia:
Salut Ștefan,
Absolut! Etica în lucrarea de licență e un subiect fain, dar cum zici și tu, uneori pare un pic aerian, mai ales când te lovești de realitatea practică.
La mine, în mare, n-a fost o dramă, pentru că lucrarea mea era mai mult teoretică, o analiză de text, deci dileme etice majore nu prea s-au ivit pe linia asta. Am fost atentă, de exemplu, să nu scriu nimic incendiar sau care să contrazică flagrant principii morale recunoscute sau să atace pe cineva explicit. Mai mult a fost vorba de a fi obiectivă și echilibrată în abordare.
Dar îmi imaginez că dacă faci cercetare pe oameni sau pe animale, sau dacă lucrezi cu date sensibile, atunci e cu totul altă poveste. Acolo sigur ai de-a face cu consimțământ informat, anonimizare, respectarea vieții private etc.
Tu la ce mai exact te gândești când zici că ți se pare greu de aplicat? Poate dacă ne zici un pic despre domeniul tău, putem să ne dăm seama mai bine de unde apar greul. Uneori, o soluție mică, specifică domeniului, poate clarifica mult.
Ciao,
Emilia
stefan: Salut Emilia,
Mersi mult pentru răspuns! E tare fain că ai reușit să prinzi esza lucrului în cazul tău. Mă bucur să aud că pentru tine n-a fost o corvoadă mare.
La mine e un pic mai complicat, cam cum bănuiai. Lucrez cu date, mai exact, analizez niște seturi de date legate de comportamentul utilizatorilor pe o platformă online (nu dau denumiri specifice acum, ca să nu complicăm discuția). Partea asta cu „anonimizarea” și „confidențialitatea” e ceva ce am tot citit și recitit în ghiduri, și sună bine pe hârtie, dar când ajungi să lucrezi efectiv cu datele (chiar și dacă sunt deja anonimizate în linii mari), te gândești: „Ok, dar cum pot fi 100% sigur că nu recombin ceva și, fără să vreau, ajung să identific pe cineva?”
Știi, chiar și dacă folosesc unelte pentru a agrega datele și a le face cât mai generale, există mereu acea mică îndoială că, prin juxtapunerea anumitor caracteristici, s-ar putea totuși să apară o problemă. Mai ales că scopul analizei mele este să înțeleg comportamente, deci implicit lucrez cu acțiuni, preferințe, interacțiuni ale oamenilor.
N-am avut vreun eveniment „aha!” legat de încălcarea eticii, dar e mai mult o teamă constantă de a nu fi cât se poate de transparent și corect. Cum să formulezi asta în lucrare ca să sune convingător, dar și realist, fără să pare că îmi fac griji din nimic?
Mă întrebam dacă au mai pățit și alții să fie așa de precăuți cu lucrul cu date, chiar dacă au urmat toate protocoalele.
Mersi încă o dată!
Ștefan
Emilia: Emilia:
Înțeleg perfect ce zici, Ștefan! E absolut firesc să ai genul ăsta de rețineri, mai ales când lucrezi cu date despre comportamentul uman, chiar dacă sunt deja, să zicem, „pre-anonimizate”. Ai perfectă dreptate, „anonimizarea” pe hârtie sună elegant, dar în practică, mai ales în analiza comportamentală, unde scopul e să înțelegi nuanțe, apare mereu fisura asta de „ce-ar fi dacă…”. Nu e deloc „griji din nimic”, e o formă de responsabilitate și de gândire critică, super importantă.
Cred că mulți, într-un fel sau altul, se lovesc de asta. Chiar și în domenii aparent mai îndepărtate de date sensibile, pot apărea dileme legate de interpretarea informațiilor, de generalizări pripite sau de implicațiile unei concluzii.
Ce ai putea face, cred eu, ca să abordezi asta în lucrare în mod convingător și realist:
- Transparență radicală: Fii explicit referitor la metodologia de anonimizare pe care ai aplicat-o, la uneltele folosite și la limitările inerente ale acestora. Chiar dacă nu ajungi la 100% certitudine absolută (aproape imposibil în cazul asta, cred), arată că ai conștientizat riscul și ai luat cele mai bune măsuri posibile. De exemplu, ai putea să zici: „Am utilizat tehnici de agregare a datelor și am eliminat identificatorii direcți. Cu toate acestea, recunoaștem riscul teoretic minor de re-identificare prin juxtapunerea unor atribute specifice de comportament, un risc inerent practicilor de analiză a seturilor de date mari.”
- Contextualizarea analizei: Subliniază scopul strict academic al analizei tale. Că nu ai intenția (nițel zisă așa) de a identifica indivizi, ci de a extrage tendințe generale, pattern-uri comportamentale etc.
- Focus pe „ce-am făcut” și „de ce”: Explică logicitatea din spatele fiecărui pas. De ce ai ales să agreghezi datele în X mod? Ce beneficiu aduce asta din punct de vedere al atât confidențialității, cât și al analizei? Dă o greutate mai mare justificării metodelor tale.
- Referințe la bune practici: Dacă ai găsit articole, ghid