Ganancias:
- Capacidad para aplicar los principios de consentimiento informado, no maleficencia y confidencialidad a la investigación social.
- Capacidad para anonimizar adecuadamente los datos borrando todos los identificadores directos e indirectos antes de entregárselos a la inteligencia artificial.
- Capacidad para consultar la política de retención de datos de la herramienta de inteligencia artificial utilizada y utilizar únicamente medios aprobados para datos confidenciales.
La investigación social se hace con personas y esto conlleva una gran responsabilidad. La gente te cuenta sus vidas, sus opiniones y, a veces, sus experiencias más frágiles. La ética de la investigación es un conjunto de reglas para mantener esta confianza: no dañar al participante, obtener su consentimiento, proteger su identidad y no hacer mal uso de sus datos. En la era de la IA, esta responsabilidad ha aumentado aún más, porque pegar datos de los participantes en una herramienta de IA ahora puede significar filtrar esos datos sin saberlo. En esta unidad, aprenderá los principios básicos de la ética de la investigación, cómo proteger la confidencialidad al utilizar la IA y cómo anonimizar adecuadamente los datos (haciendo que la persona sea irreconocible).
Tres principios básicos son la columna vertebral de toda investigación social. Consentimiento informado: el participante debe comprender qué es la investigación y cómo se utilizarán sus datos y decir “sí” libremente. No maleficencia: la investigación no debe causar daño físico, psicológico o social al participante. Confidencialidad y confidencialidad: se debe proteger la identidad y los datos del participante. Las herramientas de inteligencia artificial pueden facilitar estas políticas (por ejemplo, redactar textos de consentimiento, control de anonimización) o comprometerlas (por ejemplo, cargar transcripciones de identificación personal en una nube). La diferencia es si el usuario está consciente o no.
Paso a paso: investigación ética y segura
1. Obtener aprobación ética. En la mayoría de las instituciones (universidades, institutos) las investigaciones con seres humanos requieren la aprobación de un comité de ética (el comité que garantiza que la investigación no dañe al participante). La IA ayuda a redactar el texto de la solicitud; La aprobación en sí pertenece a la institución.
2. Escriba claramente el texto del consentimiento. Se debe informar al participante en un idioma que pueda entender, no en un lenguaje legal pesado. AI redacta un texto de consentimiento simple y completo; Confirmas cada elemento.
3. Anonimizar los datos antes de entregárselos a la IA. Se deben eliminar el nombre, la dirección, el número de teléfono, el lugar de trabajo y los datos de identificación. A menudo, simplemente eliminar el nombre no es suficiente; Una descripción como "con tres hijos, el único farmacéutico del barrio X" también delata a la persona.
4. Sepa qué herramienta almacena datos y cómo. Los datos que usted pega en una herramienta de inteligencia artificial se procesan en los servidores de esa herramienta y pueden usarse en la capacitación de algunos servicios. Para datos confidenciales esto puede ser inaceptable; Utilice herramientas con garantía de protección de datos que estén aprobadas por su institución.
5. Almacene los datos de forma segura y elimínelos de manera oportuna. Cumplir con el período de retención y compromiso de eliminación que prometió en su consentimiento.
Precaución: Pegar datos sin procesar de los participantes que contengan información de identificación personal (transcripción nombrada, información de contacto, datos personales confidenciales) en cualquier herramienta de inteligencia artificial es una violación ética y legal grave. Primero anonimice los datos; Si no puede anonimizarlos, nunca proporcione esos datos a una herramienta externa.
tres mini casos
Caso 1: Anonimización insuficiente. Un investigador eliminó nombres de las transcripciones y se los dio a la IA. Pero una participante dijo: "El año pasado, como única inspectora del municipio..."; Esta definición por sí sola delató a la persona. Al decirle a la IA que “encontrara detalles de identificación en cada transcripción”, surgieron y se generalizaron 11 de estos identificadores latentes.
Caso 2: Texto de consentimiento simplificado. El formulario de consentimiento de un equipo estaba escrito con mucha jerga legal; Los participantes hacían señas sin entender. YZ redujo el texto al nivel de lectura de octavo grado y redactó cada artículo en turco sencillo. Los participantes ahora realmente entendieron y dieron su consentimiento; El comité de ética también lo aprobó.
Caso 3: La elección del vehículo evitó la crisis. Un estudiante de doctorado estaba a punto de cargar entrevistas confidenciales con víctimas en una herramienta general de inteligencia artificial para resumirlas. Su asesor recordó que los datos no estaban anonimizados y se desconocía la política de retención de datos del vehículo. En primer lugar, los datos se anonimizaron por completo y se procesaron únicamente en un entorno de protección de datos aprobado por la institución.
Cuatro plantillas copiables
1) Control de anonimización:
Marque CADA detalle en el texto a continuación que pueda identificar directa o indirectamente a la persona: nombre, ubicación, lugar de trabajo, funciones únicas ("únicas"), fecha, relación, enfermedad, características raras. Sugiera una respuesta anónima para cada uno (por ejemplo, “Participante 7”, “Condado X”). Texto: [aquí]
2) Borrador de consentimiento informado:
Redactar un texto de consentimiento informado en lenguaje sencillo (nivel de octavo grado) para un estudio. Incluye: propósito de la investigación, qué se hará, duración, voluntariedad y derecho de retiro, cómo se almacenarán/eliminarán los datos, garantía de confidencialidad, comunicación. Evite la jerga legal. Asunto: [x]
3) Detección de riesgos éticos:
Mi diseño de investigación: [resumen]. Participantes: [quién]. Enumere los posibles riesgos éticos: potencial de daño, desequilibrio de poder, grupo vulnerable, riesgo de privacidad, problemas de consentimiento. Dar una recomendación de mitigación para cada riesgo. Si hay grupos frágiles, indicar puntos especiales de atención.
4) Control de seguridad del vehículo con IA:
Tengo el siguiente tipo de datos: [tipo]. Elabore una lista de verificación de preguntas de seguridad que debo hacer antes de procesar esto en una herramienta de inteligencia artificial: dónde se almacenan los datos, si se utilizan en educación, si son anónimos, si existe aprobación institucional, si son datos confidenciales. Sugerir criterios de decisión.
Aviso débil / Aviso fuerte
Aviso débil:
Resuma el registro de esta entrevista: "Soy Ayşe Yılmaz, profesora en Kadıköy, mi esposa fue el año pasado..." [texto con nombre completo, identificación]
Esto filtra las credenciales directamente a la herramienta externa, lo que constituye una grave violación de la privacidad. Los datos no son anonimizados en absoluto.
Potente mensaje:
Resume el texto a continuación. El texto fue previamente anonimizado: los nombres fueron reemplazados por códigos como "Participante 3", las ubicaciones fueron reemplazadas por frases genéricas como "Condado X" y se omitieron detalles de identificación. Agregar un nuevo identificador; no hagas inferencias que violen el anonimato.Texto: [texto anónimo]
La diferencia: en el segundo enfoque, la identidad del participante no llega a la herramienta en absoluto; La privacidad está protegida desde el principio.
Principios éticos y práctica de la IA
principio
Significado
riesgo con IA
protección
Consentimiento informado
Consentimiento libre informado
—
Texto de consentimiento simple
no hacer daño
No hay daño para el participante.
atribución errónea
Auditoría de fidelización
Privacidad
La identidad está protegida
fuga de datos
Anonimización
Seguridad de datos
Almacenamiento seguro
procesamiento en la nube
Vehículo homologado
honestidad
Sin ajuste
alucinación
verificación de fuente
Errores comunes
- Creo que simplemente eliminé el nombre y lo anonimicé. Los descriptores indirectos ("el único") delatan a la persona.
- Pegar los datos de identificación sin procesar en la herramienta externa. Es una de las violaciones de privacidad más graves.
- Redactar el texto del consentimiento en jerga. El consentimiento que no se comprende no es consentimiento real.
- Desconocer la política de datos del vehículo. Descubra dónde se almacenan y utilizan sus datos.
- Tratar la aprobación ética como una formalidad. El comité de ética protege al participante; tómalo en serio.
En resumen
El corazón de la investigación social es la responsabilidad hacia el participante. El consentimiento informado, la no maleficencia y la confidencialidad son la columna vertebral de todo estudio. AI; Puede ayudar en la simplificación del texto del consentimiento, la detección de riesgos éticos y el control de la anonimización. Pero proporcionar datos de identificación sin procesar a una herramienta de inteligencia artificial es una violación grave; Primero, anonimice completamente los datos, borre los identificadores indirectos, utilice solo herramientas seguras aprobadas por su institución y cumpla todas las promesas que haga. La ética no es un adorno de la investigación, sino un requisito previo.
Tarea de aplicación
Prepare una breve transcripción de muestra (edítela usted mismo) que incluya información de identificación. Encuentre y generalice todos los identificadores directos e indirectos de la IA con la plantilla de "control de anonimización"; Cuente cuántos identificadores secretos salen. Luego, cree un texto de consentimiento simple utilizando el "borrador de consentimiento informado" y pídale a un amigo que lo lea para comprobar si es realmente comprensible.
lista de verificación
- [ ] He verificado el requisito y el proceso de aprobación ética.
- [] Escribí el texto del consentimiento en un lenguaje sencillo y comprensible.
- [] Borré todos los identificadores directos e indirectos antes de entregar los datos a la IA.
- [] Aprendí la política de retención de datos de la herramienta de inteligencia artificial que uso.
- [] Utilicé únicamente medios seguros y aprobados para datos confidenciales.