Overview of Ethical Considerations when Working with Digital Behavioral Data

Abstract

Digital Behavioral Data (DBD) has become an invaluable resource for researchers across the social sciences, offering unprecedented insights into human behavior and social phenomena. The collection and use of such data raise significant ethical concerns that researchers must carefully navigate. This guide provides an overview of the ethical considerations in DBD research, addressing both platform-centered and user-centered approaches. It explores key ethical challenges throughout the research process, from study design and data collection to processing and analysis, publication and data sharing. It discusses critical issues, such as informed consent, data minimization, privacy or inferring user attributes. In addition to outlining key ethical issues, the guide discusses helpful resources and provides recommendations to help researchers conduct ethically sound DBD studies while maximizing the value of their research. As the landscape of DBD research continues to evolve, this guide is meant to serve as a resource for researchers, ethics committees, and policymakers seeking to balance scientific advancement with the protection of individual rights and privacy in research with DBD.

Digitale Verhaltensdaten (Digital Behavioral Data, DBD) sind zu einer unschätzbaren Ressource für Forschende in allen Bereichen der Sozialwissenschaften geworden und bieten beispiellose Einblicke in menschliches Verhalten und soziale Phänomene. Die Sammlung und Nutzung solcher Daten werfen erhebliche ethische Bedenken auf, die Forschende sorgfältig berücksichtigen müssen. Dieser Leitfaden bietet einen Überblick über die ethischen Überlegungen in der DBD-Forschung, wobei sowohl plattform- als auch nutzerzentrierte Ansätze berücksichtigt werden. Er untersucht die wichtigsten ethischen Herausforderungen während des gesamten Forschungsprozesses, vom Studiendesign und der Datenerhebung über die Verarbeitung und Analyse bis hin zur Veröffentlichung und Weitergabe von Daten. Es werden kritische Themen wie informierte Zustimmung, Datenminimierung, Datenschutz oder die Ableitung von Benutzerattributen erörtert.