গবেষকরা বড় সার্ভে চূর্ণবিচূর্ণ করতে পারেন এবং মানুষের জীবনে তাদের ছিটিয়ে দিতে পারেন।
পরিবেশগত ক্ষণস্থায়ী মূল্যায়ন (EMA) ঐতিহ্যগত জরিপ গ্রহণ করে, তাদের টুকরো টুকরো করে কাটাচ্ছে, এবং অংশগ্রহণকারীদের জীবনে তাদের ছিটিয়ে দেয়। এইভাবে, ঘটনার পরে একটি দীর্ঘ সাক্ষাত্কার সপ্তাহের পরিবর্তে জরিপের প্রশ্নগুলি উপযুক্ত সময় এবং স্থানে জিজ্ঞাসা করা যেতে পারে।
EMA চারটি বৈশিষ্ট্য দ্বারা চিহ্নিত করা হয়: (1) রিয়েল-ওয়ার্ল্ড পরিবেশে তথ্য সংগ্রহ; (2) ব্যক্তিদের বর্তমান বা খুব সাম্প্রতিক রাজ্যের বা আচরণের উপর ফোকাস করে এমন মূল্যায়ন; (3) মূল্যায়নগুলি যা ইভেন্ট ভিত্তিক, সময় ভিত্তিক, অথবা এলোমেলোভাবে প্ররোচিত হতে পারে (গবেষণা প্রশ্নে নির্ভর করে); এবং (4) সময়ের সাথে একাধিক মূল্যায়ন সমাপ্ত (Stone and Shiffman 1994) । ইএমএটি একটি স্মার্টফোন দ্বারা ব্যাপকভাবে সহায়তা করে এমন একটি পদ্ধতি যা মানুষ সারা দিন ধরে ঘনঘন যোগাযোগ করে। এছাড়াও, স্মার্টফোনগুলি সেন্সরের সাথে প্যাক করা হয় যেমন-জিপিএস এবং অ্যাকসিলরোমিটার-এটি কার্যকলাপের উপর ভিত্তি করে পরিমাপ করা সম্ভব হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি প্রতিক্রিয়াশীল একটি নির্দিষ্ট আশপাশ মধ্যে যায় একটি সমীক্ষা প্রশ্ন আরম্ভ করার জন্য একটি স্মার্টফোন প্রোগ্রাম করা যেতে পারে
এএমএ এর প্রতিশ্রুতি সুন্দরভাবে নাওমি Sugie এর গবেষণামূলক গবেষণা দ্বারা চিত্রিত করা হয়। 1970 এর দশক থেকে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে নাটকীয়ভাবে সংখ্যা সংখ্যাগরিষ্ঠভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে যেগুলি ক্রমবর্ধমান হয়েছে। 2005 সালের হিসাবে, প্রতি 100,000 আমেরিকানদের মধ্যে প্রায় 500 জন কারাগারে ছিলেন, বিশ্বের কোথাও কারাগারের চেয়েও বেশি (Wakefield and Uggen 2010) । কারাগারে প্রবেশের সংখ্যা বৃদ্ধির ফলে জেলে থাকার সংখ্যা বৃদ্ধি পেয়েছে; প্রায় 700,000 মানুষ প্রতি বছর কারাগার ত্যাগ করে (Wakefield and Uggen 2010) । কারাগার ছাড়ার কারণে এই লোক গুরুতর চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয় এবং দুর্ভাগ্যবশত অনেকেই সেখানে ফিরে যায়। সমাজতান্ত্রিকতা বুঝতে এবং কমাতে, সামাজিক বিজ্ঞানীরা ও নীতিনির্ধারকদের জনগণের অভিজ্ঞতা বোঝার প্রয়োজন যাতে তারা সমাজে পুনরায় প্রবেশ করে। যাইহোক, এই তথ্যগুলি আদর্শ জরিপ পদ্ধতির সাথে সংগ্রহ করা কঠিন কারণ প্রাক্তন অভিযুক্ত ব্যক্তিরা পড়াশোনা করা কঠিন এবং তাদের জীবন অত্যন্ত অস্থির। পরিমাপ পদ্ধতিতে প্রতি কয়েক মাসে জরিপ পরিচালনা করে তাদের জীবনযাত্রার গতিবিধি (Sugie 2016) পরিমাণ (Sugie 2016) ।
অনেক বড় স্পষ্টতা সঙ্গে পুনরায় প্রবেশ প্রক্রিয়ার অধ্যয়ন করার জন্য, Sugie নিউ ইয়র্ক, নিউ জার্সি জেলে অব্যাহতি ব্যক্তির সম্পূর্ণ তালিকা থেকে 131 জন মানুষের একটি আদর্শ সম্ভাবনা নমুনা গ্রহণ। তিনি প্রতিটি অংশগ্রহণকারীকে একটি স্মার্টফোন দিয়ে প্রদান করেন, যা রেকর্ডিং আচরণের জন্য এবং প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করার জন্য একটি সমৃদ্ধ তথ্য সংগ্রহ প্ল্যাটফর্ম হয়ে ওঠে। সুজি দুটি ধরনের জরিপ পরিচালনা করার জন্য ফোন ব্যবহার করত। প্রথমত, তিনি তাদের বর্তমান কার্যক্রম এবং অনুভূতি সম্পর্কে অংশগ্রহণকারীদের জিজ্ঞাসা 9am এবং 6pm মধ্যে একটি অনির্দিষ্টরূপে নির্বাচিত সময় একটি "অভিজ্ঞতা নমুনা জরিপ" পাঠানো হয়েছে। দ্বিতীয়ত, সন্ধ্যা 7 টার দিকে, তিনি "দৈনিক জরিপ" পাঠিয়েছিলেন যা সেদিনের সমস্ত কার্যক্রম সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছিল। উপরন্তু, এই জরিপ প্রশ্নের সাথে সাথে, ফোনের নিয়মিত ব্যবধানে তাদের ভৌগোলিক অবস্থান রেকর্ড করা এবং কল এবং টেক্সট মেটা-ডেটা এনক্রিপ্ট করা রেকর্ড রাখা হয়েছে। এই পদ্ধতি ব্যবহার করে-যা জিজ্ঞাসা এবং পর্যবেক্ষণ- Sugie- র সাথে মিলিত হয়, তারা সমাজের পুনঃপ্রতিষ্ঠিত হওয়ার ফলে এই মানুষের জীবন সম্পর্কে পরিমাপের একটি বিস্তারিত, উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সির সংকলন তৈরি করতে সক্ষম হয়েছিল।
গবেষকরা বিশ্বাস করেন যে স্থিতিশীল, উচ্চমানের কর্মসংস্থান খোঁজা মানুষকে সমাজে সফলভাবে রূপান্তরিত করে। যাইহোক, Sugie পাওয়া যে, গড়, তার অংশগ্রহণকারীদের 'কাজের অভিজ্ঞতা অনানুষ্ঠানিক, অস্থায়ী, এবং sporadic ছিল। গড় প্যাটার্নের এই বিবরণটি, যদিও, গুরুত্বপূর্ণ ভিন্নধর্মী মুখোশগুলি। বিশেষ করে, সুগি তার অংশগ্রহণকারী পুলের মধ্যে চারটি স্বতন্ত্র প্যাটার্ন খুঁজে পায়: "প্রারম্ভিক প্রস্থান" (যারা কাজ খোঁজা শুরু করে কিন্তু শ্রম বাজার থেকে বেরিয়ে আসে), "স্থির অনুসন্ধান" (যারা কাজের জন্য অনুসন্ধানের বেশিরভাগ সময় ব্যয় করে) , "পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ" (যারা বেশিরভাগ সময় কাজ করেন) এবং "কম প্রতিক্রিয়া" (যারা নিয়মিত জরিপের প্রতি সাড়া দেয় না)। "প্রারম্ভিক প্রস্থান" গ্রুপ-যারা কাজ খোঁজার চেষ্টা করে কিন্তু তারপর এটি খুঁজে পায় না এবং অনুসন্ধান বন্ধ করে - বিশেষ করে গুরুত্বপূর্ণ কারণ এই গ্রুপটি সম্ভবত সফলভাবে পুনরায় প্রবেশের সম্ভাবনা কম।
একজন কল্পনা করতে পারেন যে কারাগারে থাকার পর চাকরির খোঁজে একটি কঠিন প্রক্রিয়া, যা বিষণ্নতা সৃষ্টি করতে পারে এবং তারপর শ্রম বাজার থেকে প্রত্যাহার করে নেয়। অতএব, Sugie অংশগ্রহণকারীদের মানসিক অবস্থা সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করার জন্য তার সার্ভে ব্যবহার করে- একটি অভ্যন্তরীণ রাষ্ট্র যা আচরণগত তথ্য থেকে সহজে অনুমান করা হয় না আশ্চর্যজনকভাবে, তিনি দেখেছেন যে "প্রারম্ভিক প্রস্থান" গ্রুপ উচ্চ স্তরের চাপ বা অসুখের রিপোর্ট না। বরং, এটি বিপরীত ছিল: যারা কাজ খোঁজে অব্যাহতভাবে অব্যাহতভাবে আবেগের সংকট দেখা দেয় এই সকল সূক্ষ্ম ও সুবিন্যস্ত, প্রাক্তন অভিযুক্তদের আচরণ এবং মানসিক অবস্থা সম্পর্কে অনুদৈর্ঘিক বিস্তারিত তারা যে বাধাগুলি মোকাবেলা করে এবং সমাজে তাদের রূপান্তরকে সহজ করে তোলার জন্য বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। উপরন্তু, এই সূক্ষ্ম জরিমানা বিস্তারিত সব একটি আদর্শ সমীক্ষা মধ্যে মিস করা হবে।
সন্দেহজনক জনসংখ্যা, বিশেষত প্যাসিভ ডেটা সংগ্রহের সঙ্গে Sugie এর তথ্য সংগ্রহ, কিছু নৈতিক উদ্বেগ বাড়াতে পারে। কিন্তু Sugie এই উদ্বেগ প্রত্যাশিত এবং তাদের নকশা (Sugie 2014, 2016) তাদের addressed। তার পদ্ধতিগুলি একটি তৃতীয় পক্ষের দ্বারা পর্যালোচনা করা হয়েছিল- তার বিশ্ববিদ্যালয়ের ইনস্টিটিউশনাল রিভিউ বোর্ড-এবং সমস্ত বিদ্যমান নিয়মগুলি মেনে চলে। উপরন্তু, অধ্যায়ের 6 অধ্যাপক যে নীতি ভিত্তিক পদ্ধতির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, Sugie এর পদ্ধতি বিদ্যমান রেগুলেশন দ্বারা প্রয়োজন ছিল কি অতিক্রম না দূরে উদাহরণস্বরূপ, তিনি প্রত্যেক অংশগ্রহণকারীর কাছ থেকে অর্থপূর্ণ জ্ঞাত সম্মতি পেয়েছিলেন, তিনি অংশগ্রহণকারীদের অস্থায়ীভাবে ভৌগোলিক ট্র্যাকিং বন্ধ করে দিয়েছিলেন, এবং তিনি সংগ্রহ করা ডেটাগুলির সুরক্ষার জন্য বহুবার গিয়েছিলেন। যথাযথ এনক্রিপশন এবং ডেটা স্টোরেজ ব্যবহার করার পাশাপাশি তিনি ফেডারেল সরকারের কাছ থেকে গোপনীয়তার একটি সার্টিফিকেটও পেয়েছিলেন, যার অর্থ তিনি পুলিশকে (Beskow, Dame, and Costello 2008) কাছে তার ডেটা চালু করতে বাধ্য করা যায়নি। আমি মনে করি যে তার চিন্তাশীল পদ্ধতির কারণে, Sugie এর প্রকল্প অন্যান্য গবেষকদের জন্য একটি মূল্যবান মডেল প্রদান করে। বিশেষ করে, তিনি একটি নৈতিক স্ফীতবোধের মধ্যে অন্ধভাবে হোঁচট খাচ্ছিলেন না, এমনকি তিনি গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা থেকে বিরত ছিলেন না কারণ এটি নৈতিকভাবে জটিল ছিল। পরিবর্তে, তিনি সাবধানে চিন্তা করেছিলেন, উপযুক্ত পরামর্শ চাওয়া, তার অংশগ্রহণকারীদের সম্মান, এবং তার গবেষণা ঝুঁকি-বেনিফিট প্রফাইল উন্নত করার জন্য পদক্ষেপ গ্রহণ।
আমি মনে করি Sugie এর কাজ থেকে তিনটি সাধারণ পাঠ আছে। প্রথমত, জিজ্ঞাসা করা নতুন পন্থাগুলি স্যাম্পলিং এর প্রথাগত পদ্ধতিগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ; সুগ্নি একটি সুনির্দিষ্ট সংখ্যার ফ্রেম জনসংখ্যার থেকে একটি মান সম্ভাব্যতা নমুনা গ্রহণ যে প্রত্যাহার। দ্বিতীয়, উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি, অনুদৈর্ঘ্য পরিমাপ বিশেষত মূল্যবান হতে পারে সামাজিক অভিজ্ঞতা যা অনিয়মিত এবং গতিশীল। তৃতীয়ত, যখন জরিপের তথ্য সংগ্রহের সাথে বড় তথ্য উৎসগুলি মিলিত হয়- এমন কিছু যা আমি মনে করি যে ক্রমবর্ধমান সাধারণ হয়ে উঠবে, কারণ আমি এই অধ্যায়ে অতিরিক্ত নৈতিক সমস্যাগুলি পরে দাঁড়াতে পারি। আমি অধ্যয়ন 6 এ আরও বিস্তারিতভাবে গবেষণা নৈতিকতা চিকিত্সা করব, কিন্তু Sugie এর কাজ দেখায় যে এই বিষয়গুলি আন্তরিক ও চিন্তাশীল গবেষকদের দ্বারা সুস্পষ্ট।