3.5.1 Ökologische momentanen Einschätzungen
Forscher können große Umfragen zerhacken und in das Leben der Menschen streuen.
Bei der Ökologischen Momentanen Bewertung (EMA) werden traditionelle Erhebungen durchgeführt, in Stücke geschnitten und in das Leben der Teilnehmer gestreut. Daher können Fragen zu einer bestimmten Zeit und zu einem geeigneten Zeitpunkt gestellt werden, anstatt in einem langen Interview Wochen nach den Ereignissen.
EMA zeichnet sich durch vier Merkmale aus: (1) Sammlung von Daten in realen Umgebungen; (2) Bewertungen, die sich auf die aktuellen oder jüngsten Zustände oder Verhaltensweisen von Individuen konzentrieren; (3) Bewertungen, die ereignisbasiert, zeitbasiert oder zufällig (abhängig von der Fragestellung) sein können; und (4) Abschluss mehrerer Bewertungen im Laufe der Zeit (Stone and Shiffman 1994) . EMA ist ein Ansatz, um zu fragen, dass Smartphones, mit denen Menschen häufig den ganzen Tag interagieren häufig erleichtert. Da Smartphones mit Sensoren wie GPS und Beschleunigungssensoren vollgestopft sind, ist es zunehmend möglich, Messungen basierend auf der Aktivität auszulösen. Zum Beispiel könnte ein Smartphone programmiert werden, um eine Umfragefrage auszulösen, wenn ein Befragter in eine bestimmte Nachbarschaft geht.
Das Versprechen von EMA wird durch die Dissertationsforschung von Naomi Sugie schön illustriert. Seit den 1970er Jahren haben die Vereinigten Staaten die Zahl der Menschen, die sie gefangen hält, drastisch erhöht. Im Jahr 2005 waren etwa 500 von 100.000 Amerikanern im Gefängnis, eine höhere Rate an Inhaftierungen als irgendwo sonst auf der Welt (Wakefield and Uggen 2010) . Der Anstieg der Zahl der Personen, die ins Gefängnis kommen, hat auch zu einem Anstieg der Anzahl der entlassenen Personen geführt. Etwa 700.000 Menschen verlassen jedes Jahr das Gefängnis (Wakefield and Uggen 2010) . Diese Menschen sehen sich beim Verlassen des Gefängnisses großen Herausforderungen gegenüber, und unglücklicherweise landen viele dort. Um Rückfälle zu verstehen und zu reduzieren, müssen Sozialwissenschaftler und politische Entscheidungsträger die Erfahrung von Menschen beim Wiedereintritt in die Gesellschaft verstehen. Diese Daten sind jedoch schwer mit Standard-Erhebungsmethoden zu erfassen, da Ex-Straftäter in der Regel schwer zu untersuchen sind und ihr Leben extrem instabil ist. Messansätze, die alle paar Monate eine Umfrage durchführen, vermissen enorme Mengen an Dynamik in ihrem Leben (Sugie 2016) .
Um den Wiedereintrittsprozess mit größerer Genauigkeit zu untersuchen, nahm Sugie eine Standardstichprobe von 131 Personen aus der vollständigen Liste der Personen, die das Gefängnis in Newark, New Jersey, verlassen. Sie stellte jedem Teilnehmer ein Smartphone zur Verfügung, das zu einer reichhaltigen Datensammlungsplattform wurde, sowohl für das Aufnahmeverhalten als auch für das Stellen von Fragen. Sugie benutzte die Telefone, um zwei Arten von Umfragen zu verwalten. Zuerst schickte sie zu einer zufällig ausgewählten Zeit zwischen 9.00 und 18.00 Uhr eine "Experience Sampling Survey", in der die Teilnehmer über ihre aktuellen Aktivitäten und Gefühle befragt wurden. Zweitens schickte sie um 19 Uhr eine "tägliche Umfrage", in der sie nach allen Aktivitäten des Tages fragte. Zusätzlich zu diesen Umfragefragen zeichneten die Telefone ihren geografischen Standort in regelmäßigen Abständen auf und hielten verschlüsselte Aufzeichnungen von Anruf- und Textmetadaten. Mit diesem Ansatz - der das Bitten und Beobachten verbindet - konnte Sugie eine detaillierte, hochfrequente Menge von Messungen über das Leben dieser Menschen bei ihrem Wiedereintritt in die Gesellschaft erstellen.
Forscher glauben, dass die Suche nach einer stabilen, qualitativ hochwertigen Beschäftigung den Menschen hilft, wieder in die Gesellschaft zurückzukehren. Sugie fand jedoch heraus, dass die Arbeitserfahrungen ihrer Teilnehmer im Durchschnitt informell, vorübergehend und sporadisch waren. Diese Beschreibung des Durchschnittsmusters maskiert jedoch eine wichtige Heterogenität. Insbesondere fand Sugie innerhalb ihres Teilnehmerpools vier unterschiedliche Muster: "früher Austritt" (diejenigen, die nach Arbeit suchen, aber dann aus dem Arbeitsmarkt ausscheiden), "persistente Suche" (diejenigen, die einen Großteil des Zeitraums nach Arbeit suchen) "Wiederkehrende Arbeit" (diejenigen, die einen Großteil der Zeit arbeiten) und "geringe Reaktion" (diejenigen, die nicht regelmäßig auf die Umfragen reagieren). Die "Early Exit" -Gruppe - diejenigen, die nach Arbeit suchen, diese aber nicht finden und mit der Suche aufhören - ist besonders wichtig, da diese Gruppe wahrscheinlich am wenigsten erfolgreich wiedereingeführt werden kann.
Man könnte sich vorstellen, dass die Arbeitssuche nach der Haft ein schwieriger Prozess ist, der zu Depressionen und dann zum Rückzug aus dem Arbeitsmarkt führen könnte. Sugie nutzte deshalb ihre Umfragen, um Daten über den emotionalen Zustand der Teilnehmer zu sammeln - einen internen Zustand, der anhand von Verhaltensdaten nicht einfach geschätzt werden kann. Überraschenderweise stellte sie fest, dass die "Early-Exit" -Gruppe kein höheres Stress- oder Unglücksniveau aufwies. Es war vielmehr das Gegenteil: Diejenigen, die weiterhin nach Arbeit suchten, berichteten von mehr Gefühlen emotionaler Not. All diese feinkörnigen, longitudinalen Details über das Verhalten und den emotionalen Zustand der ehemaligen Straftäter sind wichtig, um die Barrieren, denen sie sich gegenübersehen, zu verstehen und ihren Übergang in die Gesellschaft zu erleichtern. Darüber hinaus wären all diese feinkörnigen Details in einer Standardumfrage übersehen worden.
Sugies Datensammlung mit einer anfälligen Bevölkerung, insbesondere die passive Datenerhebung, könnte ethische Bedenken hervorrufen. Aber Sugie nahm diese Bedenken vorweg und sprach sie in ihrem Entwurf an (Sugie 2014, 2016) . Ihre Verfahren wurden von einer dritten Partei - dem Institutional Review Board ihrer Universität - überprüft und erfüllten alle bestehenden Regeln. Im Einklang mit dem prinzipienbasierten Ansatz, den ich in Kapitel 6 befürworte, ging Sugies Ansatz weit über das hinaus, was die bestehenden Vorschriften verlangten. Zum Beispiel erhielt sie von jedem Teilnehmer eine aussagekräftige informierte Einwilligung, sie ermöglichte den Teilnehmern, die geografische Verfolgung vorübergehend zu deaktivieren, und sie unternahm große Anstrengungen, um die Daten, die sie sammelte, zu schützen. Sie erhielt neben der entsprechenden Verschlüsselung und Datenspeicherung auch ein Vertraulichkeitszertifikat der Bundesregierung, so dass sie ihre Daten nicht der Polizei übergeben konnte (Beskow, Dame, and Costello 2008) . Ich denke, dass Sugies Projekt aufgrund seines durchdachten Ansatzes ein wertvolles Modell für andere Forscher darstellt. Insbesondere stolperte sie nicht blind in einen ethischen Morast, noch vermied sie wichtige Forschung, weil sie ethisch komplex war. Sie dachte vielmehr sorgfältig nach, suchte geeignete Ratschläge, respektierte ihre Teilnehmer und unternahm Schritte, um das Risiko-Nutzen-Profil ihrer Studie zu verbessern.
Ich denke, es gibt drei allgemeine Lehren aus Sugies Arbeit. Erstens sind neue Herangehensweisen völlig kompatibel mit traditionellen Stichprobenverfahren. erinnern Sie sich, dass Sugie eine Standardwahrscheinlichkeitsprobe von einer wohldefinierten Rahmenpopulation genommen hat. Zweitens können hochfrequente longitudinale Messungen besonders wertvoll für das Studium von sozialen Erfahrungen sein, die unregelmäßig und dynamisch sind. Drittens, wenn die Erhebung von Erhebungsdaten mit großen Datenquellen kombiniert wird - etwas, von dem ich glaube, dass es immer häufiger werden wird, wie ich später in diesem Kapitel noch ausführen werde -, können zusätzliche ethische Probleme auftreten. Ich werde die Forschungsethik in Kapitel 6 ausführlicher behandeln, aber Sugies Arbeit zeigt, dass diese Fragen von gewissenhaften und nachdenklichen Forschern angesprochen werden können.
