Teadlased saavad suured uuringud kärpida ja puista neid inimeste elus.
Ökoloogiline hetketehniline hindamine (EMA) tähendab traditsiooniliste uuringute võtmist, tükeldamist ja jagamist osalejate elule. Seega saab uuringuküsimusi esitada sobival ajal ja kohas, mitte pika intervjuu nädalatel pärast sündmuste toimumist.
EMA-d iseloomustavad neli omadust: (1) andmete kogumine reaalsetes keskkondades; (2) hinnangud, mis keskenduvad üksikisikute praegustele või väga hiljutistele riikidele või käitumisele; (3) hinnangud, mis võivad olla sündmusepõhised, ajapõhised või juhuslikult küsitletud (olenevalt uurimisküsimusest); ja (4) mitme hindamise lõpuleviimine aja jooksul (Stone and Shiffman 1994) . EMA on lähenemine sellele küsimusele, mida hõlbustavad nutitelefonid, millega inimesed suhelda sageli kogu päeva jooksul. Veelgi enam, kuna nutitelefonid on varustatud anduritega, näiteks GPS ja kiirendusmõõturid, on üha enam võimalik käivitada meetmetel põhinevad mõõtmised. Näiteks võib nutitelefoni programmeerida, et käivitada küsitlusküsimus, kui vastaja läheb kindlasse naabrusesse.
EMA lubadust illustreerib hästi Naomi Sugie väitekiri. Alates 1970. aastatest on Ameerika Ühendriigid märkimisväärselt suurendanud inimeste arvu, keda see sundib. Alates 2005. aastast oli vanglas umbes 10000 ameeriklast umbes 500 inimest, kusjuures kinnipidamisaste oli suurem kui mujal maailmas (Wakefield and Uggen 2010) . Vanglasse sattunud inimeste arvu suurenemine on samuti põhjustanud vanglast mahajäänud arvukuse kasvu; igal aastal vanglast jäetakse umbes 700 000 inimest (Wakefield and Uggen 2010) . Vanglas lahkudes satuvad need inimesed rasked väljakutsed ja kahjuks satuvad paljud neist endisesse. Selleks, et mõista ja vähendada retsidiivsust, peavad sotsiaalteadlased ja poliitikakujundajad mõistma inimeste kogemusi, kui nad ühiskonda tagasi tulevad. Kuid neid andmeid on raske koguda standardsete uuringumeetodite abil, kuna endised õigusrikkujad on kergesti õppida ja nende elu on äärmiselt ebastabiilne. Mõõtmisviisid, mis viivad läbi vaatlused iga paari kuu järel, jätavad oma elus dünaamika tohutu hulga (Sugie 2016) .
Suurema täpsusega sisserände protsessi uurimiseks võttis Sugie Newarki New Jersey vanglast lahkunud üksikisikute täieliku nimekirja 131-liikmelise tõenäosusproovi. Ta andis igale osalejale nutitelefoni, mis sai rikkalikuks andmekogumise platvormi nii käitumise registreerimiseks kui ka küsimuste esitamiseks. Sugie kasutas telefone kahe vaatlusega tutvumiseks. Esiteks saatis ta "kogemuste valikuuringu" juhuslikult valitud ajavahemikus kella 9.00-18.00, paludes osalejatel oma praeguseid tegevusi ja tundeid. Teiseks saatis ta kell 19.00 "igapäevase uuringu", milles küsiti kogu selle päeva tegevust. Veelgi enam, lisaks sellele vaatlusküsimustele registreerisid telefonid oma geograafilise asukoha korrapäraste ajavahemike järel ning pidasid kõne- ja tekstiandmetega krüptitud kirjeid. Selle lähenemisviisi kasutamine, mis ühendab küsimise ja jälgimise, suutis suutis luua ühiskonnas uuesti sisenenud inimeste kohta nende mõõtmetega üksikasjalikku ja kõrget sagedust.
Teadlased usuvad, et stabiilse ja kvaliteetse töö leidmine aitab inimestel edukalt ühiskonda tagasi minna. Kuid Sugie leidis, et tema osalejate töökogemused olid keskmiselt mitteametlikud, ajutised ja juhuslikud. Kuid keskmise mustri kirjeldus maskeerib olulist heterogeensust. Eelkõige leidis Sugie oma osaleja basseinis neli erinevat mustrit: "varajane väljumine" (need, kes hakkavad töö otsima, kuid seejärel tööturult lahkuvad), "püsiv otsing" (need, kes veedavad suuremat osa tööotsingu perioodist) , "Korduv töö" (need, kes veedavad suuremat osa tööperioodist) ja "väike vastus" (need, kes ei reageeri regulaarselt vaatlustele). Grupp "varajane väljumine" - need, kes hakkavad otsima tööd, kuid ei leia seda ja ei tee otsingu, on eriti olulised, kuna see rühm tõenäoliselt on tõenäoliselt edukat sisenemist.
Võib ette kujutada, et töö leidmine pärast vanglakaristust on keeruline protsess, mis võib põhjustada depressiooni ja seejärel tööturult lahkumist. Seepärast kasutas Sugie oma uuringuid, et koguda andmeid osalejate emotsionaalse seisundi kohta - sisemist seisundit, mida ei ole kerge hinnata käitumisandmete põhjal. Üllataval kombel leidis ta, et rühma "varajane lahkumine" ei teatanud suurematest stressi ega õnnetustest. Pigem oli see vastupidi: need, kes jätkasid töö otsimist, teatasid rohkem emotsionaalse stressi tundetest. Kogu see peeneteraline pikisuunaline üksikasjalik teave eksisteerivate õigusrikkujate käitumise ja emotsionaalse seisundi kohta on oluline nende tõkete mõistmiseks ja nende ühiskonnale ülemineku hõlbustamiseks. Peale selle oleks kogu see peeneteraline detail oleks standardse uuringu käigus ära kasutatud.
Sugie andmete kogumine haavatavas elanikkonnas, eriti passiivne andmete kogumine võib tekitada eetilisi probleeme. Kuid Sugie ootas neid muresid ja tegeles nende kujundamisel (Sugie 2014, 2016) . Tema menetlust vaatas läbi kolmas osapool - tema ülikooli institutsiooniline ülevaatuskomitee - ja järgis kõiki kehtivaid eeskirju. Pealegi on Sugie lähenemisviis kooskõlas põhimõtetel põhineva lähenemisviisiga, mida ma pooldan 6. peatükis, palju kaugemale sellest, mida olemasolevad eeskirjad nõudsid. Näiteks sai ta igast osalejast sisuliselt informeeritud nõusoleku, mis võimaldas osalejatel ajutiselt geograafilise jälgimise välja lülitada ja läks kaua, et kaitsta kogutud andmeid. Lisaks asjakohase krüptimise ja andmesalvestuse saamisele sai ta ka föderaalvalitsuse konfidentsiaalsussertifikaadi, mis tähendas, et teda ei saa sundida oma andmeid politseile üle andma (Beskow, Dame, and Costello 2008) . Arvan, et selle põhjaliku mõtteviisi tõttu on Sugie projekt teistele teadlastele väärtuslikuks mudeliks. Eriti ei pidanud ta pimesi sallima eetilisse moraalisse ega jätnud olulist uurimistööd, sest see oli eetiliselt keeruline. Pigem kaalus ta ettevaatlikult, otsis asjakohast nõu, austas oma osavõtjaid ja astus samme, et parandada oma õpingu riski ja kasu profiili.
Ma arvan, et Sugie tööd on kolm üldist õppetundi. Esiteks on uued lähenemisviisid päringule täielikult kooskõlas proovivõtmise traditsiooniliste meetoditega; tuletades meelde, et Sugie võttis kindla tõenäosusproovi kindlast raamipopulatsioonist. Teiseks, suure sagedusega pikisuunalised mõõtmised võivad olla eriti väärtuslikud ebaregulaarsete ja dünaamiliste sotsiaalsete kogemuste uurimiseks. Kolmandaks, kui uuringuandmete kogumine on kombineeritud suurte andmeallikatega - see, mis minu arvates muutub üha tavalisemaks, nagu ma seda peatükis hiljem väidan, võivad tekkida täiendavad eetilised probleemid. Ma käsitleksin teadusuuringute eetikat 6. Peatükis üksikasjalikumalt, kuid Sugie töö näitab, et neid küsimusi käsitlevad kohusetundlikud ja läbimõeldud teadlased.