3.5.1 पारिस्थितिक क्षणिक आकलन

शोधकर्ता बड़े सर्वेक्षणों को काट सकते हैं और उन्हें लोगों के जीवन में छिड़क सकते हैं।

पारिस्थितिकीय क्षणिक मूल्यांकन (ईएमए) में पारंपरिक सर्वेक्षण करना, उन्हें टुकड़ों में काटना, और प्रतिभागियों के जीवन में छिड़कना शामिल है। इस प्रकार, घटनाओं के होने के कुछ सप्ताह बाद सर्वेक्षण प्रश्नों को उचित समय और स्थान पर पूछा जा सकता है।

ईएमए चार विशेषताओं द्वारा विशेषता है: (1) असली दुनिया के वातावरण में डेटा का संग्रह; (2) मूल्यांकन जो व्यक्तियों के वर्तमान या बहुत हाल के राज्यों या व्यवहार पर ध्यान केंद्रित करते हैं; (3) आकलन जो घटना-आधारित, समय-आधारित, या यादृच्छिक रूप से संकेतित हो सकते हैं (शोध प्रश्न के आधार पर); और (4) समय के साथ कई आकलन पूरा करना (Stone and Shiffman 1994) । ईएमए यह पूछने का एक दृष्टिकोण है कि स्मार्टफ़ोन द्वारा बहुत आसानी से सुविधा मिलती है जिसके साथ लोग पूरे दिन अक्सर बातचीत करते हैं। इसके अलावा, क्योंकि स्मार्टफोन सेंसर के साथ पैक किए जाते हैं- जैसे कि जीपीएस और एक्सेलेरोमीटर- गतिविधि के आधार पर माप को ट्रिगर करना तेजी से संभव है। उदाहरण के लिए, यदि एक उत्तरदाता किसी विशेष पड़ोस में जाता है तो सर्वेक्षण प्रश्न को ट्रिगर करने के लिए एक स्मार्टफ़ोन प्रोग्राम किया जा सकता है।

ईएमए का वादा नाओमी सुगी के शोध प्रबंध अनुसंधान द्वारा अच्छी तरह से चित्रित किया गया है। 1 9 70 के दशक से, संयुक्त राज्य अमेरिका ने नाटकीय रूप से लोगों की संख्या में वृद्धि की है जो इसे कैद करता है। 2005 तक, हर 100,000 अमेरिकियों में लगभग 500 जेल में थे, दुनिया में कहीं भी कारावास की दर (Wakefield and Uggen 2010) । जेल में प्रवेश करने वाले लोगों की संख्या में बढ़ोतरी ने जेल छोड़ने की संख्या में बढ़ोतरी की है; हर साल करीब 700,000 लोग जेल छोड़ते हैं (Wakefield and Uggen 2010) । इन लोगों को जेल छोड़ने पर गंभीर चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, और दुर्भाग्यवश कई लोग वहां वापस आते हैं। पुनर्विचार को समझने और कम करने के लिए, सामाजिक वैज्ञानिकों और नीति निर्माताओं को लोगों के अनुभव को समझने की आवश्यकता है क्योंकि वे समाज में फिर से प्रवेश करते हैं। हालांकि, इन आंकड़ों को मानक सर्वेक्षण विधियों के साथ एकत्र करना कठिन होता है क्योंकि पूर्व अपराधियों को अध्ययन करना मुश्किल होता है और उनके जीवन बेहद अस्थिर होते हैं। मापन दृष्टिकोण जो हर कुछ महीनों में सर्वेक्षणों को तैनात करता है, उनके जीवन में गतिशीलता की भारी मात्रा (Sugie 2016) ।

अधिक सटीकता के साथ पुन: प्रवेश प्रक्रिया का अध्ययन करने के लिए, सुगी ने नेवार्क, न्यू जर्सी में जेल छोड़ने वाले व्यक्तियों की पूरी सूची से 131 लोगों का मानक संभाव्यता नमूना लिया। उसने प्रत्येक प्रतिभागी को स्मार्टफोन के साथ प्रदान किया, जो रिकॉर्डिंग व्यवहार और प्रश्न पूछने के लिए एक समृद्ध डेटा संग्रह मंच बन गया। सुगी ने दो प्रकार के सर्वेक्षणों का प्रबंधन करने के लिए फोन का इस्तेमाल किया। सबसे पहले, उसने 9 बजे से शाम 6 बजे के बीच यादृच्छिक रूप से चयनित समय पर "अनुभव नमूना सर्वेक्षण" भेजा, जिसमें प्रतिभागियों को उनकी वर्तमान गतिविधियों और भावनाओं के बारे में पूछा गया। दूसरा, शाम 7 बजे, उसने उस दिन की सभी गतिविधियों के बारे में पूछने के लिए "दैनिक सर्वेक्षण" भेजा। इसके अलावा, इन सर्वेक्षण सवालों के अलावा, फोन ने नियमित अंतराल पर अपने भौगोलिक स्थान को रिकॉर्ड किया और कॉल और टेक्स्ट मेटा-डेटा के एन्क्रिप्टेड रिकॉर्ड रखे। इस दृष्टिकोण का उपयोग करना- जो पूछने और निरीक्षण करने को जोड़ता है- सुगी इन लोगों के जीवन के बारे में माप के विस्तृत, उच्च-आवृत्ति सेट को बनाने में सक्षम था क्योंकि उन्होंने समाज में फिर से प्रवेश किया था।

शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि स्थिर, उच्च गुणवत्ता वाले रोजगार को ढूंढने से लोगों को समाज में सफलतापूर्वक संक्रमण करने में मदद मिलती है। हालांकि, सुगी ने पाया कि, औसतन, उनके प्रतिभागियों के काम के अनुभव अनौपचारिक, अस्थायी और स्पोराडिक थे। औसत पैटर्न का यह विवरण, हालांकि, महत्वपूर्ण विषमता का मुखौटा करता है। विशेष रूप से, सुगी को अपने प्रतिभागी पूल के भीतर चार अलग-अलग पैटर्न मिलते हैं: "प्रारंभिक निकास" (जो काम की तलाश शुरू करते हैं लेकिन फिर श्रम बाजार से बाहर निकलते हैं), "लगातार खोज" (जो काम की तलाश में अधिक अवधि बिताते हैं) , "पुनरावर्ती कार्य" (जो लोग कार्यकाल का अधिकतर खर्च करते हैं), और "कम प्रतिक्रिया" (वे जो नियमित रूप से सर्वेक्षण का जवाब नहीं देते हैं)। "प्रारंभिक निकास" समूह - जो काम की तलाश करना शुरू करते हैं लेकिन फिर उन्हें नहीं ढूंढते हैं और खोज बंद करते हैं-विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि इस समूह में संभवतः सफल पुन: प्रवेश करने की संभावना कम है।

कोई कल्पना कर सकता है कि जेल में रहने के बाद नौकरी की खोज करना एक कठिन प्रक्रिया है, जिससे अवसाद हो सकता है और फिर श्रम बाजार से वापसी हो सकती है। इसलिए, सुगी ने प्रतिभागियों की भावनात्मक स्थिति के बारे में डेटा इकट्ठा करने के लिए अपने सर्वेक्षणों का उपयोग किया- एक आंतरिक राज्य जिसे व्यवहारिक डेटा से आसानी से अनुमानित नहीं किया जाता है। आश्चर्य की बात है कि, उसने पाया कि "प्रारंभिक निकास" समूह ने तनाव या दुःख के उच्च स्तर की रिपोर्ट नहीं की है। इसके बजाय, यह विपरीत था: जो लोग काम की खोज जारी रखते थे, वे भावनात्मक संकट की अधिक भावनाओं की सूचना देते थे। पूर्व अपराधियों के व्यवहार और भावनात्मक अवस्था के बारे में इस सुगंधित, अनुदैर्ध्य विवरण में से सभी उन बाधाओं को समझने और समाज में अपने संक्रमण को आसान बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं। इसके अलावा, इस सब कुछ बढ़िया विस्तार को एक मानक सर्वेक्षण में याद किया गया होगा।

एक कमजोर आबादी के साथ सुगी का डेटा संग्रह, विशेष रूप से निष्क्रिय डेटा संग्रह, कुछ नैतिक चिंताओं को बढ़ा सकता है। लेकिन सुगी ने इन चिंताओं का अनुमान लगाया और उन्हें अपने डिजाइन (Sugie 2014, 2016) में संबोधित किया। उनकी प्रक्रियाओं की समीक्षा किसी तीसरे पक्ष द्वारा की गई - उनके विश्वविद्यालय के संस्थागत समीक्षा बोर्ड - और सभी मौजूदा नियमों का पालन किया। इसके अलावा, सिद्धांत-आधारित दृष्टिकोण के अनुरूप जो मैं अध्याय 6 में वकालत करता हूं, सुगी का दृष्टिकोण मौजूदा नियमों के मुकाबले कहीं अधिक था। उदाहरण के लिए, उसे प्रत्येक प्रतिभागी से सार्थक सूचित सहमति मिली, उसने प्रतिभागियों को अस्थायी रूप से भौगोलिक ट्रैकिंग को बंद करने में सक्षम बनाया, और वह एकत्रित होने वाले डेटा की सुरक्षा के लिए बहुत अधिक समय तक चली गई। उचित एन्क्रिप्शन और डेटा स्टोरेज का उपयोग करने के अलावा, उसने संघीय सरकार से गोपनीयता प्रमाणपत्र भी प्राप्त किया, जिसका मतलब था कि उसे पुलिस को अपने डेटा को चालू करने के लिए मजबूर नहीं किया जा सकता था (Beskow, Dame, and Costello 2008) । मुझे लगता है कि उनके विचारशील दृष्टिकोण के कारण, सुगी की परियोजना अन्य शोधकर्ताओं को एक मूल्यवान मॉडल प्रदान करती है। विशेष रूप से, वह नैतिक रूप से नैतिक मोरस में ठोकर नहीं खाई, न ही वह महत्वपूर्ण शोध से बच गई क्योंकि यह नैतिक रूप से जटिल थी। इसके बजाय, उसने सावधानी से सोचा, उचित सलाह मांगी, अपने प्रतिभागियों का सम्मान किया, और अपने अध्ययन के जोखिम-लाभ प्रोफाइल को बेहतर बनाने के लिए कदम उठाए।

मुझे लगता है कि सुगी के काम से तीन सामान्य सबक हैं। सबसे पहले, पूछने के नए दृष्टिकोण सैंपलिंग के पारंपरिक तरीकों से पूरी तरह से संगत हैं; याद रखें कि सुगी ने एक अच्छी तरह से परिभाषित फ्रेम आबादी से एक मानक संभावना नमूना लिया। दूसरा, उच्च आवृत्ति, अनुदैर्ध्य माप अनियमित और गतिशील सामाजिक अनुभवों का अध्ययन करने के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हो सकते हैं। तीसरा, जब सर्वेक्षण डेटा संग्रह को बड़े डेटा स्रोतों के साथ जोड़ा जाता है-जो कुछ मुझे लगता है वह तेजी से आम हो जाएगा, क्योंकि मैं बाद में इस अध्याय में बहस करूंगा- अतिरिक्त नैतिक मुद्दे उत्पन्न हो सकते हैं। मैं शोध नैतिकता का अध्याय 6 में अधिक विस्तार से व्यवहार करूंगा, लेकिन सुगी के काम से पता चलता है कि ये मुद्दे ईमानदार और विचारशील शोधकर्ताओं द्वारा संबोधित किए जा सकते हैं।