3.5.1 Экологические мгновенные оценки

Исследователи могут нарезать большие обследования и посыпать их в жизни людей.

Экологическая мгновенная оценка (EMA) предполагает проведение традиционных обследований, измельчение их на кусочки и посыпание их в жизнь участников. Таким образом, вопросы опроса могут быть заданы в подходящее время и в определенном месте, а не в течение длительных недель интервью после событий.

EMA характеризуется четырьмя функциями: (1) сбор данных в реальных условиях; (2) оценки, в которых основное внимание уделяется текущим или совсем недавним состояниям или поведению отдельных лиц; (3) оценки, которые могут быть основаны на событиях, основаны на времени или случайным образом (в зависимости от исследовательского вопроса); и (4) завершение многочисленных оценок с течением времени (Stone and Shiffman 1994) . EMA - это подход к просьбе, который в значительной степени облегчается с помощью смартфонов, с которыми люди часто взаимодействуют в течение дня. Кроме того, поскольку смартфоны оснащены датчиками, такими как GPS и акселерометры, все чаще можно запускать измерения, основанные на активности. Например, смартфон может быть запрограммирован на запуск опроса, если респондент отправляется в конкретный район.

Обещание EMA хорошо иллюстрируется диссертационным исследованием Наоми Суги. С 1970-х годов Соединенные Штаты резко увеличили число людей, которых он заключает в тюрьмы. По состоянию на 2005 год около 500 из каждых 100 000 американцев находились в тюрьме, уровень тюремного заключения выше, чем где бы то ни было в мире (Wakefield and Uggen 2010) . Рост числа людей, попадающих в тюрьму, также вызвал резкий рост числа покидающих тюрьму; Ежегодно около 700 000 человек выходят из тюрьмы (Wakefield and Uggen 2010) . Эти люди сталкиваются с серьезными проблемами после выхода из тюрьмы, и, к сожалению, многие вернулись туда. Чтобы понять и уменьшить рецидивизм, социологи и разработчики политики должны понимать опыт людей, когда они вновь входят в общество. Однако эти данные трудно собрать стандартными методами обследования, потому что экс-преступники, как правило, трудно изучать, а их жизнь крайне нестабильна. Подходы к измерению, которые развёртывают опросы каждые несколько месяцев, пропускают огромное количество динамики в их жизни (Sugie 2016) .

Чтобы изучить процесс повторного входа с гораздо большей точностью, Суги взял стандартную вероятностную выборку из 131 человека из полного списка лиц, покидающих тюрьму в Ньюарке, штат Нью-Джерси. Она предоставляла каждому участнику смартфон, который стал богатой платформой сбора данных, как для записи, так и для вопросов. Sugie использовал телефоны для управления двумя видами опросов. Во-первых, она отправила «опрос по опробованию опыта» в произвольно выбранное время между 9 утра и 6 вечера, в котором участники спрашивали об их текущих действиях и чувствах. Во-вторых, в 7 часов вечера она отправила «ежедневный опрос» с просьбой обо всех мероприятиях того дня. Кроме того, в дополнение к этим вопросам опроса, телефоны фиксировали свое географическое положение через регулярные промежутки времени и сохраняли зашифрованные записи метаданных вызова и текста. Используя этот подход, который объединяет вопросы и наблюдение, Суги смог создать подробный высокочастотный набор измерений о жизни этих людей, когда они вновь вошли в общество.

Исследователи считают, что поиск стабильной и качественной занятости помогает людям успешно вернуться в общество. Тем не менее, Суджи обнаружил, что в среднем опыт ее участников был неформальным, временным и спорадическим. Однако это описание средней картины маскирует важную гетерогенность. В частности, Sugie обнаружил четыре разных шаблона в своем пуле участников: «ранний выход» (те, кто начинает искать работу, но затем выходят из рынка труда), «постоянный поиск» (те, кто большую часть времени ищет работу) , «Повторяющаяся работа» (те, кто большую часть рабочего времени проводит), и «низкий ответ» (те, кто не отвечает на опросы регулярно). Группа «раннего выхода» - те, кто начинает поиск работы, но затем не находят ее и не останавливают поиск - особенно важны, потому что эта группа, вероятно, наименее вероятна для успешного повторного входа.

Можно было бы предположить, что поиск работы после тюрьмы - сложный процесс, который может привести к депрессии, а затем выйти из рынка труда. Поэтому Суги использовал свои опросы для сбора данных об эмоциональном состоянии участников - внутреннем состоянии, которое нелегко оценить по поведенческим данным. Удивительно, но она обнаружила, что группа «раннего выхода» не сообщила о более высоких уровнях стресса или несчастья. Скорее, все было наоборот: те, кто продолжал искать работу, сообщали о чувствах эмоционального расстройства. Вся эта мелкозернистая продольная деталь о поведении и эмоциональном состоянии бывших преступников важна для понимания барьеров, с которыми они сталкиваются, и облегчения их перехода в общество. Кроме того, все эти мелкозернистые детали были бы упущены в стандартном опросе.

Сбор данных Sugie с уязвимым населением, особенно пассивный сбор данных, может вызвать некоторые этические проблемы. Но Суги ожидал этих проблем и обратился к ним в своем дизайне (Sugie 2014, 2016) . Ее процедуры были рассмотрены третьей стороной - ее Институциональным Наблюдательным советом Университета и соблюдались все существующие правила. Кроме того, в соответствии с основополагающим подходом, который я защищаю в главе 6, подход Суги выходит далеко за рамки того, что требуется в существующих правилах. Например, она получила содержательное информированное согласие от каждого участника, она позволила участникам временно отключить географическое отслеживание, и она очень старалась защитить данные, которые она собирала. Помимо использования соответствующего шифрования и хранения данных, она также получила Сертификат конфиденциальности от федерального правительства, что означало, что она не может быть вынуждена передать свои данные в полицию (Beskow, Dame, and Costello 2008) . Я думаю, что из-за ее продуманного подхода проект Sugie представляет собой ценную модель для других исследователей. В частности, она не слепо следила за этическим болотом и не избегала важных исследований, потому что она была этически сложной. Скорее, она тщательно подумала, искала соответствующие советы, уважала своих участников и принимала меры для улучшения профиля риска и результатов своего исследования.

Я думаю, что есть три общих урока работы Саги. Во-первых, новые подходы к заданию полностью совместимы с традиционными методами отбора проб; Напомним, что Суги взял стандартную вероятностную выборку из четко определенной совокупности кадров. Во-вторых, высокочастотные, продольные измерения могут быть особенно ценными для изучения нерегулярных и динамичных социальных событий. В-третьих, когда сбор данных опроса сочетается с большими источниками данных - то, что, я думаю, станет все более распространенным явлением, о чем я расскажу позже в этой главе, - могут возникнуть дополнительные этические проблемы. Я рассмотрю этику исследований более подробно в главе 6, но работа Суги показывает, что эти проблемы адресуются добросовестными и продуманными исследователями.