3.5.1 Екологічні миттєві оцінки

Дослідники можуть рубати великі обстеження та посипати їх життям людей.

Екологічна моментальна оцінка (EMA) передбачає проведення традиційних обстежень, їх подрібнення та розсипка в життя учасників. Таким чином, питання опитування можна запитати у відповідний час і місце, а не в тривале інтерв'ю тижнями після подій.

EMA характеризується чотирма особливостями: (1) збір даних в реальних умовах середовища; (2) оцінки, які зосереджуються на поточних чи останніх статтях або поведінці людей; (3) оцінки, які можуть бути пов'язаними з подіями, за часом або випадково підказані (залежно від питання дослідження); і (4) завершення багаторазових оцінок з часом (Stone and Shiffman 1994) . EMA є підходом до запитання, що значно полегшують смартфони, з якими люди частіше спілкуються протягом дня. Крім того, оскільки смартфони в комплекті з датчиками, такими як GPS та акселерометри, все більше можливо запускати вимірювання на основі активності. Наприклад, смартфон може бути запрограмований для запуску питання опитування, якщо респондент переходить до певного району.

Обіцянка EMA прекрасно проілюстрована дисертаційним дослідженням Наомі Сугей. З 1970-х років Сполучені Штати різко збільшили кількість людей, яких він вклав у в'язницю. Станом на 2005 рік близько 500 чоловік у кожному 100 000 американців були у в'язницях, а рівень в'язниці вищий, ніж у будь-якій іншій країні світу (Wakefield and Uggen 2010) . Зростання чисельності людей, які в'їжджають у в'язницю, також призвело до збільшення кількості осіб, які залишають в'язницю; щороку близько 700 000 чоловік залишають тюрма (Wakefield and Uggen 2010) . Ці люди стикаються з серйозними проблемами під час виїзду в'язниці, і, на жаль, багато хто з них повертаються туди Для того, щоб зрозуміти і зменшити рецидив, соціальні вчені та політики повинні розуміти досвід людей, коли вони знову входять до суспільства. Проте ці дані важко зібрати за допомогою стандартних методів опитування, оскільки колишні правопорушники, як правило, важко вивчати, і їх життя надзвичайно нестійке. Вимірювальні підходи, які розгортають опитування кожні кілька місяців, втрачають величезну кількість динаміки в їх житті (Sugie 2016) .

Для того, щоб вивчити процес повторного вступу з набагато більшою точністю, Сугей взяв стандартний ймовірний зразок 131 людини з повного списку осіб, які вийшли з в'язниці в Ньюарку, штат Нью-Джерсі. Вона надала кожному учаснику смартфон, який став багатій платформою для збору даних, як для запису поведінки, так і для запитання. Сугей використовував телефони для здійснення двох видів опитувань. По-перше, вона відправила "вибіркове опитування досвіду" у випадково вибраному періоді з 9:00 до 18:00, запитуючи учасників про їх поточну діяльність та почуття. По-друге, о 7 годині вечора вона відправила "щоденне опитування" з усіма діями цього дня. Крім того, на додаток до цих опитувальних запитів, телефони регулярно фіксували своє географічне розташування та зберігали зашифровані записи про дзвінки та текстові метадані. Використовуючи цей підхід, який поєднує в собі питання та спостереження, Сугей зміг створити докладний, високочастотний набір вимірів про життя цих людей, коли вони знову ввійшли до суспільства.

Дослідники вважають, що пошук стабільної, якісної зайнятості допомагає людям успішно повернутися до суспільства. Однак Сугей виявив, що в середньому досвід роботи її учасників був неформальним, тимчасовим та випадковим. Цей опис середнього шаблону, однак, маскує важливу неоднорідність. Зокрема, Sugie знайшов чотири конкретні моделі в своєму пулі учасників: "ранній вихід" (ті, хто починає шукати роботу, а потім виходить з ринку праці), "постійний пошук" (ті, хто проводить більшу частину періоду пошуку роботи) , "Повторювана робота" (ті, хто проводить більшу частину періоду роботи), і "низька відповідь" (ті, хто регулярно не реагує на опитування). Група "раннього виходу" - ті, хто починає шукати роботу, але потім не знаходить його та зупиняють пошук, - це особливо важливо, тому що ця група, мабуть, найменш успішна для повторного вступу.

Можна уявити, що пошук роботи після перебування у в'язниці є складним процесом, який може призвести до депресії, а потім до виходу з ринку праці. Тому Сугей використовувала її опитування для збору даних про емоційний стан учасників - внутрішній стан, який нелегко оцінювати за даними поведінки. Дивно, що вона виявила, що група "раннього виходу" не повідомила про вищий рівень стресу чи нещастя. Швидше, це було навпаки: ті, хто продовжував шукати роботу, повідомляли більше про почуття емоційного стресу. Все це дрібнозернисте, поздовжня деталізація поведінки та емоційного стану колишніх правопорушників важливо для розуміння бар'єрів, з якими вони стикаються, і полегшення їхнього переходу до суспільства. Більше того, усе це дрібнозернисті подробиці пропустили б у стандартному опитуванні.

Збір даних Sugie з уразливим населенням, особливо збір пасивних даних, може викликати певні етичні проблеми. Але Sugie передбачала ці проблеми і зверталася до них у своїй розробці (Sugie 2014, 2016) . Її процедури були переглянуті третьою стороною - її Інституційною радою з її університету - і дотримувалися всіх існуючих правил. Крім того, згідно з підходом, заснованим на принципах, який я виступаю в розділі 6, підхід Суг'є виходить далеко за межі того, що вимагається існуючими правилами. Наприклад, вона отримала суттєву інформовану згоду від кожного учасника, вона дозволила учасникам тимчасово вимкнути географічне відстеження, і вона пішла з великою тривалістю, щоб захистити дані, які вона збирає. Окрім використання належного шифрування та зберігання даних, вона також отримала сертифікат конфіденційності від федерального уряду, що означає, що її не можна змусити передати свої дані поліції (Beskow, Dame, and Costello 2008) . Я думаю, що завдяки її продуманому підході, проект Сугей є цінною моделлю для інших дослідників. Зокрема, вона не сліпо сприйняла етичну дурість і не уникала важливих досліджень, оскільки це було етично складним. Навпаки, вона уважно замислюється, шукає відповідної поради, поважає її учасників та вживає заходів для покращення профілю ризику та вигоди свого навчання.

Я думаю, що три основні уроки роботи Сугей. По-перше, нові підходи до запиту повністю сумісні з традиційними методами відбору проб; Нагадаємо, що Sugie взяла стандартний зразок імовірності з чітко визначеної кадрової популяції. По-друге, високочастотні, поздовжні виміри можуть бути особливо цінними для вивчення нерівномірного та динамічного соціального досвіду. По-третє, коли збір даних опитування поєднується з великими джерелами даних, то, що, як я думаю, стане все більш поширеним явищем, як я буду говорити далі в цьому розділі, можуть виникнути додаткові етичні проблеми. Я розглядаю етику досліджень більш докладно в главі 6, але робота Сугей показує, що ці питання можуть бути вирішені добросовісними та вдумливими дослідниками.