3.5.1 đánh giá thời sinh thái

Các nhà nghiên cứu có thể cắt các cuộc khảo sát lớn và rải chúng vào cuộc sống của người dân.

Đánh giá tạm thời sinh thái (EMA) liên quan đến việc thực hiện các cuộc điều tra truyền thống, cắt chúng thành nhiều mảnh và rải chúng vào cuộc sống của những người tham gia. Vì vậy, các câu hỏi khảo sát có thể được hỏi tại một thời điểm và địa điểm thích hợp, thay vì trong một tuần phỏng vấn dài sau khi các sự kiện đã xảy ra.

EMA được đặc trưng bởi bốn tính năng: (1) tập hợp dữ liệu trong môi trường thực tế; (2) đánh giá tập trung vào các trạng thái hoặc hành vi hiện tại hoặc rất gần đây của cá nhân; (3) đánh giá có thể dựa trên sự kiện, dựa trên thời gian hoặc được nhắc ngẫu nhiên (tùy thuộc vào câu hỏi nghiên cứu); và (4) hoàn thành nhiều đánh giá theo thời gian (Stone and Shiffman 1994) . EMA là một cách tiếp cận để yêu cầu được hỗ trợ rất nhiều bởi điện thoại thông minh mà mọi người tương tác thường xuyên trong cả ngày. Hơn nữa, bởi vì điện thoại thông minh được đóng gói với các cảm biến - chẳng hạn như GPS và gia tốc kế - ngày càng có thể kích hoạt các phép đo dựa trên hoạt động. Ví dụ, một điện thoại thông minh có thể được lập trình để kích hoạt một câu hỏi khảo sát nếu một người trả lời đi vào một khu vực cụ thể.

Lời hứa của EMA được minh họa độc đáo bởi nghiên cứu luận án của Naomi Sugie. Kể từ những năm 1970, Hoa Kỳ đã tăng đáng kể số người mà họ bị giam giữ. Tính đến năm 2005, khoảng 500 trong mỗi 100.000 người Mỹ đang ở trong tù, một tỷ lệ giam giữ cao hơn bất cứ nơi nào khác trên thế giới (Wakefield and Uggen 2010) . Sự gia tăng số lượng người vào tù cũng đã tạo ra một sự đột biến trong số người rời nhà tù; khoảng 700.000 người ra tù mỗi năm (Wakefield and Uggen 2010) . Những người này phải đối mặt với những thử thách nghiêm trọng khi rời khỏi nhà tù, và rất tiếc là nhiều người lại ở đó. Để hiểu và giảm tái phạm, các nhà khoa học xã hội và các nhà hoạch định chính sách cần phải hiểu kinh nghiệm của mọi người khi họ tái nhập xã hội. Tuy nhiên, những dữ liệu này rất khó thu thập với các phương pháp khảo sát chuẩn vì những người phạm tội có xu hướng khó học tập và cuộc sống của họ cực kỳ không ổn định. Các phương pháp đo lường triển khai các cuộc khảo sát cứ sau vài tháng lại bỏ lỡ một lượng lớn các động lực trong cuộc sống của họ (Sugie 2016) .

Để nghiên cứu quá trình tái nhập cảnh với độ chính xác cao hơn nhiều, Sugie lấy mẫu xác suất chuẩn 131 người từ danh sách đầy đủ các cá nhân rời trại giam ở Newark, New Jersey. Cô cung cấp cho mỗi người tham gia với một điện thoại thông minh, đã trở thành một nền tảng thu thập dữ liệu phong phú, cả về hành vi ghi âm và để đặt câu hỏi. Sugie sử dụng điện thoại để quản lý hai loại khảo sát. Đầu tiên, cô đã gửi một “cuộc khảo sát lấy mẫu kinh nghiệm” tại một thời điểm được chọn ngẫu nhiên từ 9 giờ sáng đến 6 giờ tối để hỏi những người tham gia về các hoạt động và cảm xúc hiện tại của họ. Thứ hai, lúc 7 giờ tối, cô ấy đã gửi một "cuộc khảo sát hàng ngày" hỏi về tất cả các hoạt động của ngày hôm đó. Hơn nữa, ngoài các câu hỏi khảo sát này, các điện thoại đã ghi lại vị trí địa lý của chúng theo các khoảng thời gian đều đặn và giữ hồ sơ được mã hóa của dữ liệu meta cuộc gọi và văn bản. Sử dụng phương pháp này — kết hợp việc hỏi và quan sát — Sugie có thể tạo ra một bộ đo lường tần số cao, chi tiết về cuộc sống của những người này khi họ tái nhập xã hội.

Các nhà nghiên cứu tin rằng việc tìm kiếm việc làm ổn định, chất lượng cao sẽ giúp mọi người chuyển đổi thành công trở lại xã hội. Tuy nhiên, Sugie nhận thấy rằng, trung bình, kinh nghiệm làm việc của người tham gia của cô là không chính thức, tạm thời và rời rạc. Tuy nhiên, mô tả về mẫu trung bình này che giấu sự không đồng nhất quan trọng. Đặc biệt, Sugie tìm thấy bốn mẫu riêng biệt trong hồ bơi của người tham gia: “lối ra sớm” (những người bắt đầu tìm việc nhưng sau đó bỏ ra khỏi thị trường lao động), “tìm kiếm liên tục” (những người dành phần lớn thời gian tìm việc) “Công việc định kỳ” (những người dành phần lớn thời gian làm việc) và “phản ứng thấp” (những người không thường xuyên trả lời khảo sát). Nhóm “đầu ra” - những người bắt đầu tìm kiếm công việc nhưng sau đó không tìm thấy và ngừng tìm kiếm — đặc biệt quan trọng vì nhóm này có lẽ ít có khả năng tái nhập thành công nhất.

Người ta có thể tưởng tượng rằng tìm kiếm một công việc sau khi ở trong tù là một quá trình khó khăn, có thể dẫn đến trầm cảm và sau đó rút khỏi thị trường lao động. Do đó, Sugie sử dụng các cuộc khảo sát của mình để thu thập dữ liệu về trạng thái cảm xúc của những người tham gia — một trạng thái nội bộ không dễ dàng được ước tính từ dữ liệu hành vi. Ngạc nhiên thay, cô phát hiện ra rằng nhóm “lối ra sớm” không báo cáo mức độ căng thẳng hoặc bất hạnh cao hơn. Thay vào đó, ngược lại: những người tiếp tục tìm kiếm công việc đã báo cáo nhiều cảm xúc đau khổ về cảm xúc hơn. Tất cả những chi tiết chi tiết, chi tiết theo chiều dọc này về hành vi và trạng thái cảm xúc của những người phạm tội là điều quan trọng để hiểu các rào cản mà họ phải đối mặt và giảm bớt sự chuyển đổi của họ trở lại xã hội. Hơn nữa, tất cả chi tiết chi tiết này sẽ bị bỏ qua trong một cuộc khảo sát tiêu chuẩn.

Bộ sưu tập dữ liệu của Sugie với dân số dễ bị tổn thương, đặc biệt là thu thập dữ liệu thụ động, có thể làm tăng một số mối quan ngại về đạo đức. Nhưng Sugie đã dự đoán những mối quan tâm này và giải quyết chúng trong thiết kế của cô (Sugie 2014, 2016) . Các thủ tục của cô đã được một bên thứ ba — Hội đồng xét duyệt thể chế của trường đại học của cô xem xét và tuân thủ tất cả các quy tắc hiện hành. Hơn nữa, phù hợp với cách tiếp cận dựa trên nguyên tắc mà tôi ủng hộ trong chương 6, cách tiếp cận của Sugie vượt xa những gì được yêu cầu bởi các quy định hiện hành. Ví dụ: cô nhận được sự đồng ý có ý nghĩa từ từng người tham gia, cô cho phép người tham gia tạm thời tắt theo dõi địa lý và cô đã cố gắng bảo vệ dữ liệu mà cô đang thu thập. Ngoài việc sử dụng mã hóa và lưu trữ dữ liệu thích hợp, cô còn nhận được Chứng nhận Bảo mật từ chính phủ liên bang, có nghĩa là cô không thể bị buộc phải chuyển dữ liệu của mình cho cảnh sát (Beskow, Dame, and Costello 2008) . Tôi nghĩ rằng vì cách tiếp cận chu đáo của mình, dự án của Sugie mang lại một mô hình có giá trị cho các nhà nghiên cứu khác. Đặc biệt, cô không vấp ngã một cách mù quáng vào một đạo đức đạo đức, cũng như cô không tránh được nghiên cứu quan trọng vì nó phức tạp về mặt đạo đức. Thay vào đó, cô suy nghĩ cẩn thận, tìm kiếm lời khuyên thích hợp, tôn trọng những người tham gia của mình và thực hiện các bước để cải thiện hồ sơ lợi ích rủi ro trong nghiên cứu của mình.

Tôi nghĩ có ba bài học chung từ công việc của Sugie. Thứ nhất, cách tiếp cận mới để hỏi là hoàn toàn tương thích với các phương pháp lấy mẫu truyền thống; nhớ lại rằng Sugie lấy một mẫu xác suất chuẩn từ một quần thể khung được xác định rõ. Thứ hai, các phép đo tần số cao, theo chiều dọc có thể đặc biệt có giá trị cho việc nghiên cứu các trải nghiệm xã hội bất thường và năng động. Thứ ba, khi thu thập dữ liệu khảo sát được kết hợp với các nguồn dữ liệu lớn - điều mà tôi nghĩ sẽ ngày càng phổ biến, như tôi sẽ thảo luận sau trong chương này - các vấn đề đạo đức bổ sung có thể phát sinh. Tôi sẽ coi đạo đức nghiên cứu một cách chi tiết hơn trong chương 6, nhưng công việc của Sugie cho thấy rằng những vấn đề này được các nhà nghiên cứu tận tâm và chu đáo giải quyết.