# 3.5.1 生态学的瞬间评估

> 研究者可以将冗长的调查分为小块，将其融入人们的生活里。

「Ecological momentary assessment」（EMA，生态学的瞬间评估）是指将传统的调查测验剁碎，将零星的小块测试融入被调查者的生活中。因此，可以在合适的时间和地点对被试进行提问，而不是在事件发生之后进行每周一次的冗长采访。

EMA 主要有四个特征：（1）从真实世界的环境中收集数据；（2）关注于评估个体的当前或者最近的状态和行为；（3）评估可以是基于事件的，基于时间的，或者随机触发的（取决于研究者的课题）；（4）随着时间的推移完成多项评估（[Stone and Shiffman 1994](https://link.springer.com/article/10.1023/A:1023657221954)）。由于人们频繁的与智能手机进行交互，这极大的促进了 EMA 这个方法。更进一步的，智能手机中打包了很多传感器，例如 GPS 和加速度传感器，这使得基于活动来触发提问变得可能。比如说，可以对智能手机进行编程，当被访者进入某个社区时触发提问。

Naomi Sugie 惊艳的工作展示了 EMA 的前景。从 1970 年开始，美国的入狱人数就在大幅增加。到了 2005 年，每 100，000 个美国人中，大约有 500 人曾经入狱，入狱比例比全世界任何地方都高（[Wakefiedl and Uggen 2010](https://doi.org/10.1146/annurev.soc.012809.102551)）。如潮涨般的入狱人数的意味着出狱人数也同样在增加；每年大约有 700，000 人离开监狱（[Wakefiedl and Uggen 2010](https://doi.org/10.1146/annurev.soc.012809.102551)）。这些人离开监狱后面对着很多挑战，可能最终还会回到监狱。为了理解并减少累犯的情况，社会学家和政策制定者需要理解他们重新进入社会后的经历。然而，用传统的调查方式很难收集到这些数据，因为有案底的人更难研究，而且他们的生活极不稳定。几月一次的调研，漏掉了他们生活的动态性（[Sugie 2016](https://doi.org/10.1177/0049124115626176)）。

为了以更精准的方式研究他们重现进入社会的过程，Sugie 用标准的概率抽样，从新泽西州纽瓦克市的完整在押名单中抽取了 131 个人。他为每个参与者提供了一部智能手机，这成为了一个丰富的数据收集平台，可以记录他们的行为，同时向他们进行提问。Sugie 使用手机执行两种调查。首先，她在上午九点到下午六点之间随机的向参与者发送「experience sampling survey」（经历抽样调查），询问参与者他们当前的活动和感觉。其次，在晚上七点，向参与者发送「daily survey」询问他们整天的活动。除了调查问卷，手机还以固定的时间间隔记录他们的地理位置，保存加密后的通话记录和短信文本。使用这种结合提问与观察的方式，Sugie 对重返社会的人建立详细的高频测量数据集。

研究者认为，找到一个稳定的，高质量的工作会帮助人们重返社会。然而，Sugie发现，他的受访者的工作经历大体都是非正式的，临时的，间断的。这描述的平均模式，然而，抹去了非均质性。具体的来说，Sugie 发现他的受访者有 4 个不同的模式：「early exit」（提前退出），他们开始准找工作后很快就从劳动力时长退出。「persistent search」（坚持寻找），他们花很长的时间寻找工作。「recurring work」（重复性工作），他们花更多的时间在工作上。以及「low response」，他们并不会规律的回答调查的提问）。提前退出的人群，那些开始找工作后很快就放弃并停止找工作的人，他们尤其重要，因为这个组很成功融入社会的概率最低。

有人觉得在入狱后寻找工作是个很艰难的过程，可能会导致抑郁，然后从劳动力市场撤退出来。因此，Sugie 在他的调查中手机参与者的情感状态——这种内在状态很难从行为数据进行估测。令人惊讶的是，她发现提前退出的组的报告中，压力或不开行的水平并没有很高。相反的，那些持续寻找工作的人会报告更高的悲伤的情绪。所有这些细粒度的，长时间跨度的详细的行为和情感信息，对于理解有前科的人虽面对的阻碍，以及帮助他们更容易的融入社会都十分重要。并且，所有这些细粒度的详细信息，在标准的调查中都被漏掉了。

Sugie 收集弱势群体的数据，尤其是被动式的数据收集，可能会引起一些道德上的问题。但 Sugie 预料到了这些考虑并且在她的设计中解决了这些问题（[Sugie 2014](http://dataspace.princeton.edu/jspui/handle/88435/dsp011544br32k), [2016](https://doi.org/10.1177/0049124115626176)）。她的整个过程都接受第三方的审核——她大学的「Institutional Review Board」（机构审查委员会），遵循了所有现存的规范。更进一步的，同我在第 6 章讲述的基于原则的方式一致，Sugie 的方法远远超过了现存规章的要求。比如说，所有被试都提交了知情同意书，她允许被试零食的关闭地理位置记录，并且她为了保护收集到的数据进行了大量努力。为了使用合适的加密与数据存贮，她从联邦政府获得了「Certificate of Confidentiality」（保密证明），这意味着警察不能强迫她提交这些数据（[Beskow, Dame, and Costello 2008](https://doi.org/10.1126/science.1164100)）。我认为，她深思熟路的方式，使得 Sugie 的项目为其他研究者提供了有价值的样例。具体的说，她没有盲目的落入伦理困境，也没有因为伦理上的复杂性而放弃一些重要的研究。相反，她通过缜密的思考，寻找合适的方式，充分尊重被试，并且采取措施来改善项目的风险概况。

我认为 Sugie 的研究主要有 3 个教训。首先，新的提问方式与传统的抽样方法完全兼容；Sugie 就是对定义明确的框内人群进行标准的概率抽样。第二，高频的，长期的衡量对于研究非常规的动态社会现象特别有价值。第三，当调查数据与大数据的结合，我认为这会越来越常见，如同我在后续章节会讲的，这时会引起一些伦理学问题。我将在第六章更详细的讨论伦理问题。但 Sugie 的工作说明，有责任心的，深思熟路的研究者是可以解决这些问题的。


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://sibyl.gitbook.io/bitbybit/3-wen-wen-ti/3-5-new-ways-of-asking-questions/3-5-1-ecological-momentary-assessments.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.