Event sampling methodology
ইভেন্ট স্যাম্পলিং মেথডোলজি (ই. এস. এম) একটি ডায়েরি অধ্যয়নকে বোঝায়। ই. এস. এম ইকোলজিকাল মোমেন্টারি অ্যাসেসমেন্ট (ই. এম. এ) বা এক্সপেরিয়েন্স স্যাম্পলিং মেথডোলজি নামেও পরিচিত। ই. এস. এম-এ নমুনা সংগ্রহ পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা গবেষকদের প্রাকৃতিকভাবে ঘটে যাওয়া সামাজিক পরিবেশে প্রতি অংশগ্রহণকারী (এন = 1) দিনে এক বা একাধিকবার মূল্যায়ন করে চলমান অভিজ্ঞতা এবং ঘটনাগুলি অধ্যয়ন করার অনুমতি দেয়। ই. এস. এম গবেষকদের আচরণের বিস্তার অধ্যয়ন করতে, তত্ত্বের বিকাশকে উৎসাহিত করতে এবং একটি অনুসন্ধানমূলক ভূমিকা পালন করতে সক্ষম করে। ই. এস. এম-এ অন্তর্নিহিত ঘটনাগুলির ঘন ঘন নমুনা গবেষকদের ক্রিয়াকলাপের টাইপোলজি পরিমাপ করতে এবং অভিজ্ঞতার সাময়িক এবং গতিশীল ওঠানামা সনাক্ত করতে সক্ষম করে (যেমন, কর্মক্ষেত্রে বা কোনও সম্পর্কের ক্ষেত্রে)। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে গবেষণা নকশার একটি নতুন রূপ হিসাবে ই. এস. এম-এর জনপ্রিয়তা বৃদ্ধি পেয়েছে, কারণ এটি আন্তঃবিভাগীয় গবেষণার ত্রুটিগুলিকে সম্বোধন করে যা সময় এবং কারণ-প্রভাব সম্পর্ক জুড়ে আন্তঃ-স্বতন্ত্র বৈচিত্র্য এবং প্রক্রিয়াগুলি সনাক্ত করতে পারে না। ই. এস. এম-এ, অংশগ্রহণকারীদের একটি কাগজ বা বৈদ্যুতিন ডায়েরিতে তাদের অভিজ্ঞতা এবং উপলব্ধি রেকর্ড করতে বলা হয়। ডায়েরি অধ্যয়নগুলি এমন ঘটনাগুলির অধ্যয়নের অনুমতি দেয় যা প্রাকৃতিকভাবে ঘটে তবে পরীক্ষাগারে পরীক্ষা করা কঠিন। ইভেন্ট স্যাম্পলিং পরিচালনার জন্য, সার্ভে সিগন্যাল এবং এক্সপিমেট্রিক্স সমাজ বিজ্ঞান গবেষকদের জন্য জনপ্রিয় প্ল্যাটফর্ম হয়ে উঠছে। কিছু লেখক স্মার্টফোন, পরিধানযোগ্য সেন্সর, ইন্টারনেট অফ থিংস, ইমেল এবং সোশ্যাল মিডিয়ার মতো উৎস থেকে প্রাপ্ত প্যাসিভ ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে অভিজ্ঞতার নমুনা শব্দটি ব্যবহার করেন যার জন্য অংশগ্রহণকারীদের কাছ থেকে স্পষ্ট ইনপুটের প্রয়োজন হয় না। এই পদ্ধতিগুলি সুবিধাজনক হতে পারে কারণ তারা অংশগ্রহণকারীদের উপর কম চাহিদা আরোপ করে সম্মতি উন্নত করে এবং অনেক দীর্ঘ সময়ের জন্য তথ্য সংগ্রহ করার অনুমতি দেয়, অধ্যয়নরত আচরণ পরিবর্তন করার সম্ভাবনা কম এবং অনেক বেশি হারে এবং আরও নির্ভুলতার সাথে তথ্যের নমুনা নেওয়ার অনুমতি দেয়। অনেক গবেষণা প্রশ্ন অভিজ্ঞতার নমুনা সংগ্রহের সক্রিয় এবং নিষ্ক্রিয় উভয় রূপ থেকে উপকৃত হতে পারে। অভিজ্ঞতার নমুনা পদ্ধতির প্রকার তিন ধরনের ই. এস. এম পদ্ধতি রয়েছেঃ সিগন্যাল কন্টিনজেন্ট-কিছু বিজ্ঞপ্তি, যেমন এস. এম. এস টেক্সট মেসেজিং, বা পেজার বা রিস্টওয়াচ থেকে বীপ করা, অংশগ্রহণকারীদের নির্দিষ্ট বা এলোমেলো বিরতিতে ডেটা রেকর্ড করার জন্য অবহিত করে। এই ধরনের ই. এস. এম-এর একটি সুবিধা হল প্রত্যাহার পক্ষপাত হ্রাস করা। অনলাইন তথ্য সংগ্রহের সাথে একত্রে ব্যবহার করা হলে একটি অতিরিক্ত সুবিধা হল অংশগ্রহণকারী যদি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সাড়া না দেয় তবে একটি অনুস্মারক সংকেত পাঠিয়ে উন্নত প্রতিক্রিয়া হার এবং সময়োপযোগীতা। ইভেন্ট কন্টিনজেন্ট-অংশগ্রহণকারী নির্দিষ্ট পূর্বনির্ধারিত ইভেন্টের যে কোনও ঘটনা রেকর্ড করে। এই ফর্মটি সবচেয়ে কার্যকর হয় যখন ইভেন্টটি মোটামুটি বিরল হয়। এটি এমন ঘটনাগুলি ট্র্যাক করার জন্য নমনীয়তার অনুমতি দেয় যা সাধারণত তাদের নিজস্বভাবে ওঠানামা করে। আগ্রহের ঘটনাগুলির জন্য স্পষ্ট সংজ্ঞা (গুলি) ফ্রিকোয়েন্সি বিকৃত না করার জন্য এবং অংশগ্রহণকারীকে ঘটনাটি ঘটেছে কি না সে সম্পর্কে একটি সহজ পার্থক্য করার অনুমতি দেওয়ার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। বিরতি কন্টিনজেন্ট-একটি নির্দিষ্ট সময়ের উত্তরণ অনুযায়ী তথ্য রেকর্ড করে। সাধারণত, অংশগ্রহণকারীদের পূর্বনির্ধারিত বিরতিতে আগ্রহের আচরণ সম্পর্কে স্ব-প্রতিবেদন করতে বলা হয় যা সময়ের তাত্ত্বিক বা যৌক্তিক এককগুলির ভিত্তিতে নির্ধারিত হয়। ব্যবধান নির্বাচন নিজেই আচরণের তির্যক উপলব্ধির দিকে পরিচালিত না করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ, তবে এটিও গুরুত্বপূর্ণ যে এটি অংশগ্রহণকারীদের উপর কর আরোপ করছে না। একটি দিন হল সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত নমুনা সংগ্রহের একক। ই. এস. এম-এর শক্তি ই. এস. এম ব্যবহার করার অনেক শক্তি রয়েছে। প্রথমটি হল এটি সম্ভাব্য পরিস্থিতি এবং ভূমিকাগুলিকে তুলে ধরে যার উপর আচরণ নির্ভরশীল হতে পারে। অর্থাৎ, এটি ব্যক্তি এবং প্রসঙ্গের মধ্যে মিথস্ক্রিয়ার একটি প্রদর্শন হিসাবে কাজ করে এবং আচরণের আকস্মিকতার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। ই. এস. এম-এর দ্বিতীয় শক্তি হল এটি পরিবেশগত বৈধতা প্রদান করে কারণ অংশগ্রহণকারীর প্রাকৃতিক পরিবেশে তথ্য সংগ্রহ করা হয় এবং এটি ফলস্বরূপ তথ্যের বৃহত্তর সাধারণীকরণের অনুমতি দেয়। আরেকটি শক্তি হ 'ল এটি পৃথক পার্থক্য এবং সময়ের সাথে সাথে উদ্ভূত বা পরিবর্তিত পার্থক্যগুলি পরিমাপ করার জন্য একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম সরবরাহ করে। ই. এস. এম ই. এস. এম-এর কিছু সাধারণ সমস্যা এড়ানো একটি চতুর্থ শক্তি। সাধারণ স্ব-প্রতিবেদন পরিমাপের ক্ষেত্রে, স্মৃতি বা স্মরণ পক্ষপাত নিয়ে উদ্বেগ থাকতে পারে যেখানে অংশগ্রহণকারীদের অতীত স্মরণ করতে অসুবিধা হতে পারে। ই. এস. এম-এর একটি চূড়ান্ত শক্তি হল এটি বহু পদ্ধতি মূল্যায়নের কার্যকারিতার প্রদর্শন হিসাবে কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, ই. এস. এম-এর ফলাফল এবং প্রয়োগ সবচেয়ে বেশি কার্যকর হয় যখন সেগুলি বৈশ্বিক প্রতিবেদনের সাথে সংমিশ্রণে ব্যবহার করা হয়। ই. এস. এম ই. এস. এম-এর সীমাবদ্ধতার বেশ কিছু অসুবিধা রয়েছে। ই. এস. এম-এর একটি অসুবিধা হল এটি কখনও কখনও অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা আক্রমণাত্মক এবং অনুপ্রবেশকারী হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। ই. এস. এম সম্ভাব্য স্ব-নির্বাচন পক্ষপাতের দিকেও পরিচালিত করে। এটি হতে পারে যে শুধুমাত্র নির্দিষ্ট ধরনের ব্যক্তিরা একটি প্রতিনিধিত্বহীন নমুনা তৈরি করে এই ধরনের গবেষণায় অংশগ্রহণ করতে ইচ্ছুক। আরেকটি উদ্বেগের বিষয় হল অংশগ্রহণকারীদের সহযোগিতা। অংশগ্রহণকারীরা নির্দিষ্ট সময়ে তাদের ডায়েরিগুলি পূরণ নাও করতে পারে এবং উদ্বেগ উত্থাপিত হয়েছে যে ডায়েরি বিন্যাসে পার্থক্য সম্মতিতে প্রভাবশালী হতে পারে। তবে সাম্প্রতিক গবেষণায় দেখা গেছে যে গবেষণা যা গড় স্তর, ব্যক্তির মধ্যে পার্থক্য এবং ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে কেন্দ্র করে তা বৈদ্যুতিন এবং কাগজের ডায়েরি পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য দ্বারা প্রভাবিত হওয়ার সম্ভাবনা কম। গবেষণায় বলা হয়েছে যে কিছু অংশগ্রহণকারী পুনরাবৃত্ত মূল্যায়নকে কর হিসাবে অনুভব করেন। আরও উদ্বেগগুলি এই সত্যের সাথে সম্পর্কিত যে ই. এস. এম অধ্যয়নরত ঘটনাটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন করতে পারে। প্রতিক্রিয়াশীলতা বা প্রাথমিক প্রভাবগুলি এমনভাবে ঘটতে পারে, যাতে পুনরাবৃত্তি পরিমাপ অংশগ্রহণকারীদের অভিজ্ঞতায় পরিবর্তন ঘটাতে পারে। নমুনা তথ্যের এই পদ্ধতিটি সাধারণ পদ্ধতির বৈচিত্র্যের জন্যও অত্যন্ত ঝুঁকিপূর্ণ। উপরন্তু, একটি ই. এস. এম নকশায় উপযুক্ত নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল ব্যবহার করা হচ্ছে কিনা তা নিয়ে চিন্তা করা গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, গবেষণা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য ই. এস. এম ব্যবহার করা যৌক্তিক হতে পারে যা সারা দিন ধরে প্রচুর বৈচিত্র্য সহ নির্ভরশীল চলক জড়িত। সুতরাং, মেজাজের পরিবর্তন, চাপের স্তরের পরিবর্তন বা নির্দিষ্ট ঘটনার তাৎক্ষণিক প্রভাবের মতো পরিবর্তনশীল বিষয়গুলি ই. এস. এম পদ্ধতি ব্যবহার করে সর্বোত্তমভাবে অধ্যয়ন করা যেতে পারে। যাইহোক, এটি সম্ভব নয় যে ই. এস. এম ব্যবহার করে সারাদিন ধরে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ সম্পাদনকারী কাউকে পরিমাপ করার সময় অর্থপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণী পাওয়া যাবে, যখন ফলাফলগুলি দীর্ঘমেয়াদী প্রকৃতির (যেমন, করোনারি হার্টের সমস্যা), বা সহজাতভাবে স্থিতিশীল পরিবর্তনশীল। পরিসংখ্যানগত কৌশল ই. এস. এম থেকে তথ্য বিশ্লেষণের সম্ভাব্য কৌশলগুলি বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। ই. এস. এম প্রচুর পরিমাণে তথ্য তৈরি করে যা একটি সমস্যা, তবে বিশ্লেষণের সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে নেস্টিং, ক্রমিক নির্ভরতা এবং ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা ও বৈচিত্র্যের ভারসাম্যহীনতার মতো বিষয়গুলিও বিবেচনা করা হয়। বিকল্পগুলি কম্পোজিট গণনা করা, রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করা বা মাল্টিলেভেল বা হায়ারার্কিকভাবে নেস্টেড মডেলের মাধ্যমে মডেলিং করা থেকে শুরু করে। ডায়েরি ডেটার জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত মডেলিং বিকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে হায়ারার্কিকাল লিনিয়ার মডেলিং (এইচ. এল. এম) সফ্টওয়্যার, এম. এল. উইন এবং ভেক্টর অটোরেগ্রেশন। আরও দেখুন এক্সপেরিএন্স স্যাম্পলিং পদ্ধতি ডায়েরি স্টাডিজ রেফারেন্স স্যাম্পলিং কৌশল