Überwindung der Herausforderungen ländlicher Erhebungen in Entwicklungsländern.

Repräsentative Daten aus ländlichen Gebieten von Entwicklungsländern zu generieren, ist eine echte Herausforderung, da uns oft detaillierte und verlässliche Informationen über die lokale Bevölkerung fehlen, was das Ziehen einer Probe sehr schwierig macht. jedoch, jüngsten technologischen Revolutionen, mit denen wir ziemlich vertraut sind – das Internet, Handy-Technologie, Satellitennavigation – kann auch unsere Arbeit in der Umfrageforschung erleichtern. Dabei helfen uns insbesondere Satellitenkarten:

(1) Wählen Sie Dörfer strenger aus: Wir können Satellitenkarten verwenden, um geocodierte Dorfregister zu erstellen oder zu überprüfen (z.B.. Volkszählungen oder der US National Geospatial-Intelligence Agency) geographisch geschichtete Stichproben zu ziehen. Die Geostratifizierung stellt sicher, dass wir nicht versehentlich nur „einfache“ Dörfer auswählen, die weniger eingeschränkte Lebensstile in der Landbevölkerung repräsentieren.
(2) Identifizieren und wählen Sie Häuser in den Dörfern umfassender aus: Herkömmliche Methoden zum Ziehen einer Stichprobe von Haushalten erfordern entweder einen sehr mühsamen Auszählungsprozess, indem von Haus zu Haus gegangen wird, um einen Stichprobenrahmen zu erstellen, und/oder wahrscheinlich Haushalte und Siedlungen am Rande eines Dorfes ausschließen (z.B.. ein „zufälliger Spaziergang“). Durch die Verwendung von Satellitenbildern, um alle Häuser in einem Dorf aufzuzählen, Wir sparen nicht nur viel Zeit und Geld, wir können aber auch dafür sorgen, dass alle Teile eines Dorfes gerecht vertreten sind.
(3) Erreichen Sie Umfrage-Websites effizienter: Die logistischen Vorteile reduzieren sich ebenso 25% weg von den Kosten und dem Zeitaufwand herkömmlicher Umfragen, wodurch bis zu 5.000 £ für eine Umfrage auf PhD-Niveau gespart werden können (400 Befragte ein 16 Dörfer) und £40.000 für eine mittelgroße Umfrage in zwei Ländern (6,000 Befragte ein 139 Dörfer).

Feldforscher, Dr. Giacomo Zanello, Dr. Marco Hänßgen, Frau Nutcha Charoenboon und Herr Jeffrey Lienert erklären, wie wichtig es ist, Erhebungsforschungstechniken weiter zu verbessern, wenn man in ländlichen Gebieten von Entwicklungsländern arbeitet.

Wir müssen uns darüber im Klaren sein, dass satellitengestützte Stichprobenansätze nur eine Ergänzung unseres Erhebungsinstrumentariums sind. Sie funktionieren nicht gut in städtischen Gebieten, mit mobiler Bevölkerung, oder in Regionen, die wir nicht kennen. Aber wo sie arbeiten, sie sind eine echte Alternative zu herkömmlichen Erhebungsansätzen und können Projekte realisierbar machen, die sonst unerschwinglich wären, ohne Qualitätseinbußen.

Energiemessung vom Labor ins Feld bringen (Dr. Giacomo Zanello, Landwirtschaftliche Schule, Politik und Entwicklung, Universität von Reading)

Wie viel Energie verbrauchen Sie tagsüber? (bei deinem Job, Hausarbeit erledigen, oder im Fitnessstudio) und ist dieser „Energieverbrauch“ im Gleichgewicht mit den Kalorien, die Sie mit Ihren Speisen und Getränken zu sich nehmen? Historisch, um diese Frage zu beantworten, Die Teilnehmer mussten Zeit in einer abgedichteten Kammer in einem Labor verbringen, das die Änderung des Sauerstoffgehalts während der Durchführung von Aktivitäten misst. Dies liefert zwar eine genaue Schätzung des Energieverbrauchs, Diese Methode ist ziemlich unpraktisch, um reale Einstellungen zu verstehen, insbesondere für abgelegene Gebiete im Kontext von Entwicklungsländern. In diesen Zusammenhängen sind Kaloriendefizite am dringendsten, und doch wissen wir nicht viel über den Energieverbrauch der Landwirte, Unterschiede zwischen Geschlecht und Altersgruppen, oder Schwankungen des Energieverbrauchs über die Jahreszeiten und während gesundheitlicher oder klimabedingter Widrigkeiten.

Jüngste technologische Fortschritte ermöglichen die Messung des Energieverbrauchs von frei lebenden Bevölkerungen in einem Umfang und innerhalb eines Budgets, das vor wenigen Jahren undenkbar war. Mit Fitbit-ähnlichen Beschleunigungsmessern können wir die Bewegungen von Menschen erfassen und diese Informationen verwenden, um den Kalorienverbrauch zu schätzen. Durch das Tragen dieser Geräte verfolgen wir den ganzen Tag über die Aktivitäten der Menschen, Wochen, und Jahreszeiten und verwenden Sie diese Informationen, um ihren Energieverbrauch abzuschätzen. Dieser neue Einblick in die Art und Weise, wie Menschen ihre Energie ausgeben, kann die Gesundheitsforschung in mehreren Bereichen verbessern, zum Beispiel:

• Genauere Einschätzungen der Inzidenz, Tiefe und Schwere von Unterernährung und Armut,
• Schätzen des Energiebedarfs für bestimmte Tätigkeiten zur Sicherung des Lebensunterhalts, oder
• Untersuchung der Auswirkungen von Gesundheitsproblemen und Krankheiten auf Aktivitäten zur Sicherung des Lebensunterhalts.

Dies sind nur einige Möglichkeiten, und die durch diese innovative Methodik gesammelten Daten gehen über die gesundheitsorientierte Forschung hinaus. Es ermöglicht uns auch, mehr darüber zu erfahren, wie die Arbeit in ländlichen Haushalten in Entwicklungsländern verteilt ist, oder die Produktion im Haushalt und in der „informellen Wirtschaft“ messen, um bessere Schätzungen der Größe ländlicher Volkswirtschaften zu erhalten.

Die Übertragung der Energiemessung aus dem Labor in die Praxis ist nicht ohne Komplikationen. Wir müssen sorgfältige Entscheidungen über die von uns verwendeten Geräte treffen (z.B.. einfach zu tragen, keine Benutzerinteraktion erforderlich, nicht zu viel Aufmerksamkeit erregen), bauen Sie eine vertrauensvolle Beziehung zu unseren Forschungsteilnehmern auf, und anerkennen, dass selbst vom Beschleunigungssensor generierte Daten nur einen teilweisen Einblick in den Energieverbrauch und die täglichen Aktivitäten bieten. Doch auch diese Teilsicht kann ein völlig neues Verständnis der ländlichen Lebensgrundlagen der Menschen ermöglichen.

Ein qualitatives Forschungsupdate für Umfragen in sozialen Netzwerken (Frau Nutcha CharoenboonMehr, Mahidol-Oxford Forschungseinheit für Tropenmedizin)

Gesundheit und Behandlung finden kaum isoliert statt – Menschen um uns herum beeinflussen unser Verhalten, geben Sie uns Rat, oder leihen Sie uns eine Fahrt zum Krankenhaus. Informationskampagnen zur öffentlichen Gesundheit, auch, sind den Beziehungen der Menschen ausgesetzt, weil sie weiter kommuniziert oder sogar für politische Zwecke instrumentalisiert werden könnten. Vielleicht ist es daher nicht verwunderlich, dass Forderungen nach mehr sozialer Netzwerkforschung zum Thema Gesundheit in Entwicklungsländern laut werden, aber eine solche Forschung steht vor schwierigen Fragen, wie fragen wir nach den Namen von Personen in diesen Netzwerken, und wie wir diese Namen dort abgleichen können, wo eine Person auf verschiedene Weise angesprochen werden kann (z.B.. "Alter Vater," "Führer,Yod Phet, und Ja Bor).

Wie können wir solche Schwierigkeiten überwinden? Eine Möglichkeit ist die kognitive Gesprächsführung, bestehend aus einer Reihe von Interviewtechniken zum Testen und Interpretieren von Umfragefragen. Unter anderen, Die Befragten erhalten Umfragefragen und werden gebeten, „laut nachzudenken“, wie sie die Frage verstehen und beantworten, um die Frage mit eigenen Worten zu umschreiben, oder um das Dorfleben und den lokalen Kontext zu erklären. Solche Informationen geben Forschern einen besseren Überblick über lokale soziale Netzwerke, Wohnformen, und das Verständnis der Menschen für Fragen zu sozialen Netzwerken. In unserer Studie im ländlichen Thailand und der PDR Laos, es ermöglichte uns, irrelevante Fragen fallen zu lassen, Fragen hinzufügen, um soziale Gesundheitsnetzwerke umfassender abzubilden, und Mechanismen zu identifizieren, um benannte Kontakte innerhalb des Dorfes effektiver zu lokalisieren.

Aber hüten Sie sich vor Überraschungen, wenn Sie diese Methoden auf den Kontext von Entwicklungsländern übertragen, da sie dazu neigen, westliche Kommunikationsnormen anzunehmen. Unsere Forschungsteilnehmer fühlten sich unwohl, wenn sie gebeten wurden, ihre Gedankengänge zu artikulieren oder „Warum“-Fragen zu beantworten. Um mit solchen Komplikationen fertig zu werden, die Methoden selbst müssen an den Kontext angepasst werden, zum Beispiel indem sie geschlossener sind und konventionellere halbstrukturierte Interviewtechniken anwenden.

Strahlendes neues Licht auf das Gesundheitsverhalten (Herr Jeffrey Lienert, Saïd Business School und National Institutes of Health)

Wenn Menschen krank werden, Sie treffen nicht nur eine einmalige Behandlungsentscheidung wie „Ich gehe in eine Klinik / ein Privatarzt / Apotheker“ und bleiben für den Rest ihrer Krankheit bis zur Heilung dabei. Lieber, Sie durchlaufen mehrere Phasen. Beispielsweise, Eine Person könnte zunächst abwarten, ob die Krankheit nicht von selbst verschwindet, dann beschließen Sie später, Schmerzmittel zu kaufen, um damit fertig zu werden, einen Privatarzt aufsuchen, wenn es nicht besser wird, dann verlieren Sie die Hoffnung auf moderne Medizin und besuchen Sie einen traditionellen Heiler. Wir gewinnen viele Informationen über das Verhalten von Menschen, wenn wir solche Daten über Behandlungs-„Abläufe“ sammeln.

Es ist nicht nur selten, dass Studien Behandlungsabläufe überhaupt erfassen, aber es gibt auch keine vereinbarten Werkzeuge für ihre Analyse. Mit sequenzsensitiven Analysen wurden erste Wege beschritten, um genauere Verhaltenstypologien zu erstellen, aber wir können noch weiter gehen und Netzwerkanalysetechniken anwenden, um sequentielle Daten maximal zu nutzen. Genauere Analysen können die einzelnen Schritte differenzieren, untersuchen, ob sich Verhaltenssequenzen bei Menschen ähneln, und welche Art von sozialem Netzwerk für eine solche Ähnlichkeit am ausschlaggebendsten ist. Der Nachteil dieser wohl komplexeren Analysen ist das technische Können, das zu ihrer Durchführung erforderlich ist, aber sobald sich diese Methoden etabliert haben, Sie können uns genauere Angaben machen (und realistisch!) Verhaltensprofile unterschiedlicher Settings und sozialer Gruppen mit revolutionär neuen Erkenntnissen für die Gesundheitspolitik.

Methodische Innovation ermöglicht einfacher, etwas genauer, und neue Wege, menschliches Verhalten zu verstehen. Damit sind nicht unbedingt „Big Data“ und Algorithmen gemeint. Innovation entsteht auch durch neue Kombinationen herkömmlicher Methoden mit anderen etablierten Techniken und neuen Technologien. Kombination ländlicher Gesundheitserhebungen mit Satellitenbildern und Beschleunigungsmessern, Umfragen in sozialen Netzwerken mit kognitiver Befragung, und Gesundheitszugangsdaten mit Social Network Analysis hält nicht nur die methodischen Debatten in der Umfrageforschung am Leben. Es ermöglicht auch neue Forschung, neue Fragen, und eine neue Sicht auf menschliches Verhalten.

Quelle:

http://www.ox.ac.uk/news