Overvinne utfordringene med landlige undersøkelser i utviklingsland.

Å generere representative data fra rurale områder i utviklingsland er en reell utfordring fordi vi ofte mangler detaljert og pålitelig informasjon om lokalbefolkningen., som gjør det svært vanskelig å tegne en prøve. derimot, nylige teknologiske revolusjoner som vi er ganske kjent med – Internett, mobiltelefonteknologi, satellittnavigasjon – kan også lette vårt arbeid med kartleggingsforskning. Spesielt satellittkart hjelper oss å:

(1) Velg landsbyer mer strengt: Vi kan bruke satellittkart for å generere eller verifisere geokodede landsbyregistre (f.eks. folketellinger eller US National Geospatial-Intelligence Agency) å trekke geografisk stratifiserte prøver. Geo-stratifisering sikrer at vi ikke ved et uhell bare velger "enkle" landsbyer som representerer mindre begrensede livsstiler i landbefolkningen.
(2) Identifiser og velg hus i landsbyene mer inkluderende: Konvensjonelle metoder for å trekke et utvalg av husholdninger krever enten en svært arbeidskrevende oppregningsprosess ved å gå fra hus til hus for å etablere en prøvetakingsramme, og/eller sannsynligvis vil ekskludere husholdninger og bosetninger i utkanten av en landsby (f.eks. en "tilfeldig spasertur"). Ved å bruke satellittbilder til å telle opp alle husene i en landsby, ikke bare sparer vi mye tid og penger, men vi kan også sørge for at alle deler av en landsby er rettferdig representert.
(3) Nå undersøkelsessider mer effektivt: De logistiske fordelene kuttet like mye som 25% av de konvensjonelle undersøkelseskostnadene og -tiden, som kan spare opptil £5 000 for en undersøkelse på PhD-nivå (400 respondenter i 16 landsbyer) og £40 000 for en mellomstor undersøkelse i to land (6,000 respondenter i 139 landsbyer).

Feltforskere, Dr Giacomo Zanello, Dr Marco Haenssgen, Nutcha Charoenboon og Jeffrey Lienert forklarer viktigheten av å fortsette å forbedre undersøkelsesforskningsteknikker når de jobber i landlige områder i utviklingsland..

Vi må forstå at satellittstøttede prøvetakingsmetoder bare er et tillegg til undersøkelsesverktøysettet vårt. De fungerer dårlig i urbane områder, med mobile populasjoner, eller i regioner som vi ikke er kjent med. Men hvor de jobber, de er et reelt alternativ til konvensjonelle undersøkelsestilnærminger og kan gjøre prosjekter gjennomførbare som ellers ville vært uoverkommelig dyre, uten at det går på bekostning av kvaliteten.

Tar energimåling fra laboratoriet til felten (Dr Giacomo Zanello, Landbruksskolen, Politikk og utvikling, autentiske og blomstrende ledere)

Hvor mye energi forbrenner du i løpet av dagen (på jobben din, gjør husarbeid, eller på treningssenteret) og er dette "energiforbruket" i balanse med kaloriene du får i deg med mat og drikke? Historisk sett, å svare på dette spørsmålet, deltakerne måtte tilbringe tid i et forseglet kammer i et laboratorium som måler endringen i oksygennivået mens de utfører aktiviteter. Mens dette gir et nøyaktig estimat av energibruken, denne metoden er ganske upraktisk for å forstå virkelige omgivelser, spesielt for avsidesliggende områder i en utviklingsland kontekst. Det er i disse sammenhengene hvor kaloriunderskudd er mest presserende, og likevel vet vi ikke mye om bøndenes energibruk, forskjeller på tvers av kjønn og aldersgrupper, eller variasjoner av energibruk på tvers av årstidene og under helse- eller klimabårne motganger.

Nyere teknologiske fremskritt tillater måling av energiutgifter til frilevende befolkninger i en skala og innenfor et budsjett som var utenkelig for noen år siden. Ved å bruke Fitbit-lignende akselerometre kan vi fange folks bevegelser og bruke denne informasjonen til å beregne kaloriforbruk. Ved å bruke disse enhetene følger vi folks aktiviteter gjennom dagen, uker, og årstider og bruke denne informasjonen til å beregne energibruken deres. Dette nye glimtet av hvordan folk bruker energien sin kan forbedre helseforskningen på flere domener, for eksempel:

• Ha en mer nøyaktig vurdering av forekomsten, dybde og alvorlighetsgrad av underernæring og fattigdom,
• Estimere energibehov for spesifikke levebrødsaktiviteter, eller
• Studere effekten av helsetilstander og sykdommer på levebrødsaktiviteter.

Dette er bare noen muligheter, og dataene som samles inn gjennom denne innovative metodikken strekker seg utover helsefokusert forskning. Det gjør oss også i stand til å lære mer om hvordan arbeidskraft er fordelt i husholdninger på landsbygda i utviklingsland, eller måle produksjonen i husholdningen og den "uformelle økonomien" for å produsere bedre estimater av størrelsen på landlige økonomier.

Å ta energimåling fra laboratoriet til virkelige omgivelser er ikke uten komplikasjoner. Vi må ta nøye avgjørelser om enhetene vi bruker (f.eks. lett å ha på seg, krever ikke brukerinteraksjon, ikke tiltrekke seg for mye oppmerksomhet), bygge et tillitsfullt forhold til forskningsdeltakerne våre, og erkjenner at selv akselerometergenererte data bare gir en delvis oversikt over energiforbruk og daglige aktiviteter. Likevel kan selv dette delvise synet gi en helt ny forståelse av folks levebrød på landsbygda.

En kvalitativ forskningsoppdatering for sosiale nettverksundersøkelser (Fru Nutcha Charoenboon, Mahidol-Oxford Tropical Medicine Research Unit)

Helse og behandling foregår neppe isolert – mennesker rundt oss påvirker atferden vår, gi oss råd, eller låne oss skyss til sykehuset. Folkehelseopplysningskampanjer, også, er underlagt folks forhold fordi de kan kommuniseres videre eller til og med instrumentaliseres for politiske formål. Da er det kanskje ingen overraskelse at det etterlyses mer sosialt nettverksforskning på helse i utviklingsland, men slik forskning møter vanskelige spørsmål, som hvordan spør vi frem navnene på personer i disse nettverkene, og hvordan vi kan matche disse navnene der en person kan bli adressert på flere forskjellige måter (f.eks. «Gamle far," "Leder,Yod Phet, og Ja Bor).

Hvordan kan vi overvinne slike vanskeligheter? En mulighet er kognitiv intervju, bestående av et sett med intervjuteknikker for å teste og tolke spørreundersøkelsesspørsmål. Blant andre, Intervjuobjektene får spørreundersøkelser og blir bedt om å "tenke høyt" på hvordan de forstår og svarer på spørsmålet, for å omskrive spørsmålet med deres egne ord, eller for å forklare landsbylivet og den lokale konteksten. Slik informasjon gir forskere et bedre grep om lokale sosiale nettverk, boforhold, og folks forståelse av spørsmål om sosiale nettverk. I vår studie i landlige Thailand og Laos PDR, det gjorde det mulig for oss å slippe irrelevante spørsmål, legg til spørsmål for å kartlegge helsesosiale nettverk mer omfattende, og å identifisere mekanismer for å finne navngitte kontakter i landsbyen mer effektivt.

Men pass deg for overraskelser når du overfører disse metodene til u-landskontekster fordi de har en tendens til å anta vestlige kommunikasjonsnormer. Våre forskningsdeltakere følte seg ukomfortable når de ble bedt om å artikulere tankeprosessene sine eller svare på "hvorfor"-spørsmål. For å takle slike komplikasjoner, selve metodene må tilpasses konteksten, for eksempel ved å være mer lukkede og ved å ta i bruk mer konvensjonelle semistrukturerte intervjuteknikker.

Nytt lys på helseatferd (Mr Jeffrey Lienert, Saïd Business School og National Institutes of Health)

Når folk blir syke, de tar ikke bare en engangsbeslutning om behandling som «Jeg går til en klinikk / en privat lege / en farmasøyt» og holde seg til det resten av sykdommen til de er helbredet. Heller, de går gjennom flere faser. For eksempel, en person kan først vente og se om det ikke vil gå over av seg selv, deretter bestemmer du deg for å kjøpe noen smertestillende for å takle det, oppsøke en privat lege når ting ikke blir bedre, mist deretter håpet om moderne medisiner og besøk en tradisjonell healer. Vi får mye informasjon om folks oppførsel hvis vi samler inn slike data om behandlings-"sekvenser".

Ikke bare er det sjelden at studier i det hele tatt registrerer behandlingssekvenser, men det er heller ingen avtalte verktøy for deres analyse. Første grunn er brutt med sekvenssensitive analyser for å produsere mer nøyaktige typologier for atferd, men vi kan gå videre og bruke nettverksanalyseteknikker for å utnytte sekvensielle data maksimalt. Mer detaljerte analyser kan skille mellom de enkelte trinnene, utforske om sekvenser av atferd ligner hverandre på tvers av mennesker, og hvilken type sosialt nettverk som er mest avgjørende for en slik likhet. Ulempen med disse uten tvil mer komplekse analysene er den tekniske ferdigheten som kreves for å utføre dem, men når disse metodene blir mer etablert, de vil kunne gi oss mer detaljert informasjon (og realistisk!) atferdsprofiler av ulike miljøer og sosiale grupper med revolusjonerende ny innsikt for helsepolitikk.

Metodisk innovasjon muliggjør enklere, mer presist, og nye måter å forstå menneskelig atferd på. Det betyr ikke nødvendigvis "big data" og algoritmer. Innovasjon oppstår også fra nye kombinasjoner av konvensjonelle metoder med andre etablerte teknikker og nye teknologier. Kombinere helseundersøkelser på landsbygda med satellittbilder og akselerometre, sosiale nettverksundersøkelser med kognitive intervjuer, og helsetilgangsdata med sosial nettverksanalyse holder ikke bare de metodiske debattene i undersøkelsesforskningen i live. Det muliggjør også ny forskning, nye spørsmål, og et nytt syn på menneskelig atferd.

Kilde:

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