在实时数据采集研究中，经验取样法（ESM）与生态瞬时评估（EMA）这两个术语经常被互换使用。这两种方法都要在一天之内、并跨越多个不同的日子里多次收集问卷数据及其他类型的数据。
尽管二者十分相似，其历史渊源与首要目标却造就了细微而重要的差别。比较 ESM 与 EMA 这两种研究方法，能帮助研究者根据研究目标选择最合适的方案。
核心要点
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经验取样法（ESM）植根于传统心理学，侧重在自然情境中捕捉典型的行为与体验；而生态瞬时评估（EMA）源自临床与健康心理学，更关注对特定行为的实时监测与调整。
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经验取样法（ESM）旨在对一个人群的日常活动与心理状态提供具有代表性的整体刻画，适用于宽泛的行为研究；相比之下，EMA 着眼于对行为与心理状况的动态追踪，更适合聚焦性的临床评估。
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在方法层面，经验取样法（ESM）通常采用与体验相关的自我报告问卷；而 EMA 可以纳入多种数据类型，例如健康指标与事件触发式作答，从而对被试的状态与行为提供更细粒度的视角。
EMA 与 ESM 的根基
ESM 的起源与目标
长期以来，心理学一直致力于在日常情境中理解人类行为。Donald Fiske（1971）强调了测量个体典型行为、知觉与行动的重要性。正是在这种刻画真实生活体验的抱负之下，ESM 应运而生。
Mihaly Csikszentmihalyi、Reed Larson 与 Suzanne Prescott 等先驱者将 ESM 应用于青少年研究，回答关于其日常活动、动机以及对这些活动的心理反应等迫切问题。ESM 的根基在于力求在目标人群的自然情境中真实呈现其活动与体验。
EMA 的临床与健康心理学根基
EMA 由 Arthur Stone 及其同事发展而来，起源于临床与健康心理学。行为疗法与自我监测实践是其重要推动力——帮助参与者持续追踪特定行为（如成瘾或功能失调行为），并以矫正这些行为为目的。
健康心理学则通过动态评估实践（如血压监测）作出了贡献，用以捕捉行为自然展开时的动态特征。
小结：ESM 与 EMA 之别
因此，ESM 以代表性为核心，而 EMA 更关注行为在自然环境中的实时演变。
概括而言，虽然两种方法都收集实时数据，ESM 力图记录生活的原貌；EMA 则旨在为研究与临床目的监测并影响特定行为。
延伸阅读：EMA 策略：提升行为科学研究的准确性
区分 ESM 与 EMA 的四个关键维度
在 ExpiWell，我们更倾向于使用「经验取样法」一词，以尊重这一方法论的历史渊源。这个术语呼应了最早利用技术在参与者个体内部重复采集问卷数据的那批研究。
尽管如此，该术语所涵盖的研究范围更广，包括 ESM 与 EMA 的各种变体，以及形式多样的纵向研究。
以下四个关键维度可以帮助你在研究中区分经验取样法与生态瞬时评估。
1）生态效度的侧重点
ESM：强调代表性——具有代表性的活动、具有代表性的主观体验
EMA：强调瞬时性——瞬时的活动、瞬时的主观体验
2）分析焦点
ESM：活动的频次；跨活动及活动内部的总体心理水平（如动机、心境）
EMA：心理现象的轨迹；心理现象随时间的离散程度（如积极情绪螺旋）；心理现象的动态关系（即一个维度如何随时间与另一维度相互关联）
3）何时作答问卷？
ESM：以代表性为焦点；关注数天或数周内的总体活动与体验；时间触发式（即定时的问卷）；信号触发式（即收到通知即作答）
EMA：以现象为焦点；选择恰当的测量间隔以评估心理现象的变化；时间触发式（即定时的问卷）；信号触发式（即收到通知即作答）；事件触发式（即事件发生时作答）
4）数据／报告的形式
ESM：与体验相关的自我报告问卷
EMA：一般而言可包含任何类型的自我报告问卷，如健康数据、身体数据、人际关系数据、工作数据等
为帮助研究者轻松区分这两种方法，我们在下方提供了一张总结其差异的对照表。这份资源旨在帮助厘清哪种方法更适合各类研究目标。
结合上述四个维度，你也可以这样理解：
- ESM ＝「平常的一天是什么样子？」
- EMA ＝「这种行为此时此刻正如何变化？」
那么，依照这份指南，你该如何判断 ESM 还是 EMA 才是适合你研究的方法呢？
区分 ESM 与 EMA 的 5 个研究示例
以下五个实际场景可以帮助你理解 ESM 与 EMA 的差异，并让你的数据采集更加高效。
1. 大学生的日常情绪体验
方法： ESM
目标： 你希望了解大学生的典型情绪与日常作息，包括他们的平均幸福感或压力水平。这种情况下，可以使用 ESM 在自然情境中观察参与者的自然行为。
该研究考察了社交自我表露（即学生如何分享个人信息并与他人建立联系）在新冠疫情之前、期间与之后的变化，以及这些变化是否影响幸福感与联结感。
2. 监测焦虑水平
方法：EMA
如果你的目标是追踪焦虑如何逐日变化，EMA 是理想选择，因为它能追踪即时变化以及随时间推移的反应。
研究示例： Eco-anxiety in daily life: Relationships with well-being and pro-environmental behavior。
该研究考察了生态焦虑（对环境问题的焦虑与担忧）如何在日常生活中波动，并同时影响幸福感（快乐、生活意义）与亲环境行为（为保护环境而采取的行动）。
3. 测量职场人士的工作满意度
方法：ESM
若要广泛了解日常的工作满意度，ESM 是最合适的方法，因为它旨在呈现典型的体验与行为。
该研究考察了工作满意度与准备程度如何影响音乐教师的心流状态（完全沉浸于某项活动的心理状态）。研究运用了 Csikszentmihalyi 的心流理论——该理论依据挑战与技能之间的平衡描述不同的心理状态（如最优心流、压力／焦虑、放松、无聊）。
4. 吸烟行为的实时追踪
方法：EMA
当研究焦点是某一特定行为（如吸烟）及其诱因或模式时，EMA 最为适用，因为你可以捕捉事件及其即时情境。
这项试点研究探索了通过智能手机使用生态瞬时评估（EMA）的可行性，用以追踪加拿大青少年接触大麻营销的频率、他们对这些接触的反应，以及这些接触在真实生活中发生的情境。
5. 研究走神等人类行为
方法：ESM
如果你的目标是理解走神这类常见的人类行为，而非聚焦某种特定干预，ESM 能提供最具代表性的洞见。
该研究考察了全美 25–50 岁在职成年人日常生活中的走神现象——即思绪偏离当前任务的体验。与以往主要在实验室情境中研究大学生的做法不同，这项研究使用经验取样法（ESM）探索真实世界中的走神体验。
你可以借助这五个示例来学习 ESM 与 EMA 的差异，从而更好地理解研究方法。
结语
理解 ESM 与 EMA 的差异，会对研究的设计与结果产生显著影响。选对方法，研究者就能获得更准确、更具代表性的数据，进而在真实世界情境中形成更有效的干预方案，也能更好地理解各种行为。
ExpiWell 的实时数据采集工具遵循 ESM 最佳实践，帮助你更好地理解你的研究对象。
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