兰德-Making-and-Breaking-Barriers_-Assessing-the-value-of-mounted-police-units-in-the-UK_-Appendices_64页_3mb

详细总结：Making and Breaking Barriers - UK Mounted Police Units Assessment

核心内容

本文件是《Making and Breaking Barriers》研究报告的附录部分，主要介绍了系统社会观察（SSO）方法的工具和指南，用于评估英国骑警单位在地方警务中的表现和影响。附录内容包括研究方法、数据表格、足球相关数据等，旨在为研究团队提供详细的记录和分析框架。

主要观点

1. 研究目的

   • 评估骑警与市民在日常巡逻和大型公共活动中的互动质量与频率。
   • 比较骑警与普通警察（如社区警务人员）在市民互动中的表现差异。
   • 探讨骑警对市民对警察效能和合法性的正面影响。

2. SSO方法概述

   • 研究团队使用移动应用“Forms”进行数据记录，并通过代码本指导观察员如何分类和记录数据。
   • 研究分为三个阶段，分别对应巡逻观察、人群观察和数据修正。

3. 互动分类与记录

   • 互动分为三种类型：互动（Interaction）、偶遇（Encounter） 和 多重偶遇（Multiple Encounter）。
   • 每种类型有对应的变量和分类标准，涵盖时间、地点、参与人数、互动内容、冲突程度、市民和警察的尊重表现等。

4. 观察员职责

   • 观察员需全程参与骑警和社区警务人员的巡逻任务，包括开始和结束会议。
   • 观察员需记录所有可见的互动和偶遇，并在每次巡逻结束后撰写简短的民族志报告。
   • 观察员需注意避免与观察对象的深入交流，以防止影响数据的客观性。

5. 数据收集与分析工具

   • 巡逻观察代码本（Patrol Observation Codebook）：记录互动、偶遇、多重偶遇和市民对警察的认可以及相关的数据。
   • 人群观察代码本（Crowd Observations Codebook v2）：用于大型活动中的观察，包括人群规模、密度、行为模式以及事件类型。
   • 数据错误日志本（Data Glitch Logbook）：用于记录和修正提交数据中的错误，以确保数据集的准确性。

关键信息

附录结构

• 附录A：项目方法论资源
• 附录B：数据表格
• 附录C：足球相关数据

研究假设

1. 骑警与市民的互动比普通警察更积极、尊重，且冲突更少。
2. 市民更倾向于与骑警互动。
3. 骑警的出现会提高市民对警察效能的正面评价。
4. 骑警的出现会增强市民对警察合法性的认同。
5. 骑警在人群情境中更可能与市民进行积极互动。
6. 骑警在人群情境中更可能促进有序行为。

巡逻观察协议

• 观察时间为2014年晚冬和早春。
• 观察员需记录以下变量：
  • 时间和地点
  • 互动类型（互动、偶遇、多重偶遇、认可以及相关行为）
  • 市民和警察的性别、年龄、种族等人口统计信息
  • 冲突程度、互动语气、市民参与度、警察行为尊重程度等
• 观察员需填写每日观察报告，包括巡逻时间、活动类型、市民互动数据等。

人群观察协议

• 观察时间为2014年春季和夏季，聚焦于大型公共活动（如嘉年华、音乐节）。
• 观察员需记录人群规模、密度、移动模式、事件类型（如正面/负面互动、冲突、逮捕等）。
• 每次观察需按固定时间间隔（如每5-10分钟）记录一次数据。
• 观察员需在每次观察后撰写简短的民族志报告，以补充定量数据。

数据记录工具

• Forms移动应用：用于时间、地点、互动类型等数据的实时记录。
• 手计数器（Hand tally machine）：用于记录市民对警察的认可以及互动次数。
• 代码本：提供详细的分类标准，确保数据收集的一致性和客观性。

伦理与研究指导

• 观察员需保持客观和伦理标准，避免影响警察或市民的行为。
• 在面对市民提问时，应说明研究是关于英国警务的，避免透露具体测量内容。
• 对于警察的问题，应如实回答，但避免提供过多细节以防止行为偏差。

数据修正与日志记录

• 用于记录数据提交中的错误，包括错误发生的时间、描述和修正建议。
• 有助于在最终数据集发布前修正和优化数据质量。

总结

本附录提供了系统社会观察（SSO）方法的详细工具和指南，用于评估骑警在英国地方警务中的表现和影响。研究通过定量和定性数据收集，旨在比较骑警与普通警察在互动质量、市民参与度、冲突控制等方面的表现。研究团队在研究初期进行了培训和试点，以确保数据收集的准确性和一致性。观察员需在巡逻任务中保持中立，避免与观察对象进行深入交流，以确保研究的客观性。