Was ist Voreingenommenheit? [A Field Guide for Scientific Research]

In der Wissenschaft geht es darum, die Wahrheit zu finden. Die Wahrheit über den Menschen ist jedoch vielleicht noch schwieriger zu finden als in jedem anderen Bereich der Wissenschaft. Es sollte daher nicht überraschen, dass die Erforschung des Menschen ein heikles Unterfangen ist, bei dem es schwierig ist, die richtigen Schlüsse zu ziehen.

Ohne eine ordnungsgemäße und rigorose Versuchsanordnung können Fehler auf vielfältige Weise auftreten. Dazu gehören nicht zuletzt Verzerrungen in der Forschung, die weitreichende Auswirkungen haben können und sich ohne Vorbereitung nur schwer abstellen lassen. Solche verzerrenden Faktoren können ganz ohne Absicht entstehen, können aber letztlich die Zuverlässigkeit (und Glaubwürdigkeit) der Forschung beeinträchtigen, wenn sie nicht ordnungsgemäß kontrolliert werden.

Es gibt mehrere Aspekte und Fallstricke innerhalb der Forschung, die diese fehlerhaften Verzerrungen hervorrufen können, die sowohl die Teilnehmer als auch die Forscher in die Irre führen und zu Daten führen, die die getesteten Gedanken und Verhaltensweisen nicht wirklich widerspiegeln.

Verzerrungen in der Forschung sind weit verbreitet, können aber oft durch gute methodische Kontrollen und die Auswahl der am besten geeigneten Ausrüstung überwunden werden, um die richtigen Antworten zu erhalten. Im Folgenden gehen wir auf einige der häufigsten Fehler ein, die in der Forschung auftreten, und zeigen Wege auf, wie man sie vermeiden kann. So können Sie Ihre Forschung zu immer größeren Entdeckungen führen.

Inhalt:
Teilnehmer-Voreingenommenheit
Auswahl-Voreingenommenheit
Forscher-Voreingenommenheit

Drei Voreingenommenheiten, die die Forschung beeinflussen können

1. Voreingenommenheit der Teilnehmer

Eine der zentralen Voreingenommenheiten, die die Forschung behindern und negativ beeinflussen können, ist die Voreingenommenheit der Teilnehmer. Er wird oft so beschrieben, dass die Teilnehmer nur auf das reagieren, was sie für die Wünsche des Forschers halten, aber er kann auch aus weniger offensichtlichen Gründen auftreten.

Ein Beispiel dafür ist die Verzerrung durch soziale Erwünschtheit. Die Teilnehmer haben möglicherweise vorgefasste Meinungen darüber, was eine akzeptable Antwort oder ein akzeptables Verhalten ist, und passen ihre Antworten dementsprechend an – entweder bewusst oder unbewusst.

Diese Reaktion ist besonders wahrscheinlich bei Experimenten, die sich mit sensiblen Themen befassen (wie z. B. mit dem persönlichen Einkommen oder der Religion), und wird die Ergebnisse letztlich zu etwas verzerren, das nicht der Wahrheit entspricht.

Teilnehmer können sich auch mit allem abfinden oder negativ auf die Fragen antworten (auch als „Ja-Sagen“ oder „Nein-Sagen“ bekannt). Dies kann aufgrund von Müdigkeit, Langeweile oder sogar absichtlichen Versuchen, die Untersuchung zu stören, geschehen.

Das sind also einige der Probleme, die bei einer Voreingenommenheit der Teilnehmer auftreten können, aber was ist mit Lösungen? Vorsichtsmaßnahmen bei der Versuchsplanung können sehr hilfreich sein, und die richtigen Hilfsmittel können noch mehr helfen.

OK – Sie brauchen mehr als Klebeband, um Verzerrungen in der Forschung zu korrigieren (und auch mehr als Post-It-Zettel).

Im Falle von sozialer Erwünschtheit ist es wichtig, die Teilnehmer über ihre Anonymität zu informieren (und diese auch zu gewährleisten). Bei „Ja-/Nein-Sagern“ ist es wichtig, die Teilnehmer angemessen zu motivieren – entweder durch eine Vergütung oder durch ausreichende Pausen, um eine Ermüdung zu vermeiden. Die Überprüfung auf Ausreißer in den Daten kann als letzte Kontrolle ebenfalls hilfreich sein.

Check out: Was ist Participant Bias? (And How to Defeat it)

Darüber hinaus können psychophysiologische Messungen dabei helfen, potenziell irreführende Antworten oder Verhaltensweisen zu durchschauen und ein klareres Bild davon zu erhalten, was wirklich vor sich geht. Mit Hilfe von Biosensoren können Sie die Reaktion eines Teilnehmers messen, ohne dass diese bewusst gefiltert wird.

Sie können auch Daten liefern, ohne dass die Teilnehmer sich wirklich anstrengen müssen. Die Messung der Aufmerksamkeit eines Teilnehmers lässt sich beispielsweise leicht mit Eye-Tracking durchführen und erfordert keine zusätzliche Energie von ihm. Das macht es viel einfacher, den Teilnehmer in der Studie zu halten.

Es ist auch möglich, den emotionalen Zustand eines Teilnehmers – seine Valenz – durch automatische Gesichtsausdrucksanalyse aufzuzeichnen und dies mit Aufzeichnungen seiner physiologischen Erregung (z. B. durch Aufzeichnungen der galvanischen Hautreaktion) zu kombinieren, während er ein Experiment durchführt. Die Kombination dieser Methoden ermöglicht eine vollständige Abfrage des mentalen Zustands eines Teilnehmers, ohne ihn mental zu belasten.

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Der perfekte Teilnehmer – engagiert. Sehr engagiert. (Vielleicht auch ein bisschen ängstlich).

2. Selektionsfehler

Bevor die Teilnehmer das Experiment abschließen, müssen sie zunächst ausgewählt werden, und hier kommt der Selektionsfehler ins Spiel. Dies kann als ein experimenteller Fehler definiert werden, der auftritt, wenn der Teilnehmerpool oder die nachfolgenden Daten nicht repräsentativ für die Zielpopulation sind.

Dies kann aus verschiedenen Gründen geschehen, von denen einige vermeidbarer sind als andere. Zum Beispiel können die Teilnehmer selbst eine Selbstselektion vornehmen – vor allem, wenn es sich um eine Studie auf freiwilliger Basis handelt – und bestimmte Persönlichkeitstypen können in dieser Population stärker verbreitet sein.

Nicht genügend Teilnehmer zu haben oder die resultierenden Daten auf falsche Weise auszuwählen sind ebenfalls Beispiele für methodische Aspekte, die letztlich dazu führen, dass der falsche Teilnehmerpool untersucht wird.

Mehr erfahren: Was ist Selection Bias? (And How to Defeat it)

Diese verzerrenden Faktoren können auf verschiedene Weise korrigiert werden. Der Verzerrung durch eine selbstgewählte Teilnehmergruppe kann man vorbeugen, indem man den Teilnehmern mehrere Kanäle oder Wege für den Zugang zur Studie offen hält. Idealerweise werden sie aus einer gemischten Gruppe von selbst ausgewählten oder ausgewählten Teilnehmern gezogen (z. B. Universitätsstudenten, die die Studie zur Erlangung von Studienleistungen absolvieren, und Freiwillige).

Außerdem ist ein großer Teilnehmerpool immer hilfreich (auch wenn dies nicht immer möglich ist), und die Transparenz der Datenquellen trägt ebenfalls zur Glaubwürdigkeit einer Studie bei.

Psychophysiologische Messungen können ebenfalls zur Zuverlässigkeit der Ergebnisse von Teilnehmern beitragen, da sie leicht als Mehrfachaufzeichnungen kombiniert werden können, bei denen eine Kreuzvalidierung der Datenquellen möglich ist. Die Kombination einer breiten Palette von Messwerten bedeutet, dass Ausreißer viel leichter zu erkennen sein sollten.

Ein Ausreißer in Ihren Daten ist wahrscheinlich nicht so leicht zu erkennen, aber durch die Kombination von Metriken kommen Sie ihm nahe.

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3. Voreingenommenheit der Forscher

Es gibt auch die oft übersehenen und leider allzu häufigen Auswirkungen der Voreingenommenheit der Forscher, bei denen die Wissenschaftler selbst die von ihnen durchgeführten Forschungen in die Irre führen, oft unabsichtlich, manchmal aber auch absichtlich.

Die Forscher können implizit zu Gunsten eines bestimmten Ergebnisses voreingenommen sein, und auch mühsame Datenerhebungen können in diese Richtung führen, selbst wenn sie falsch sind. Sie können auch die Teilnehmer beeinflussen, indem sie einfach nur anwesend sind – das Übersehen anderer kann ziemlich drastische Auswirkungen haben (bekannt als Hawthorne-Effekt) und Verhaltensweisen auf nicht repräsentative Weise verändern.

Sieh dich um: What is Researcher Bias? (And How to Defeat it)

Um dies zu umgehen, könnte es erforderlich sein, die Studie als Doppelblindstudie durchzuführen, bei der die Teilnehmer und die Personen, die die Datenerhebung durchführen, nicht wissen, welche Versuchsgruppe welche ist. Dadurch wird ein hohes Maß an Voreingenommenheit vermieden, das andernfalls auftreten könnte, und obwohl es ein hohes Maß an Zuverlässigkeit in einer experimentellen Umgebung bietet, könnte es zu mühsam oder kostspielig in der Durchführung sein.

Ein Beispiel für eine Doppelblindstudie. Forscher 1 teilt die Gruppen auf, während Forscher 2 das Experiment mit den Gruppen durchführt, ohne zu wissen, welche Gruppe welche ist. Die Daten werden dann an Forscher 1 übergeben, der erst nach der Analyse erfährt, zu welcher Gruppe die Daten gehören.

Die Verwendung vordefinierter Plattformen zur Erstellung eines Versuchsplans und zur Durchsetzung der darin enthaltenen Bedingungen gewährleistet ein Maß an Konsistenz und Zuverlässigkeit, das ansonsten nur schwer zu erreichen ist. Indem die verschiedenen Versuchsbedingungen mit einem standardisierten Ansatz umgesetzt (und aufgezeichnet) werden, kann alles einheitlich gestaltet werden, was die Wahrscheinlichkeit des Auftretens potenziell störender Interferenzen verringert.

Die Verwendung von Software wie iMotions auf diese Weise hilft den Forschern auch, weniger Zeit darauf zu verwenden, die Teilnehmer durch die Studie zu führen. So bleibt mehr Zeit für die richtige Methodik, die Interpretation der Daten und die Veröffentlichung der Ergebnisse.

Sie können auch mehr Zeit darauf verwenden, Ihre Daten cool aussehen zu lassen.

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Schlussfolgerung

Psychophysiologische Messungen ermöglichen es den Forschern letztlich, tiefer in die Gedanken der Teilnehmer und ihre zugrunde liegenden physiologischen Zustände einzudringen, wodurch sie Zugang zu ungefilterten Reaktionen und Gefühlen erhalten. Die Aufzeichnungen solcher Biosensoren können ein viel ehrlicheres Bild davon zeichnen, was jemand denkt und warum er sich auf eine bestimmte Art und Weise verhält.

Der kombinierte Einsatz von Biosensoren ermöglicht sowohl eine Kreuzvalidierung als auch eine größere Tiefe der Ergebnisse, was die Gültigkeit der Ergebnisse und damit die Stärke des Experiments erhöht. Mit iMotions ist dies sowohl einfacher als auch weniger zeitaufwändig.

Auf diese Weise ist es einfacher, mehr Datenquellen zu einer Studie hinzuzufügen und die Zeit effektiver zu nutzen, was bedeutet, dass es einfacher denn je ist, zu unvoreingenommenen Ergebnissen – und unglaublichen Erkenntnissen – zu gelangen.

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Voreingenommenheit ist in der Forschung nur allzu verbreitet, und ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen, objektivere, zuverlässigere und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie mehr über Voreingenommenheit erfahren möchten, schauen Sie sich unsere früheren Artikel an, die sich mit der Voreingenommenheit von Teilnehmern, der Auswahl und der Voreingenommenheit von Forschern befassen. Und wenn Sie noch mehr Ratschläge und Top-Tipps für die Forschung suchen, sollten Sie unseren umfassenden Leitfaden für die Versuchsplanung durchlesen. Er ist kostenlos und erstaunlich, eine perfekte Kombination.

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