Wat is vooringenomenheid? [Een veldgids voor wetenschappelijk onderzoek]

Wetenschap draait om het achterhalen van de waarheid. De waarheid van de mens is echter misschien nog ongrijpbaarder dan in enig ander domein van de wetenschap. Het hoeft dan ook niet te verbazen dat onderzoek naar de mens een lastige klus is, en moeilijk goed te doen.

Zonder een goed en rigoureus ontworpen experimentele opzet, kunnen er op verschillende manieren fouten ontstaan. Niet in de laatste plaats zijn dat vertekeningen in het onderzoek, die een brede impact kunnen hebben, en zonder voorbereiding moeilijk te stoppen zijn. Dergelijke vertekenende factoren kunnen geheel zonder opzet worden geproduceerd, maar kunnen uiteindelijk de betrouwbaarheid (en geloofwaardigheid) van onderzoek schaden als ze niet goed worden gecontroleerd.

Er zijn verschillende aspecten en valkuilen binnen onderzoek die deze foutieve vertekeningen kunnen produceren, waardoor zowel de deelnemers, als de onderzoekers op een dwaalspoor worden gebracht, en te maken krijgen met gegevens die niet echt representatief zijn voor de geteste gedachten en gedragingen.

Biasco’s in onderzoek zijn wijdverbreid, maar kunnen vaak worden ondervangen met goede methodologische controles, en door het kiezen van de meest geschikte apparatuur om de juiste antwoorden te krijgen. Hieronder overlopen we enkele van de meest voorkomende biases die onderzoek teisteren, en geven we routes om ze te vermijden. Met deze in het achterhoofd kunt u uw onderzoek naar steeds grotere ontdekkingen leiden.

Inhoud:
Participant Bias
Selection Bias
Researcher Bias

Drie vooroordelen die van invloed kunnen zijn op onderzoek

1. Participant Bias

Een van de centrale biases die onderzoek kan hinderen en negatief beïnvloeden is die van de participant bias. Dit is vaak beschreven als de deelnemer die puur reageert op wat hij denkt dat de onderzoeker wil, maar dit kan ook om minder voor de hand liggende redenen gebeuren.

De sociale-wenselijkheidsbias is hier een voorbeeld van. Deelnemers kunnen vooroordelen hebben over wat een acceptabel antwoord of gedrag is, en zullen hun antwoorden daarop afstemmen – bewust of onbewust.

Deze reactie is vooral waarschijnlijk bij experimenten over gevoelige onderwerpen (zoals persoonlijk inkomen of religie) en zal uiteindelijk de bevindingen verdraaien in iets dat niet waar is.

Deelnemers kunnen zich ook bij alles neerleggen, of negatief antwoorden op de vragen (ook bekend als “yea-saying” of “nay-saying”). Dit kan gebeuren door vermoeidheid, verveling, of zelfs opzettelijke pogingen om het onderzoek te verstoren.

Dit zijn dus enkele van de problemen die kunnen optreden bij deelnemersvooringenomenheid, maar hoe zit het met oplossingen? Voorzorgsmaatregelen nemen bij de experimentele opzet kan al veel helpen, en de juiste hulpmiddelen kunnen nog verder helpen.

OK – je hebt meer nodig dan plakband om onderzoeksvooringenomenheid te corrigeren (en ook meer dan Post-It notities).

In het geval van sociale-wenselijkheidsbiases is het belangrijk om de deelnemer te informeren over zijn anonimiteit (en dat ook te waarborgen). Voor “ja-nee-zeggen” is het belangrijk de deelnemer goed te motiveren – hetzij met een beloning, hetzij met voldoende pauzes om te voorkomen dat hij moe wordt. Controleren op uitschieters in de gegevens kan ook helpen als laatste controle.

Kijk op: Wat is deelnemersvooringenomenheid? (And How to Defeat it)

Daarnaast kunnen psychofysiologische metingen u helpen door de mogelijk misleidende antwoorden of gedragingen heen te kijken, en een duidelijker beeld te geven van wat er werkelijk aan de hand is. Met biosensoren kun je de reactie van een deelnemer meten, zonder dat die bewust wordt gefilterd.

Ze kunnen ook gegevens opleveren zonder dat de deelnemers er echt moeite voor hoeven te doen. Het meten van de aandacht van een deelnemer is bijvoorbeeld eenvoudig met eye tracking, en vergt geen extra energie van hen. Dit maakt het veel gemakkelijker om de deelnemer bij het onderzoek betrokken te houden.

Het is ook mogelijk om de emotionele toestand van een deelnemer – zijn valentie – vast te leggen via automatische analyse van de gezichtsuitdrukking, en dit te combineren met opnamen van zijn fysiologische arousal (zoals via galvanische huidresponsopnamen), terwijl hij een experiment uitvoert. De combinatie van deze methoden levert een complete ondervraging op van de mentale toestand van een deelnemer, zonder extra mentale belasting.

Top van pagina

De perfecte deelnemer – betrokken. Zeer betrokken. (Misschien ook een beetje bang).

2. Selection Bias

Voordat de deelnemers het experiment voltooien, moeten ze eerst worden geselecteerd, en dit is waar selection bias om de hoek komt kijken. Dit kan worden gedefinieerd als een experimentele fout die optreedt wanneer het deelnemersbestand, of de daaropvolgende gegevens, niet representatief zijn voor de doelpopulatie.

Dit kan om verschillende redenen gebeuren, waarvan sommige beter te vermijden zijn dan andere. De deelnemers zelf kunnen bijvoorbeeld een zelfselectie maken – vooral wanneer het onderzoek op vrijwillige basis wordt uitgevoerd – en bepaalde persoonlijkheidstypes kunnen meer voorkomen in die populatie.

Niet genoeg deelnemers hebben, of de resulterende gegevens op onjuiste manieren selecteren zijn ook voorbeelden van methodologische aspecten die er uiteindelijk toe leiden dat de verkeerde deelnemerspool wordt onderzocht.

Lees meer: Wat is selectievooringenomenheid? (And How to Defeat it)

Deze vertekenende factoren kunnen op meerdere manieren worden gecorrigeerd. De vooringenomenheid van een zelf-selecterende deelnemersgroep kan worden tegengegaan door de deelnemers via meerdere kanalen of routes toegang te geven tot het onderzoek. Idealiter worden zij getrokken uit een gemengde steekproefgroep, van zelf-selecterende, of geselecteerde deelnemers (bijvoorbeeld met universiteitsstudenten die de studie voor studiepunten afronden, en vrijwilligers).

Naast dit helpt het ook vrijwel altijd om een grote deelnemerspool te hebben (hoewel dit misschien niet altijd mogelijk is), terwijl het transparant zijn over de gegevensbronnen ook de geloofwaardigheid van een studie ten goede zal komen.

Psychofysiologische metingen kunnen ook de betrouwbaarheid van de bevindingen van deelnemers ten goede komen, omdat ze gemakkelijk kunnen worden gecombineerd als meerdere opnames, waarbij kruisvalidatie van de gegevensbronnen kan plaatsvinden. Het combineren van een breed scala aan meetgegevens betekent dat uitbijters veel gemakkelijker kunnen worden opgespoord.

Een uitbijter in je data is waarschijnlijk niet zo makkelijk te ontdekken, maar door metrics te combineren kom je in de buurt.

Top van pagina

3. Researcher Bias

Er is ook het vaak over het hoofd geziene, en helaas maar al te vaak voorkomende effect van researcher bias, waarbij de wetenschappers zelf het door hen uitgevoerde onderzoek misleiden, vaak onbedoeld maar soms opzettelijk.

De onderzoekers kunnen impliciet bevooroordeeld zijn ten gunste van een bepaald resultaat, en het lastig verzamelen van gegevens kan ook in die richting leiden, ook al is het ten onrechte. Ze kunnen ook invloed hebben op de deelnemers, gewoon door aanwezig te zijn – anderen over het hoofd zien kan vrij drastische effecten hebben (bekend als het Hawthorne Effect), en gedrag veranderen op niet-representatieve manieren.

Kijk ook eens: Wat is onderzoekersvooringenomenheid? (And How to Defeat it)

Om dit te omzeilen zou het onderzoek als een dubbelblind onderzoek kunnen worden uitgevoerd – waarbij de deelnemers en de mensen die de gegevensverzameling uitvoeren niet weten welke experimentele groep welke is. Dit vermindert een grote mate van bias die anders zou kunnen optreden, en ondanks het feit dat het een grote mate van betrouwbaarheid toevoegt aan een experimentele setting, zou het te bewerkelijk of te kostbaar kunnen zijn om uit te voeren.

Een voorbeeld van een dubbelblinde opzet. Onderzoeker 1 splitst de groepen, terwijl onderzoeker 2 het experiment met de groepen uitvoert, zonder te weten welke groep welke is. De gegevens worden vervolgens aan onderzoeker 1 gegeven, die pas na de analyse te weten komt tot welke groep de gegevens behoren.

Het gebruik van vooraf gedefinieerde platforms om een experimenteel plan te maken, en de voorwaarden daarin af te dwingen, zorgt voor een niveau van consistentie en betrouwbaarheid dat anders moeilijk te construeren is. Door de verschillende experimentele condities met een gestandaardiseerde aanpak uit te voeren (en op te nemen), kan alles consistent worden gemaakt, wat de kans op mogelijk verstorende interferenties verkleint.

Door software als iMotions op deze manier te gebruiken, hoeven onderzoekers ook minder tijd te besteden aan het leiden van deelnemers door het onderzoek. Daardoor kan meer tijd worden besteed aan de juiste methodologie, de interpretatie van de gegevens en de publicatie van de resultaten.

Het stelt je ook in staat om meer tijd te besteden aan het er cool laten uitzien van je gegevens.

Top van pagina

Conclusie

Psychofysiologische metingen stellen onderzoekers uiteindelijk in staat om verder in de geest van deelnemers en hun onderliggende fysiologische toestanden te gluren, wat toegang geeft tot ongefilterde reacties en gevoelens. De opnames van dergelijke biosensoren kunnen een veel eerlijker beeld schetsen van wat iemand denkt, en waarom hij zich op een bepaalde manier gedraagt.

Het gebruik van biosensoren in combinatie maakt zowel kruisvalidatie als een grotere diepgang van de bevindingen mogelijk, waardoor de validiteit van de bevindingen, en daarmee de kracht van het experiment, toeneemt. Dit is zowel gemakkelijker als minder tijdrovend, in iMotions.

Met dit in gedachten, is het eenvoudiger om zowel meer gegevensbronnen toe te voegen aan een studie, als om tijd op een effectievere manier te gebruiken, wat betekent dat het bereiken van onbevooroordeelde resultaten – en ongelooflijke bevindingen – gemakkelijker is dan ooit.

Kijk ook eens op: De studie van menselijk gedrag: Meten, analyseren en begrijpen

Bias is maar al te wijdverspreid binnen onderzoek, en ik hoop dat dit artikel helpt u te leiden naar meer objectieve, betrouwbare en reproduceerbare resultaten. Als je meer wilt weten over vooringenomenheid, kijk dan eens naar onze eerdere artikelen die dieper ingaan op vooringenomenheid bij deelnemers, selectie en onderzoekers. En als u op zoek bent naar nog meer advies en top tips voor onderzoek, lees dan onze uitgebreide gids over experimenteel ontwerp. Het is gratis en geweldig, een perfecte combinatie.

Top van pagina