Știința are ca scop ajungerea la adevăr. Cu toate acestea, adevărul despre oameni este poate chiar mai evaziv decât în orice alt domeniu al științei. Prin urmare, nu ar trebui să fie o mare surpriză faptul că cercetarea oamenilor este un lucru complicat și dificil de realizat corect.
În lipsa unui cadru experimental conceput în mod corespunzător și riguros, erorile pot apărea în mai multe moduri. Nu în ultimul rând, printre acestea se numără prejudecățile în cercetare, care pot avea un impact larg și, fără pregătire, sunt greu de oprit. Astfel de factori de părtinire pot fi produși în întregime fără intenție, dar pot afecta în cele din urmă fiabilitatea (și credibilitatea) cercetării dacă nu sunt controlați în mod corespunzător. Există mai multe aspecte și capcane în cadrul cercetării care pot produce aceste prejudecăți eronate, ducând în eroare atât participanții, cât și cercetătorii, și având de-a face cu date care nu reflectă cu adevărat gândurile și comportamentele testate. Biasurile din cadrul cercetării sunt larg răspândite, dar pot fi adesea depășite cu ajutorul unor bune controale metodologice și prin alegerea celor mai potrivite echipamente pentru a produce răspunsurile corecte. Mai jos vom trece în revistă unele dintre cele mai frecvente prejudecăți care afectează cercetarea și vom oferi căi pentru a le evita. Ținând cont de acestea, vă puteți ghida cercetarea spre descoperiri tot mai mari.
Contenit:
Participant Bias
Selection Bias
Researcher Bias
- Trei prejudecăți care pot avea impact asupra cercetării
- 1. Partizanatul participantului
- OK – veți avea nevoie de mai mult decât bandă adezivă pentru a corecta părtinirea în cercetare (și mai mult decât notițe Post-It, de asemenea).
- Verificați: Ce este biasul participantului? (și cum să-l învingem)
- Participantul perfect – angajat. Foarte implicat. (Poate și puțin speriat).
- 2. Biasul de selecție Înainte ca participanții să completeze experimentul, trebuie mai întâi să fie selectați, și aici intervine biasul de selecție. Aceasta poate fi definită ca o eroare experimentală care apare atunci când grupul de participanți, sau datele ulterioare, nu sunt reprezentative pentru populația țintă. Acest lucru poate apărea din mai multe motive, dintre care unele sunt mai ușor de evitat decât altele. De exemplu, participanții înșiși se pot auto-selecta – în special atunci când studiul este pe bază de voluntariat – și anumite tipuri de personalitate pot fi mai răspândite în acea populație. Faptul de a nu avea suficienți participanți sau de a selecta datele rezultate în mod incorect sunt, de asemenea, exemple de aspecte metodologice care, în cele din urmă, conduc la examinarea unui grup de participanți incorect. Aflați mai multe: Ce este biasul de selecție? (Și cum să îl învingem) Acesti factori de părtinire pot fi corectați în mai multe moduri. Prevenirea prejudecății unui grup de participanți care se auto-selectează poate fi tratată prin existența mai multor canale sau căi deschise pentru ca participanții să aibă acces la studiu. În mod ideal, aceștia vor fi extrași dintr-un grup de eșantion mixt, de participanți care se auto-selectează sau selectați (de exemplu, cu studenți universitari care finalizează studiul pentru credite de curs și voluntari).
- Un fenomen aberant în datele dvs. probabil că nu este atât de ușor de depistat, dar combinarea metricilor vă aduce aproape.
- 3. Prejudiciul cercetătorului
- Vezi: Ce este prejudecata cercetătorului? (și cum să-l învingem)
- Un exemplu de configurație dublu-orb. Cercetătorul 1 împarte grupurile, în timp ce cercetătorul 2 realizează experimentul cu grupurile, fără să știe care este care. Datele sunt apoi date cercetătorului 1, care va afla din ce grup fac parte doar după analiză.
- De asemenea, vă permite să petreceți mai mult timp și pentru a face ca datele dvs. să arate bine.
- Concluzie
- Vezi: Studiul comportamentului uman: Măsurarea, analiza și înțelegerea
Trei prejudecăți care pot avea impact asupra cercetării
1. Partizanatul participantului
Una dintre prejudecățile centrale care pot împiedica și avea un impact negativ asupra cercetării este cea a partizanatului participantului. Aceasta a fost adesea descrisă ca fiind faptul că participantul reacționează pur și simplu la ceea ce crede că dorește cercetătorul, dar poate apărea și din motive mai puțin evidente. Biasarea de deziderat social este un exemplu în acest sens. Participanții pot avea noțiuni preconcepute despre ceea ce este un răspuns sau un comportament acceptabil, astfel încât își vor adapta răspunsurile pentru a corespunde acestora – fie în mod conștient sau inconștient. Această reacție este deosebit de probabilă în cazul experimentelor care acoperă subiecte sensibile (cum ar fi cu venitul personal, sau religia, de exemplu) și, în cele din urmă, va denatura constatările în ceva care nu este adevărat. Participanții pot, de asemenea, să consimtă la orice, sau să răspundă negativ la întrebări (cunoscut și sub numele de „yea-saying” sau „nay-saying”). Acest lucru se poate întâmpla din cauza oboselii, a plictiselii sau chiar a încercărilor intenționate de a perturba cercetarea. iv Deci, acestea sunt câteva dintre problemele care pot apărea cu părtinirea participanților, dar cum rămâne cu soluțiile? Luarea de măsuri de precauție în ceea ce privește proiectarea experimentală poate ajuta foarte mult, iar faptul de a avea instrumentele potrivite poate ajuta și mai mult.
OK – veți avea nevoie de mai mult decât bandă adezivă pentru a corecta părtinirea în cercetare (și mai mult decât notițe Post-It, de asemenea).
În cazul prejudecăților de deziderat social, este important să informați participantul cu privire la anonimatul său (și să asigurați și acest lucru). Pentru „da/nu”, este important să se motiveze corespunzător participantul – fie cu o remunerație, fie cu suficiente pauze pentru a se asigura că nu obosește. De asemenea, ca o ultimă verificare, poate fi utilă verificarea datelor aberante.
Verificați: Ce este biasul participantului? (și cum să-l învingem)
În plus, măsurătorile psihofiziologice vă pot ajuta să vedeți prin răspunsurile sau comportamentele potențial înșelătoare și să oferiți o imagine mai clară a ceea ce se întâmplă cu adevărat. Biosenzorii vă permit să măsurați răspunsul unui participant, fără ca acesta să fie filtrat în mod conștient. De asemenea, acestea pot furniza date fără niciun efort real din partea participanților. De exemplu, măsurarea atenției unui participant este ușor de realizat cu ajutorul urmăririi ochilor și nu necesită energie suplimentară din partea acestora. Acest lucru face mult mai ușor să se mențină participantul implicat în studiu. Este, de asemenea, posibil să se înregistreze starea emoțională a unui participant – valența acestuia – prin analiza automată a expresiei faciale și să se combine acest lucru cu înregistrări ale stării lor fiziologice de excitare (cum ar fi prin înregistrări ale răspunsului galvanic al pielii), în timp ce aceștia finalizează un experiment. Combinația acestor metode oferă o interogare completă a stării mentale a unui participant, fără a adăuga niciun efort mental.
Top of page
Participantul perfect – angajat. Foarte implicat. (Poate și puțin speriat).
2. Biasul de selecție
Înainte ca participanții să completeze experimentul, trebuie mai întâi să fie selectați, și aici intervine biasul de selecție. Aceasta poate fi definită ca o eroare experimentală care apare atunci când grupul de participanți, sau datele ulterioare, nu sunt reprezentative pentru populația țintă. Acest lucru poate apărea din mai multe motive, dintre care unele sunt mai ușor de evitat decât altele. De exemplu, participanții înșiși se pot auto-selecta – în special atunci când studiul este pe bază de voluntariat – și anumite tipuri de personalitate pot fi mai răspândite în acea populație. Faptul de a nu avea suficienți participanți sau de a selecta datele rezultate în mod incorect sunt, de asemenea, exemple de aspecte metodologice care, în cele din urmă, conduc la examinarea unui grup de participanți incorect.
Aflați mai multe: Ce este biasul de selecție? (Și cum să îl învingem)
Acesti factori de părtinire pot fi corectați în mai multe moduri. Prevenirea prejudecății unui grup de participanți care se auto-selectează poate fi tratată prin existența mai multor canale sau căi deschise pentru ca participanții să aibă acces la studiu. În mod ideal, aceștia vor fi extrași dintr-un grup de eșantion mixt, de participanți care se auto-selectează sau selectați (de exemplu, cu studenți universitari care finalizează studiul pentru credite de curs și voluntari).
În afară de aceasta, și faptul de a avea un grup mare de participanți ajută destul de mult întotdeauna (deși acest lucru ar putea să nu fie întotdeauna posibil), în timp ce a fi transparent cu privire la sursele de date va ajuta, de asemenea, la credibilitatea unui studiu.
Măsurătorile psihofiziologice pot ajuta, de asemenea, la fiabilitatea constatărilor de la participanți, deoarece acestea sunt ușor de combinat ca înregistrări multiple, în care poate avea loc o validare încrucișată a surselor de date. Combinarea unei game largi de măsurători înseamnă că valorile aberante ar trebui să fie mult mai ușor de identificat. 
Un fenomen aberant în datele dvs. probabil că nu este atât de ușor de depistat, dar combinarea metricilor vă aduce aproape.
Top of page
3. Prejudiciul cercetătorului
Există, de asemenea, efectele adesea trecute cu vederea și, din păcate, prea frecvente ale prejudecății cercetătorului, în care oamenii de știință înșiși induc în eroare cercetările pe care le efectuează, adesea neintenționat, dar uneori în mod intenționat. Cercetătorii pot fi implicit părtinitori în favoarea unui anumit rezultat, iar colectarea problematică a datelor poate duce și ea în această direcție, chiar dacă este falsă. De asemenea, ei pot afecta participanții prin simpla lor prezență – trecerea cu vederea a altora poate avea efecte destul de drastice (cunoscut sub numele de Efectul Hawthorne) și poate schimba comportamentele în moduri nereprezentative.
Vezi: Ce este prejudecata cercetătorului? (și cum să-l învingem)
Pentru a ocoli acest aspect ar putea fi necesară finalizarea cercetării ca un studiu dublu-orb – în care participanții și persoanele care efectuează colectarea datelor nu știu care este grupul experimental. Acest lucru reduce un grad mare de părtinire care ar putea apărea în caz contrar și, în ciuda faptului că adaugă un grad mare de fiabilitate unui cadru experimental, ar putea fi prea laborios sau costisitor pentru a fi realizat.
Un exemplu de configurație dublu-orb. Cercetătorul 1 împarte grupurile, în timp ce cercetătorul 2 realizează experimentul cu grupurile, fără să știe care este care. Datele sunt apoi date cercetătorului 1, care va afla din ce grup fac parte doar după analiză.
Utilizarea unor platforme predefinite pentru a crea un plan experimental și pentru a impune condițiile din cadrul acestuia asigură un nivel de consecvență și fiabilitate care altfel este dificil de construit. Implementând (și înregistrând de la) diferitele condiții experimentale cu o abordare standardizată, totul poate fi făcut consecvent, ceea ce reduce șansele de apariție a unor interferențe potențial confuze. Utilizarea unui software precum iMotions în acest mod îi ajută, de asemenea, pe cercetători să petreacă mai puțin timp pentru a trebui să direcționeze participanții pe parcursul studiului. Acest lucru permite să se petreacă mai mult timp pentru a obține o metodologie corectă, pentru a interpreta datele și pentru a obține rezultatele.
De asemenea, vă permite să petreceți mai mult timp și pentru a face ca datele dvs. să arate bine.
Top of page
Concluzie
Măsurătorile psihofiziologice permit în cele din urmă cercetătorilor să pătrundă mai mult în mintea participanților și în stările fiziologice care stau la baza lor, ceea ce oferă acces la răspunsuri și sentimente nefiltrate. Înregistrările de la astfel de biosenzori pot contura o imagine mult mai onestă a ceea ce gândește cineva și de ce se comportă într-un anumit fel.
Utilizarea biosenzorilor în combinație permite atât validarea încrucișată, cât și o mai mare profunzime a constatărilor, sporind validitatea constatărilor și, prin urmare, soliditatea experimentului. Acest lucru este atât mai ușor, cât și mai puțin consumator de timp, în iMotions.
Cu acest lucru în minte, este mai simplu atât să adăugați mai multe surse de date la un studiu, cât și să folosiți timpul într-un mod mai eficient, ceea ce înseamnă că ajungerea la rezultate nepărtinitoare – și la descoperiri incredibile – este mai ușoară ca niciodată.
Vezi: Studiul comportamentului uman: Măsurarea, analiza și înțelegerea
Biasarea este mult prea răspândită în cadrul cercetării și sper că acest articol vă ajută să vă ghidați către rezultate mai obiective, mai fiabile și mai reproductibile. Dacă doriți să aflați mai multe despre părtinire, atunci aruncați o privire la articolele noastre anterioare care tratează mai detaliat părtinirea participanților, părtinirea de selecție și părtinirea cercetătorului. Iar dacă sunteți în căutare de și mai multe sfaturi și ponturi de top pentru cercetare, citiți ghidul nostru cuprinzător pentru proiectarea experimentală. Este gratuit și uimitor, o combinație perfectă.
Top of page
OK – veți avea nevoie de mai mult decât bandă adezivă pentru a corecta părtinirea în cercetare (și mai mult decât notițe Post-It, de asemenea).
În cazul prejudecăților de deziderat social, este important să informați participantul cu privire la anonimatul său (și să asigurați și acest lucru). Pentru „da/nu”, este important să se motiveze corespunzător participantul – fie cu o remunerație, fie cu suficiente pauze pentru a se asigura că nu obosește. De asemenea, ca o ultimă verificare, poate fi utilă verificarea datelor aberante.
Verificați: Ce este biasul participantului? (și cum să-l învingem)
În plus, măsurătorile psihofiziologice vă pot ajuta să vedeți prin răspunsurile sau comportamentele potențial înșelătoare și să oferiți o imagine mai clară a ceea ce se întâmplă cu adevărat. Biosenzorii vă permit să măsurați răspunsul unui participant, fără ca acesta să fie filtrat în mod conștient. De asemenea, acestea pot furniza date fără niciun efort real din partea participanților. De exemplu, măsurarea atenției unui participant este ușor de realizat cu ajutorul urmăririi ochilor și nu necesită energie suplimentară din partea acestora. Acest lucru face mult mai ușor să se mențină participantul implicat în studiu. Este, de asemenea, posibil să se înregistreze starea emoțională a unui participant – valența acestuia – prin analiza automată a expresiei faciale și să se combine acest lucru cu înregistrări ale stării lor fiziologice de excitare (cum ar fi prin înregistrări ale răspunsului galvanic al pielii), în timp ce aceștia finalizează un experiment. Combinația acestor metode oferă o interogare completă a stării mentale a unui participant, fără a adăuga niciun efort mental.
Top of page
Participantul perfect – angajat. Foarte implicat. (Poate și puțin speriat).
2. Biasul de selecție
Înainte ca participanții să completeze experimentul, trebuie mai întâi să fie selectați, și aici intervine biasul de selecție. Aceasta poate fi definită ca o eroare experimentală care apare atunci când grupul de participanți, sau datele ulterioare, nu sunt reprezentative pentru populația țintă. Acest lucru poate apărea din mai multe motive, dintre care unele sunt mai ușor de evitat decât altele. De exemplu, participanții înșiși se pot auto-selecta – în special atunci când studiul este pe bază de voluntariat – și anumite tipuri de personalitate pot fi mai răspândite în acea populație. Faptul de a nu avea suficienți participanți sau de a selecta datele rezultate în mod incorect sunt, de asemenea, exemple de aspecte metodologice care, în cele din urmă, conduc la examinarea unui grup de participanți incorect.
Aflați mai multe: Ce este biasul de selecție? (Și cum să îl învingem)
Acesti factori de părtinire pot fi corectați în mai multe moduri. Prevenirea prejudecății unui grup de participanți care se auto-selectează poate fi tratată prin existența mai multor canale sau căi deschise pentru ca participanții să aibă acces la studiu. În mod ideal, aceștia vor fi extrași dintr-un grup de eșantion mixt, de participanți care se auto-selectează sau selectați (de exemplu, cu studenți universitari care finalizează studiul pentru credite de curs și voluntari).
În afară de aceasta, și faptul de a avea un grup mare de participanți ajută destul de mult întotdeauna (deși acest lucru ar putea să nu fie întotdeauna posibil), în timp ce a fi transparent cu privire la sursele de date va ajuta, de asemenea, la credibilitatea unui studiu.
Măsurătorile psihofiziologice pot ajuta, de asemenea, la fiabilitatea constatărilor de la participanți, deoarece acestea sunt ușor de combinat ca înregistrări multiple, în care poate avea loc o validare încrucișată a surselor de date. Combinarea unei game largi de măsurători înseamnă că valorile aberante ar trebui să fie mult mai ușor de identificat.
Un fenomen aberant în datele dvs. probabil că nu este atât de ușor de depistat, dar combinarea metricilor vă aduce aproape.
Top of page
3. Prejudiciul cercetătorului
Există, de asemenea, efectele adesea trecute cu vederea și, din păcate, prea frecvente ale prejudecății cercetătorului, în care oamenii de știință înșiși induc în eroare cercetările pe care le efectuează, adesea neintenționat, dar uneori în mod intenționat. Cercetătorii pot fi implicit părtinitori în favoarea unui anumit rezultat, iar colectarea problematică a datelor poate duce și ea în această direcție, chiar dacă este falsă. De asemenea, ei pot afecta participanții prin simpla lor prezență – trecerea cu vederea a altora poate avea efecte destul de drastice (cunoscut sub numele de Efectul Hawthorne) și poate schimba comportamentele în moduri nereprezentative.
Vezi: Ce este prejudecata cercetătorului? (și cum să-l învingem)
Pentru a ocoli acest aspect ar putea fi necesară finalizarea cercetării ca un studiu dublu-orb – în care participanții și persoanele care efectuează colectarea datelor nu știu care este grupul experimental. Acest lucru reduce un grad mare de părtinire care ar putea apărea în caz contrar și, în ciuda faptului că adaugă un grad mare de fiabilitate unui cadru experimental, ar putea fi prea laborios sau costisitor pentru a fi realizat.
Un exemplu de configurație dublu-orb. Cercetătorul 1 împarte grupurile, în timp ce cercetătorul 2 realizează experimentul cu grupurile, fără să știe care este care. Datele sunt apoi date cercetătorului 1, care va afla din ce grup fac parte doar după analiză.
Utilizarea unor platforme predefinite pentru a crea un plan experimental și pentru a impune condițiile din cadrul acestuia asigură un nivel de consecvență și fiabilitate care altfel este dificil de construit. Implementând (și înregistrând de la) diferitele condiții experimentale cu o abordare standardizată, totul poate fi făcut consecvent, ceea ce reduce șansele de apariție a unor interferențe potențial confuze. Utilizarea unui software precum iMotions în acest mod îi ajută, de asemenea, pe cercetători să petreacă mai puțin timp pentru a trebui să direcționeze participanții pe parcursul studiului. Acest lucru permite să se petreacă mai mult timp pentru a obține o metodologie corectă, pentru a interpreta datele și pentru a obține rezultatele.
De asemenea, vă permite să petreceți mai mult timp și pentru a face ca datele dvs. să arate bine.
Top of page
Concluzie
Măsurătorile psihofiziologice permit în cele din urmă cercetătorilor să pătrundă mai mult în mintea participanților și în stările fiziologice care stau la baza lor, ceea ce oferă acces la răspunsuri și sentimente nefiltrate. Înregistrările de la astfel de biosenzori pot contura o imagine mult mai onestă a ceea ce gândește cineva și de ce se comportă într-un anumit fel.
Utilizarea biosenzorilor în combinație permite atât validarea încrucișată, cât și o mai mare profunzime a constatărilor, sporind validitatea constatărilor și, prin urmare, soliditatea experimentului. Acest lucru este atât mai ușor, cât și mai puțin consumator de timp, în iMotions.
Cu acest lucru în minte, este mai simplu atât să adăugați mai multe surse de date la un studiu, cât și să folosiți timpul într-un mod mai eficient, ceea ce înseamnă că ajungerea la rezultate nepărtinitoare – și la descoperiri incredibile – este mai ușoară ca niciodată.
Vezi: Studiul comportamentului uman: Măsurarea, analiza și înțelegerea
Biasarea este mult prea răspândită în cadrul cercetării și sper că acest articol vă ajută să vă ghidați către rezultate mai obiective, mai fiabile și mai reproductibile. Dacă doriți să aflați mai multe despre părtinire, atunci aruncați o privire la articolele noastre anterioare care tratează mai detaliat părtinirea participanților, părtinirea de selecție și părtinirea cercetătorului. Iar dacă sunteți în căutare de și mai multe sfaturi și ponturi de top pentru cercetare, citiți ghidul nostru cuprinzător pentru proiectarea experimentală. Este gratuit și uimitor, o combinație perfectă.
Top of page