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観察者バイアスは検出バイアスの一種であり、研究における観察およびデータと情報の記録中に正確な事実から系統的に逸脱するあらゆる形態として定義されます。[ 1 ]この定義はさらに拡張され、観察者間のばらつきによって観察されるものと真の値との間の系統的な差異を含むように拡張できます。[ 2 ]
観察者バイアスとは、観察者が実際に存在するものを見るのではなく、期待しているものや見たいものを見ようとする傾向のことです。これは多くの人の日常生活でよく見られる現象であり、科学研究や調査において時折遭遇する重大な問題です。[ 3 ]観察は科学研究や活動にとって不可欠であり、そのため観察者バイアスも同様に重要となる可能性があります。[ 4 ]このようなバイアスが存在する場合、科学研究は真実や正確さを過大評価または過小評価する結果となり、研究の他のすべての設計や手順が適切であったとしても、研究結果の妥当性が損なわれる可能性があります。[ 5 ]
観察データは、膨大な知識体系の基盤を形成します。観察はデータ収集方法の一つであり、質的研究手法に分類されます。観察には、データ収集方法としての簡便さや仮説構築に役立つなど、多くの利点があります。一方で、信頼性の欠如、妥当性の低さ、認識の誤りなど、観察プロセスには多くの限界と欠点も存在します。参加型観察は社会学や人類学の研究で広く用いられていますが、体系的観察は、研究者が参加者との直接的なやり取りなしにデータを収集する必要がある場合に用いられます。最も一般的な観察方法は自然観察であり、介入のない自然な環境下での行動を評価することを目的として、対象者を自然な環境で観察します。
観察者バイアスは、調査者や研究者が研究結果に利害関係を持っている場合や、強い先入観を持っている場合に特に起こりやすい。曖昧な基礎データと主観的な採点方法と相まって、これら3つの要因は観察者バイアスの発生に大きく寄与する。[ 6 ]
観察者バイアスの例は1900年代初頭にまで遡ります。観察者バイアスが明らかになった最初の事例の一つは、1904年の「賢いハンス」のケースです。賢いハンスは、飼い主のヴィルヘルム・フォン・オルソンが算術方程式を解けると主張していた馬でした。フォン・オルソンは賢いハンスに算術関数に関する一連の質問をし、馬は答えの数字に合わせて蹄を叩くことで答えているように見えました。この事例は心理学者のオスカー・プフングストによって調査され、馬が正しい回数に近づくと、飼い主が無意識のうちに特定の反応を示し、それが賢いハンスに蹄を叩くのをやめるように合図していたことが分かりました。しかし、これは飼い主自身が質問の答えを知っている場合にのみ有効でした。これは観察者バイアスの例であり、馬の飼い主であるフォン・オルソンの期待がクレバー・ハンスの行動や振る舞いの原因となり、結果として誤ったデータが生じたためである。[ 7 ]
観察者バイアスの最も悪名高い例の 1 つは、IQ の遺伝性を主張したイギリスの心理学者で遺伝学者のシリル・バートの研究と貢献に見られます。[ 8 ]バートは、社会経済的地位の低い家庭の子供は、社会経済的地位の高い家庭の子供と比較して認知能力が低い可能性が高いと信じており、観察者バイアスのために研究を通じてそれを実証しました。このような研究と発見は、1960 年代を通じてイギリスの教育制度に大きな影響を与え、中流階級と上流階級の子供はエリート校に送られ、社会経済的地位の低い層の子供は望ましくない特徴を持つ学校に送られました。バートの死後、さらなる研究により、バートの研究のデータは捏造されたものであることが判明し、これは彼の観察者バイアスと、研究を通じて見つけようとした結果の結果であると推測されました。
観察者バイアスのもう 1 つの重要な例は、ノースダコタ大学の研究者ロバート ローゼンタールとカーミット L. フォデが発表した 1963 年の「科学者の心理学: V. 実験者バイアスの 3 つの実験」 [ 9 ] です。この研究では、ローゼンタールとフォデは 12 人の心理学の学生グループに合計 60 匹のラットを与え、いくつかの実験を行わせました。学生たちは、迷路を解くのが非常に得意なように繁殖された「迷路が得意な」ラットか、迷路を解くのが苦手なように繁殖された「迷路が苦手な」ラットのどちらかを持っていると告げられました。その後、学生たちは通常どおりラットを使って実験を行い、データを収集するように求められました。ラットは T 字型の迷路に入れられ、中央を走ってから左に曲がるか右に曲がるかを決めなければなりませんでした。迷路の片側は白く塗られ、もう片側は濃い灰色に塗られており、ネズミは常に濃い灰色の側に曲がる必要がありました。濃い灰色の側に曲がったネズミには報酬が与えられ、白い側に曲がったネズミには報酬が与えられませんでした。学生たちは、各ネズミが正しい（濃い灰色の）側に曲がった回数、間違った（白い）側に曲がった回数、そして各ネズミが決断を下すのにかかった時間を記録しました。彼らはこの実験を1日に10回、合計5日間繰り返し、最終的に「迷路に強い」ネズミは、迷路を正しくクリアすることと、迷路を最速でクリアすることの両方において優れていることを発見しました。しかし、実際には「迷路に強い」ネズミや「迷路に弱い」ネズミは存在せず、これらのネズミはすべて遺伝的に同一であり、ランダムに2つのカテゴリーに分けられました。 2つの学生グループは、どちらの種類のラットでも同じ結果を得るはずだったが、観察者のバイアスによってそうはならなかった。実験全体の効果は、学生たちの期待によって引き起こされた。彼らは、「迷路に強い」ラットの方が成績が良く、「迷路に弱い」ラットの方が成績が悪いと予想していたのだ。ローゼンタールとフォデは、これらの結果は学生たちのより小さく微妙なバイアスによって引き起こされたと結論づけた。学生たちは、自分たちがラットを異なる扱いをしていることに気づいていなかった。2つのグループのラットが迷路を終えたと判断する基準がわずかに異なっていたり、「迷路に弱い」ラットのストップウォッチを遅く押す傾向があったり、あるいは全体的に「迷路に強い」ラットにより多くの注意を払っていたりした可能性がある。このようにして、学生、つまり観察者は、あたかも真実の結果であるかのように見えるものを作り出したが、実際にはそれは全くの誤りだった。
観察データは、膨大な知識体系の基盤を形成する。観察者バイアスは、医学研究や治療において重大な問題となり得る。主観的な判断が求められる観察では、客観的なデータの観察に比べて観察者バイアスのリスクがはるかに低いため、観察結果にばらつきが生じる可能性が高くなる。
研究や調査において観察者バイアスが存在する場合、データ収集そのものに影響が生じます。観察者のバイアスの影響により、調査結果や知見は現実を正確に反映したものではなくなります。意図的ではないにせよ、観察者バイアスによって研究者は無意識のうちに特定の結果を助長してしまう可能性があり、それが調査結果や知見の変化につながることがあります。観察者バイアスを軽減するための対策を講じておらず、自身の観察者バイアスに影響されている研究者は、誤った解釈をする可能性が高く、最終的には不正確な結果や知見につながることになります。
研究によると、結果評価における観察者バイアスが存在する場合、治療効果の推定値が3分の1から3分の2程度過大評価される可能性があり、これは研究や手順の知見や結果の妥当性に重大な影響を与えることを示している。[ 1 ]
バイアスは疫学研究や臨床研究において避けられない問題です。しかし、特に医学分野における科学的研究や調査の分野では、観察者バイアスを軽減するための潜在的な戦略や解決策が数多く存在します。[ 5 ]バイアスの影響は、強力な操作的定義の使用、マスキング、三角測量、手順の標準化、実験や観察を実施する者の客観性の継続的な監視によって軽減できます。市場調査では、研究者はバイアステストと呼ばれるフレームワークを提唱しており、実際の回答者で調査質問を経験的にテストし、回答者を誘導しないように、中立的な質問や方向転換の手法を用いて研究者バイアスを軽減しています。[ 10 ]
盲検プロトコルと二重盲検研究は、観察者バイアスを減らすという点で補正レンズとして機能し、収集されたデータの信頼性と正確性を高めることができます。[ 11 ]盲検試験は、医療機器や医薬品の規制承認を得るためにしばしば必要となりますが、その必要性を裏付ける研究があるにもかかわらず、実証研究では一般的な慣行ではありません。[ 6 ]二重盲検は、試験者と研究参加者の両方が、行動に影響を与える可能性のある情報を持たないようにすることで行われます。一方、単盲検は、結果を歪めたりバイアスを導入したりする可能性のある情報を参加者から隠す実験を指しますが、実験者はそれらの事実を完全に認識し、所有しています。
観察者バイアスが研究に及ぼす影響、そして盲検化プロトコルが及ぼす影響の一例として、抗精神病薬の臨床試験が挙げられます。被験者のうち、プラセボを投与された者と治験薬を投与された者を知っている研究者は、その結果に対する期待から、治験薬を投与されたグループの方が落ち着いた様子だったと後日報告する可能性があります。同様に、治験参加者が盲検化されていなかった場合、プラセボを投与されたか治験薬を投与されたかによって、自分の気分が異なると報告するかもしれません。
もう一つの例は学校で見ることができる。学齢期の男子は一般的に同年代の女子よりも科学の成績が良いが、これは男子の成績が良いという期待を教師が持ち、暗黙のうちに男子を励ますことで教えられ、扱われている方法の結果である可能性があるという証拠がある。[ 12 ]このように、テストを実施し結果を評価する観察者である教師は、男子が女子よりも成績が良いという偏見と先入観を持っており、それが彼らの行動に影響を与えている。
盲検法やマスキング法を用いた研究を補完するために、観察者や研究者が結果を記録する方法について標準化されたトレーニングを行うなどのさらなる戦略は、観察者バイアスを軽減する上で有用である。[ 1 ]方法論、ツール、結果収集に割り当てられた時間枠を明確に定義することで、観察者を標準化された方法で適切にトレーニングし準備することができる。さらに、バイアスを最小限に抑えるためには、研究開始前に観察者内の潜在的な利益相反を特定することが不可欠である。
最後に、研究における三角測量は、研究結果の妥当性と信頼性を高めるために使用できる方法です。[ 13 ]研究における三角測量とは、対象となる主題についてより包括的かつ正確な理解を深める手段として、さまざまな方法やデータソースを使用することを指します。[ 14 ]三角測量によって、研究に対する信頼性が大幅に向上します。三角測量にはいくつかの方法があり、その一つに複数の観察者を使用することがあります。これは、観察者間の一致率によって測定される観察者間信頼性と呼ばれる、それ自体が信頼性の一形態です。
観察者バイアスは一般的に観察者のみに見られるものと思われがちですが、研究対象者にもバイアスが存在します。ホーソン効果とは、1924年から1932年にかけてシカゴのホーソーンにあるウェスタン・エレクトリック社の工場でエルトン・メイヨーが行った一連の実験にちなんで名付けられたもので、研究参加者が観察されているという事実によって行動を変える現象を象徴しています。
ホーソン実験では、変更が元の不利な状況に戻る場合でも、変更が行われるたびに部門の生産性が向上することがわかった。実験の被験者には、照明を改善すれば生産性が向上すると伝えられており、そのため、実際の照明レベルよりも、良好な照明の影響に関する彼らの信念の方が、彼らの行動と生産性に大きな影響を与えた。[ 1 ]研究者たちは、労働者は実際には実験変数の変化ではなく、監督者の注意に反応していたという結論に達した。
ホーソン効果を防ぐには、隠蔽観察を用いた研究が有効である。しかし、研究への参加を知ることは法律で義務付けられており、ホーソン効果を引き起こす可能性が依然としてあると考えられている。[ 15 ]さらに、回答や研究データを完全に匿名化することで、実験や研究に参加している参加者が観察されていることを理由に行動を変える可能性を減らすことができる。また、研究の前にベースライン測定を確立するための調査を実施することで、ホーソン効果が研究結果を大きく偏らせるのを軽減できる可能性がある。ベースラインが確立されれば、観察されていることを理由に生じる可能性のある参加者の偏りを評価できる。さらに、追跡期間を設定することで、行動や変化が観察期間を超えて継続し、持続するかどうかを検証できるという利点がある。[ 12 ]