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ホーソン効果とは、観察されていることを意識すると、個人が行動のある側面を変化させる行動反応の一種である。 [ 1 ] [ 2 ]この効果はホーソン・ウェスタン・エレクトリック工場で行われた研究の中で発見されたが、一部の学者はその記述は架空のものだと考えている。[ 3 ]
当初の研究は、イリノイ州シセロにあるウェスタン・エレクトリック社のホーソーン工場で電気リレーを製造していた労働者を対象に行われた。1924年から1927年にかけて照明に関する研究が行われ、労働者は生産性の向上につながるとされる一連の照明の変化を経験した。しかし、この結論は誤りであることが判明した。[ 3 ] 1927年から1928年にかけて行われたエルトン・メイヨーの研究では、6人の女性グループを対象に作業構造の一連の変更（休憩時間の変更など）が実施された。しかし、これは方法論的に不十分で統制されていない研究であり、確固たる結論を導き出すことはできなかった。[ 4 ]エルトン・メイヨーはその後、この現象を研究するために、さらに2つの実験を行った。集団面接実験（1928～1930年）と銀行配線観察実験（1931～32年）である。
ノースカロライナ大学チャペルヒル校の社会学教授ヘンリー・ランズバーガー[ 5 ]は後に、研究対象者となることの目新しさや、それによって注目が集まることで、労働者の生産性が一時的に向上する可能性があると示唆した[ 6 ] 。この解釈は「ホーソン効果」と呼ばれた。
「ホーソン効果」という用語は、1953年にジョン・R・P・フレンチ[ 7 ]によって造語されました。これは、1924年から1932年にかけてホーソン工場（シカゴ郊外のシセロにあるウェスタン・エレクトリック社の工場）で行われたホーソン研究に基づいています。ホーソン工場は、明るい照明または暗い照明のどちらが従業員の生産性を向上させるかを調べるために研究を依頼しました。照明が変化すると従業員の生産性は向上したように見えましたが、研究が終了すると元のレベルに戻りました。従業員の生産性が向上したのは、自分たちへの関心が示されたことでモチベーションが高まったためだという説もあります[ 8 ]。
この効果は、わずかな照度増加で観察されました。これらの照明研究では、労働者の生産性に及ぼす影響を調べるために、光の強度が変更されました。ホーソン効果について議論する際、ほとんどの産業・組織心理学の教科書は、実施された他のタイプの研究ではなく、ほぼ照明研究のみに言及しています。[ 9 ]
初期の研究では職場の照明の変更に焦点が当てられていましたが、清潔な作業ステーションの維持、床の障害物の除去、作業ステーションの移動などの他の変更も、短期間ではありますが生産性の向上につながることがわかっています。したがって、ホーソン効果は照明の変更以外の原因にも適用できます。[ 6 ] [ 10 ] [ 11 ]
照明実験は1924年から1927年にかけて実施された。その目的は、照明の変化が労働者の生産性に及ぼす影響を明らかにすることであった。実験は2つの部屋で行われた。1つは実験室で、労働者は様々な照明条件下で通常の作業を行った。もう1つは対照室で、労働者は通常の条件下で作業を行った。実験室の照明レベルを上げると生産性が向上するという仮説が立てられた。
しかし、実験室の照明強度を上げてみたところ、両方の部屋で生産性が向上したことが判明した。次に、実験室の照明レベルを下げてみたところ、結果は同じで、両方の部屋で生産性が向上した。実験室の生産性が低下し始めたのは、照明レベルが月明かり程度まで下げられ、視界が悪くなった時だけだった。
最終的に、照明は生産性に何の影響も与えず、両方の部屋で観察された生産性向上は、他の何らかの要因によるものであると結論付けられた。原因を特定するためには、さらなる実験段階が必要であった。
1927年、研究者たちは実験を行い、2人の女性労働者を被験者として選び、さらに4人の女性を被験者グループに加えるよう依頼した。1928年まで、この女性チームは別の部屋で電話リレーの組み立て作業に従事した。
生産量は、各作業員がシュートに落とした完成リレーの数を数えることで機械的に測定された。生産性の基準値を設定するため、測定は女性たちが実験室に移される2週間前から秘密裏に開始され、その後、研究期間を通して継続された。実験室では、監督者が彼女たちの生産性の変化について話し合った。
変数の一部は以下のとおりです。
変数を変更すると、たとえそれが元の状態に戻すだけの変更であっても、通常は生産性が向上した。これは、実験の目的を知らなくても、環境への自然な適応を反映していると言われている。研究者たちは、労働者たちが個別に監視されていると感じたために、より懸命に働いたと結論づけた。
研究者らは、同僚を自分で選ぶこと、グループで作業すること、特別扱いされること（別の部屋で作業することからも明らか）、そして理解のある上司がいることなどが、生産性向上の本当の理由であると仮説を立てた。主にエルトン・メイヨーの研究[ 12 ]による解釈の一つは、「6人の個人がチームになり、そのチームが実験において心から自発的に協力した」というものだった。さらに、2回目のリレー組立テストルーム研究が行われたが、その結果は最初の実験ほど有意ではなかった。
このプログラムは1928年から1930年にかけて実施され、2万件のインタビューが行われました。インタビューは当初、対象企業の監督体制や方針に関する質問を行う直接的な質問方式を採用していました。しかし、直接的な質問方式の欠点は、回答が「はい」か「いいえ」しか得られず、問題の根本原因を探るのに役立たなかったことです。そこで研究者たちは、インタビュアーが相手の話をじっくりと聞く間接的な質問方式を採用しました。これにより、労働者の行動、特に労働者（個人）の行動は集団行動によって形成されるという貴重な知見が得られました。
次の研究の目的は、報酬インセンティブと小グループが生産性にどのような影響を与えるかを明らかにすることであった。驚くべきことに、生産性は実際に低下した。労働者たちは、自分たちの生産性が後々の解雇を正当化するために引き上げられたのではないかと疑念を抱くようになったようである。[ 13 ]この研究は、エルトン・メイヨーとW・ロイド・ワーナーによって1931年から1932年にかけて、電話交換装置を組み立てる14人の男性グループを対象に行われた。研究者たちは、労働者は個々の生産性に応じて報酬を受け取っていたにもかかわらず、会社が基本給を引き下げるのではないかと恐れたため、生産性が低下したことを発見した。男性たちの詳細な観察から、公式グループ内に非公式グループ、いわゆる「派閥」が存在することが明らかになった。これらの派閥は、非公式な行動規範と、それを強制する仕組みを発達させた。派閥はグループメンバーを統制し、上司を管理する役割を果たした。上司が質問をすると、派閥メンバーはたとえそれが真実でなくても、同じ答えを返した。これらの結果は、労働者が経営陣の統制やインセンティブよりも、同僚グループの社会的影響力に強く反応することを示している。
リチャード・ニスベットはホーソン効果を「美化された逸話」と表現し、「逸話さえ手に入れば、データは捨ててしまえる」と述べている。[ 14 ]他の研究者たちは、さまざまな解釈でこの効果を説明しようと試みてきた。JG アデアは、ホーソン効果に関する二次出版物のほとんどに重大な事実の不正確さがあり、多くの研究でそれが見つからなかったと警告した。[ 15 ]彼は、ホーソン効果はオルン（1973）の実験的要求効果の変種として見なすべきだと主張した。アデアにとって、ホーソン効果は参加者の状況解釈に依存していた。これは、社会科学の実験では操作チェックが重要であることを示唆している。彼は、観察されているという意識が効果の原因ではなく、参加者の状況解釈が重要であるという見解を提唱した。参加者の状況解釈は、参加者の目標とどのように相互作用したのだろうか。
ホーソン効果の考えられる説明としては、フィードバックの影響や実験者に対する動機付けが挙げられます。実験で初めてフィードバックを受けると、パフォーマンスに対するフィードバックによってスキルが向上する可能性があります。[ 16 ]要求効果に関する研究では、少なくとも他の動機と矛盾しない限り、人々は実験者を喜ばせようとする動機を持つ可能性があることも示唆されています。[ 17 ]また、実験者の目的を疑う可能性もあります。[ 16 ]したがって、ホーソン効果は、有用なフィードバックがある場合や動機付けに変化がある場合にのみ発生する可能性があります。
パーソンズはホーソン効果を「被験者のパフォーマンスの結果が被験者の行動にどのように影響するかを実験者が認識できない場合に発生する交絡」[つまり、永続的なスキル向上と現在の目標に合わせたフィードバックによる調整の両方の学習効果]と定義した。彼の主な主張は、作業員が完成品をシュートに落とす研究では、参加者は作業速度のカウンターにアクセスできたということだった。[ 16 ]
メイヨーは、この効果は労働者が観察者の同情と関心に反応したことによるものだと主張した。彼はこの研究を、実験者効果を経営効果として示すものとして論じた。つまり、経営陣が労働者の感情を変えることで、労働者のパフォーマンスを変えることができるということである。彼は、ホーソン効果の多くは、労働者が監督されているのではなく、グループとして自由でコントロールしていると感じることに関係していると示唆した。実験操作は、特別な5人作業グループの状況が実際の作業現場の状況と異なると労働者に感じさせる上で重要だった。この研究は雲母分割作業員に対して同様の効果で繰り返された。[ 12 ]
クラークとサグルーは教育研究のレビューで、制御されていない新規性効果は平均して標準偏差（SD）の30%（つまり50～63%のスコア上昇）の上昇を引き起こし、その上昇は8週間後にははるかに小さな効果に減衰すると報告した。より詳細には、4週間まではSDの50%、5～8週間ではSDの30%、8週間以上ではSDの20%（これは分散の1%未満である）である。[ 18 ]： 333
ハリー・ブレイバーマンは、ホーソン実験は産業心理学に基づいており、研究者たちは採用前のテストで労働者のパフォーマンスを予測できるかどうかを調査していたと指摘した。ホーソン実験は「労働者のパフォーマンスは能力とはほとんど関係がなく、実際にはテストの点数と逆相関することが多かった 」ことを示した。[ 19 ]ブレイバーマンは、この研究は職場が「ウェーバーモデルに基づく官僚的な形式的組織のシステムでも、メイヨーとその追随者たちの解釈にあるような非公式な集団関係のシステムでもなく、むしろ権力と階級対立のシステムである」ことを実際に示していたと主張した。この発見は、行動科学を応用して経営者の利益のために労働者を操作しようとしていた人々にとって打撃となった。[ 19 ]
経済学者のスティーブン・レヴィットとジョン・A・リストは、当初の照明実験（実際には実験ではなかったが、一部の著者は実験と呼んだ）の基礎データを長年探し求めていたが、 2011年にミルウォーキーのウィスコンシン大学のマイクロフィルムでそれを見つけた。[ 20 ]それを再分析した結果、長期的にはホーソン効果のわずかな証拠が見つかったが、当初示唆されていたほど劇的なものではなかった。[ 21 ]この発見は、1992年にSRGジョーンズがリレー実験を検証した論文の分析を裏付けるものとなった。[ 22 ] [ 23 ]当初の研究ではホーソン効果の証拠はなかったものの、リストはホーソン効果が本物であると確信していると述べている。[ 24 ]
グスタフ・ウィックストロムとトム・ベンディックス（2000）は、いわゆる「ホーソン効果」は実際には曖昧で議論の余地があると主張し、介入の効果を評価するには、研究者は結果に影響を与えた可能性のある特定の心理的および社会的変数を導入すべきだと提言している。[ 25 ]
照明実験は、長期的な学習効果によって説明できる可能性もある。パーソンズは、照明実験は正式に発表されていないため詳細を知ることができないという理由で分析を拒否したが、ロートリスバーガーとディクソンとは個人的に広範なやり取りをしていた。[ 16 ]
ホーソン効果の評価は現在も続けられている。[ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ]しかし、批判にもかかわらず、この現象は研究の設計や結論を導き出す際に考慮されることが多い。[ 30 ]また、それを回避する方法を開発した者もいる。例えば、フィールド調査を行う際に、双方向ミラーなどの障壁の後ろから遠くから観察したり、目立たない手段を使用したりする場合などである。[ 31 ]
グリーンウッド、ボルトン、グリーンウッド（1983）は実験の参加者数名にインタビューを行い、参加者の報酬が著しく高かったことを発見した。[ 32 ]ボルトンのホーソン効果に関する研究に関連する資料はウェストバージニア大学に保管されている。
さまざまな医学研究者が臨床試験における試験効果（臨床試験効果）の可能性を研究してきました。[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ]注意や観察だけでなく、わずかに優れたケア、わずかに優れたコンプライアンス/アドヒアランス、選択バイアスなどの他の要因が関係している可能性があると仮定する人もいます。後者にはいくつかのメカニズムがある可能性があります。(1) 医師は、アドヒアランスの可能性が高いと思われる患者と、将来の追跡調査からの脱落の可能性が低い患者を募集する傾向があるかもしれません。(2) 試験の包含/除外基準では、少なくともいくつかの併存疾患が除外されることがよくあります。これは交絡を防ぐために必要な場合が多いですが、試験がより健康な患者サブグループで機能する傾向があることも意味します。
ホーソン実験で広く知られるようになった観察者効果は、おそらく誤って特定されたものかもしれないが（上記の議論を参照）、理論的には観察者効果の人気と妥当性から、研究者たちはこの効果が第二のレベルで発生する可能性があると仮定するに至った。つまり、調査データや各種指標などの二次データを扱う研究者が、研究結果に影響を与える場合、二次的な観察者効果が存在すると提唱されている。一次的な観察者効果のように被験者に影響を与えるのではなく、研究者はデータの扱い方や二次情報源から取得するデータの種類にまで影響を与える独自の癖を持っている可能性が高い。例えば、研究者は統計分析において一見無害に見える手順を選択することで、同じデータを使用しても結果が大きく異なる場合がある。例えば、重み付け戦略、因子分析手法、推定方法の選択などである。さらに、研究者はデフォルト設定が異なるソフトウェアパッケージを使用することで、小さくても重要な変動が生じる可能性がある。最後に、研究者が使用するデータは、一見同一に見えても、実際には同一ではない可能性がある。例えば、OECDは様々な社会経済データを収集・配布していますが、これらのデータは時間の経過とともに変化するため、2000年のオーストラリアのGDPデータをダウンロードした研究者と、数年後に同じオーストラリアのGDPデータをダウンロードした研究者では、わずかに異なる値が得られる可能性があります。二次観察者効果の概念は、ネイト・ブレズナウがこれまであまり知られていない論文で提唱しました。[ 36 ]
この現象にはあまり注目が集まっていませんが、その科学的意義は非常に大きいものです。[ 37 ]この効果の証拠は、特定の問題を複数の研究者または研究チームに割り当て、同じデータを使用して独立して解決策を見つけようとする最近の研究に見られます。これはクラウドソーシングデータ分析と呼ばれるプロセスであり、サッカーにおけるレッドカードと選手の人種に関するSilberzahn、Rafael、Eric Uhlmann、Dan Martin、Brian Nosekらによる画期的な研究（2015年）で使用されました。[ 38 ] [ 39 ]
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