観察者のバイアス

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体系的に逸脱するあらゆる種類のものとして定義されます。^[1]この定義はさらに、観察者の違いによって観察されたものと真の値との間の体系的な差異を含めるように拡張することができます。^[2]

観察者バイアスとは、観察者がそこにあるものを見ずに、自分が期待するものや見たいものを見ようとする傾向のことである。これは多くの人の日常生活でよく起こることであり、科学研究や調査で時々遭遇する重大な問題である。^[3]観察は科学研究や活動にとって非常に重要であり、観察者バイアスも同様に重要である可能性がある。^[4]このようなバイアスが存在すると、科学研究は真実で正確なものを過大評価または過小評価することになり、研究における他のすべての設計や手順が適切であったとしても、研究の発見や結果の妥当性が損なわれる可能性がある。^[5]

観察データは、重要な知識体系の基礎を形成します。観察はデータ収集方法であり、定性研究手法のカテゴリに分類されます。観察には、データ収集方法としての単純さや仮説を立てる上での有用性など、多くの利点があります。同時に、観察プロセスには、信頼性の欠如、妥当性の低さ、誤った認識など、多くの制限や欠点があります。参加者の観察は社会学や人類学の研究で広く使用されていますが、系統的観察は、研究者が参加者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使用されます。最も一般的な観察方法は自然観察であり、介入のない自然な設定での行動を評価することを目的として、被験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既得権益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つの要因が観察者バイアスの発生に大きく寄与している。^[6]

観察者バイアスの例は 1900 年代初頭にまで遡ります。記録に残る最初の観察者バイアスの事例の 1 つは、1904 年の「クレバー ハンス」のケースです。クレバー ハンスは、所有者のウィルヘルム 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。オルソンはクレバー ハンスに算術関数に関する一連の質問をし、馬は番号付きの答えを蹄で叩いて答えているように見えました。この例は心理学者オスカー プフングストによって調査され、馬が正しい叩く回数に近づくと、所有者は無意識のうちに特定の方法で反応し、クレバー ハンスに叩くのをやめるように合図することがわかりました。ただし、これは所有者自身が質問の答えを知っている場合にのみ機能しました。これは観察者バイアスの一例であり、馬の所有者であるフォン・オルソンの期待がクレバー・ハンスの行動と振る舞いの原因となり、誤ったデータを生み出した。^[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英国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]バートは観察者バイアスのために、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のレベルが低い可能性が高いと信じ、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システムに大きな影響を与え、中流および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性を持つ学校に送られました。バートの死後、さらなる研究でバートの研究のデータは捏造されたことが判明しました。これは彼の観察者バイアスと、彼が研究を通じて見つけようとしていた結果の結果であると推定されました。

観察者バイアスのもう一つの重要な例は、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・フォーデが発表した1963年の研究「科学者の心理学：V. 実験者バイアスに関する3つの実験」 ^[9]です。この研究では、ローゼンタールとフォーデは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いました。学生たちは、迷路を解くのが非常に得意になるように育てられた「迷路に強い」ラットか、迷路を解くのが苦手になるように育てられた「迷路に弱い」ラットのどちらかを飼っていると告げられました。その後、彼らは通常通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、ネズミの仕事は常に迷路の濃い灰色の側を向くことだった。迷路の濃い灰色の側を向いたネズミにはご褒美が与えられ、迷路の白い側を向いたネズミには与えられなかった。学生たちは、各ネズミが迷路の正しい側（または濃い灰色）を向いた回数、各ネズミが迷路の間違った側（または白い側）を向いた回数、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続けた。彼らはこの実験を 1 日 10 回繰り返し、合計 5 日間にわたって行った結果、最終的に「迷路に明るい」ネズミは迷路を正しく完了するだけでなく、最も早く完了する能力も優れていることがわかった。しかし、実際には「迷路に明るい」ネズミや「迷路に鈍い」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 つのカテゴリに分けられた。 2 つのグループの学生は、どちらの種類のラットでも同じ結果を得るはずでしたが、観察者のバイアスのためにそうはなりませんでした。実験の効果はすべて、学生の期待によって生じたものです。つまり、彼らは「迷路に明るい」ラットは成績が良く、「迷路に鈍い」ラットは成績が悪いと期待していたのです。ローゼンタールとフォデは、これらの結果は学生側のより小さく微妙なバイアスによって生じたと結論付けました。学生たちは、ラットを異なる扱いをしているという事実に気づいていませんでした。2 つのグループのラットが迷路を終える基準がわずかに異なっていた、彼らは「迷路に鈍い」ラットのためにストップウォッチを遅く押す傾向があった、または全体的に「迷路に明るい」ラットにもっと注意を払っていた、という可能性があります。このように、学生、または観察者は、本当の結果のように見えて、実際には完全に誤った結果を作り出しました。

観察データは重要な知識体系の基礎を形成します。観察者の偏りは、医学研究および治療において重大な問題とみなすことができます。観察者の偏りのリスクがはるかに低い客観的なデータの観察と比較すると、主観的な判断が求められる観察では、ばらつきが生じる可能性が高くなります。

研究や調査に観察者のバイアスが存在する場合、データ収集自体に影響します。観察者のバイアスの影響により、調査結果と結果は現実を正確に表すものではありません。研究者は意図していなくても、観察者のバイアスによって、無意識のうちに特定の結果を奨励することになり、調査の調査結果と成果に変化が生じる可能性があります。観察者のバイアスを軽減する措置を講じず、自身の観察者のバイアスに影響されている研究者は、誤った解釈を行う可能性が高く、最終的には不正確な結果と調査結果につながります。

研究によれば、結果評価において観察者の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ほど誇張される可能性があり、研究や手順の調査結果や結果の妥当性に重大な影響を及ぼすことが示されています。^[1]

残念ながら、疫学研究や臨床研究においてはバイアスは避けられない問題です。しかし、特に医学分野にわたる科学的研究や調査の分野では、観察者のバイアスを軽減するための潜在的な戦略や解決策がいくつかあります。^[5]バイアスの影響は、強力な操作定義の使用、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人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説明しており、実際の回答者を対象に調査の質問を経験的にテストすることで研究者のバイアスを軽減し、回答者を誘導しないように、中立的な調査とリダイレクトの手法が使用されています。^[10]

盲検プロトコルと二重盲検研究は、観察者のバイアスを減らすという点で矯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]医療機器や医薬品の規制承認を取得するには、盲検試験がしばしば必要ですが、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に、行動に潜在的な影響を与える可能性のある情報がないことを保証することによって行われます。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が参加者に提供されないが、実験者はそれらの事実を完全に認識し、把握している実験を指します。

観察者のバイアスが研究にどのような影響を与えるか、また盲検化プロトコルがどのように影響を与えるかの例は、抗精神病薬の治験で見ることができます。被験者のうちの誰がプラセボを投与され、誰が治験薬を投与されたかを知っている研究者は、その結果が期待されていたため、治験薬を投与されたグループのほうが穏やかな性格だったと後で報告することがあります。同様に、治験の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、参加者は気分がどのように異なっているかを報告する可能性があります。

学校でもさらなる例が見られる。学齢期の男子は一般的に理科で女子より成績が良いが、これは男子の方が成績が良いと期待し、さりげなく励ます教師の教え方や扱い方による結果である可能性があるという証拠がある。^[12]そのため、テストを実施して結果を評価する教師である観察者は、男子は女子より成績が良いだろうという偏見と先入観を持っており、それが男子の行動に影響を与えている。

盲検またはマスクされたプロトコルと研究を補完するために、観察者と研究者に調査結果を記録する方法についての標準化されたトレーニングを含むさらなる戦略は、観察者のバイアスを軽減するのに役立ちます。^[1]調査結果の収集に割り当てられた方法論、ツール、および時間枠を明確に定義することで、標準化された方法で観察者を適切にトレーニングおよび準備することができます。さらに、研究を開始する前に観察者内の潜在的な利益相反を特定することは、バイアスを最小限に抑えるために不可欠です。

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、さまざまな方法やデータソースを使用して、対象をより包括的かつ正確に理解することです。^[14]三角測量は、研究の信頼性を大幅に高めます。三角測量にはいくつかの方法があり、複数の観察者を使用する方法もその 1 つです。これは、観察者が同意する回数の割合で測定される、観察者間信頼性と呼ばれる一種の信頼性です。

観察者バイアスは、通常、観察者のみに見られますが、研究対象者にもバイアスが存在します。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ホーソーン効果は、研究の参加者が観察されているという事実により行動が変化する現象を象徴しています。

ホーソン研究では、変更が加えられるたびに、たとえ変更が元の不利な条件に戻るものであっても、部門の生産性が上昇することが判明しました。実験の被験者は、より良い照明が生産性の向上につながると伝えられ、そのため、実際の照明レベルよりも、良い照明の影響に関する彼らの信念が彼らの行動と生産性に大きな影響を与えました。^[1]研究者は、労働者が実際には実験変数の変化ではなく、上司の注意に反応していたという結論に達しました。

ホーソン効果を防ぐには、隠れた観察を用いた研究が有用である。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、それでもホーソン効果を誘発する可能性が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にすると、実験や研究に参加している参加者が観察された結果、行動を変える可能性が低くなる。さらに、研究前にベースラインの尺度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に大きく偏りを及ぼすのを軽減できる可能性がある。ベースラインを確立することで、観察された結果として生じる参加者の潜在的な偏りを評価できる。さらに、フォローアップ期間を確立することで、行動や変化が観察期間を超えて継続し、維持されているかどうかを調べることができるため有益である。^[12]

• 観察者期待効果、研究者が実験の参加者に無意識のうちに影響を与える場合