心理学研究を行うとき、私たちは人々が何を考えているかを知りたいと思います。 彼らの考えや感情の真相に迫り、人間がどのように動くのかについて何かを学びたいのです。 理想的な世界では、すべての参加者が自分の心の内について正直かつ明確に答えてくれますが、必ずしもそうでないこともわかっています。 これは参加者バイアス、または応答バイアスと呼ばれ、研究結果に大きな影響を与えることがあります。

心理学研究の黎明期から、自己報告は洞察を得るために使用されてきましたが、それとほぼ同じ期間、この参加者バイアスにより、意味のある量の誤差が生じることが、しばしば知られてきました。 参加者バイアスは、一般に、参加者が研究者が望んでいると思うことに純粋に反応すると考えられてきましたが、以下に示すように、あまり明白でない理由でも発生することがあります。 研究でのエラーを増加させるあらゆるものと同様に、参加者バイアスを認識し、実験の最初からその影響を制御することが、科学的な成功にとって非常に重要であることは明らかです。 もちろん、完璧な研究などあり得ませんが、ちょっとした注意と準備で、かなり近づけることができます。 社会的望ましさ効果

参加者の反応を形作るより一般的な要因の1つは、社会的望ましさ（社会的望ましさバイアスとして知られている）である。 参加者はしばしば、自分自身の最良のバージョン、あるいは少なくとも社会的に受け入れられるバージョンを提示したいと思うものである。 したがって、デリケートな話題に関しては、参加者が本当に心を開くことは難しいかもしれません。

個人の収入、宗教、博愛などのデリケートな話題に関連する質問を考えてみましょう。 参加者は、社会的に望ましいと思われることに従わなければならないという非常に現実的な圧力が存在します。

社会的望ましさのバイアスの影響を軽減するためにできることがいくつかある。

参加者が自分のデータが本当に機密であることを知ることによって、たとえそれが大きな社会的望ましさではないと思っても、真実を明らかにする可能性が高くなる。 さらに一歩進んで、実験者が参加者と顔を合わせない完全匿名は、特に敏感な情報を明かすのに役立つ安全感を個人に与える可能性があります

さらに、情報が判断のない方法で提示されることも重要です。 これは、研究の広告、質問の構成、その後の情報の扱い方などすべてに関してです（発表時に敏感な話題やタブーな話題を敬意を持って扱う研究者は、将来も参加希望者に信頼を与えるでしょう）

The Randomized Response Technique

Social Desirability Biasを制御しようとする巧妙な方法の1つが、Randomized Response techniqueと呼ばれるもの。 これは、その名が示すように、回答を無作為化することです。 実際には、参加者にコインをはじき、裏が出たら「はい」と言い、表が出たら本当のことを言うように言います（あるいは、コインの「真実」の面であると判断された方）。 これにより、たとえ参加者の結果が明らかになったり、知られたりしても、どの答えが真実かどうかは分からないので、安全性がより高まります。

この方法は、かなり大きなサンプルサイズを必要とし、「いいえ」（またはコインの「真実」側）の回答数は、データ収集後に2倍にする必要があります。 これは、「いいえ」と答えるべきなのに、「はい」と答えるように言われた参加者が、グループ内に同じくらい多く存在するという仮定があるからです。 Halo効果

私たちは誰かを好きになると、しばしばその人の欠点や短所を見落とし、その人の長所を見る傾向があります。 これは、人だけでなく、人生におけるさまざまな経験にも当てはまります。 何かについての個人の考えを測定したい場合、その人がそれについて肯定的な意見を持っていれば、それに関連するものについても肯定的な意見を持っていると予想できます。

この偏りは逆方向にも働きます。逆ハロー効果（または「悪魔効果」）は、個人がすでに否定的に認識されている人またはものと関連していれば、何かに悪い反応をすることを意味しています。

これらのバイアスはどちらも認知的キャリーオーバー効果の例であり、私たちが世界をどのように認識するかに大きな影響を与える可能性があります。 このバイアスに対処する方法の1つは、実験材料に直面する前に参加者の考えや経験を形成しないことです。

一見無害な詳細を述べても、個人が理論や考えを形成し、回答や行動に偏りが生じるように仕向けることができるかもしれません。 したがって、目前の課題に必要な情報のみを参加者に提供し、余計な詳細を避けることが重要である。

さらに、サンプルサイズが大きいことは、実験にとって悪いことではなく、この場合は特に有用である。 参加者が多ければ、母集団を反映した混合集団からデータを得られる可能性が高くなります。 もしこれが否定的な意見と肯定的な意見のバランスがとれていれば（というより、自然集団に比例してバランスがとれていれば）、このグループから結論を導き出すことができる。 賛成と反対を言う / 同意する

このバイアスは、自己報告式の測定（参加者が記入するアンケートなど）で現れることがあり、参加者が「はい」または「いいえ」の質問に対して「はい」と答える傾向が強まること、または単に全体を通して「はい」または「いいえ」の答えで答えることに関連します。

この効果が現れる理由はいくつかあり、研究を妨害しようとする参加者、承諾することで実験者を喜ばせようとする試み、参加者の疲労の結果などです。

どうやってこれを防ぐことができますか。

誘導的な質問がないことを確認することは、すべての調査、アンケート、またはインタビューで重要ですが、この場合は特に重要です。

これはまた、社会的望ましさのバイアスにフィードバックされます。 さらに、矛盾する情報を明らかにするために質問のバランスをとることは、誤った回答パターンを発見するのに役立ちます。 実際には、これは全体を通して反対のフレーズの質問を提供することを意味します。 したがって、参加者が「心理学が好きですか」と尋ねられたら、「心理学が嫌いですか」と尋ねる質問もあるはずです。 1669>

さらに、質問の数は必要以上であってはなりません。質問が多すぎると、参加者の疲労を誘発し、熟考せずに回答してしまう可能性が高くなります。

バイオセンサーによる解決策

上記のステップに加え、バイオセンサーを簡単に使用して、研究における参加者の偏りの影響を軽減できる方法がいくつかあります。 バイオセンサーを利用して歪曲効果を防ぎ、また、実験そのものをソフトウェア内で実行することが容易にできます。 これは、研究を実施するためのオールインワン プラットフォームであると同時に、研究が偏りなく行われることを確認するためのものです。 右脳に対して左脳のアルファ波活動が増加している場合、参加者は刺激に夢中になっている可能性が高い（逆に、右脳のアルファ波活動の増加は、回避の感情を示している）。 さらに、アイトラッキングを使用して注意を測定することで、参加者がどれだけ刺激に興味を持っているかの偏りを明らかにすることができます(瞳孔の大きさを欺瞞に関連付ける心強い研究もあり、参加者の本当の気持ちを明らかにする別の指標を提供しています)。 顔の表情分析と組み合わせることで、参加者が感じている感情の価値を明らかにすることができます。

心理学研究の強みは、参加者について可能な限り
知ることにあります。 iMotionsで複数のセンサーを組み合わせることで、バイアスに関する判断や結論に必要なデータを簡単に取得でき、理解もしやすくなります。 これにより、確実な結果を得るための手順が合理化され、研究の妥当性がさらに保証されます。

研究における偏りの影響は、防ぐのが難しく、その影響がわかっていても修正するのが難しい場合があります。 しかし、高いレベルの信頼性を確保し維持することは、研究の中心的な部分です。 バイオセンサーで補完し、上記の情報を使用することで、参加者のバイアスの影響を軽減し、真実のみを残すことを保証します。

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