Effet d'attente de l'observateur

En tant que chercheur, le fait de ne pas tenir compte de l'effet d'attente de l'observateur peut nuire à votre crédibilité, car il s'agit d'une preuve d'une mauvaise conception de la recherche. Cela peut également avoir un effet négatif sur les participants. De nombreux sondages et questionnaires utilisés dans la recherche offrent aux participants la possibilité de réfléchir de manière critique sur eux-mêmes et sur leurs opinions. S'ils tentent de se conformer aux attentes de l'expérimentateur, ils risquent de répondre d'une manière qui n'est pas tout à fait exacte, ce qui peut les priver de cette précieuse occasion de réfléchir sur eux-mêmes. En outre, les participants à certains essais cliniques peuvent ne pas s'améliorer autant qu'ils le pourraient s'ils font partie du groupe de contrôle et si le chercheur ne s'attend pas à ce qu'ils changent. Il est donc dans l'intérêt de tous que l'effet d'attente de l'observateur soit pris en compte lors de la conception d'une étude.

L'effet d'attente de l'observateur est un élément que les universitaires doivent prendre en considération lors de la conception d'une étude. Si des mesures ne sont pas prises pour l'éviter, l'étude pourrait donner lieu à des résultats biaisés. Cela peut conduire les chercheurs à tirer des conclusions inexactes. Plus précisément, comme l'effet d'attente de l'observateur se caractérise par le fait que les participants sont influencés par les attentes du chercheur, il peut amener l'équipe de recherche à conclure que son hypothèse était correcte. Les faux positifs dans la recherche peuvent avoir des conséquences graves, en particulier dans les domaines où les enjeux sont importants, comme la médecine. Il est donc essentiel que les chercheurs s'assurent que la conception de leur étude permet d'obtenir les résultats les plus précis possibles avant de commencer les tests.

L'effet d'attente de l'observateur est dû aux caractéristiques de la demande, qui sont des indices subtils donnés par le chercheur au participant sur la nature de l'étude, ainsi qu'au biais de confirmation, qui se produit lorsque le chercheur recueille et interprète les données d'une manière qui confirme son hypothèse et ignore les informations qui la contredisent.

Caractéristiques de la demande

Les caractéristiques de la demande sont une forme de biais de réponse qui peut donner lieu à l'effet d'attente de l'observateur. Généralement observées dans la recherche en psychologie, les caractéristiques de la demande sont des indices subtils de l'expérimentateur qui peuvent donner aux participants une idée de l'objet de l'étude. Bien que certaines informations sur l'étude doivent être divulguées aux participants pour des raisons éthiques, l'idéal est que les participants en sachent le moins possible sur la nature de la recherche en cours. Plus les participants en savent, plus ils risquent d'essayer d'"aider" le chercheur en se comportant de la manière dont ils pensent que le chercheur veut qu'ils le fassent. Malheureusement, lorsque cela se produit, les données recueillies sont inexactes et donc peu informatives.

De nombreux éléments peuvent constituer des caractéristiques de la demande. Toute communication verbale ou non verbale entre le participant et l'expérimentateur, l'apparence de la salle où se déroule l'étude et toute connaissance que le participant peut avoir du type de travail effectué par le laboratoire peuvent suggérer certains comportements aux participants. Naturellement, les caractéristiques de la demande ne peuvent pas être complètement éliminées, mais leurs effets peuvent être minimisés.

Les participants peuvent fournir des réponses biaisées dans les études en raison de la désirabilité sociale, c'est-à-dire parce qu'ils veulent donner une bonne impression d'eux-mêmes. Toutefois, il a été démontré que, lorsque les participants ont une certaine connaissance de l'hypothèse du chercheur, ils sont plus susceptibles de répondre d'une manière qu'ils pensent être bénéfique pour le chercheur, que cela leur donne ou non une bonne image. Ils ne veulent pas fournⁱr de "mauvaises" informations qui ruineraient l'étude ou réfuteraient l'hypothèse du chercheur.1

Malgré les bonnes intentions de nombreux participants, les caractéristiques de la demande donnent lieu à l'effet d'attente de l'observateur, qui compromet la précision de l'étude. Des données exactes qui ne donnent pas de résultats significatifs sont plus instructives et plus précieuses que des données inexactes qui donnent des résultats significatifs.

Biais de confirmation

Un autre facteur qui contribue à l'effet d'attente de l'observateur est le biais de confirmation. Les chercheurs sont très motivés pour trouver des preuves à l'appui de leur hypothèse, en particulier à l'heure actuelle, où il est si difficile de faire publier des articles dans des revues réputées. La motivation intense de collecter des données à l'appui d'une hypothèse peut amener les chercheurs à remarquer et à retenir de manière sélective les informations qui vont dans le sens de leur hypothèse. Cette interprétation biaisée des données est appelée biais de confirmation.

La recherche motivée d'informations confirmant leur hypothèse peut conduire les expérimentateurs à interpréter le comportement des participants d'une manière qui confirme leur hypothèse. Cependant, le biais de confirmation n'affecte pas seulement la manière dont nous interprétons les données, il influence également la manière dont nous collectons les données en premier lieu. Ainsi, les chercheurs peuvent poser aux participants des questions suggestives, qui les incitent à donner une réponse spécifique, ou même les traiter d'une manière qui suscite le comportement souhaité. Bien entendu, les données recueillies dans de telles conditions ne sont pas exactes et ne contribuent donc pas à la progression des connaissances.

La connaissance de l'effet d'attente de l'observateur est nécessaire dans le but exprès de l'éviter. Un bon chercheur est conscient des facteurs qui peuvent compromettre ses résultats, tels que l'échantillonnage, les questions suggestives et, bien sûr, l'effet d'attente de l'observateur. Comprendre comment ces questions se posent permet aux universitaires de structurer les études de manière à minimiser leur influence. En outre, la connaissance des conséquences possibles de facteurs tels que l'effet d'attente de l'observateur ne motive pas seulement les chercheurs à l'éviter, mais leur permet également d'évaluer l'exactitude des recherches menées par d'autres universitaires.

Un modèle de recherche en double aveugle peut être efficace pour prévenir l'effet d'attente de l'observateur. Dans ce type d'étude, ni les participants ni les chercheurs ne savent quels participants font partie du groupe expérimental ou du groupe de contrôle. Le groupe expérimental est le groupe qui diffère de la ligne de base, par exemple, dans un essai de médicament, il s'agit de ceux qui reçoivent le médicament. Le groupe de contrôle est le groupe de comparaison de base, donc dans le cas d'un essai de médicament, il ne diffère du groupe expérimental que par le fait qu'il ne reçoit pas le médicament. Une approche en double aveugle est utile pour éviter les résultats biaisés, car elle empêche le chercheur de projeter ses attentes sur le participant.

Robert Rosenthal est l'un des chercheurs les plus étroitement associés à l'effet d'attente de l'observateur. Il a écrit de nombreux articles sur le sujet, dont le premier a été rédigé en collaboration avec Kermit L. Fode en 1963 et intitulé "The effect of experimenter bias on performance of the al^bino rat "2 . Fode en 1963 et intitulé "The effect of experimenter bias on the performance of the albino rat".2 L'objectif de cet article était de démontrer la facilité avec laquelle un expérimentateur peut influencer un participant pour qu'il adopte un certain comportement. Rosenthal et Fode en ont apporté la preuve par le biais d'une étude désormais très réputée. Les participants étaient des étudiants en psychologie expérimentale. Chacun d'entre eux s'est vu confier un groupe de cinq rats, à qui ils devaient apprendre à naviguer dans un labyrinthe pour atteindre la partie la plus sombre de deux plates-formes. Chaque participant a ensuite été informé qu'il travaillait soit avec des rats particulièrement brillants, soit avec des rats particulièrement ternes, bien qu'il n'y ait pas de différences significatives entre les rats. Par la suite, lorsque les rats ont été testés sur leur capacité à naviguer dans le labyrinthe, ceux qui avaient été étiquetés au hasard comme "brillants" ont obtenu de meilleurs résultats que ceux qui avaient été étiquetés au hasard comme "ternes". Les étudiants qui travaillaient avec les rats avaient été influencés par ces étiquettes. Ils ont donc traité les rats différemment, ce qui a conduit les animaux à se conformer à leurs attentes, dans une sorte de prophétie auto-réalisatrice. Cet exemple précoce des effets du biais de l'expérimentateur a suscité d'autres recherches sur le sujet et a contribué à sensibiliser les chercheurs à cet effet.

L'exemple classique de l'effet d'attente de l'observateur est l'étude de Clever Hans. Hans n'était pas un participant typique, principalement parce qu'il n'était pas humain. Hans était un cheval qui vivait en Allemagne à la fin du 19e et au début du 20e siècle. Ce qui lui a valu le titre de "Clever", ce sont les affirmations de son propriétaire selon lesquelles il était doté d'une intelligence quasi-humaine. Hans et son propriétaire, Wilhelm von Osten, ont donné plusieurs représentations au cours desquelles Hans a fait montre de ses nombreuses et ⁱmpressionnantes capacités. Il était apparemment capable de faire de l'arithmétique de base, d'identifier les couleurs, de lire et de reconnaître les notes de musique.3

Il est intéressant de noter que von Osten n'a jamais montré de signaux explicites incitant Hans à répondre d'une manière particulière. C'est pourquoi de nombreuses personnes se sont laissées prendre au jeu et ont cru que Hans ét^ait aussi intelligent qu'on le prétendait.4 Cependant, tout le monde n'en était pas aussi sûr. En 1907, le biologiste et psychologue allemand Oscar Pfungst a lancé une étude sur ce qu'on appelle le "phénomène du Hans malin" et a constaté que Hans ne répondait correctement que lorsque l'auteur de la question, généralement son propriétaire, van Osten, connaissait la bonne réponse.5 Il en a conclu que Hans ne répondai^t pas à la question, mais qu'il réagissait simplement à des signaux subtils, probablement émis inconsciemment, par l'auteur de la question.6

Il s'agit d'un cas exemplaire de l'effet d'attente de l'observateur, puisque le questionneur de Hans a influencé le cheval pour qu'il se comporte d'une manière conforme à ses attentes. Dans une situation où le questionneur n'était pas présent, Hans n'aurait pas réagi comme il l'a fait en sa présence. Il s'agit donc d'un bon exemple de la manière dont les attentes de l'expérimentateur peuvent fortement influencer le comportement du participant.

Bien que l'effet d'attente de l'expérimentateur soit généralement utilisé dans le contexte de la recherche, il peut également s'appliquer aux salles de classe ; bien que les enseignants ne soient pas des expérimentateurs, ils font passer des tests à leurs élèves. Rosenthal et Fode ont montré que lorsque des étudiants universitaires pensaient que les rats qu'ils enseignaient étaient "ennuyeux", ces derniers obtenaient de moins bons résultats dans le labyrinthe que les rats étiquetés comme "brillants" - même si les étiquettes "ennuyeux" et "brillant" étaient données au hasard.7 Des effets similaires peuvent être observés dans les salles de classe. Que ce soit sur la base de commentaires d'anciens professeurs, de bulletins de notes des années précédentes ou de comportements observés dans la cour de récréation, un professeur peut s'attendre à ce qu'un certain élève échoue ou excelle dans son cours. En conséquence, les enseignants peuvent consciemment ou inconsciemment traiter les élèves différemment. Cela peut inciter les élèves à adopter un comportement conforme aux attentes de l'enseignant, même s'ils auraient pu obtenir des résultats différents dans d'autres circonstances. Malheureusement, cela signifie que les enfants dont les résultats scolaires sont médiocres risquent de ne pas avoir la possibilité de s'améliorer, tandis que les enfants dont les résultats scolaires sont excellents risquent d'avoir du mal à se montrer à la hauteur des attentes élevées de leurs enseignants.

Qu'est-ce que c'est ?

L'effet d'attente de l'observateur décrit comment les attentes perçues par un observateur peuvent influencer les personnes observées, en particulier dans le contexte de la recherche.

Pourquoi cela se produit-il ?

L'effet d'attente de l'observateur est dû aux caractéristiques de la demande, qui sont des indices subtils donnés par le chercheur au participant sur la nature de l'étude, ainsi qu'au biais de confirmation, qui se produit lorsque le chercheur recueille et interprète les données d'une manière qui confirme son hypothèse et ignore les informations qui la contredisent.

Exemple 1 - Hans le malin

L'un des premiers cas recensés de l'effet d'attente d'un observateur est celui de Clever Hans, un cheval allemand de la fin du 19e et du début du 20e siècle. De nombreuses personnes pensaient qu'il était doté d'une intelligence quasi-humaine car il était capable de répondre à des questions de mathématiques et de vocabulaire. Cependant, il a été démontré par la suite que Hans ne répondait correctement que lorsque la personne qui posait la question connaissait également la réponse ; il réagissait à des signaux subtils de la personne qui posait la question et ne répondait pas réellement à la question. Il répondait à des indices subtils de l'expérimentateur et ne répondait pas réellement à la question. Cela illustre la manière dont les attentes de l'expérimentateur peuvent fortement influencer le comportement des participants.

Exemple 2 - Attentes des enseignants

Les enseignants forment souvent des attentes quant aux performances de leurs élèves tout au long de l'année scolaire. Il peut en résulter une prophétie auto-réalisatrice dans laquelle l'enseignant influence consciemment ou inconsciemment ses élèves pour qu'ils se comportent d'une manière qui corresponde à ses attentes.

Comment l'éviter ?

Les chercheurs peuvent éviter l'effet d'attente de l'observateur en utilisant un modèle en double aveugle, dans lequel ni les participants ni les expérimentateurs ne savent quels participants sont dans la condition expérimentale et quels participants sont dans la condition de contrôle. De cette manière, les attentes de l'expérimentateur n'influenceront pas le comportement des participants.