Efecto de expectativa del observador

Como investigador, no tener en cuenta el efecto de expectativa del observador puede ir en detrimento de su credibilidad, ya que es una prueba de un mal diseño de la investigación. También puede afectar negativamente a los participantes. Muchas de las encuestas y cuestionarios utilizados en la investigación ofrecen a los participantes la oportunidad de pensar críticamente sobre sí mismos y sus opiniones. Si intentan ajustarse a las expectativas del experimentador, pueden responder de una forma que no sea del todo exacta, lo que puede hacer que pierdan esa valiosa oportunidad de autorreflexión. Además, es posible que los participantes en determinados ensayos clínicos no mejoren tanto como podrían si están en el grupo de control y el investigador no espera que cambien. Por lo tanto, es beneficioso para todos tener en cuenta el efecto de expectativa del observador cuando se diseña un estudio.

El efecto de expectativa del observador es algo que los académicos deben tener en cuenta a la hora de diseñar un estudio. Si no se toman medidas para evitarlo, el estudio podría obtener resultados sesgados. Esto puede llevar a los investigadores a extraer conclusiones inexactas. En concreto, dado que el efecto de expectativa del observador se caracteriza porque los participantes se ven influidos por las expectativas del investigador, puede llevar al equipo de investigación a concluir que su hipótesis era correcta. Los falsos positivos en investigación pueden tener graves implicaciones, sobre todo en campos en los que hay mucho en juego, como la medicina. No sólo eso, sino que la investigación es bastante cara de realizar, por lo que es crucial que los investigadores estén seguros de que el diseño de su estudio permite obtener los resultados más precisos posibles antes de que puedan comenzar las pruebas.

El efecto de expectativa del observador surge debido a las características de la demanda, que son pistas sutiles que da el investigador al participante sobre la naturaleza del estudio, así como al sesgo de confirmación, que se produce cuando el investigador recopila e interpreta los datos de forma que confirmen su hipótesis e ignora la información que la contradice.

Características de la demanda

Las características de la demanda son una forma de sesgo de respuesta que puede dar lugar al efecto de expectativa del observador. Las características de demanda, típicas de la investigación psicológica, son pistas sutiles del experimentador que pueden dar a los participantes una idea de lo que trata el estudio. Aunque cierta información sobre el estudio debe divulgarse a los participantes por razones éticas, lo ideal es que los participantes sepan lo menos posible sobre la naturaleza de la investigación que se está realizando. Cuanto más sepan los participantes, más probable es que intenten "ayudar" al investigador comportándose de la forma que creen que el investigador quiere que lo hagan. Por desgracia, cuando esto ocurre, los datos recogidos son inexactos y, por tanto, poco informativos.

Hay muchas cosas que pueden actuar como características de la demanda. Cualquier comunicación verbal o no verbal entre el participante y el experimentador, el aspecto de la sala donde se realiza el estudio y cualquier conocimiento que el participante pueda tener sobre el tipo de trabajo que realiza el laboratorio pueden sugerir ciertos comportamientos a los participantes. Naturalmente, las características de la demanda no pueden eliminarse por completo, pero sus efectos pueden minimizarse.

Los participantes pueden dar respuestas sesgadas en los estudios debido a la deseabilidad social, es decir, al deseo de dar una buena impresión de sí mismos. Sin embargo, se ha demostrado que, cuando los participantes tienen algún conocimiento de la hipótesis del investigador, es más probable que respondan de una forma que creen que beneficiará al investigador, tanto si les hace quedar bien como si no. No quieren proporcionar información "mala" que pueda arruinar el e^studio o refutar la hipótesis del investigador.1

A pesar de las buenas intenciones de muchos participantes, las características de la demanda dan lugar al efecto de expectativa del observador, que compromete la precisión del estudio. Los datos exactos que no arrojan resultados significativos son más informativos y más valiosos que los datos inexactos que arrojan resultados significativos.

Sesgo de confirmación

Otro factor que contribuye al efecto de expectativa del observador es el sesgo de confirmación. Los investigadores están muy motivados para encontrar pruebas que respalden sus hipótesis, sobre todo ahora que es tan difícil publicar artículos en revistas de prestigio. La intensa motivación para recopilar datos que respalden una hipótesis puede hacer que los investigadores se fijen y recuerden selectivamente la información que concuerda con su hipótesis. Esta interpretación sesgada de los datos se conoce como sesgo de confirmación.

La búsqueda motivada de información que confirme su hipótesis puede llevar a los experimentadores a interpretar el comportamiento de los participantes de un modo que confirme su hipótesis. Sin embargo, el sesgo de confirmación no sólo afecta a la forma en que interpretamos los datos, sino también a la forma en que los recogemos. Así, los investigadores pueden plantear a los participantes preguntas capciosas que inciten a una respuesta específica, o incluso tratar a los participantes de forma que provoquen el comportamiento deseado. Por supuesto, los datos recogidos en estas condiciones no son precisos y, por lo tanto, no son útiles para el progreso del conocimiento.

El conocimiento del efecto de expectativa del observador es necesario con el propósito expreso de evitarlo. Un buen investigador es consciente de los factores que pueden comprometer sus resultados, como el muestreo, las preguntas capciosas y, por supuesto, el efecto de expectativa del observador. Comprender cómo surgen estos problemas permite a los académicos estructurar los estudios de forma que se minimice su influencia. Además, el conocimiento de las posibles consecuencias de factores como el efecto de expectativa del observador no sólo motiva a los investigadores a evitarlo, sino que también les permite evaluar la precisión de las investigaciones realizadas por otros académicos.

Un diseño de investigación doble ciego puede ser eficaz para evitar el efecto de expectativa del observador. En los estudios con este diseño, ni los participantes ni los investigadores saben qué participantes están en el grupo experimental y cuáles en el grupo de control. El grupo experimental es el grupo que difiere de la línea de base, por ejemplo, en un ensayo farmacológico, serían los que reciben la medicación. El grupo de control es el grupo de comparación de referencia, por lo que, en el caso del ensayo farmacológico, se diferenciaría del grupo experimental sólo en que no recibe el fármaco. Un enfoque doble ciego es útil para evitar resultados sesgados, ya que impide que el investigador proyecte sus expectativas en el participante.

Robert Rosenthal es uno de los investigadores más relacionados con el efecto de expectativa del observador. Escribió muchos artículos sobre el tema, el primero de ellos en colaboración con Kermit L. Fode en 1963, titulado "El efecto del sesgo del experimentador en el rendimiento de la rata albina ^"2 . Fode en 1963, titulado "The effect of experimenter bias on the performance of the albino rat" (El efecto del sesgo del experimentador en el rendimiento de la rata albina).2 El objetivo de este trabajo era demostrar la facilidad con la que un experimentador puede influir en un participante para que muestre un comportamiento determinado. Rosenthal y Fode aportaron pruebas de ello a través de un estudio que ahora goza de gran renombre. Los participantes eran estudiantes de psicología experimental, a cada uno de los cuales se les entregó un grupo de cinco ratas, a las que debían enseñar a recorrer un laberinto para llegar a la más oscura de dos plataformas. A cada participante se le dijo que estaba trabajando con ratas especialmente brillantes o especialmente aburridas, aunque no había diferencias significativas entre ninguna de las ratas. Más tarde, cuando se evaluó la capacidad de las ratas para recorrer el laberinto, las que habían sido etiquetadas aleatoriamente como "brillantes" obtuvieron mejores resultados que las que habían sido etiquetadas aleatoriamente como "aburridas". Los estudiantes que trabajaban con las ratas habían sido sesgados por estas etiquetas. Esto hizo que trataran a las ratas de forma diferente, lo que acabó provocando que los animales se ajustaran a sus expectativas en una especie de profecía autocumplida. Este primer ejemplo de los efectos del sesgo del experimentador impulsó nuevas investigaciones sobre el tema y ayudó a concienciar a los investigadores sobre este efecto.

El ejemplo clásico del efecto de expectación del observador es el estudio de Clever Hans. Hans no era el típico participante, sobre todo porque no era humano. Hans era un caballo que vivía en Alemania a finales del siglo XIX y principios del XX. Lo que le valió el título de "listo" fueron las afirmaciones de su dueño de que tenía una inteligencia casi humana. Hans y su dueño, Wilhelm von Osten, realizaron varias actuaciones en las que Hans demostró sus impresionantes habilidades. Parecía capaz de realizar operaciones aritméticas básicas, identific^ar colores, leer y reconocer notas musicales.3

Curiosamente, von Osten nunca mostró señales explícitas que indujeran a Hans a responder de una manera determinada. Esto hizo que mucha gente se sintiera atraída por el acto y creyera que Hans era exactamente tan listo como se d^ecía.4 Sin embargo, no todo el mundo estaba tan seguro. En 1907, el biólogo y psicólogo alemán Oscar Pfungst puso en marcha un estudio sobre el llamado "fenómeno del Hans inteligente" y descubrió que Hans sólo respondía correctamente cuando quien le hacía la pregunta, normalm^ente su dueño, van Osten, conocía la respuesta correcta.5 Llegó a la conclusión de que Hans no respondía a la pregunta, sino que simplemente r^espondía a señales sutiles, probablemente inconscientes, de quien le hacía la pregunta.6

Se trata de un caso ejemplar del efecto de expectativa del observador, ya que el interrogador de Hans influyó en el caballo para que se comportara de un modo acorde con sus expectativas. En una situación en la que el interrogador no estuviera presente, Hans no habría respondido como lo hizo en su presencia. Como tal, este es un buen ejemplo de cómo las expectativas del experimentador pueden influir en gran medida en el comportamiento del participante.

Aunque el efecto de expectativa del experimentador suele utilizarse en el contexto de la investigación, también puede aplicarse a las aulas; aunque los profesores no son experimentadores, administran pruebas a sus alumnos. Rosenthal y Fode demostraron que cuando los estudiantes universitarios creían que las ratas a las que enseñaban eran "aburridas", éstas obtenían peores resultados en la tarea del laberinto que las ratas etiquetadas como "brillantes", a pesar de que las etiquetas de "aburrido" y "brillante" se daban al azar7 . Un profesor puede esperar que un alumno suspenda o sobresalga en una asignatura basándose en los comentarios de otros profesores, en los boletines de notas de años anteriores o en el comportamiento observado en el patio del colegio. En consecuencia, los profesores pueden tratar a los alumnos de forma diferente, consciente o inconscientemente. Esto puede influir en los alumnos para que se comporten de forma acorde con las expectativas de su profesor, aunque en otras circunstancias hubieran tenido un rendimiento diferente. Por desgracia, esto significa que los niños con malos expedientes académicos pueden no tener la oportunidad de mejorar, mientras que los niños con excelentes expedientes académicos pueden luchar con la presión de estar a la altura de las altas expectativas de sus profesores.

Qué es

El efecto de expectativa del observador describe cómo las expectativas percibidas de un observador pueden influir en las personas observadas, especialmente en el contexto de la investigación.

Por qué ocurre

El efecto de expectativa del observador surge debido a las características de la demanda, que son pistas sutiles que da el investigador al participante sobre la naturaleza del estudio, así como al sesgo de confirmación, que se produce cuando el investigador recopila e interpreta los datos de forma que confirmen su hipótesis e ignora la información que la contradice.

Ejemplo 1 - Clever Hans

Uno de los primeros casos registrados del efecto de expectativa del observador fue el de Clever Hans, un caballo alemán de finales del siglo XIX y principios del XX. Mucha gente creía que tenía una inteligencia casi humana porque era capaz de responder a preguntas matemáticas y de vocabulario. Sin embargo, más tarde se demostró que Hans sólo respondía correctamente cuando la persona que le hacía la pregunta también conocía la respuesta; respondía a señales sutiles del que le preguntaba y no respondía realmente a la pregunta. Esto ilustra cómo las expectativas del experimentador pueden influir enormemente en el comportamiento de los participantes.

Ejemplo 2 - Expectativas de los profesores

Los profesores suelen crearse expectativas sobre el rendimiento de sus alumnos a lo largo del curso escolar. Esto puede dar lugar a una profecía autocumplida en la que el profesor influye consciente o inconscientemente en sus alumnos para que se comporten de un modo acorde con sus expectativas.

Cómo evitarlo

Los investigadores pueden evitar el efecto de expectativa del observador utilizando un diseño doble ciego, en el que ni los participantes ni los experimentadores saben qué participantes están en la condición experimental y cuáles en la condición de control. De este modo, las expectativas del experimentador no influirán en el comportamiento de los participantes.