El sesgo del observador es uno de los tipos de sesgo de detección y se define como cualquier tipo de divergencia sistemática con respecto a los hechos exactos durante la observación y el registro de datos e información en los estudios. [1] La definición se puede ampliar aún más para incluir la diferencia sistemática entre lo que se observa debido a la variación en los observadores y cuál es el valor verdadero. [2]
El sesgo del observador es la tendencia de los observadores a no ver lo que está ahí, sino lo que esperan o quieren ver. Se trata de una situación común en la vida cotidiana de muchas personas y es un problema importante que a veces se encuentra en la investigación y los estudios científicos. [3] La observación es fundamental para la investigación y la actividad científicas y, como tal, el sesgo del observador también puede serlo. [4] Cuando existen tales sesgos, los estudios científicos pueden dar lugar a una sobrestimación o subestimación de lo que es verdadero y preciso, lo que compromete la validez de los hallazgos y los resultados del estudio, incluso si todos los demás diseños y procedimientos del estudio fueron apropiados. [5]
Los datos de observación forman la base de un importante cuerpo de conocimientos. La observación es un método de recopilación de datos y se enmarca en la categoría de técnicas de investigación cualitativa. La observación tiene una serie de ventajas, entre ellas su simplicidad como método de recopilación de datos y su utilidad para la formulación de hipótesis. Al mismo tiempo, el proceso de observación tiene muchas limitaciones y desventajas, entre ellas la posible falta de fiabilidad, la escasa validez y la percepción errónea. Las observaciones de los participantes se utilizan ampliamente en estudios sociológicos y antropológicos, mientras que la observación sistemática se utiliza cuando los investigadores necesitan recopilar datos sin interacciones directas de los participantes. El método de observación más común es la observación naturalista, en la que se observa a los sujetos en sus entornos naturales con el objetivo de evaluar su comportamiento en un entorno natural y sin intervención.
El sesgo del observador es especialmente probable cuando el investigador tiene intereses creados en el resultado de la investigación o tiene fuertes preconcepciones. Junto con datos subyacentes ambiguos y un método de puntuación subjetivo, estos tres factores contribuyen en gran medida a la incidencia del sesgo del observador. [6]
Los ejemplos de sesgo del observador se remontan a principios del siglo XX. Uno de los primeros casos registrados de aparente sesgo del observador se produjo en 1904, con el caso de "Clever Hans". Clever Hans era un caballo cuyo dueño, Wilhem von Olson, afirmaba que podía resolver ecuaciones aritméticas. Von Olson le hacía a Clever Hans una serie de preguntas que implicaban funciones aritméticas y el caballo parecía responder golpeando su casco con la respuesta numerada. Este ejemplo fue investigado por el psicólogo Oskar Pfungst y se descubrió que cuando el caballo se acercaba al número correcto de golpes, el dueño reaccionaba inconscientemente de una manera particular, lo que indicaba a Clever Hans que dejara de golpear. Sin embargo, esto solo funcionaba cuando el propio dueño sabía la respuesta a la pregunta. Este es un ejemplo de sesgo del observador, debido al hecho de que las expectativas de von Olson, el dueño del caballo, fueron la causa de las acciones y comportamientos de Clever Hans, lo que dio como resultado datos erróneos. [7]
Uno de los ejemplos más notorios de sesgo del observador se ve en los estudios y contribuciones de Cyril Burt , un psicólogo y genetista inglés que defendió la heredabilidad del CI. [8] Burt creía, y así lo demostró a través de su investigación debido a su sesgo del observador, que los niños de familias con un nivel socioeconómico más bajo probablemente tenían niveles más bajos de habilidades cognitivas en comparación con los niños de familias con un nivel socioeconómico más alto. Dicha investigación y hallazgos tuvieron un impacto considerable en el sistema educativo en Inglaterra durante la década de 1960, donde los niños de clase media y alta fueron enviados a escuelas de élite, mientras que los niños del grupo demográfico socioeconómico más bajo fueron enviados a escuelas con rasgos menos deseables. Después de la muerte de Burt, investigaciones posteriores descubrieron que los datos en los estudios de Burt fueron inventados, lo que se presumió que era resultado de su sesgo del observador y los resultados que pretendía encontrar a través de sus estudios.
Otro ejemplo clave de sesgo del observador es un estudio de 1963, "Psychology of the Scientist: V. Three Experiments in Experimenter Bias", [9] publicado por los investigadores Robert Rosenthal y Kermit L. Fode en la Universidad de Dakota del Norte. En este estudio, Rosenthal y Fode dieron a un grupo de doce estudiantes de psicología un total de sesenta ratas para que participaran en algunos experimentos. Se les dijo a los estudiantes que tenían ratas "inteligentes para resolver laberintos", que fueron criadas para ser excepcionalmente buenas en resolver laberintos, o que tenían ratas "aburridas para resolver laberintos", que fueron criadas para ser malas en resolver laberintos. Luego se les pidió que realizaran experimentos con las ratas y recopilaran los datos como lo harían habitualmente. Las ratas fueron colocadas en laberintos en forma de T donde tenían que correr por el centro y luego decidir girar a la izquierda o girar a la derecha. Uno de los lados del laberinto estaba pintado de blanco, mientras que el otro estaba pintado de gris oscuro, y el trabajo de la rata era girar siempre hacia el lado gris oscuro del laberinto. Las ratas que se giraron hacia el lado gris oscuro del laberinto recibieron una recompensa, mientras que las ratas que se giraron hacia el lado blanco del laberinto no la recibieron. Los estudiantes llevaron un registro de cuántas veces cada rata se giró hacia el lado correcto (o gris oscuro) del laberinto, cuántas veces cada rata se giró hacia el lado incorrecto (o blanco) del laberinto y cuánto tiempo tardó cada rata en tomar una decisión. Repitieron este experimento diez veces al día, todo a lo largo de un total de cinco días, y al final, descubrieron que las ratas "brillantes en el laberinto" eran mejores tanto en completar el laberinto correctamente como en completarlo en el menor tiempo. Sin embargo, en realidad no había ratas "brillantes en el laberinto" o "aburridas en el laberinto"; estas ratas eran todas genéticamente idénticas entre sí y se dividieron aleatoriamente en las dos categorías. Los dos grupos de estudiantes deberían haber obtenido los mismos resultados para ambos tipos de ratas, pero no lo lograron debido al sesgo del observador. Todo el efecto del experimento se debió a sus expectativas: esperaban que las ratas "brillantes en el laberinto" tuvieran un mejor rendimiento y que las ratas "aburridas en el laberinto" tuvieran un peor rendimiento. Rosenthal y Fode concluyeron que estos resultados se debían a sesgos más pequeños y sutiles por parte de los estudiantes. Los estudiantes no eran conscientes de que estaban tratando a las ratas de forma diferente. Es posible que tuvieran criterios ligeramente diferentes para determinar cuándo los dos grupos de ratas terminaban el laberinto, que tuvieran la tendencia a apretar el cronómetro más tarde para las ratas "aburridas en el laberinto" o que estuvieran prestando más atención a las ratas "brillantes en el laberinto" en general. De esta manera, los estudiantes, o los observadores, crearon lo que parecía un resultado real, pero que, en realidad, era totalmente falso.
Los datos de observación forman la base de un importante conjunto de conocimientos. El sesgo del observador puede considerarse un problema importante en la investigación y el tratamiento médicos. Existe un mayor potencial de variación en las observaciones realizadas cuando se requiere un juicio subjetivo, en comparación con la observación de datos objetivos, donde existe un riesgo mucho menor de sesgo del observador.
Cuando existe un sesgo del observador en las investigaciones y los estudios, la recopilación de datos en sí se ve afectada. Los hallazgos y resultados no son representaciones precisas de la realidad, debido a la influencia de los sesgos de los observadores. Aunque no tengan esa intención, el sesgo del observador puede hacer que los investigadores fomenten inconscientemente ciertos resultados, lo que conduciría a cambios en los hallazgos y los resultados del estudio. Un investigador que no ha tomado medidas para mitigar el sesgo del observador y está influenciado por su propio sesgo de observador tiene una mayor probabilidad de hacer interpretaciones erróneas, lo que en última instancia conducirá a resultados y hallazgos inexactos.
Las investigaciones han demostrado que, en presencia de sesgo del observador en la evaluación de resultados, es posible que las estimaciones del efecto del tratamiento se exageren entre un tercio y dos tercios, lo que simboliza implicaciones significativas para la validez de los hallazgos y los resultados de los estudios y procedimientos. [1]
Lamentablemente, el sesgo es un problema inevitable en la investigación epidemiológica y clínica. Sin embargo, existen varias estrategias y soluciones potenciales para reducir el sesgo del observador, en particular en las áreas de estudios científicos e investigaciones en el campo médico. [5] Los efectos del sesgo se pueden reducir mediante el uso de definiciones operativas sólidas, junto con el enmascaramiento, la triangulación y la estandarización de los procedimientos, y el monitoreo continuo de la objetividad de quienes realizan los experimentos y las observaciones. En las encuestas de investigación de mercado, los investigadores han descrito un marco llamado prueba de sesgo para mitigar el sesgo del investigador al probar empíricamente las preguntas de la encuesta con encuestados de la vida real y, para no guiar a los encuestados, se utilizan técnicas de sondeo y redirección neutrales. [10]
Los protocolos ciegos y la investigación doble ciego pueden actuar como una lente correctiva en términos de reducir el sesgo del observador y, por lo tanto, aumentar la confiabilidad y precisión de los datos recopilados. [11] Los ensayos ciegos a menudo se requieren para obtener la aprobación regulatoria para dispositivos médicos y medicamentos, pero no son una práctica común en estudios empíricos a pesar de la investigación que respalda su necesidad. [6] El doble ciego se realiza asegurando que tanto el evaluador como los participantes de la investigación carezcan de información que podría tener una influencia potencial en su comportamiento, mientras que el simple ciego describe aquellos experimentos en los que se oculta a los participantes información que de otro modo podría sesgar los resultados o introducir sesgo, pero el experimentador es completamente consciente y está en posesión de esos hechos.
Un ejemplo de cómo el sesgo del observador puede afectar a la investigación, y cómo los protocolos ciegos pueden afectar, se puede ver en el ensayo de un fármaco antipsicótico. Los investigadores que saben cuáles de los sujetos recibieron el placebo y cuáles recibieron los fármacos del ensayo pueden informar más tarde que el grupo que recibió los fármacos del ensayo tenía una disposición más tranquila, debido a las expectativas de ese resultado. De manera similar, si los participantes en el ensayo no fueron ciegos, entonces pueden informar cómo se sienten de manera diferente en función de si se les proporcionó el placebo o el fármaco del ensayo.
Otro ejemplo podría verse en las escuelas. Los niños en edad escolar generalmente superan a sus pares femeninas en ciencias, sin embargo, hay evidencia de que esto se debe potencialmente a cómo son enseñados y tratados por sus maestros, quienes tienen la expectativa de que los niños tengan un desempeño superior y, por lo tanto, los alientan sutilmente. [12] Por lo tanto, los observadores, que son los maestros que realizan las pruebas y evalúan los resultados, tienen un sesgo y una creencia preconcebida de que los niños superarán a las niñas, lo que afecta su comportamiento.
Para complementar los protocolos y las investigaciones a ciegas o enmascaradas, otras estrategias que incluyan una capacitación estandarizada para observadores e investigadores sobre cómo registrar los hallazgos pueden ser útiles para mitigar el sesgo de los observadores. [1] Una definición clara de la metodología, las herramientas y los plazos asignados para la recopilación de los hallazgos puede ayudar a capacitar y preparar adecuadamente a los observadores de manera estandarizada. Además, identificar cualquier posible conflicto de intereses dentro de los observadores antes del comienzo de la investigación es esencial para garantizar que se minimice el sesgo.
Por último, la triangulación en la investigación es un método que se puede utilizar para aumentar la validez y credibilidad de los hallazgos. [13] La triangulación en la investigación se refiere al uso de una variedad de métodos o fuentes de datos como un medio para desarrollar una comprensión más completa y precisa del tema en cuestión. [14] La triangulación aumentará considerablemente la confianza en un estudio. Hay algunas formas en que puede ocurrir la triangulación, incluido el uso de múltiples observadores, que es una forma de confiabilidad en sí misma llamada confiabilidad interobservador, medida por el porcentaje de veces que los observadores están de acuerdo.
El sesgo del observador se identifica comúnmente solo en los observadores, sin embargo, también existe un sesgo en aquellos que son estudiados. El efecto Hawthorne, que recibe su nombre de una serie de experimentos realizados por Elton Mayo entre 1924 y 1932 en la fábrica Western Electric en Hawthorne, Chicago, simboliza el cambio de comportamiento de los participantes en un estudio debido al hecho de que están siendo observados.
En los estudios de Hawthorne se descubrió que los resultados departamentales aumentaban cada vez que se realizaba un cambio, incluso cuando los cambios realizados volvían a las condiciones desfavorables originales. A los sujetos del experimento se les dijo que una mejor iluminación daría como resultado una mayor productividad y, como tal, sus creencias sobre el impacto de una buena iluminación tuvieron un efecto más significativo en su comportamiento y resultados que los niveles de iluminación reales. [1] Los investigadores llegaron a la conclusión de que, de hecho, los trabajadores respondían a la atención de los supervisores, no a los cambios en las variables experimentales.
Para evitar el efecto Hawthorne, pueden ser útiles los estudios que utilizan la observación oculta. Sin embargo, la ley exigiría que se conociera la participación en el estudio y se cree que aún tiene el potencial de provocar la inducción del efecto Hawthorne. [15] Además, hacer que las respuestas o los datos del estudio sean completamente anónimos reducirá la probabilidad de que los participantes alteren su comportamiento como resultado de ser observados mientras participan en un experimento o estudio. Además, realizar una investigación antes de los estudios para establecer una medida de referencia podría ayudar a mitigar el efecto Hawthorne y evitar que los resultados de los estudios sesguen significativamente. Una vez establecida una línea de base, se puede evaluar cualquier posible sesgo del participante que surja como resultado de ser observado. Además, establecer un período de seguimiento podría ser beneficioso para permitir el examen de si un comportamiento o cambio continúa y se mantiene más allá del período de observación. [12]