Les biais de recherche peuvent fausser les résultats scientifiques, ce qui nuit à leur crédibilité et à leur exactitude. Cet article examine les biais courants, tels que les biais liés aux participants, à la sélection et aux chercheurs, et propose des stratégies concrètes pour les réduire au minimum. Découvrez comment renforcer l’objectivité et la fiabilité de la recherche grâce à de meilleures méthodologies et à la technologie des biocapteurs.
Table des matières
Révéler la vérité : surmonter les préjugés dans la recherche scientifique
La science a pour vocation de découvrir la vérité. La vérité sur l’être humain est toutefois peut-être encore plus insaisissable que dans tout autre domaine scientifique. Il n’est donc pas surprenant que la recherche sur l’être humain soit une entreprise délicate, où il est difficile de trouver la bonne approche.
Sans un protocole expérimental conçu de manière adéquate et rigoureuse, des erreurs peuvent se glisser de multiples façons. Parmi celles-ci, les biais dans la recherche occupent une place particulière : ils peuvent avoir des répercussions importantes et, sans préparation adéquate, sont difficiles à éviter. Ces facteurs de biais peuvent apparaître de manière tout à fait involontaire, mais ils peuvent, à terme, nuire à la fiabilité (et à la crédibilité) de la recherche s’ils ne sont pas correctement maîtrisés.
La recherche comporte plusieurs aspects et pièges susceptibles d’engendrer ces biais erronés, qui induisent en erreur tant les participants que les chercheurs et conduisent à l’utilisation de données qui ne reflètent pas fidèlement les pensées et les comportements étudiés.
Les biais sont monnaie courante dans la recherche, mais il est souvent possible de les surmonter grâce à de rigoureuses mesures méthodologiques et en choisissant le matériel le plus adapté pour obtenir les bonnes réponses. Nous allons passer en revue ci-dessous certains des biais les plus courants qui affectent la recherche, et proposer des solutions pour les éviter. En gardant ces éléments à l’esprit, vous pourrez orienter vos recherches vers des découvertes toujours plus importantes.
Trois biais susceptibles d’influencer la recherche
1. Biais des participants
L’un des principaux biais susceptibles d’entraver la recherche et d’avoir un impact négatif sur celle-ci est le biais lié aux participants. On décrit souvent ce phénomène comme le fait que les participants réagissent uniquement en fonction de ce qu’ils pensent que le chercheur attend d’eux, mais il peut également se produire pour des raisons moins évidentes.
Le biais de désirabilité sociale en est un exemple. Les participants peuvent avoir des idées préconçues sur ce qui constitue une réponse ou un comportement acceptable, et adapteront donc leurs réponses en conséquence, que ce soit consciemment ou inconsciemment.
Cette réaction est particulièrement probable dans le cadre d’enquêtes portant sur des sujets sensibles (tels que les revenus personnels ou la religion, par exemple) et finira par fausser les résultats, les rendant ainsi inexacts.
Les participants peuvent également acquiescer à tout ou répondre par la négative aux questions (ce que l’on appelle aussi « répondre par l’affirmative » ou « répondre par la négative »). Cela peut s’expliquer par la fatigue, l’ennui, voire par des tentatives délibérées de perturber l’étude.
Voilà donc quelques-uns des problèmes pouvant découler du biais des participants, mais quelles sont les solutions ? Prendre des précautions lors de la conception de l’expérience peut s’avérer très utile, et disposer des bons outils peut être d’une aide encore plus précieuse.
En ce qui concerne les biais liés à la désirabilité sociale, il est important d’informer le participant de son anonymat (et de s’en assurer). Quant au phénomène de « conformisme », il est important de motiver correctement le participant, que ce soit par une rémunération ou par des pauses suffisantes pour éviter qu’il ne se fatigue. La recherche de valeurs aberrantes dans les données peut également constituer une dernière vérification utile.
À lire : Qu’est-ce que le biais du participant ? (Et comment le surmonter)
De plus, les mesures psychophysiologiques peuvent vous aider à déceler les réponses ou les comportements potentiellement trompeurs, et vous donner une image plus claire de ce qui se passe réellement. Les biocapteurs vous permettent de mesurer la réaction d’un participant sans qu’elle ne soit filtrée consciemment.
Elles permettent également de recueillir des données sans que les participants aient à fournir le moindre effort. Par exemple, l’évaluation de l’attention d’un participant s’effectue facilement grâce à l’oculométrie et ne lui demande aucun effort supplémentaire. Il est ainsi beaucoup plus facile de maintenir l’intérêt du participant pour l’étude.
Il est également possible d’enregistrer l’état émotionnel d’un participant – sa valence – grâce à l’analyse automatique des expressions faciales, et de combiner ces données avec des mesures de son activité physiologique (par exemple, via des enregistrements de la réponse galvanique de la peau), pendant qu’il participe à une expérience. La combinaison de ces méthodes permet d’obtenir une analyse complète de l’état mental d’un participant, sans lui imposer de contrainte mentale supplémentaire.
2. Biais de sélection
Avant que les participants ne prennent part à l’expérience, ils doivent d’abord être sélectionnés, et c’est là qu’intervient le biais de sélection. On peut le définir comme une erreur expérimentale qui survient lorsque l’échantillon de participants, ou les données qui en découlent, n’est pas représentatif de la population cible.
Cela peut s’expliquer par plusieurs raisons, dont certaines sont plus faciles à éviter que d’autres. Par exemple, les participants peuvent s’être auto-sélectionnés – en particulier lorsque l’étude repose sur le volontariat – et certains types de personnalité peuvent être plus fréquents au sein de cette population.
Le fait de ne pas disposer d’un nombre suffisant de participants ou de sélectionner les données obtenues de manière inappropriée constitue également un exemple d’aspect méthodologique qui conduit, en fin de compte, à l’analyse d’un échantillon de participants non représentatif.
Pour en savoir plus : Qu’est-ce que le biais de sélection ? (Et comment y remédier)
Ces facteurs de biais peuvent être corrigés de différentes manières. Pour éviter le biais lié à un groupe de participants auto-sélectionnés, il est possible de mettre à disposition plusieurs canaux ou voies d’accès à l’étude. Idéalement, les participants proviendront d’un échantillon mixte, composé à la fois de participants auto-sélectionnés et de participants sélectionnés (par exemple, des étudiants universitaires participant à l’étude pour obtenir des crédits de cours et des bénévoles).
Par ailleurs, disposer d’un large échantillon de participants est presque toujours un atout (même si cela n’est pas toujours possible), tandis que la transparence quant aux sources des données contribue également à renforcer la crédibilité d’une étude.
Les mesures psychophysiologiques peuvent également contribuer à renforcer la fiabilité des résultats fournis par les participants, car elles peuvent facilement être combinées sous forme d’enregistrements multiples, ce qui permet une validation croisée des sources de données. La combinaison d’un large éventail de paramètres permet de repérer beaucoup plus facilement les valeurs aberrantes.
3. Les préjugés des chercheurs
Il faut également tenir compte des effets, souvent négligés et malheureusement trop fréquents, des préjugés des chercheurs, qui conduisent ces derniers à fausser les résultats de leurs travaux, souvent involontairement, mais parfois aussi intentionnellement.
Les chercheurs peuvent avoir un parti pris implicite en faveur d’un certain résultat, et une collecte de données difficile peut également les orienter dans cette direction, même si celle-ci s’avère erronée. Leur simple présence peut également influencer les participants : le fait de ne pas tenir compte des autres peut avoir des effets considérables (phénomène connu sous le nom d’« effet Hawthorne ») et modifier les comportements de manière non représentative.
À lire : Qu’est-ce que le biais du chercheur ? (Et comment le surmonter)
Pour contourner ce problème, il faudrait peut-être mener cette étude en double aveugle, c’est-à-dire que ni les participants, ni les personnes chargées de la collecte des données ne savent à quel groupe expérimental appartient chaque participant. Cela permet de réduire considérablement les biais qui pourraient autrement se produire ; cependant, bien que cette méthode renforce considérablement la fiabilité du cadre expérimental, sa mise en œuvre pourrait s’avérer trop laborieuse ou trop coûteuse.
Le recours à des plateformes prédéfinies pour élaborer un protocole expérimental et en garantir le respect des conditions permet d’assurer un niveau de cohérence et de fiabilité difficile à obtenir autrement. En mettant en œuvre (et en enregistrant) les différentes conditions expérimentales selon une approche standardisée, il est possible d’assurer la cohérence de l’ensemble, ce qui réduit le risque d’interférences susceptibles d’introduire des facteurs de confusion.
L’utilisation d’un logiciel tel qu’iMotions de cette manière permet également aux chercheurs de passer moins de temps à guider les participants tout au long de l’étude. Ils peuvent ainsi consacrer davantage de temps à peaufiner la méthodologie, à interpréter les données et à diffuser les résultats.
Conclusion
Les mesures psychophysiologiques permettent en fin de compte aux chercheurs de mieux cerner l’état d’esprit des participants et leurs états physiologiques sous-jacents, ce qui leur donne accès à des réactions et des sentiments bruts. Les données enregistrées par ces biocapteurs peuvent brosser un tableau bien plus fidèle de ce qu’une personne pense et des raisons pour lesquelles elle se comporte d’une certaine manière.
L’utilisation combinée de biocapteurs permet à la fois une validation croisée et une analyse plus approfondie des résultats, ce qui renforce la validité de ces derniers et, par conséquent, la solidité de l’expérience. Dans iMotions, cette approche est à la fois plus simple et moins chronophage.
Dans cette optique, il est plus simple d’ajouter des sources de données supplémentaires à une étude et d’utiliser le temps de manière plus efficace, ce qui signifie qu’il est plus facile que jamais d’obtenir des résultats impartiaux – et des conclusions remarquables.
À découvrir : L’étude du comportement humain : mesurer, analyser et comprendre [Fiches pratiques]
Les biais sont malheureusement très répandus dans le domaine de la recherche, et j’espère que cet article vous aidera à obtenir des résultats plus objectifs, fiables et reproductibles. Si vous souhaitez en savoir plus sur les biais, je vous invite à consulter nos articles précédents qui traitent plus en détail des biais des participants, des biais de sélection et des biais des chercheurs. Et si vous recherchez encore plus de conseils et d’astuces pour vos recherches, n’hésitez pas à parcourir notre guide complet sur la conception expérimentale. Il est gratuit et excellent : une combinaison parfaite.