参加者のバイアスは研究結果を歪め、データの信頼性に影響を及ぼす可能性があります。本記事では、バイアスの種類や原因、および研究におけるバイアスを軽減するための実践的な対策について解説します。バイアスを最小限に抑え、妥当性を高め、データの精度を向上させる実験設計の方法について学びましょう。偏りのない人間行動研究を行うための専門家の知見とベストプラクティスを紹介します。
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心理学の研究を行う際、私たちは人々が何を考えているのかを知りたいと考えます。人間の心理の仕組みについて何かを学ぶために、彼らの思考や感情の真実に迫りたいのです。理想を言えば、すべての参加者が自分の心の内について率直かつ明確な答えを返してくれるのが望ましいのですが、実際にはそうとは限らないことは周知の事実です。
参加者は、実験や環境に応じて、研究者が何を求めているのかを推測したり、回答や行動を様々な形で変えたりすることがある[1]。これは「参加者バイアス」あるいは「回答バイアス」と呼ばれ、研究結果に多大な影響を及ぼす可能性がある。
心理学研究の黎明期以来、自己報告は知見を得る手段として用いられてきたが、それと同じくらい古くから[2]、この参加者のバイアスが、かなりの誤差を生み出す可能性があり、実際にしばしばそうなることが知られている。
この記事は、研究におけるバイアスに関する連載記事の一部です！これまでに、研究者のバイアスや選択バイアスについても取り上げてきました。
参加者バイアスとは、一般的に、参加者が研究者が求めていると自分が思うことに対してのみ反応することだと考えられてきた[3]が、以下で見ていくように、これほど明白ではない理由によって生じる場合もある。
参加者バイアスがもたらすさらなる問題の一つは、調査結果が依然として内部妥当性（調査結果に基づく結論が正しいように見えること）を示している場合が多いという点である。そのため、参加者バイアスが実際に生じているかどうかを判断すること自体が困難となり、それを補正しようとする試みは、結局のところさらに困難を極めることになる。
研究における誤差を増大させるあらゆる要因と同様に、参加者のバイアスを認識し、実験の初期段階からその影響を調整しておくことが、科学的成果を上げる上で極めて重要であることは明らかだ。
ここでは、参加者バイアスが生じる主な要因と、その影響を軽減するためにできることについて見ていきます。もちろん、完璧な研究など存在しませんが、少しの注意と準備があれば、それにかなり近づけることは可能です。
バイアスとは何か？ 社会的望ましさ効果
回答者の反応に影響を与える主な要因の一つに、「社会的望ましさ」（社会的望ましさバイアスとも呼ばれる）が挙げられる。回答者は往々にして、自分の「最良の姿」、あるいは少なくとも社会的に受け入れられるような姿を見せたいと考える。そのため、デリケートな話題に関しては、回答者が心を開いて本音を語るのは難しい場合がある。
個人の収入、宗教、あるいは慈善活動への関与といったデリケートな話題に関する質問を考えてみましょう。回答者には、社会的に望ましいと自らが考える行動に合わせるよう、非常に現実的なプレッシャーがかかっています。そのため、正直な答えを出すのではなく、自分にとって最善だと信じるように回答を歪めてしまう可能性があります。
社会的望ましさバイアスをどのように防げばよいでしょうか？
社会的望ましさバイアスの影響を軽減するために、いくつかの対策が考えられます。
参加者に自身のデータが真に機密扱いされることを確信させれば、たとえその情報が社会的に望ましいとは考えていなくても、真実を打ち明ける可能性が高まるだろう。さらに一歩進めて、実験者が参加者と一切対面しない完全な匿名性を確保すれば、参加者に安心感を与え、特に機微な情報を打ち明けるのに適した環境を作り出すことができるだろう。
さらに、情報を偏見のない形で提示することが重要です。これは、研究の告知から質問項目の作成、そしてその後の情報の取り扱いに至るまで、あらゆる側面において当てはまります（センシティブな話題やタブー視されるテーマを公表する際に敬意を持って扱う研究者は、将来的に参加を検討する人々からもより大きな信頼を得ることになるでしょう）。
ランダム化応答法
社会的望ましさバイアスを調整しようとする独創的な手法の一つに、「ランダム化回答法」と呼ばれるものがある。その名の通り、この手法では回答をランダム化する。具体的には、参加者にコインを投げさせ、裏が出たら「はい」と答え、表が出たら（あるいはコインのどちらの面が「真実」の面と決められているかによって）真実を答えるように指示する。
このように、自分が真実を語っているかどうかは参加者本人にしか分からない（もちろん、実験者がコイン投げの結果を見ないことが重要である）。これにより、さらなる安全性が確保される。たとえ参加者の結果が明らかになったり知られたりしたとしても、どの回答が真実でどれがそうでないかを特定することは不可能だからだ。これは、回答によって法的な影響を受けることを恐れている参加者にとって、特に有益である。
この手法では、かなり大規模なサンプルサイズが必要となる[4]ほか、データ収集後に「いいえ」という回答数（あるいはコインの「裏」側）を2倍にすべきである。これは、「いいえ」と答えるべきであったにもかかわらず、「はい」と答えるよう指示された参加者が、同じ数だけ存在するという仮定に基づいているためである。
バイアスとは何か？ハロー効果
誰かを好きになると、その人の欠点や欠点を気にかけず、良い面ばかりを見てしまいがちです。これは人に対してだけでなく、人生におけるさまざまな事柄に対する私たちの認識にも当てはまります。ある事柄に対する個人の考えを測ろうとする場合、その事柄に対して肯定的な意見を持っている人は、それに関連する事柄に対しても肯定的な意見を持っていると予想できます。
このバイアスは逆の方向にも作用します。いわゆる「逆ハロー効果」（あるいは「悪魔効果」）とは、ある事柄がすでに否定的に捉えられている人物や物事と結びついている場合、個人がそれに対して否定的な反応を示すことを指します。たとえその事柄が別の人物や物事と結びついていたならば、個人が中立的、あるいは肯定的な意見を持っていたとしても、この現象は起こり得ます。
これら2つのバイアスは、いずれも認知的持ち越し効果の一例であり[5]、私たちが世界をどのように認識するかに多大な影響を及ぼす可能性があります。
これを防ぐにはどうすればよいでしょうか？
このバイアスを調整するのは難しい場合があります。なぜなら、人は当然ながら、人生で遭遇するほぼすべての事柄について、さまざまな先入観を持っているからです。このバイアスに対処する方法の一つは、参加者が実験材料に直面する前に、彼らの考えや経験に影響を与えないようにすることです。
一見無害に見えるような細かな情報を伝えるだけでも、回答や行動に偏りをもたらすような推測や考えを参加者に抱かせかねません。したがって、その課題に必要な情報のみを参加者に提供し、余計な詳細は避けることが重要です。
さらに、実験においてサンプルサイズが大きいことは、ほとんどの場合、悪いことではなく、今回のケースでは特に有用です。参加者が多ければ多いほど、一般の母集団を反映した多様な集団からデータを収集できる可能性が高まります。もし、肯定的な意見と否定的な意見のバランスが取れていれば（あるいは、むしろ、実際の母集団の比率に比例してバランスが取れていれば）、このグループから依然として結論を導き出すことができます。
偏見とは何か？ 賛成と反対／黙認
このバイアスは、自己報告式測定法（参加者が記入するアンケートなど）において生じることがあり、参加者が「はい」または「いいえ」で答える質問に対して「はい」と答える傾向が強まったり、あるいは回答全体を通してすべて「はい」または「いいえ」で答えてしまったりすることに関連しています。
この現象が生じる理由はいくつかあり、参加者が研究を妨害しようとしている場合、実験者に気に入られようとして[6]黙認する姿勢を示す場合、あるいは参加者の疲労による場合などが挙げられる。
参加者の疲労を防ぐにはどうすればよいでしょうか？
幸いなことに、このバイアスを防ぐ、あるいは補正する方法はいくつかあります。最も簡単な方法の一つは、質問の表現がバランスよく構成されていることを確認することです。
誘導的な質問が含まれていないことを確認することは、あらゆる調査、アンケート、またはインタビューにおいて重要であり、今回のケースでは特に重要です。
これは「社会的望ましさバイアス」にもつながります。質問の表現が、回答者に「ある特定の答え方をすべきという社会的責任がある」と思わせるようなものにならないよう、注意してください。このアプローチをとれば、より率直な回答が得られる可能性が高まります。
さらに、質問のバランスをとって矛盾する情報を引き出すことで、回答の誤ったパターンを発見するのに役立ちます[7]。具体的には、質問全体を通して、互いに相反する表現の質問を盛り込むことを意味します。例えば、参加者に「心理学は好きですか？」と尋ねる場合、「心理学は嫌いですか？」という質問も併せて用意すべきです。もし参加者が両方の質問に「はい」と回答した場合は、その回答に問題がある可能性があります。
また、質問の数は必要最低限に留めるべきです。質問が多すぎると、参加者が疲れてしまう可能性が高まり、熟考せずに答えを返してしまう原因となります。
バイオセンサーを用いた参加者のバイアスの解消
上記の手順に加え、研究における被験者バイアスの影響を軽減するために、バイオセンサーを容易に活用できる方法がいくつかあります。
iMotionsを使えば、参加者のバイアスによる誤った影響を相殺する対策を簡単に講じることができます。生体センサーを活用して結果の歪みを防ぐだけでなく、ソフトウェア内で実験そのものを実行することも可能です。これにより、研究を実施すると同時に、研究結果が可能な限りバイアスから解放されたものであることを保証する、オールインワンプラットフォームが提供されます。
その一例として、脳波（EEG）測定による前頭部の非対称性の解析が挙げられる。脳の左半球において、右半球に比べてアルファ波の活動が増加している場合、被験者はその刺激に関心を寄せている可能性が高い（逆に、右半球のアルファ波活動が増加している場合は、回避的な感情を示している）。これは、被験者がその事柄に対して抱いている感情を評価するための、関心の度合いを示す指標となる。
さらに、アイトラッキングを用いることで注意力を測定し、被験者が刺激に対してどれほど関心を持っているかという偏りを明らかにすることができる（瞳孔の大きさと虚偽の関連性を示す有望な研究[8]もあり、被験者の本心を解明するためのもう一つの指標となる）。これを表情分析と組み合わせることで、被験者が感じている感情の価値（ポジティブ・ネガティブ）を明らかにし始めることができる。
心理学的研究の強みは、被験者について可能な
限り多くの情報を把握することにあります。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の根拠となるデータや結論を容易に得ることができ、理解も容易になります。これにより、確固たる結果に至るまでのプロセスが効率化され、研究の妥当性に対する確信がさらに高まります。
研究におけるバイアスの影響は、予防するのが難しいだけでなく、その影響が分かっていたとしても是正するのは容易ではありません。しかし、高い信頼性を確保し維持することは、研究において極めて重要な要素です。上記の情報を活用し、さらにバイオセンサーを組み合わせることで、参加者のバイアスが及ぼす影響を軽減することができ、最終的に残るのは「真実」だけであることを保証できます。
この記事は、研究におけるバイアスに関するシリーズの一部です！これまでに、研究者のバイアスについても取り上げており、こちらをクリックしてご覧いただけます。また、選択バイアスについても取り上げており、こちらをクリックしてご覧いただけます。
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参考文献
[1] McCambridge, J., de Bruin, M., & Witton, J. (2012). 非実験室環境における研究参加者の行動に対する要求特性の影響：系統的レビュー. Plos ONE, 7(6), e39116. doi: 10.1371/journal.pone.0039116
[2] Gove, W., & Geerken, M. (1977). 「メンタルヘルス調査における回答バイアス：実証的研究」『American Journal Of Sociology』, 82(6), 1289-1317. doi: 10.1086/226466
[3] Greenberg, B., Abul-Ela, A., Simmons, W., & Horvitz, D. (1969). 「無関係な質問を用いた無作為回答モデル：理論的枠組み」. Journal Of The American Statistical Association, 64(326), 520. doi: 10.2307/2283636
[4] Warner, S. (1965). 「ランダム化回答法：曖昧な回答バイアスを排除するための調査手法」. Journal Of The American Statistical Association, 60(309), 63. doi: 10.2307/2283137
[5] Tourangeau, R., Rasinski, K., Bradburn, N., & D’Andrade, R. (1989). 態度調査におけるキャリーオーバー効果. Public Opinion Quarterly, 53(4), 495. doi: 10.1086/269169
[6] Knowles, E., & Nathan, K. (1997). 「自己報告における迎合的回答：認知様式か、それとも社会的配慮か？」『Journal Of Research In Personality』, 31(2), 293-301. doi: 10.1006/jrpe.1997.2180
[7] Cronbach, L. (1942). 正誤問題における「同意」要因に関する研究. Journal Of Educational Psychology, 33(6), 401-415. doi: 10.1037/h0054677
[8] Dionisio, D., Granholm, E., Hillix, W., & Perrine, W. (2001). 認知処理の指標としての瞳孔反応を用いた欺瞞の識別. Psychophysiology, 38(2), 205-211. doi: 10.1111/1469-8986.3820205