研究者のバイアスがいかにして科学的な結果に密かに影響を及ぼすのか、また、綿密に設計された研究でさえなぜ誤った結果になり得るのかを理解しましょう。プライミング研究や再現性の失敗といった実際の事例を交えながら、不備のある計画、参加者の行動の変化、研究者の期待といった要因を通じて、バイアスが研究にどのように入り込むのかを学びます。さらに、データの改ざんといったより深刻な問題について明確に把握し、そして何よりも重要なこととして、より良い研究設計、自動化、盲検化、再現性確保といった実践的な手法を通じてバイアスを低減し、研究の信頼性と確証を高める方法について学びます。
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科学が機能する理由は、その科学的厳密性にある。この制約と公平性がしっかりと守られていれば、科学的知見は信頼に値し、さらに発展させ、私たちの生活の基盤として組み込むことができる。もしそうではない場合、多くの研究が行われても、そこから得られるものはほとんど（あるいは全く）ないということになる。
世界中のすべての科学者が完全に公平である、あるいは意図せずして他者に影響を与えてしまうことがない、と考えるのは魅力的かもしれませんが、実際のところ、科学者も（ネタバレ注意）人間であり、間違いが起こり得るのです。
こうした誤りから生じるのが「研究者のバイアス」であり、科学者が意図的か否かを問わず、自らの研究を誤った方向に導いてしまうことを指す。
計画を怠れば、失敗は必至
「入念に練られた研究計画でさえ、しばしば思わぬ方向へ逸れてしまうものだが（言い換えれば）、最悪の研究計画は最初から失敗が約束されている。研究デザインが不適切であれば、実験手順をどれほど忠実に守ったとしても、データは役に立たないものになってしまう（これは『ゴミを入れれば、ゴミが出る』というのと同じことだ）。」
これは、予見が困難な不測の事態によって生じることもあれば、実験の計画が不十分であったために起こることもあります。関心のある変数を確実に測定し、無効な結果をもたらすような偏りが生じないような計画を立てることは、おそらく研究プロセス全体において最も重要な要素と言えるでしょう。
ホーソン効果
以上の点に加え、実際の実験手順の進め方も、得られる結果に多大な影響を及ぼす可能性があります。いくつかの実験では、実験手順を説明する際に特定の言葉を使うか、あるいは避けるかによって、結果に大きな影響が及ぶことがあることが示唆されています。したがって、研究計画は実施前に慎重に検討する必要があります。
実験設計のその他の側面、例えば研究者が被験者とどのように関わるか、被験者がどのような人々か、また被験者にどのような行動が求められるかといった点は、研究結果の妥当性に影響を与える可能性がある。
ホーソン効果は、参加者が研究の目的を推測してそれに応じて行動を変えてしまう現象である。参加者の中には、単に研究者を喜ばせたいだけという人もいる。これは善意に満ちた行為ではあるが、結局のところ研究を台無しにしてしまう。
したがって、参加者が明示的な研究目的に合わせて（あるいはそれに反して）意識的に行動を変えるリスクを最小限に抑えるために、参加者を欺くことが有効な場合もある。これに伴い、研究者は当然ながら、意図せずして（例えば誘導的な質問によって）参加者を特定の回答へと導くようなことは避けるべきである。
実験の時間帯や実験室周辺の騒音など、一見すると研究とは無関係に見える要因でさえ、状況によっては研究結果に体系的な影響を及ぼすことがある。
火災報知器のテストが特定の日に恒例で行われている可能性もあります。もしその同じ日に、被験者の音に対する反応をテストするのであれば、事前にそのことを把握しておくことが極めて重要になります。こうしたことから、結果に偏りをもたらす要因を制御（あるいは少なくとも軽減）することで、実験の一貫性を保つ詳細な研究プロトコルが必要であることが改めて強調されます。
研究の再現性
ジョン・バーグによる古典的なプライミング研究（1600回以上引用されている）では、参加者は、表向きは新しい文を作るために、文字が入れ替わった単語の並びを並べ替えるよう求められた。その後、参加者は立ち上がり、研究エリアから離れて廊下をゆっくりと歩いていった。もし参加者の目には見えない出来事がなければ、これは研究史における退屈な脚注に過ぎなかっただろう。
あるグループの参加者には、単語リストの中に、新しい文から常に除外される単語が1つ含まれており、その単語は「年老いている」という概念に関連するものでした。さらに、参加者が廊下を進んでいくと、そこにはストップウォッチを手にした研究助手が一人のまま待機していました。 歩行時間を計測した結果、驚くべき結論が導き出された。「老い」に関連する刺激を受けた参加者は、対照群（中立的な単語のみを提示された参加者）に比べて、歩行速度が著しく遅いようだった。
この研究は、老いについてほんの少し触れただけでも、個人の行動に影響を与えるのに十分であるかのように示唆していた。しかし――ここには非常に注意すべき点がある――この結果は、再現性を検証すると、その妥当性が揺らぐようだ。
その後の研究により、当初の論文の結果は特定の条件下でのみ再現可能であることが明らかになった。自動計測（しかもレーザーを用いたもの）では、歩行速度に差は見られず、当初の知見は再現されなかった。
さらに調査を進めたところ、研究者が参加者の歩行タイミングを手動で調整した場合や、参加者に「より緩やかなペース」を期待させた場合には、再び歩行速度の低下が明らかになった。これは、研究者の期待が何らかの形で結果に影響を与えていたことを示唆している。
もちろん、これは要するに、実験における予期を検証し、可能な限り抑制しておくべきだということを、少々回りくどい言い方で述べているに過ぎません。元の研究――そしてプライミング効果全般――については依然として議論が分かれていますが、結果に影響を与えかねないバイアスを避けることは、当然ながら研究上の適切な慣行です。
二重盲検試験は、有害な先入観を容易に排除することができ、自動記録によりデータ収集からの独立性が確保される。また、研究の再現性は、元の研究の妥当性をさらに高めるだけでなく、少なくとも誤りがどこにあるかを明らかにするのに役立つ。
偽造、改ざん、および捏造
ここで、科学研究において本来なら回避可能であるにもかかわらず、あまりにも頻繁に発生している問題、すなわち、研究結果を意図的に改ざん（あるいは完全に捏造）するという科学的不正行為について取り上げたい。
こうした事例は数多く存在し、偽造が行われる理由も多岐にわたりますが、たった一つの「奇妙な」方法――つまり、データを捏造したり改ざんしたりしないこと――で、これらすべてを回避することができます。大した知恵には聞こえないかもしれませんが、この不適切な現象を防ぐには、それだけのことです。
より良い科学
研究者のバイアスを軽減する方法の一つは、被験者が行動するための明確かつ一貫性のある実験環境を整えることである。
参加者は、意図された正確な実験設定を提示されるべきであり、刺激、持続時間、および条件は、これらの領域における研究者の影響によるバイアスを排除するために、厳密に定義・管理される必要がある（これは、iMotionsのような研究プラットフォームが特に得意とする点である）。
これにより、本来なら手作業で行わなければならなかった実験操作の多くが不要になります。自動化によって研究者の意図しないバイアスが大幅に排除されることは周知の事実ですが、それだけでなく、研究者の負担も軽減されます（そして、研究が容易になれば、より多くの研究を進めることができるようになります。これは誰もが認める素晴らしいことではないでしょうか）。
データを自動的に同期・収集することで、データ収集時に生じうる手作業によるミスも防ぐことができます（前述の通り、これによりストップウォッチなどの機器の使用に伴う潜在的な誤差も排除できます）。
この点において、複数のセンサーを活用することも有効です。各センサーの測定結果が互いに一致していれば、その結果は確固たる信頼性を持つものとなるでしょう。
結論
研究者のバイアスがどのように生じるかは明らかであり、その大部分は排除可能です。そのためには適切な計画とツールが必要かもしれませんが、それらが整えば、理想的な研究が実現するでしょう。これらの手順を実行するために時間とリソースを割くことは、短期的には困難に思えるかもしれませんが、最終的には適切な研究が花開くことにつながります。そうすれば、人々を誤った方向に導く研究から、正しい方向へと導く研究へと移行することができるのです。
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「参加者バイアス」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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