200 Nhà Nghiên cứu, 5 Giả thuyết, Không có Câu trả lời Nhất quán

Nếu khoa học là một phương tiện khách quan để tìm kiếm sự thật, đó cũng là một phương tiện đòi hỏi sự đánh giá của con người. Giả sử bạn là một nhà tâm lý học với giả thuyết: Mọi người hiểu rằng họ có thể có định kiến một cách vô thức đối với nhóm bị đánh đồng; họ sẽ thừa nhận điều này nếu bạn hỏi họ. Điều đó có vẻ như là một ý tưởng khá rõ ràng—một ý tưởng có vẻ như là đúng hoặc không. Nhưng cách tốt nhất để kiểm tra nó không nhất thiết phải rõ ràng. Trước hết, bạn hiểu định nghĩa của bạn về định kiến tiêu cực như thế nào? Nhóm bị đánh đồng nào bạn đang nói đến? Làm thế nào bạn đo lường mức độ mà mọi người nhận thức về ý kiến tiềm ẩn của họ, và làm thế nào bạn đánh giá sự sẵn lòng tiết lộ chúng?

Những câu hỏi này có thể được trả lời theo nhiều cách khác nhau; những cách này, lần lượt, có thể dẫn đến những kết quả khác nhau một cách đáng kể. Một thử nghiệm do đám đông thực hiện—tham gia hơn 15,000 đối tượng và 200 nhà nghiên cứu ở hơn hai chục quốc gia—chứng minh điều này. Khi các nhóm nghiên cứu khác nhau thiết kế phương tiện của họ để kiểm tra cùng một bộ câu hỏi nghiên cứu, họ đưa ra các kết quả khác nhau và đôi khi trái ngược nhau.

Nghiên cứu do đám đông thực hiện là một sự thể hiện ấn tượng về một ý tưởng đã được rộng rãi thảo luận trong bối cảnh của khủng hoảng tái tạo—ý tưởng rằng những quyết định chủ quan mà các nhà nghiên cứu đưa ra trong khi thiết kế nghiên cứu của họ có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả quan sát của họ. Cho dù thông qua p-hacking hoặc thông qua những lựa chọn mà họ thực hiện khi họ lang thang trong vườn đường phân nhánh, các nhà nghiên cứu có thể cố ý hoặc vô tình thúc đẩy kết quả của họ theo hướng một kết luận cụ thể.

Tác giả chính của nghiên cứu mới, nhà tâm lý học Eric Uhlmann tại INSEAD ở Singapore, trước đây đã dẫn đầu một nghiên cứu giao một bộ dữ liệu duy nhất cho 29 nhóm nghiên cứu và yêu cầu họ sử dụng nó để trả lời một câu hỏi nghiên cứu đơn giản: “Liệu trọng tài bóng đá có phạt nhiều thẻ đỏ hơn cho cầu thủ da đen so với những người da trắng?” Mặc dù phân tích cùng một bộ dữ liệu, nhưng không có nhóm nào đưa ra đáp án hoàn toàn giống nhau. Trong trường hợp đó, tuy nhiên, các kết quả của các nhóm nói chung đều chỉ về cùng một hướng.

Nghiên cứu về thẻ đỏ đã cho thấy cách quyết định về cách phân tích dữ liệu có thể ảnh hưởng đến kết quả, nhưng Uhlmann cũng tò mò về nhiều quyết định khác đi vào thiết kế của một nghiên cứu. Vì vậy, ông bắt đầu nghiên cứu mới này, một nghiên cứu lớn hơn và tham vọng hơn, sẽ được xuất bản trên The Psychological Bulletin (dữ liệu và tài liệu được chia sẻ mở cửa trực tuyến). Dự án bắt đầu với năm giả thuyết đã được thử nghiệm thực nghiệm nhưng kết quả vẫn chưa được công bố.

Ngoài giả thuyết về liên kết tiềm ẩn được mô tả ở trên, những điều này liên quan đến cách mọi người phản ứng với các chiến thuật đàm phán quyết liệt hoặc những yếu tố nào có thể khiến họ sẵn lòng chấp nhận việc sử dụng các chất tăng cường hiệu suất trong làng thể thao. Uhlmann và đồng nghiệp đã đưa ra các câu hỏi nghiên cứu giống nhau cho hơn một tá nhóm nghiên cứu mà không nói gì về nghiên cứu gốc hoặc những gì nó đã tìm thấy.

Sau đó, các nhóm tạo ra độc lập các thí nghiệm của họ để kiểm tra các giả thuyết dưới một số tham số chung. Các nghiên cứu phải được thực hiện trực tuyến, với các thành viên trong mỗi nghiên cứu được chọn ngẫu nhiên từ một nguồn chung. Mỗi thiết kế nghiên cứu được chạy hai lần: một lần với những người tham gia được rút ra từ Amazon’s Mechanical Turk và sau đó là một lần nữa với một nhóm mới từ công ty khảo sát có tên Pure Profile.

Các tài liệu nghiên cứu được xuất bản cho thấy có bao nhiêu biến động đa dạng giữa các thiết kế nghiên cứu. Trong việc kiểm tra giả thuyết đầu tiên, ví dụ, rằng mọi người nhận thức về định kiến vô thức của họ, một nhóm đơn giản chỉ yêu cầu người tham gia đánh giá sự đồng ý của họ với câu hỏi sau đây: “Bất kể niềm tin rõ ràng (tức là ý thức) của tôi về bình đẳng xã hội, tôi tin rằng mình có những liên kết tiêu cực tự động (tức là vô thức) đối với các thành viên của các nhóm xã hội bị đánh đồng.” Dựa trên phản ứng của câu hỏi này, họ kết luận rằng giả thuyết là sai: Mọi người không báo cáo sự nhận thức về định kiến tiêu cực tiềm ẩn của họ.

Một nhóm khác kiểm tra cùng một giả thuyết bằng cách yêu cầu đối tượng tự nhận mình thuộc một đảng chính trị và sau đó xếp hạng cảm xúc của họ đối với một thành viên giả định của đảng đối lập. Sử dụng phương pháp này, họ phát hiện rằng mọi người rất sẵn lòng báo cáo về định kiến tiêu cực của chính họ. Trong khi đó, một nhóm thứ ba hiển thị cho đối tượng những bức ảnh về nam và nữ da trắng, da đen, hoặc béo phì (cũng như của chó con hoặc mèo con) và yêu cầu họ đánh giá “phản ứng ‘cấp độ’ ngay lập tức đối với người này.” Kết quả của họ cũng cho thấy rằng mọi người thật sự thừa nhận có liên kết tiêu cực với nhóm bị đánh đồng.

Khi nghiên cứu kết thúc, bảy nhóm đã tìm thấy bằng chứng ủng hộ giả thuyết, trong khi có sáu nhóm đã tìm thấy bằng chứng phản đối nó. Tổng hợp tất cả những dữ liệu này sẽ không hỗ trợ ý kiến rằng mọi người nhận thức và báo cáo về những liên kết tiêu cực tiềm ẩn của mình. Nhưng nếu bạn chỉ xem kết quả từ thiết kế của một nhóm, việc đưa ra kết luận khác nhau sẽ dễ dàng hơn.

Nghiên cứu tìm thấy một mô hình tương tự cho bốn trong năm giả thuyết: Các nhóm nghiên cứu khác nhau đã tạo ra các hiệu ứng có ý nghĩa thống kê theo hướng ngược nhau. Ngay cả khi một câu hỏi nghiên cứu tạo ra câu trả lời theo hướng giống nhau, kích thước của các hiệu ứng được báo cáo đều rất đa dạng. Mười một trong số 13 nhóm nghiên cứu đã sản xuất dữ liệu rõ ràng ủng hộ giả thuyết rằng đề xuất cực kỳ khiến người ta không tin tưởng trong một cuộc đàm phán, ví dụ, trong khi kết quả từ hai nhóm còn lại chỉ là gợi ý ý tưởng tương tự. Nhưng một số nhóm phát hiện rằng đề xuất cực kỳ có một ảnh hưởng rất lớn đối với sự tin tưởng, trong khi những người khác phát hiện rằng tác động chỉ nhỏ.

Bài học ở đây là một nghiên cứu cụ thể không có nghĩa lớn, theo nhận định của Anna Dreber, một nhà kinh tế tại Trường Kinh doanh Stockholm và là một trong các tác giả của dự án. “Chúng ta nhà nghiên cứu cần phải cẩn thận hơn bây giờ với cách chúng ta nói, ‘Tôi đã kiểm tra giả thuyết.’ Bạn cần phải nói, 'Tôi đã kiểm tra nó theo cách cụ thể này.' Việc nó có thể tổng quát hóa ra các bối cảnh khác là do nghiên cứu thêm để chỉ ra.

Vấn đề này—và cách tiếp cận để chứng minh nó—không độc đáo trong tâm lý xã hội. Một dự án gần đây tương tự đã yêu cầu 70 nhóm kiểm tra chín giả thuyết bằng cách sử dụng cùng bộ dữ liệu hình ảnh cộng hưởng từ tính chức năng. Không có hai nhóm nào sử dụng cách tiếp cận giống nhau, và kết quả của họ biến đổi như bạn có thể mong đợi.

Nếu chỉ nhìn vào kết quả của những dự án này, có thể hợp lý khi đoán rằng văn bản khoa học sẽ là một rừng cây gai của các kết quả ngược nhau. (Nếu các nhóm nghiên cứu khác nhau thường xuyên đạt được các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi, thì các tạp chí sẽ chứa đựng những mâu thuẫn.) Thay vào đó, ngược lại, là sự thật. Các tạp chí đầy ắp các nghiên cứu xác nhận sự tồn tại của một hiệu ứng được giả định, trong khi kết quả trống rỗng được giấu kín trong một ngăn kéo. Hãy nghĩ về kết quả mà mô tả ở trên về giả thuyết định kiến tiềm ẩn: Một nửa nhóm tìm thấy bằng chứng ủng hộ và một nửa tìm thấy bằng chứng phản đối. Nếu công việc này đã được thực hiện trong khu vực xuất bản khoa học, những kết quả đầu tiên sẽ được đưa vào các bài báo chính thức, trong khi phần còn lại sẽ bị chôn lấp và bị bỏ qua.

Sự thử nghiệm từ Uhlmann và đồng nghiệp cho thấy rằng giả thuyết nên được kiểm tra bằng cách đa dạng và minh bạch. “Chúng ta cần thực hiện thêm nghiên cứu cố gắng nhìn nhận cùng một ý tưởng với các phương pháp khác nhau,” nói Dorothy Bishop, một nhà tâm lý học tại Đại học Oxford. Như vậy, bạn có thể “thực sự làm rõ nó làm sao chắc chắn trước khi bạn nhảy lên và tạo ra một bước nhảy lớn về nó.”

Kết quả chắc chắn là lý luận cho sự khiêm tốn, Uhlmann nói. “Chúng ta phải cẩn thận với những gì chúng ta nói trong bài viết, những gì trường đại học của chúng ta nói trong thông cáo báo chí, những gì chúng ta nói trong cuộc phỏng vấn truyền thông. Chúng ta cần phải cẩn trọng với những gì chúng ta tuyên bố.” Sức khích lệ đẩy mạnh việc đưa ra những tuyên bố lớn, nhưng khoa học tốt có lẽ có nghĩa là giảm tốc và thể hiện thêm sự thận trọng.

Việc giảm tốc là điều mà nhà tâm lý học tại Đại học College London, Uta Frith, đã đề xuất trong một bài luận gần đây trên Trends in Cognitive Sciences. Frith viết rằng “văn hóa 'xuất bản hoặc chết' hiện nay có ảnh hưởng độc hại đối với các nhà khoa học cũng như đối với khoa học chính nó.” Áp lực phải xuất bản nhiều bài báo, thay vì tập trung vào việc xuất bản những bài báo chất lượng cao, đặt áp lực cho các nhà nghiên cứu và làm thiếu hụt cho khoa học, bà nói. “Khoa học nhanh dẫn đến việc cắt giảm và có thể chắc chắn đã đóng góp vào khủng hoảng tái sản xuất,” bà viết. Liệu pháp của bà? “Khoa học chậm,” tập trung vào “những mục tiêu lớn của khoa học” như một phương pháp tìm kiếm sự thật. Một cách để thúc đẩy khoa học chậm, bà nói, là để các nhà nghiên cứu tìm cảm inspiration từ việc làm của những người chăm sóc nho grand-crus, họ cố gắng hạn chế sản xuất rượu của mình để duy trì chất lượng tối đa.

Bishop đã đề xuất một đề xuất tương tự, để các nhà khoa học hạn chế sản phẩm của họ. “Để phát triển một lý thuyết, bạn cần một núi quan sát, và tôi nghĩ chúng ta thường có một số lượng quan sát khá nhỏ,” bà nói. “Và sau đó, chúng ta đã bước tiến một cách vội vã để lý luận sớm khi đã tốt hơn nếu chúng ta đã khám phá loạt tình huống dưới đâu những quan sát đó được thu thập.” Nếu có một bài học để rút ra từ nghiên cứu với năm giả thuyết, đó là khoa học là một quy trình, và đó là một quy trình mất thời gian.

Những điều tuyệt vời khác của Mytour

• Cuộc sống kỳ lạ và cái chết bí ẩn của một chuyên gia lập trình siêu hạng
• Ước mơ của Alphabet về một “Robot Hàng ngày” chỉ là ngoại tầm tay
• Một nghệ sĩ origami chỉ cách gấp các sinh vật siêu chân thực
• Danh sách mong muốn 2019: 52 món quà tuyệt vời bạn sẽ muốn giữ lại cho chính mình
• Làm thế nào để khóa chặt dữ liệu về sức khỏe và thể dục của bạn
• 👁 Một cách an toàn hơn để bảo vệ dữ liệu của bạn; ngoài ra, tin tức mới nhất về Trí tuệ Nhân tạo
• 🏃🏽‍♀️ Muốn có những công cụ tốt nhất để trở nên khỏe mạnh? Kiểm tra lựa chọn của đội ngũ Gear của chúng tôi về các thiết bị theo dõi sức khỏe tốt nhất, trang thiết bị chạy bộ (bao gồm giày dép và tất), và tai nghe tốt nhất.