Эффект Хоторна: изменение поведения под наблюдением.

Введение

Социальное явление, при котором наблюдение за людьми вызывает изменения в их поведении.

Эффект Хоторна – это тип реактивности человеческого поведения, при котором люди меняют аспекты своего поведения, осознавая, что за ними наблюдают. Эффект был обнаружен в ходе исследований, проведенных на заводе Hawthorne Western Electric, однако некоторые ученые полагают, что описания этого эффекта являются вымышленными. Первоначальные исследования проводились с рабочими, изготавливавшими электрические реле на заводе Hawthorne Works, принадлежащем Western Electric в городе Цицеро, штат Иллинойс. В период с 1924 по 1927 год проводилось исследование освещения. Рабочие подвергались серии изменений в освещении, и утверждалось, что производительность труда увеличивалась практически при любом изменении. Однако это оказалось не так. Позже Элтон Мейо провел два дополнительных эксперимента для изучения этого явления: эксперимент с массовым интервьюированием (1928–1930) и эксперимент по наблюдению за работой монтажников (1931–1932). Одно из последующих толкований, предложенное Генри Ландсбергером, профессором социологии в UNC Chapel Hill, заключалось в том, что новизна участия в исследовании и повышенное внимание к испытуемым могли приводить к временному увеличению производительности труда. Это толкование получило название «эффект Хоторна».

История

Термин "эффект Хоторна" был введен в 1953 году Джоном Р. П. Френчем после исследований, проведенных в период с 1924 по 1932 год на заводе Хоторнских работ (Western Electric в Цицеро, пригороде Чикаго). Завод Хоторнских работ заказал исследование, чтобы выяснить, станет ли производительность труда выше или ниже при разном уровне освещенности. Производительность работников, казалось, повышалась при внесении изменений и снижалась после завершения исследования. Предполагалось, что рост производительности был вызван мотивационным эффектом, возникающим у работников из-за проявленного к ним внимания. Этот эффект наблюдался даже при незначительных изменениях освещенности. В ходе этих исследований интенсивность освещения изменялась для оценки ее влияния на производительность труда. Большинство учебников по промышленной и организационной психологии, а также по организационному поведению, ссылаются на исследования освещения при обсуждении эффекта Хоторна.

Хотя исследования в области освещения рабочего места послужили основой для изучения эффекта Хоторна, другие изменения, такие как поддержание чистоты на рабочих местах, устранение препятствий с пола и даже перестановка рабочих мест, также приводили к кратковременному повышению производительности. Таким образом, этот термин используется для обозначения любого временного увеличения производительности.

Эксперимент с освещением

Эксперимент по изучению освещения проводился с 1924 по 1927 год. Его целью было определение влияния изменений освещенности на производительность работников. Эксперимент проводился в двух помещениях: в экспериментальном помещении, где работники выполняли свою работу при различных уровнях освещения, и в контрольном помещении, где работники выполняли свои задачи в нормальных условиях. Предполагалось, что с увеличением уровня освещения в экспериментальном помещении будет расти и производительность труда. Однако, когда интенсивность света в экспериментальном помещении была увеличена, исследователи обнаружили, что производительность повысилась в обоих помещениях. Затем уровень освещенности в экспериментальном помещении был снижен, и результаты остались прежними: производительность в обоих помещениях продолжала расти. Производительность в экспериментальном помещении начала снижаться только тогда, когда уровень освещения был уменьшен примерно до уровня лунного света, что вынудило работников замедлиться из-за затрудненного видения. В конечном итоге было сделано заключение, что освещение не оказывает влияния на производительность, и что существует какой-то другой фактор, вызывающий наблюдаемый рост производительности в обоих помещениях. Для выявления этого фактора потребовался дополнительный этап экспериментов.

Массовая программа интервью

Программа проводилась для определения отношения сотрудников или особенностей человеческого поведения. Программа осуществлялась в период с 1928 по 1930 год, в течение которого было проведено 20 000 интервью на предприятии. Первоначально интервью начинались с прямых вопросов, касающихся руководства и политики компании. Однако недостатком этого метода прямого опроса было то, что ответы ограничивались вариантами "да" или "нет", что не позволяло выявить коренные причины проблем. Впоследствии исследователи перешли к методу косвенного опроса, инструктируя интервьюера только слушать, и этот метод позволил получить ценные сведения о человеческом поведении. Исследование показало, что на поведение работника или отдельного человека влияет поведение группы.

Эксперименты в банковской кабельной комнате

Целью следующего исследования было выяснить, как денежные стимулы и небольшие группы повлияют на производительность труда. Удивительным результатом оказалось снижение производительности. По-видимому, работники стали опасаться, что их производительность искусственно завысили, чтобы впоследствии иметь основания для увольнений. Исследование проводилось Элтоном Мейо и У. Ллойдом Уорнером в период с 1931 по 1932 год на группе из четырнадцати мужчин, занимавшихся сборкой телефонных коммутаторов. Исследователи обнаружили, что, несмотря на оплату труда в зависимости от индивидуальной производительности, производительность снижалась, поскольку работники боялись, что компания снизит оклад. Детальное наблюдение за мужчинами выявило существование неформальных групп или "кругов" внутри формальных рабочих групп. Эти круги разработали неформальные правила поведения, а также механизмы для их соблюдения. Круги служили для контроля над членами группы и влияния на начальство; когда начальство задавало вопросы, члены круга давали одинаковые ответы, даже если они были неправдивыми. Эти результаты показали, что работники были более восприимчивы к социальному влиянию своих коллег, чем к контролю и стимулам со стороны руководства.

Интерпретация и критика

Ричард Нисбет описал эффект Хоторна как "преувеличенный анекдот", заявив, что "как только у вас есть анекдот, можно выбросить данные". Другие исследователи пытались объяснить этот эффект различными интерпретациями. Дж. Г. Адаир предупредил о серьезной фактической неточности в большинстве вторичных публикаций об эффекте Хоторна и о том, что многие исследования не смогли его обнаружить. Он утверждал, что его следует рассматривать как вариант эффекта экспериментального ожидания Орна (1973). По мнению Адаира, эффект Хоторна зависел от интерпретации ситуации участниками. Это подразумевает, что проверка манипуляций важна в экспериментах в области социальных наук. Он пришел к выводу, что осознание наблюдения не является источником эффекта, а критически важна интерпретация ситуации участниками. Каким образом интерпретация ситуации участниками взаимодействовала с их целями? Возможные объяснения эффекта Хоторна включают влияние обратной связи и мотивацию по отношению к экспериментатору. Получение обратной связи об их результатах может улучшить их навыки, если эксперимент предоставляет эту обратную связь впервые. Исследования эффекта ожидания также показывают, что люди могут быть мотивированы угодить экспериментатору, по крайней мере, если это не противоречит другим мотивам. Они также могут подозревать цель экспериментатора. Гарри Брейверман отметил, что тесты Хоторна основывались на промышленной психологии, и исследователи пытались выяснить, можно ли предсказать производительность рабочих с помощью предварительного тестирования при приеме на работу. Исследование Хоторна показало, "что производительность рабочих мало связана с их способностями и часто обратно пропорциональна результатам тестов". Брейверман утверждал, что исследования на самом деле показали, что рабочее место не является "системой бюрократической формальной организации по модели Вебера, ни системой неформальных групповых отношений, как в интерпретации Майо и его последователей, а скорее системой власти и классовой борьбы". Это открытие стало ударом для тех, кто надеялся использовать поведенческие науки для манипулирования работниками в интересах руководства. Повторный анализ выявил незначительные свидетельства эффекта Хоторна в долгосрочной перспективе, но ни в коем случае не такие значительные, как предполагалось изначально. Этот вывод подтвердил анализ статьи С. Р. Г. Джонса 1992 года, посвященной релейным экспериментам. Несмотря на отсутствие доказательств эффекта Хоторна в оригинальном исследовании, Лист заявил, что по-прежнему уверен в его подлинности. Густав Викстрем и Том Бендикс (2000) утверждают, что предполагаемый "эффект Хоторна" на самом деле является неоднозначным и спорным, и вместо этого рекомендуют исследователям вводить конкретные психологические и социальные переменные, которые могли повлиять на результат, для оценки эффективности вмешательства. Также возможно, что эксперименты с освещением можно объяснить эффектом обучения с течением времени. Парсонс отказался анализировать эксперименты с освещением, поскольку они не были должным образом опубликованы, и он не мог получить подробную информацию, хотя у него была обширная личная переписка с Ротлисбергером и Диксоном. Однако, несмотря на критику, этот феномен часто учитывается при разработке исследований и формулировании выводов. Некоторые также разработали способы его избежать. Например, можно проводить наблюдение при проведении полевых исследований на расстоянии, за барьером, таким как зеркало с двусторонним отражением, или использовать ненавязчивые методы измерения. Гринвуд, Болтон и Гринвуд (1983) опросили некоторых участников экспериментов и обнаружили, что участникам платили значительно больше.

Richard Nisbett has described the Hawthorne effect as "a glorified anecdote," saying that "once you have got the anecdote, you can throw away the data." Other researchers have attempted to explain the effects with various interpretations. J. G. Adair warned of gross factual inaccuracy in most secondary publications on the Hawthorne effect and that many studies failed to find it. He argued that it should be viewed as a variant of Orne's (1973) experimental demand effect. For Adair, the Hawthorne effect depended on the participants' interpretation of the situation. An implication is that manipulation checks are important in social sciences experiments. He advanced the view that awareness of being observed was not the source of the effect, but participants' interpretation of the situation is critical. How did the participants' interpretation of the situation interact with the participants' goals? Possible explanations for the Hawthorne effect include the impact of feedback and motivation towards the experimenter. Receiving feedback on their performance may improve their skills when an experiment provides this feedback for the first time. Research on the demand effect also suggests that people may be motivated to please the experimenter, at least if it does not conflict with any other motive. They may also be suspicious of the purpose of the experimenter. Harry Braverman pointed out that the Hawthorne tests were based on industrial psychology and the researchers involved were investigating whether workers' performance could be predicted by pre hire testing. The Hawthorne study showed "that the performance of workers had little relation to their ability and in fact often bore an inverse relation to test scores ". Braverman argued that the studies really showed that the workplace was not "a system of bureaucratic formal organisation on the Weberian model, nor a system of informal group relations, as in the interpretation of Mayo and his followers but rather a system of power, of class antagonisms". This discovery was a blow to those hoping to apply the behavioral sciences to manipulate workers in the interest of management. Re analysing it, they found slight evidence for the Hawthorne effect over the long run, but in no way as drastic as suggested initially. This finding supported the analysis of an article by S. R. G. Jones in 1992 examining the relay experiments. Despite the absence of evidence for the Hawthorne effect in the original study, List has said that he remains confident that the effect is genuine. Gustav Wickström and Tom Bendix (2000) argue that the supposed "Hawthorne effect" is actually ambiguous and disputable, and instead recommend that to evaluate intervention effectiveness, researchers should introduce specific psychological and social variables that may have affected the outcome. It is also possible that the illumination experiments can be explained by a longitudinal learning effect. Parsons has declined to analyse the illumination experiments, on the grounds that they have not been properly published and so he cannot get at details, whereas he had extensive personal communication with Roethlisberger and Dickson. Despite the criticisms, however, the phenomenon is often taken into account when designing studies and their conclusions. Some have also developed ways to avoid it. For instance, there is the case of holding the observation when conducting a field study from a distance, from behind a barrier such as a two way mirror or using an unobtrusive measure. Greenwood, Bolton, and Greenwood (1983) interviewed some of the participants in the experiments and found that the participants were paid significantly better.

Эффект испытания

Различные медицинские ученые изучали возможный эффект участия в исследовании (эффект клинического испытания) в клинических испытаниях. Некоторые предполагают, что помимо простого внимания и наблюдения, могут быть задействованы и другие факторы, такие как несколько более качественный уход; несколько более высокая приверженность лечению; и систематическая ошибка отбора. Последняя может иметь несколько механизмов: (1) Врачи могут склоняться к набору пациентов, которые, по всей видимости, обладают большей способностью к соблюдению режима лечения и меньшей вероятностью выбывания из исследования. (2) Критерии включения/исключения в исследованиях часто исключают хотя бы некоторые сопутствующие заболевания; хотя это часто необходимо для предотвращения искажения результатов, это также означает, что исследования, как правило, проводятся на более здоровых группах пациентов.

Эффект вторичного наблюдателя

Несмотря на то, что эффект наблюдателя, популяризированный в экспериментах Хоторна, возможно, был ошибочно идентифицирован (см. выше обсуждение), популярность и правдоподобность эффекта наблюдателя в теории побудили исследователей предположить, что этот эффект может проявляться на втором уровне. Таким образом, было предложено понятие вторичного эффекта наблюдателя, когда исследователи, работающие с вторичными данными, такими как данные опросов или различные индикаторы, могут влиять на результаты своих научных исследований. В отличие от влияния на испытуемых (как в случае с первичным эффектом наблюдателя), исследователи, вероятно, руководствуются собственными особенностями, которые влияют на то, как они обрабатывают данные и даже на то, какие данные они получают из вторичных источников. В частности, исследователи могут выбирать, казалось бы, незначительные шаги в своих статистических анализах, которые в итоге приводят к существенно различным результатам при использовании одних и тех же данных; например, стратегии взвешивания, методы факторного анализа или выбор метода оценки. Кроме того, исследователи могут использовать программные пакеты с разными настройками по умолчанию, что приводит к небольшим, но значимым колебаниям. Наконец, данные, используемые исследователями, могут не быть идентичными, даже если это кажется так. Например, ОЭСР собирает и распространяет различные социально-экономические данные; однако эти данные меняются со временем, поэтому исследователь, загрузивший данные о ВВП Австралии за 2000 год, может получить немного отличающиеся значения, чем исследователь, загрузивший те же данные о ВВП Австралии за 2000 год спустя несколько лет. Идея вторичного эффекта наблюдателя была предложена Нейтом Брезнау в пока еще относительно малоизвестной работе. Хотя этому явлению уделяется мало внимания, научные последствия огромны. Свидетельства этого эффекта можно увидеть в недавних исследованиях, в которых определенная проблема ставится перед несколькими исследователями или исследовательскими группами, которые затем независимо работают с одними и теми же данными, чтобы найти решение. Этот процесс называется краудсорсинговым анализом данных и был использован в новаторском исследовании Сильберзана, Рафаэля, Эрика Ульмана, Дэна Мартина и Брайана Носека и др. (2015) о красных карточках и расе игроков в футболе (т.е. в соккере).

Despite the observer effect as popularized in the Hawthorne experiments being perhaps falsely identified (see above discussion), the popularity and plausibility of the observer effect in theory has led researchers to postulate that this effect could take place at a second level. Thus it has been proposed that there is a secondary observer effect when researchers working with secondary data such as survey data or various indicators may impact the results of their scientific research. Rather than having an effect on the subjects (as with the primary observer effect), the researchers likely have their own idiosyncrasies that influence how they handle the data and even what data they obtain from secondary sources. For one, the researchers may choose seemingly innocuous steps in their statistical analyses that end up causing significantly different results using the same data; e. g., weighting strategies, factor analytic techniques, or choice of estimation. In addition, researchers may use software packages that have different default settings that lead to small but significant fluctuations. Finally, the data that researchers use may not be identical, even though it seems so. For example, the OECD collects and distributes various socio economic data; however, these data change over time such that a researcher who downloads the Australian GDP data for the year 2000 may have slightly different values than a researcher who downloads the same Australian GDP 2000 data a few years later. The idea of the secondary observer effect was floated by Nate Breznau in a thus far relatively obscure paper. Although little attention has been paid to this phenomenon, the scientific implications are very large. Evidence of this effect may be seen in recent studies that assign a particular problem to a number of researchers or research teams who then work independently using the same data to try and find a solution. This is a process called crowdsourcing data analysis and was used in a groundbreaking study by Silberzahn, Rafael, Eric Uhlmann, Dan Martin and Brian Nosek et al. (2015) about red cards and player race in football (i. e., soccer).