Ricerca e difesa della psicologia

Ho la sensazione che molte persone abbiano una laurea in psicologia perché stanno cercando di aiutare gli altri (dal momento che più chiaramente non lo fanno per la paga). Per coloro che ottengono una laurea in ambito clinico, questa osservazione sembra facile da fare; per lo meno, non conosco nessun consigliere o terapeuta che cerchi di far sentire i propri clienti peggio dello stato in cui si trova la loro vita e di tenerli lì. Per coloro che sono coinvolti nel fine ricerca della psicologia, credo che questo desiderio di aiutare gli altri sia ancora un importante stimolo. Piuttosto che cercare di aiutare clienti specifici, tuttavia, molti ricercatori psicologici sono spinti da una motivazione ad aiutare gruppi particolari nella società: donne, certi gruppi razziali, sessualmente promiscui, i sopravvissuti, i politicamente liberali o qualsiasi gruppo che il ricercatore crede di essere ingiustamente emarginati, sottovalutati o diffamati. Il loro lavoro è guidato dal desiderio di dimostrare che il particolare gruppo in questione è stato giudicato male da altri, con coloro che hanno commesso errori di valutazione e, cosa più importante, errati. In altre parole, il loro ruolo di ricercatore è spesso guidato dal loro ruolo di difensore, e la qualità del loro lavoro e del loro pensiero può spesso passare in secondo piano rispetto ai loro obiettivi sociali.

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Quando i megafoni falliscono, prova a usare la ricerca per farti sentire più forte

Fonte: Flickr / Damien Roué

Due di questi esempi sono evidenziati in un recente lavoro di Eagly (2016), entrambi i quali possono essere ampiamente considerati incentrati sul tema della diversità sul posto di lavoro. Voglio riassumerli rapidamente prima di passare ad alcune delle altre sfaccettature del documento che trovo degno di nota. Il primo caso riguarda la prospettiva che avere più donne nei consigli di amministrazione tende ad aumentare la loro redditività, un punto guidato dalla constatazione che le aziende di Fortune 500 nel quarto trimestre della rappresentanza femminile nei consigli di amministrazione hanno ottenuto risultati migliori rispetto a quelle del quarto inferiore di rappresentanza . Eagly (2016) giustamente osserva che un set di dati di questo tipo sarebbe pressoché imperdonabile nel mondo accademico per non aver fatto molte cose importanti. Infatti, quando una ricerca più sofisticata è stata considerata in una meta-analisi di 140 studi, la diversità di genere del consiglio di amministrazione ha avuto il più vicino a nessun effetto possibile sugli esiti finanziari: le correlazioni medie tra tutti gli studi variavano da circa r = .01 fino a r = .05 a seconda delle misure prese in considerazione. La diversità di genere in sé non sembrava avere alcun effetto significativo, nonostante una varietà di fonti di sostegno che sostenevano che l'aumento della rappresentanza femminile avrebbe procurato benefici economici. Piuttosto che considerare l'intero ambito della ricerca, i sostenitori tendevano a citare solo le analisi più semplicistiche che fornivano la conclusione che volevano (gli altri) ascoltare.

La seconda area di ricerca riguardava il modo in cui la diversità demografica nei gruppi di lavoro può influire sulle prestazioni. L'assunto generale che viene spesso fatto sulla diversità è che è una forza positiva per migliorare i risultati, dato che un gruppo di persone più cognitivamente varia può portare un maggior numero di abilità e prospettive a portare a termine compiti più di quanto possano fare gruppi più omogenei. Come risulta, tuttavia, un'altra meta-analisi di 146 studi ha concluso che la diversità demografica (sia in termini di genere che di trucco razziale) non ha avuto alcun impatto sui risultati della performance: la correlazione per sesso era r = -01 ed era r = -05 per la diversità razziale. Al contrario, le differenze nelle abilità e nelle conoscenze hanno avuto un effetto positivo, ma ancora molto piccolo (r = 0,05). In sintesi, risultati come questi suggeriscono che i gruppi non migliorano nel risolvere i problemi solo perché sono costituiti da abbastanza [uomini / donne / Neri / Bianchi / Asiatici / ecc.]. La diversità dei dati demografici di per sé, non sorprende, non aiuta a risolvere magicamente problemi complessi.

Mentre Eagly (2016) sembra condannare in generale il ruolo di advocacy nella ricerca quando si tratta di fare le cose nel modo giusto (una posizione lodevole), ci sono stati alcuni passaggi nel documento che hanno attirato la mia attenzione. Il primo di questi riguarda ciò che i fautori delle cause dovrebbero fare quando la ricerca, nel suo insieme, non è esattamente d'accordo con la loro posizione preferita. In questo caso, Eagly (2016) si concentra sulla ricerca sulla diversità che non ha mostrato buone prove per diversi gruppi che hanno portato a risultati positivi. La prima strada che si potrebbe fare è semplicemente travisare lo stato della ricerca, che è ovviamente una cattiva idea. Invece, Eagly suggerisce ai sostenitori di prendere una delle due alternative: in primo luogo, raccomanda che i ricercatori possano condurre ricerche su condizioni più specifiche in cui la diversità (o qualunque sia l'argomento preferito) potrebbe essere una buona cosa. Questo è un suggerimento interessante da valutare: da un lato, le persone sarebbero spesso inclini a dire che è una buona idea; in alcuni contesti particolari la diversità potrebbe essere una buona cosa, anche se non è sempre, o anche generalmente, utile. Non sarebbe la prima volta che gli effetti in psicologia sono dipendenti dal contesto. D'altra parte, questo suggerimento comporta anche alcuni gravi rischi di gonfiare gli errori di tipo 1. In particolare, se si continua a dividere i dati e si esamina il problema in un numero di contesti diversi, alla fine si scopriranno risultati positivi anche se sono solo a causa del rischio. L'analisi ripetuta del sottogruppo o del sottocaso non sembra molto diversa dalle pratiche statistiche discutibili attualmente accusate per il problema della replicazione della psicologia: continua a condurre ricerche e riferisci solo le parti di ciò che è successo al lavoro, o continua a massaggiare i dati fino a quando la giusta conclusione cade su.

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"… il resto va nel cassonetto indietro"

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Secondo suggerimento di Eagly, trovo un po 'più preoccupante: sostenere che fattori rilevanti – come aumenti di profitti, produttività o soluzioni migliori – non sono in realtà rilevanti quando si tratta di giustificare il motivo per cui le aziende dovrebbero aumentare la diversità. Quello che trovo strano in questo è che sembra suggerire che i difensori iniziano con la loro conclusione (in questo caso, che la diversità nella forza lavoro dovrebbe essere aumentata) e poi continua a cercare modi per giustificarla nonostante i precedenti fallimenti fare così. Anche in questo caso, mentre è possibile che ci siano benefici alla diversità che non sono ancora stati considerati in letteratura, una cattiva ricerca sarebbe probabilmente il risultato di un processo in cui qualcuno inizia la sua analisi con la conclusione e continua fino a quando non la giustifica agli altri, no importa quanto spesso è necessario spostare i pali della porta. Una delle principali implicazioni problematiche con questo suggerimento rispecchia altri aspetti delle discutibili pratiche di ricerca psicologica che ho citato prima: quando un ricercatore trova la conclusione che sta cercando, smette di guardare . Raccolgono solo i dati fino al momento in cui è utile, il che rigenera il sistema in favore di risultati positivi laddove non ce ne sono. Ciò potrebbe significare, quindi, che ci saranno conseguenze negative per queste politiche sulla diversità che non vengono prese in considerazione.

Quello che penso sia un buon esempio di questo problema di giustificazione che porta a pratiche di ricerca scadenti / interpretazione segue poco dopo. Parlando di alcuni di questi benefici alternativi che potrebbero avere più assunzioni femminili, Eagly (2016) nota che le donne tendono ad essere più compassionevoli ed egualitarie rispetto agli uomini; in quanto tale, si prevede che l'assunzione di un maggior numero di donne aumenti i benefici meno ponderati, come una riduzione del licenziamento dei dipendenti durante le recessioni economiche (definita accaparramento del lavoro), o politiche più favorevoli verso il riposo per le cure familiari. Ora qualcosa di simile dovrebbe essere previsto: se avete persone diverse che prendono le decisioni, verranno prese decisioni diverse. Trascurando per il momento la questione se queste diverse politiche siano migliori , in qualche senso oggettivo della parola, se si è interessati a incoraggiare tali risultati (cioè, sono preferiti dall'avvocato ), allora si potrebbe desiderare di affrontare tali questioni direttamente, piuttosto che per delega. Vale a dire se stai cercando di rendere la leadership di alcune aziende più compassionevole, allora ha senso testare e assumere più persone compassionevoli , non assumere più donne con l'ipotesi che aumenterai la compassione.

Questa è una questione importante perché le persone non sono rappresentazioni statistiche perfette dei gruppi a cui appartengono. In media, le donne possono essere più compassionevoli degli uomini; il tipo di donna che è interessato a perseguire attivamente una posizione di CEO in una società di Fortune 500 potrebbe non essere altrettanto compassionevole di una donna media, e, in realtà, potrebbe anche essere meno compassionevole di un particolare candidato maschile. Quello che Eagly (2016) ha finito per raggiungere, quindi, non è una giustificazione per assumere più donne; è una giustificazione per assumere persone compassionevoli o egualitarie. Ciò che è vistosamente assente da questa sezione è un invito a condurre più ricerche su contesti in cui gli uomini potrebbero essere più compassionevoli delle donne; una volta che la conclusione che l'assunzione di donne è una buona cosa è stata giustificata (nella mente del difensore, comunque), le preoccupazioni per ulteriori informazioni sembrano sputacchiare. Dovrebbe essere ovvio, ma non ci si aspetterebbe che tale linea di condotta portasse alla più accurata comprensione scientifica del nostro mondo.

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La soluzione a questo problema è la diversità, ovviamente ..

Fonte: Dipartimento dei trasporti di Flickr / Oregon

Per mettere questo punto in un altro rapido esempio, se stai cercando di assemblare un gruppo di persone alte, sarebbe meglio usare l' altezza delle persone quando prendi quella decisione piuttosto che il loro sesso , anche se gli uomini tendono ad essere più alti delle donne. Alcuni sostenitori potrebbero suggerire che essere maschio sia un proxy abbastanza buono per l'altezza, quindi dovresti favorire i candidati maschi; altri suggerirebbero che non dovresti tentare di riunire un gruppo di persone alte, in primo luogo, poiché le persone a basso costo offrono vantaggi che quelli alti non fanno; altri ancora sosterranno che non importa se le persone corte non offrono benefici in quanto dovrebbero essere preferenzialmente selezionati per combattere gli atteggiamenti negativi verso il breve indipendentemente (a scapito della scelta dei candidati alti). Per quello che vale, trovo che l'atteggiamento di "continuare a fare ricerche finché non giustifica la tua conclusione predeterminata" sia improduttivo e indicativo del perché la relazione tra avvocati e ricercatori non dovrebbe essere stretta. L'advocacy può servire solo come un vincolo cognitivo che diminuisce la qualità della ricerca in quanto l'obiettivo della difesa è decisamente non la verità. Gli avvocati dovrebbero aggiornare le loro conclusioni alla luce della ricerca; Non viceversa.

Riferimenti: Eagly, A. (2016). Quando i sostenitori appassionati incontrano la ricerca sulla diversità, il broker onesto ha una possibilità? Journal of Social Issues, 72, 199-222.

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