Qu'est-ce que le biais de l'observateur ?
What is observer bias
Observer bias is one of the types of detection bias and is defined as any kind of systematic divergence from accurate facts during observation and the recording of data and information in studies. The definition can be further expanded upon to include the systematic difference between what is observed due to variation in observers, and what the true value is.

Observer bias is the tendency of observers to not see what is there, but instead to see what they expect or want to see. This is a common occurrence in the everyday lives of many and is a significant problem that is sometimes encountered in scientific research and studies. Observation is critical to scientific research and activity, and as such, observer bias may be as well. When such biases exist, scientific studies can result in an over- or underestimation of what is true and accurate, which compromises the validity of the findings and results of the study, even if all other designs and procedures in the study were appropriate.

Observational data forms the foundation of a significant body of knowledge. Observation is a method of data collection and falls into the category of qualitative research techniques. There are a number of benefits of observation, including its simplicity as a data collection method and its usefulness for hypotheses. Simultaneously, there are many limitations and disadvantages in the observation process, including the potential lack of reliability, poor validity, and faulty perception. Participants’ observations are widely used in sociological and anthropological studies, while systematic observation is used where researchers need to collect data without participants direct interactions. The most common observation method is naturalistic observation, where subjects are observed in their natural environments with the goal to assess the behaviour in an intervention free and natural setting.

Observer bias is especially probable when the investigator or researcher has vested interests in the outcome of the research or has strong preconceptions. Coupled with ambiguous underlying data and a subjective scoring method, these three factors contribute heavily to the incidence of observer bias.

Examples of cognitive biases include:

Anchoring – a cognitive bias that causes humans to place too much reliance on the initial pieces of information they are provided with for a topic. This causes a skew in judgement and prevents humans and observers from updating their plans and predictions as appropriate.

Bandwagon effect – the tendency for people to “jump on the bandwagon” with certain behaviours and attitudes, meaning that they adopt particular ways of doings things based on what others are doing.

Bias blind spot – the tendency for people to recognize the impact of bias on others and their judgements, while simultaneously failing to acknowledge and recognize the impact that their own biases have on their own judgement.

Confirmation bias – the tendency for people to look for, interpret, and recall information in such a way that their preconceived beliefs and values are affirmed.

Guilt and innocence by association bias – the tendency for people to hold an assumption that individuals within a group share similar characteristics and behaviours, including those that would hail them as innocent or guilty.

Halo effect – the tendency for the positive impressions and beliefs in one area around a person, brand, company, product or the like to influence an observers opinions or feelings in other unrelated areas.

Framing effect – the tendency for people to form conclusions and opinions based on whether the pertinent relevant is provided to them with positive or negative connotations.

Recency effect – the tendency for more recent pieces of information, ideas, or arguments to be remembered more clearly than those that preceded.
Le biais de l'observateur est l'un des types de biais de détection et se définit comme tout type de divergence systématique par rapport aux faits exacts pendant l'observation et l'enregistrement des données et des informations dans les études. La définition peut être élargie pour inclure la différence systématique entre ce qui est observé en raison de la variation des observateurs et la valeur réelle.

Le biais de l'observateur est la tendance des observateurs à ne pas voir ce qui est là, mais plutôt à voir ce qu'ils s'attendent à voir ou veulent voir. Il s'agit d'un phénomène courant dans la vie quotidienne de nombreuses personnes et d'un problème important qui se pose parfois dans le cadre de la recherche et des études scientifiques. L'observation est essentielle à la recherche et à l'activité scientifiques et, en tant que telle, la partialité de l'observateur peut l'être également. Lorsque de tels biais existent, les études scientifiques peuvent aboutir à une surestimation ou à une sous-estimation de ce qui est vrai et exact, ce qui compromet la validité des conclusions et des résultats de l'étude, même si toutes les autres conceptions et procédures de l'étude étaient appropriées.

Les données d'observation constituent le fondement d'un important corpus de connaissances. L'observation est une méthode de collecte de données qui entre dans la catégorie des techniques de recherche qualitative. L'observation présente un certain nombre d'avantages, notamment sa simplicité en tant que méthode de collecte de données et son utilité pour les hypothèses. Dans le même temps, le processus d'observation présente de nombreuses limites et inconvénients, notamment le manque potentiel de fiabilité, une validité médiocre et une perception erronée. Les observations participantes sont largement utilisées dans les études sociologiques et anthropologiques, tandis que l'observation systématique est utilisée lorsque les chercheurs ont besoin de collecter des données sans interaction directe avec les participants. La méthode d'observation la plus courante est l'observation naturaliste, où les sujets sont observés dans leur environnement naturel dans le but d'évaluer le comportement dans un cadre naturel et sans intervention.

La partialité de l'observateur est particulièrement probable lorsque l'enquêteur ou le chercheur a des intérêts directs dans le résultat de la recherche ou a de fortes idées préconçues. Associés à des données sous-jacentes ambiguës et à une méthode de notation subjective, ces trois facteurs contribuent fortement à l'incidence de la partialité de l'observateur.

Voici quelques exemples de biais cognitifs :

Ancrage - un biais cognitif qui pousse les humains à trop se fier aux premiers éléments d'information qui leur sont fournis sur un sujet. Cela fausse le jugement et empêche les humains et les observateurs d'actualiser leurs plans et leurs prédictions comme il se doit.

Effet d'entraînement - tendance des gens à "sauter dans le train" de certains comportements et attitudes, ce qui signifie qu'ils adoptent des manières particulières de faire les choses en se basant sur ce que font les autres.

Tache aveugle des préjugés - tendance des personnes à reconnaître l'impact des préjugés sur les autres et leurs jugements, tout en ne reconnaissant pas l'impact de leurs propres préjugés sur leur propre jugement.

Biais de confirmation - tendance des personnes à rechercher, interpréter et se rappeler des informations de manière à confirmer leurs croyances et valeurs préconçues.

Biais de culpabilité et d'innocence par association - tendance des personnes à supposer que les individus d'un groupe partagent des caractéristiques et des comportements similaires, y compris ceux qui les qualifieraient d'innocents ou de coupables.

Effet de halo - tendance des impressions et croyances positives dans un domaine autour d'une personne, d'une marque, d'une entreprise, d'un produit ou autre à influencer les opinions ou sentiments d'un observateur dans d'autres domaines sans rapport.

Effet de cadrage - tendance des personnes à tirer des conclusions et à se forger une opinion en fonction des connotations positives ou négatives des informations pertinentes qui leur sont fournies.

Effet de récence - tendance des informations, idées ou arguments les plus récents à être mémorisés plus clairement que ceux qui les ont précédés.
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Le biais d'observation est l'un des types de biais de détection et se définit comme tout type de divergence systématique par rapport aux faits exacts pendant l'observation et l'enregistrement des données et des informations dans les études. La définition peut être élargie pour inclure la différence systématique entre ce qui est observé en raison de la variation des observateurs et ce qu'est la valeur réelle.

Le biais de l'observateur est la tendance des observateurs à ne pas voir ce qui est là, mais plutôt à voir ce qu'ils s'attendent à voir ou veulent voir. Il s'agit d'un phénomène courant dans la vie quotidienne de nombreuses personnes et d'un problème important que l'on rencontre parfois dans la recherche et les études scientifiques. L'observation est essentielle à la recherche et à l'activité scientifiques et, à ce titre, le biais de l'observateur peut l'être également. Lorsque de tels biais existent, les études scientifiques peuvent entraîner une surestimation ou une sous-estimation de ce qui est vrai et exact, ce qui compromet la validité des conclusions et des résultats de l'étude, même si toutes les autres conceptions et procédures de l'étude étaient appropriées.

Les données d'observation constituent le fondement d'un important corpus de connaissances. L'observation est une méthode de collecte de données qui entre dans la catégorie des techniques de recherche qualitative. L'observation présente un certain nombre d'avantages, notamment sa simplicité en tant que méthode de collecte de données et son utilité pour les hypothèses. Dans le même temps, le processus d'observation présente de nombreuses limites et inconvénients, notamment le manque potentiel de fiabilité, une validité médiocre et une perception erronée. Les observations participantes sont largement utilisées dans les études sociologiques et anthropologiques, tandis que l'observation systématique est utilisée lorsque les chercheurs ont besoin de collecter des données sans interaction directe avec les participants. La méthode d'observation la plus courante est l'observation naturaliste, où les sujets sont observés dans leur environnement naturel dans le but d'évaluer le comportement dans un cadre naturel et sans intervention.

La partialité de l'observateur est particulièrement probable lorsque l'enquêteur ou le chercheur a des intérêts directs dans le résultat de la recherche ou a de fortes idées préconçues. Associés à des données sous-jacentes ambiguës et à une méthode de notation subjective, ces trois facteurs contribuent fortement à l'incidence de la partialité de l'observateur.

Voici quelques exemples de biais cognitifs :

Ancrage - un biais cognitif qui pousse les humains à trop se fier aux premiers éléments d'information qui leur sont fournis sur un sujet. Cela fausse le jugement et empêche les humains et les observateurs d'actualiser leurs plans et leurs prédictions comme il se doit.
Effet d'entraînement - tendance des gens à "sauter dans l'engrenage" de certains comportements et attitudes, ce qui signifie qu'ils adoptent des manières particulières de faire les choses en se basant sur ce que font les autres.
Tache aveugle des préjugés - tendance des personnes à reconnaître l'impact des préjugés sur les autres et leurs jugements, tout en ne reconnaissant pas l'impact de leurs propres préjugés sur leur propre jugement.
Biais de confirmation - tendance des personnes à rechercher, interpréter et se rappeler des informations de manière à ce que leurs croyances et valeurs préconçues soient confirmées.
Biais de culpabilité et d'innocence par association - tendance des personnes à supposer que les individus d'un groupe partagent des caractéristiques et des comportements similaires, y compris ceux qui les feraient passer pour innocents ou coupables.
Effet de halo - tendance des impressions et croyances positives dans un domaine autour d'une personne, d'une marque, d'une entreprise, d'un produit ou autre à influencer les opinions ou sentiments d'un observateur dans d'autres domaines sans rapport.
Effet de cadrage - tendance des personnes à tirer des conclusions et à se forger une opinion en fonction des connotations positives ou négatives des informations pertinentes qui leur sont fournies.
Effet de récence - tendance des informations, idées ou arguments les plus récents à être mémorisés plus clairement que ceux qui les ont précédés.
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