Un aperçu du biais

Exercice d'auto-amélioration: marchez sur une table basse.

Source: J. Krueger

L'homme avec suffisamment de perspicacité pour admettre ses limites est le plus proche de la perfection . ~ JW von Goethe

Afin de ne pas se laisser berner par les données statistiques, il est donc primordial de contrôler l'erreur de mesure et l'erreur d'échantillonnage. [. . .] C'est aussi une sagesse très commune. ~ K. Fiedler

Post tenebras spero lucem. [Après l'obscurité j'attends la lumière.] ~ Cervantes, Don Quijote, livre 2, chapitre LXVIII, avec un clin d'œil à Job 17:12 et un travail contemporain sur l'effet de régression.

[J'ai écrit cet essai avec Patrick Heck.]

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Une façon d'étudier l'esprit est de voir où cela va mal. L'étude des illusions visuelles a grandement amélioré notre compréhension de la perception visuelle et de ses nombreux triomphes. En passant à la psychologie sociale, l'étude des préjugés devient chargée de connotations moralisatrices. Le biais est mauvais, nous dit-on souvent. Les personnes impartiales sont justes et bonnes. Les personnes biaisées font des erreurs, en particulier celles qui sont intéressées.

Une ramification de l'étude du biais est l'étude de la conscience des gens de leurs propres biais. Quand les gens sont biaisés et le savent, nous sommes tentés de nous demander pourquoi ils restent biaisés. Peut-être qu'ils veulent vraiment être partial ou qu'ils ne peuvent pas l'aider. Plus intrigant, il y a des préjugés inconscients, où il n'y a pas de preuve prima facie pour blâmer les gens, mais les psychologues sociaux le font souvent de toute façon, disant que vous êtes censé connaître vos préjugés et les jeter dans le désert.

Un biais important dans la perception sociale est l'auto-amélioration. Ce biais est souvent présenté comme une différence entre un jugement de soi et un jugement de la personne moyenne dans un groupe de référence. Les gens doivent être conscients de ce biais parce qu'ils fournissent les deux jugements. Si vous dites que vous êtes un conducteur plus prudent que la moyenne, vous vous améliorez probablement et vous le savez.

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Une autre façon de mesurer le biais est de demander aux gens de ne se juger que sur un trait positif et de les juger par d'autres qui les connaissent bien. Le jugement moyen de ces autres est alors considéré comme un reflet de la réalité. Si le jugement de soi de la personne est plus positif que ce critère, il existe des preuves d'auto-amélioration (on peut soutenir que cet indice de différence reflète une erreur et non un biais, mais de nombreux chercheurs utilisent ces termes de façon interchangeable).

La méthode de l'auto-observateur ne dit rien sur la perception que les gens ont de leur propre partialité. Par conséquent, on pourrait faire une étude pour le savoir. Dans un article récent, Kathryn Bollich, chercheuse à l'Université de Washington à St. Louis et ses collègues, a recueilli des jugements personnels et des jugements d'observateurs pour un ensemble d'attributs positifs – comme l'intelligence et la sympathie – puis a demandé aux auto-commentateurs étaient dans leurs descriptions d'eux-mêmes. Ils leur ont même montré leurs auto-évaluations originales pour faire bouger leurs souvenirs.

Le résultat était une corrélation de 0,45 entre l'indice de biais de discordance – l'auto-jugement corrigé pour le jugement de l'observateur – et l'évaluation de l'intuition métacognitive. Comment pourrait-on expliquer cette constatation? Bollich et al. concluent que les gens «obtiennent cette idée en s'appuyant sur une heuristique simple et précise: plus leurs opinions personnelles sont positives, plus elles sont susceptibles d'être biaisées positivement.» Nous sommes d'accord. C'est probablement aussi simple que ça. Mais les chercheurs insistent pour suggérer que les gens sachent sur quels traits ils sont biaisés. Nous ne sommes pas d'accord. La «connaissance» différentielle de la taille relative du biais sur les traits découle de l'heuristique simple qui vient d'être décrite. Les traits avec les auto-évaluations les plus extrêmes sont probablement les traits avec les plus grands scores de biais réels. C'est la logique de la régression statistique, que nous connaissons tous mais que trop souvent nous oublions joyeusement. Maintenant c'est un parti pris!

Comment pouvons-nous attirer les gens? Essayons de rendre leurs jugements d'eux-mêmes plus précis. Rappelons que Bollich et al. utilisé un paradigme de recherche populaire, dans lequel les jugements des observateurs sont agrégés, mais les jugements personnels ne le sont pas. L'agrégation rend les jugements des observateurs plus fiables et probablement plus valables. C'est l'effet de la sagesse-de-la-foule bien connu. Laissons alors les personnes ciblées réévaluer leur propre position sur ces traits positifs, moyennons leur jugement personnel pour chaque trait et examinons à nouveau les corrélations d'intérêt, c'est-à-dire la corrélation entre les jugements d'auto-évaluation et les jugements d'observateurs. auto-jugements et méta-jugements de partialité.

Nous avions une très bonne idée de ce qui allait se passer, mais nous avons fait une simulation sur ordinateur pour ne pas nous croire. Nous avons échantillonné des jugements virtuels pouvant aller de 0 à 10. Tous les moyennes étaient de 5,0 et tous les écarts-types étaient de 1,75. Les jugements étaient: Premier soi (S1), deuxième soi (S2), observateurs (O), perspicacité (I.) Nous avons ensuite supposé les associations statistiques suivantes: [1] S1 et S2 sont corrélés à .5; S1 et S2 sont tous les deux quelque peu précis, c'est-à-dire qu'ils sont chacun corrélés avec O à 0,5; et les personnes interrogées s'appuient fortement sur l'extrémité de S1 lors de la génération de la variable I (r = .8.) Nous avons également supposé que le jugement de perspicacité I n'a aucune association intrinsèque avec S2 ou O. Les deux corrélations avec ces variables peuvent être estimées des corrélations déjà disponibles. C'est-à-dire que la corrélation entre I et S2 est le produit de la corrélation entre I et S1 et la corrélation entre S1 et S2 (.8 x .5 = .4.) La corrélation entre I et O est le produit de la corrélation entre I et S1 et la corrélation entre S1 et O (.8 x .5 = .4.)

Après avoir calculé M (S) comme la moyenne de S1 et S2, nous avons trouvé quatre nouvelles corrélations, dont deux sont intéressantes et deux ennuyeuses. Les ennuyeux sont les corrélations entre M (S) et S1 et S2. Ils étaient tous deux .85. Ces corrélations devaient être élevées car S1 et S2 font partie de M (S). Ensuite, nous avons vu que la corrélation entre M (S) et O est 0,55. Cela reflète une légère augmentation de la précision, puisque la corrélation entre S1 et O était de 0,5. En faisant la moyenne des jugements personnels, nous avons, en d'autres termes, entrevu la sagesse de la foule. Finalement, nous voyons que la corrélation entre M (S) et I est de 0,66, ce qui est inférieur à la corrélation entre S1 et I (qui était de 0,8).

En bref, en permettant aux personnes interrogées de se réévaluer et de s'abstenir elles-mêmes, nous avons augmenté leur précision tout en érodant simultanément leur méta-perspicacité dans leur propre parti pris. Cela semble étrange. Comment une intervention peut-elle augmenter un type de précision et en réduire une autre? Nous étions peut-être injustes lorsque nous n'avons pas permis à nos répondants virtuels de reconsidérer leur évaluation méta-cognitive de leur propre parti pris. Là encore, peut-être que nous n'avons pas eu à le faire. Si nous supposons que les gens utiliseraient à nouveau l'heuristique simple et précise Bollich et al. proposé, alors la corrélation entre M (S) et un je révisé serait encore .8. Dans ce cas, nous aurions encore une augmentation de la précision de l'estimation sans augmentation correspondante de la méta-précision.

Il n'est pas tout à fait clair ce que Bollich et al. faire de leurs propres données. Peut-être sont-ils d'accord avec nous sur le fait que l'utilisation de l'heuristique de l'extrémisme-implique-biais est tout ce qu'il y a et qu'il ne pourrait guère y avoir d'autre moyen. Alternativement, ils pourraient nous inviter à se demander comment les gens peuvent être si partiaux et pourtant si conscients de cela – et pourquoi ils ne cesseront pas d'être biaisés? Le titre de leur article "Connaître plus que nous ne pouvons dire" rend cette explication alternative vraisemblable. Nous, cependant, ne croyons pas que la mystification d'une découverte simple et suffisamment expliquée améliore beaucoup la science.

Bollich, KL, Rogers, KH et Vazire, S. (2015). En savoir plus que nous pouvons dire: Les gens sont conscients de leurs perceptions subjectives biaisées. Bulletin de personnalité et de psychologie sociale, 41 , 918-929.

Fiedler, K., & Krueger, JI (2012). Plus qu'un artefact: la régression comme construction théorique. Dans JI Krueger (Ed.). Jugement social et prise de décision (pp. 171-189). New York, NY: Presse de psychologie.