Psychologie als Wetenschap
_____________________________________________________________________________________________________
Hoorcollege 1 - 24 april 2024
Infodemic = info verspreidt zich heel snel (bijvoorbeeld over bepaalde ziekten) ook wanneer
deze geen goede claims hebben en ook informatie die niet klopt (social media speelt hier
een grote rol bij). Een soort epidemie van misleidende informatie.
→ Hierdoor ligt er een grote uitdaging voor de wetenschappelijke psychologie om deze
zorgvuldig te bewaren (omdat er dus zo veel niet kloppende informatie wordt verspreid).
De wetenschap zit in een crisis, de replicatie crisis. Veel bevindingen blijken namelijk niet zo
significant te zijn op basis van replicaties van veel onderzoeken. Dit geldt ook voor
onderzoek in andere domeinen. Veel mensen verliezen dan ook het vertrouwen in de
wetenschap (bijvoorbeeld ook bij corona vaccinaties). Dit zijn tijden van polarisatie
(verschillen tussen groepen worden groter).
Belangrijke pijlers bij psychologische wetenschap:
- Onzekerheid: we weten niets
100% zeker (niet is ‘waar’ maar
het is ‘waarschijnlijk’)
- Communicatie: hoe
communiceren wetenschappers
- Bias: neem je constant mee in
je onderzoek en systemen
- Tests: hoe beoordelen we wat
de kwaliteit van een test is
(komt veel statistiek bij kijken)
- Transparantie: open zijn over
alles
De wetenschap is bovendien complex, er komen nooit simpele duidelijke antwoorden uit, er
zit altijd een mate van onzekerheid in.
Wetenschap betreft waarheidsvinding en vraagt om objectiviteit. Hier staat echter bias voor
in de weg.
Bias = een systematische vertekening die een objectieve interpretatie van de realiteit in de
weg staat. Dit kan ook een vooroordeel of vooringenomenheid zijn die de perceptie kleurt.
- persoonlijke biases → die jij als mens/wetenschapper altijd meeneemt, waardoor we
niet objectief kunnen waarnemen
- bias in de onderzoeksmethode → een bias die zit in het onderzoek wat je doet en
invloed heeft op de methode en middelen waarmee we iets objectief onderzoeken
- systemische biases → zorgen ervoor dat ons systeem niet altijd in de goede richting
op wordt geduwd, beïnvloeden ons wetenschapssysteem
→ We bevinden ons allemaal in andere omgevingen en hebben allemaal een andere
emotionele staat, andere ervaringen en een andere taal, waardoor we dingen allemaal
anders waarnemen.
,Persoonlijke biases spelen een rol bij:
- representativiteits bias: we oordelen of nemen beslissingen op basis van hoe
mensen of situaties overeenkomen met een bepaald prototype of stereotype
- actor-observer bias: als iemand opvallend reageert in een situatie, schrijf je het toe
aan interne eigenschappen
- availability bias: als je vaak iets hebt meegemaakt en recente voorbeelden kunt
noemen, schat je de kans dat dit weer gebeurt heel groot in
- halo/horn effect: dingen heel positief (halo) of juist negatief (horn) zien
Verschillende belangrijke biases:
- Confirmation bias: als je overtuigd bent van iets, let je alleen op dingen die jouw
overtuiging bevestigen en aan dingen die jouw overtuiging tegenspreken besteed je
geen aandacht
- Hindsight bias: je denkt dat iets zou kunnen gebeuren, en als dit daarna gebeurt, zeg
je achteraf ik wist dat dit ging gebeuren, en dan ben je hier veel meer overtuigd van
dan je van tevoren was
- Overconfidence bias: als je zo overtuigd bent van jezelf en de juistheid van je eigen
ervaringen en oordeel, heb je de neiging om jouw oordeel nog beter in te schatten en
niet meer naar andere te luisteren
→ Bias blind spot: mensen zijn niet goed in het bespeuren van biases in zichzelf, maar wel
in anderen, je denkt dat jij zelf geen biases hebt, maar dan blijk je er juist last van te hebben
en blijk je dus niet goed naar anderen te kunnen luisteren
→ Ook tests en metingen kennen vertekeningen die vaak invloed hebben op de
betrouwbaarheid en validiteit van de tests.
Het nut van biases is dat dit mentale shortcuts zijn voor het oplossen van problemen, om je
cognitieve energie te besparen. Dit leidt tot een coherente werkelijkheid, een duidelijke
werkelijkheid op basis waarvan je dingen beslist. Dit leidt dan ook tot een sneller
beslissysteem. Het heeft dus wel degelijk voordelen, maar brengt ook veel nadelen met zich
mee. Hoewel we dus proberen objectief te zijn en proberen systematisch te werk te gaan,
kunnen uitkomsten toch vertekend raken.
Een onderzoeker heeft (vaak onbewust) een groot belang bij duidelijke en spannende
onderzoeksresultaten en heeft baat bij uitvindingen van dingen die in lijn zijn met jouw
verwachtingen. Deze persoonlijke belangen neem je altijd mee tijdens elke stap van
onderzoek. Objectief zijn is echter heel belangrijk.
Als onderzoeker moet je van tevoren beslissen of je descriptief (beschrijvend), exploratief
(verkennend) of confirmatief (bevestigend en hypothesetoetsend) onderzoek doet. Dit doe je
door pre-registratie (je plan van tevoren vastleggen en publiceren). Je mag dus exploratief
onderzoek doen, maar dit moet van tevoren al duidelijk zijn; je mag je doel niet gedurende
het onderzoek veranderen.
Selectiebias = je werkt vaak met een subselectie die anders is dan de groep mensen die je
eigenlijk graag zou willen onderzoeken, waardoor vertekeningen optreden.
→ Veel onderzoek is gebaseerd op westerse, rijke mensen, maar er is een grote behoefte
aan diversiteit in samples om betere uitspraken te kunnen doen over onderzochte
onderwerpen.
,In het wetenschapssysteem zitten perverse prikkels; prikkels die ervoor zorgen dat mensen
in het systeem zich gaan gedragen op een manier die we niet willen. Dit is bijvoorbeeld het
feit dat effecten sneller worden gepubliceerd dan 0-results en effecten die spannend zijn
worden nog sneller gepubliceerd. De academische publicaties telt namelijk mee in de
academische carrières van wetenschappers. Mensen zijn dus heel gebaat bij het vinden van
spannende effecten.
- p-hacking: patronen in je data zoeken die significant zijn, terwijl je oorspronkelijke
uitkomst niet significant is
- The Garden of Forking Paths: het analyseproces brengt eindeloze keuzes met zich
mee, waardoor elke beslissing valse positieve uitkomsten met zich mee kan brengen,
je kunt analyses namelijk op zoveel verschillende manieren doen
Hoe gaan we biases te lijf?
- bewust zijn van de potentiële biases en de blind spot
- peer review-procedures hanteren (meerdere mensen ernaar laten kijken)
- pre-registreren van de studie
- transparant en systematisch zijn
- open science
- streven naar diversiteit
, Hoorcollege 2 - 24 april 2024
Wetenschapsfilosofie:
- hoe waar zijn wetenschappelijke uitspraken
- wat kwalificeert zich als wetenschap
- hoe moet wetenschap bedreven worden
- wat is het doel van wetenschap
Verschillende gedragingen:
- Wetenschappelijk: wetenschappelijk bewijs serieus nemen
- Pseudo-wetenschappelijk: theorieën en bewijs aannemen en zich niet laten overhalen dat
dit bewijs niet waar is (“de aarde is plat”)
- Non-wetenschappelijk: uitspraken doen die helemaal niet onderbouwd zijn, maar wil jou
ook niet overtuigen van zijn standpunt of geloof
Mertoniaanse normen (zijn goed om te gebruiken in de wetenschap):
- communisme: de wetenschap is kennis van iedereen, niet alleen maar van een
bepaalde universiteit of land, het is belangrijk dat alle wetenschappelijke kennis
openbaar is
- universalisme: er bestaan geen mensen die meer recht hebben op het doen van
uitspraken dan andere mensen
- belangeloosheid (disinterestedness): je hebt zelf geen belang van de uitspraken die
je doet, je blijft onafhankelijk
- georganiseerde skepsis: het is belangrijk om met mensen die wetenschap doen af
te spreken dat je kritisch bent
Deductie (gebruik van logica):
- Premisse + Premisse → Conclusie, je gebruikt logica om uitspraken te doen
- Deze gevolgtrekkingen zijn logisch en dus valide, maar is het dan ook waar, ofwel komt het
overeen met de data?
- Deductie heeft dus twee eigenschappen → je kunt er logische uitspraken mee doen, maar
de inhoud van premissen hoeft niet waar te zijn. Je weet eigenlijk pas dat een conclusie echt
waar is als de premissen waar zijn.
Positivisme = door de wereld te observeren met ons blote oog en meetinstrumenten en door
inductie toe te passen, kunnen we de wereld objectief beschrijven. We kunnen als mens de
waarheid achterhalen via observatie.
2 soorten realisme:
- metafysisch realisme: er bestaat een externe, van onze geest en waarneming
onafhankelijke wereld
- epistemologisch realisme: wij kunnen objectieve ware kennis krijgen van deze
externe werkelijkheid
Bij inductie doe je observaties en op bas is van deze observaties stel je verschillende
theorieën.
_____________________________________________________________________________________________________
Hoorcollege 1 - 24 april 2024
Infodemic = info verspreidt zich heel snel (bijvoorbeeld over bepaalde ziekten) ook wanneer
deze geen goede claims hebben en ook informatie die niet klopt (social media speelt hier
een grote rol bij). Een soort epidemie van misleidende informatie.
→ Hierdoor ligt er een grote uitdaging voor de wetenschappelijke psychologie om deze
zorgvuldig te bewaren (omdat er dus zo veel niet kloppende informatie wordt verspreid).
De wetenschap zit in een crisis, de replicatie crisis. Veel bevindingen blijken namelijk niet zo
significant te zijn op basis van replicaties van veel onderzoeken. Dit geldt ook voor
onderzoek in andere domeinen. Veel mensen verliezen dan ook het vertrouwen in de
wetenschap (bijvoorbeeld ook bij corona vaccinaties). Dit zijn tijden van polarisatie
(verschillen tussen groepen worden groter).
Belangrijke pijlers bij psychologische wetenschap:
- Onzekerheid: we weten niets
100% zeker (niet is ‘waar’ maar
het is ‘waarschijnlijk’)
- Communicatie: hoe
communiceren wetenschappers
- Bias: neem je constant mee in
je onderzoek en systemen
- Tests: hoe beoordelen we wat
de kwaliteit van een test is
(komt veel statistiek bij kijken)
- Transparantie: open zijn over
alles
De wetenschap is bovendien complex, er komen nooit simpele duidelijke antwoorden uit, er
zit altijd een mate van onzekerheid in.
Wetenschap betreft waarheidsvinding en vraagt om objectiviteit. Hier staat echter bias voor
in de weg.
Bias = een systematische vertekening die een objectieve interpretatie van de realiteit in de
weg staat. Dit kan ook een vooroordeel of vooringenomenheid zijn die de perceptie kleurt.
- persoonlijke biases → die jij als mens/wetenschapper altijd meeneemt, waardoor we
niet objectief kunnen waarnemen
- bias in de onderzoeksmethode → een bias die zit in het onderzoek wat je doet en
invloed heeft op de methode en middelen waarmee we iets objectief onderzoeken
- systemische biases → zorgen ervoor dat ons systeem niet altijd in de goede richting
op wordt geduwd, beïnvloeden ons wetenschapssysteem
→ We bevinden ons allemaal in andere omgevingen en hebben allemaal een andere
emotionele staat, andere ervaringen en een andere taal, waardoor we dingen allemaal
anders waarnemen.
,Persoonlijke biases spelen een rol bij:
- representativiteits bias: we oordelen of nemen beslissingen op basis van hoe
mensen of situaties overeenkomen met een bepaald prototype of stereotype
- actor-observer bias: als iemand opvallend reageert in een situatie, schrijf je het toe
aan interne eigenschappen
- availability bias: als je vaak iets hebt meegemaakt en recente voorbeelden kunt
noemen, schat je de kans dat dit weer gebeurt heel groot in
- halo/horn effect: dingen heel positief (halo) of juist negatief (horn) zien
Verschillende belangrijke biases:
- Confirmation bias: als je overtuigd bent van iets, let je alleen op dingen die jouw
overtuiging bevestigen en aan dingen die jouw overtuiging tegenspreken besteed je
geen aandacht
- Hindsight bias: je denkt dat iets zou kunnen gebeuren, en als dit daarna gebeurt, zeg
je achteraf ik wist dat dit ging gebeuren, en dan ben je hier veel meer overtuigd van
dan je van tevoren was
- Overconfidence bias: als je zo overtuigd bent van jezelf en de juistheid van je eigen
ervaringen en oordeel, heb je de neiging om jouw oordeel nog beter in te schatten en
niet meer naar andere te luisteren
→ Bias blind spot: mensen zijn niet goed in het bespeuren van biases in zichzelf, maar wel
in anderen, je denkt dat jij zelf geen biases hebt, maar dan blijk je er juist last van te hebben
en blijk je dus niet goed naar anderen te kunnen luisteren
→ Ook tests en metingen kennen vertekeningen die vaak invloed hebben op de
betrouwbaarheid en validiteit van de tests.
Het nut van biases is dat dit mentale shortcuts zijn voor het oplossen van problemen, om je
cognitieve energie te besparen. Dit leidt tot een coherente werkelijkheid, een duidelijke
werkelijkheid op basis waarvan je dingen beslist. Dit leidt dan ook tot een sneller
beslissysteem. Het heeft dus wel degelijk voordelen, maar brengt ook veel nadelen met zich
mee. Hoewel we dus proberen objectief te zijn en proberen systematisch te werk te gaan,
kunnen uitkomsten toch vertekend raken.
Een onderzoeker heeft (vaak onbewust) een groot belang bij duidelijke en spannende
onderzoeksresultaten en heeft baat bij uitvindingen van dingen die in lijn zijn met jouw
verwachtingen. Deze persoonlijke belangen neem je altijd mee tijdens elke stap van
onderzoek. Objectief zijn is echter heel belangrijk.
Als onderzoeker moet je van tevoren beslissen of je descriptief (beschrijvend), exploratief
(verkennend) of confirmatief (bevestigend en hypothesetoetsend) onderzoek doet. Dit doe je
door pre-registratie (je plan van tevoren vastleggen en publiceren). Je mag dus exploratief
onderzoek doen, maar dit moet van tevoren al duidelijk zijn; je mag je doel niet gedurende
het onderzoek veranderen.
Selectiebias = je werkt vaak met een subselectie die anders is dan de groep mensen die je
eigenlijk graag zou willen onderzoeken, waardoor vertekeningen optreden.
→ Veel onderzoek is gebaseerd op westerse, rijke mensen, maar er is een grote behoefte
aan diversiteit in samples om betere uitspraken te kunnen doen over onderzochte
onderwerpen.
,In het wetenschapssysteem zitten perverse prikkels; prikkels die ervoor zorgen dat mensen
in het systeem zich gaan gedragen op een manier die we niet willen. Dit is bijvoorbeeld het
feit dat effecten sneller worden gepubliceerd dan 0-results en effecten die spannend zijn
worden nog sneller gepubliceerd. De academische publicaties telt namelijk mee in de
academische carrières van wetenschappers. Mensen zijn dus heel gebaat bij het vinden van
spannende effecten.
- p-hacking: patronen in je data zoeken die significant zijn, terwijl je oorspronkelijke
uitkomst niet significant is
- The Garden of Forking Paths: het analyseproces brengt eindeloze keuzes met zich
mee, waardoor elke beslissing valse positieve uitkomsten met zich mee kan brengen,
je kunt analyses namelijk op zoveel verschillende manieren doen
Hoe gaan we biases te lijf?
- bewust zijn van de potentiële biases en de blind spot
- peer review-procedures hanteren (meerdere mensen ernaar laten kijken)
- pre-registreren van de studie
- transparant en systematisch zijn
- open science
- streven naar diversiteit
, Hoorcollege 2 - 24 april 2024
Wetenschapsfilosofie:
- hoe waar zijn wetenschappelijke uitspraken
- wat kwalificeert zich als wetenschap
- hoe moet wetenschap bedreven worden
- wat is het doel van wetenschap
Verschillende gedragingen:
- Wetenschappelijk: wetenschappelijk bewijs serieus nemen
- Pseudo-wetenschappelijk: theorieën en bewijs aannemen en zich niet laten overhalen dat
dit bewijs niet waar is (“de aarde is plat”)
- Non-wetenschappelijk: uitspraken doen die helemaal niet onderbouwd zijn, maar wil jou
ook niet overtuigen van zijn standpunt of geloof
Mertoniaanse normen (zijn goed om te gebruiken in de wetenschap):
- communisme: de wetenschap is kennis van iedereen, niet alleen maar van een
bepaalde universiteit of land, het is belangrijk dat alle wetenschappelijke kennis
openbaar is
- universalisme: er bestaan geen mensen die meer recht hebben op het doen van
uitspraken dan andere mensen
- belangeloosheid (disinterestedness): je hebt zelf geen belang van de uitspraken die
je doet, je blijft onafhankelijk
- georganiseerde skepsis: het is belangrijk om met mensen die wetenschap doen af
te spreken dat je kritisch bent
Deductie (gebruik van logica):
- Premisse + Premisse → Conclusie, je gebruikt logica om uitspraken te doen
- Deze gevolgtrekkingen zijn logisch en dus valide, maar is het dan ook waar, ofwel komt het
overeen met de data?
- Deductie heeft dus twee eigenschappen → je kunt er logische uitspraken mee doen, maar
de inhoud van premissen hoeft niet waar te zijn. Je weet eigenlijk pas dat een conclusie echt
waar is als de premissen waar zijn.
Positivisme = door de wereld te observeren met ons blote oog en meetinstrumenten en door
inductie toe te passen, kunnen we de wereld objectief beschrijven. We kunnen als mens de
waarheid achterhalen via observatie.
2 soorten realisme:
- metafysisch realisme: er bestaat een externe, van onze geest en waarneming
onafhankelijke wereld
- epistemologisch realisme: wij kunnen objectieve ware kennis krijgen van deze
externe werkelijkheid
Bij inductie doe je observaties en op bas is van deze observaties stel je verschillende
theorieën.
