Efectul Hawthorne

Hawthorne effect

tip: efect · origine: studiu · dovezi: contestate · teme: cum îi judecăm pe alții

Afirmația evaluată: Oamenii își schimbă comportamentul doar pentru că știu că sunt observați sau studiați.

Publicat 8 octombrie 2026 · cum lucrăm

Pe scurt

Efectul Hawthorne e ideea că oamenii se poartă altfel doar pentru că știu că sunt observați sau studiați. Numele vine de la o uzină de lângă Chicago unde, în anii 1920, muncitoarele ar fi lucrat mai bine la orice schimbare a luminii, chiar și când lumina era mai slabă, doar pentru că erau în atenția cercetătorilor. Datele originale, analizate abia în 2009, nu arată asta. Efectul apare totuși clar când cineva te privește direct, de exemplu când un auditor urmărește dacă medicii se spală pe mâini. Ca efect general al participării la un studiu, în cercetările cele mai bune devine prea mic ca să fie sigur.

Ce spune

Povestea de la Hawthorne. Între 1924 și 1927, la uzina Hawthorne a companiei Western Electric, ingineri au variat lumina în trei ateliere în care femei asamblau relee telefonice și bobinau sârmă, ca să vadă dacă o lumină mai bună crește producția. Manualele au rezumat rezultatul astfel: producția creștea la fiecare schimbare, chiar și când lumina era redusă, deci conta atenția, nu lumina. Au urmat, până în 1932, experimentele lui Elton Mayo, iar termenul „efect Hawthorne” a apărut într-un manual de metodologie în 1953, după McCambridge et al. (2014).

Ce arată datele. Datele experimentelor cu lumina erau considerate distruse. Levitt și List (2011) le-au găsit în două arhive și le-au analizat pentru prima dată. Descrierile cu „producția crește la orice schimbare” s-au dovedit, scriu ei, „în întregime ficțiune”:

• producția nu creștea în zilele în care se schimba lumina; producția sărea în fiecare luni, dar la fel și în zilele de luni fără nicio schimbare, pentru că sâmbăta și lunea se producea oricum mai puțin;
• în al doilea an, producția a crescut și în atelierele care nu mai erau în experiment, iar scăderile de vară au apărut în toate trei, deci țineau de anotimp;
• există doar indicii slabe ale unui efect: cât timp experimentele erau în curs, producția era cu 3–4% mai mare decât înainte, dar rezultatul dispare când analiza ține cont de variațiile de la o lună la alta din fiecare atelier.

Autorii au găsit și o parte din datele zilnice din experimentele lui Mayo și au ajuns la aceeași concluzie ca Jones (1992), pe care nu l-am citit: puțin sprijin pentru efect, dacă datele sunt citite corect.

Efectul în cercetare. Separat de uzină, termenul a ajuns să însemne orice schimbare de comportament produsă de faptul că știi că ești studiat. Două meta-analize l-au căutat:

• McCambridge, Witton și Elbourne (2014) au găsit 19 studii construite special pentru a-l măsura, aproape toate din sănătate. 12 au găsit măcar un indiciu de efect. În cele 5 studii randomizate cu rezultate de tip da/nu, efectul combinat nu a fost semnificativ (raportul șanselor 1,06). În cele 8 studii despre a fi observat sau a ști că ești studiat a fost semnificativ (1,21), dar multe dintre ele erau studii observaționale. Concluzia autorilor: efectele există, dar „se poate ști sigur puțin” despre cât de mari sunt și când apar.
• Berkhout et al. (2022) au combinat 15 studii din medicina de familie. Efectul global a fost semnificativ (1,41), dar studiile au fost foarte diferite între ele. În studiile bine făcute a dispărut.

Când cineva te privește direct. Cel mai clar exemplu vine din spitale. Srigley et al. (2014) au folosit senzori care au înregistrat, timp de 8 luni, fiecare folosire a dozatoarelor de dezinfectant în două secții ale unui spital universitar, și au urmărit în același timp unde se aflau auditorii care verificau igiena mâinilor. La dozatoarele din raza vizuală a unui auditor s-au înregistrat 3,75 folosiri pe oră, față de 1,48 la celelalte în același timp și 1,07 la aceleași dozatoare cu o săptămână înainte. Creșterea a început după sosirea auditorului. În saloane, unde auditorul nu vedea, nu s-a schimbat nimic.

Când ești doar întrebat. O formă înrudită e efectul întrebării: simplul fapt că ești întrebat despre un comportament îl schimbă. Wood et al. (2016), pe 116 teste, au găsit un efect mic (d = 0,24), redus la 0,15 după corecția pentru studiile nepublicate. Efectul a fost mai mare la studenți, în laborator și pentru comportamentele bine văzute, și practic nul pentru cele riscante. McCambridge și Kypri (2011), pe 10 studii despre alcool, au comparat oameni care completaseră doar chestionarul de evaluare, fără nicio intervenție, cu oameni care nu-l completaseră. Primii au raportat apoi că beau cu aproximativ o băutură standard pe săptămână mai puțin, o diferență aflată la limita semnificației, și au avut cu un punct mai puțin pe scala de risc AUDIT.

Exemplu

O firmă vrea să afle dacă angajații respectă o nouă procedură de siguranță și trimite un inspector o dată pe lună. În ziua inspecției, toată lumea poartă casca și verifică lista de control. Raportul spune că procedura e respectată 95% din timp. Senzorii de pe echipamente ar arăta poate altceva în restul lunii. Exemplul e o ilustrare, nu un studiu citat aici.

Cum îl aplici

Pașii de mai jos sunt un mod practic de aplicare propus de noi, pornind de la studiile citate.

1. Nu te baza doar pe observarea anunțată. Când măsori un comportament vizibil prin prezența cuiva, cifrele pot ieși mai bune decât în realitate. Unde se poate, folosește date înregistrate oricum, cum ar fi consumul, senzorii sau evidențele.
2. Compară cu un grup care nu e observat la fel. Dacă evaluezi o schimbare, un grup de control tratat la fel de atent, dar fără schimbarea respectivă, separă efectul schimbării de efectul atenției.
3. Folosește-l intenționat, cu măsură. O întrebare despre ce intenționează cineva să facă poate crește puțin șansa să o facă, mai ales pentru lucruri ușoare și bine văzute. Nu te aștepta la mai mult de un efect mic.
4. Nu explica orice rezultat prin el. McCambridge et al. notează că termenul e folosit des după fapt, ca să explice rezultate dezamăgitoare. Fără un grup de comparație, „a fost efectul Hawthorne” e o presupunere, nu o concluzie.

Limite și nuanțe

• Un nume, mai multe fenomene. Termenul acoperă a fi privit, a fi întrebat, a ști că ești într-un studiu și a primi atenție. Ambele meta-analize spun că nu e un singur efect și că mărimea depinde mult de ce anume face omul observat.
• Dovezile cele mai clare nu sunt randomizate. Efectele mari, ca la igiena mâinilor, vin din studii observaționale. În studiile randomizate, efectul participării la un studiu e mic sau nesemnificativ.
• Studiile vin aproape toate din sănătate. 18 din cele 19 studii ale lui McCambridge et al. și toate cele ale lui Berkhout et al. sunt din domeniul sănătății, deși ideea a pornit de la o fabrică.
• Igiena mâinilor variază. După Berkhout et al., o recenzie din 2020 (Purssell et al., pe care nu am citit-o) a găsit efecte între −6,9% și 65,3% și nu le-a combinat, pentru că erau prea diferite.
• Ce am citit. Am citit integral McCambridge et al. (2014), McCambridge și Kypri (2011), Srigley et al. (2014), Wood et al. (2016) și Berkhout et al. (2022), de pe PubMed Central, și Levitt și List, în versiunea de lucru NBER din 2009 a articolului publicat în 2011. Jones (1992) și studiile originale de la Hawthorne le descriem după Levitt și List și McCambridge et al.

Surse

• Steven D. Levitt, John A. List (2011). Was there really a Hawthorne effect at the Hawthorne plant? An analysis of the original illumination experiments
• Jim McCambridge, Kypros Kypri (2011). Can simply answering research questions change behaviour? Systematic review and meta analyses of brief alcohol intervention trials
• Jim McCambridge, John Witton, Diana R. Elbourne (2014). Systematic review of the Hawthorne effect: New concepts are needed to study research participation effects
• Jocelyn A. Srigley, Colin D. Furness, G. Ross Baker, Michael Gardam (2014). Quantification of the Hawthorne effect in hand hygiene compliance monitoring using an electronic monitoring system: A retrospective cohort study
• Chantelle Wood, Mark Conner, Eleanor Miles, Tracy Sandberg, Natalie Taylor, Gaston Godin, Paschal Sheeran (2016). The impact of asking intention or self-prediction questions on subsequent behavior: A meta-analysis
• Christophe Berkhout et al. (2022). Defining and evaluating the Hawthorne effect in primary care, a systematic review and meta-analysis

Vezi și: Efectul Pygmalion, Efectul spectatorului (bystander effect)