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L’effet d’attente
L’effet d’attente (expectation effect) fait référence aux façons auxquelles les attentes affectent la perception et le comportement. En général, quand les personnes sont conscientes d’un résultat probable ou désiré, leur perception et leur comportement sont affectés d’une certaine façon. Quelques exemples de ce phénomène sont :
l’effet d’halo : les employés notent mieux les performances de certains employés que d’autres en fonction de l’impression globale positive de ces employés.
L’effet d’hawthorne : les employés sont plus productifs en fonction de leur croyance que les changements faits sur leur environnement vont améliorer leur productivité.
L’effet pygmalion : les étudiants sont plus ou moins performants en fonction des attentes de leur professeur.
L’effet placebo : les patients ressentent l’effet d’un traitement différemment en fonction de leur croyance que le traitement va fonctionner.
L’effet rosenthal : les professeurs traitent leurs étudiants différemment en fonction de leur attentes sur la manière dont ces étudiants vont réaliser la tâche.
Les caractéristiques de la demande : les participants à une expérience ou une interview fournissent des réponses et agissent de la façon dont ils pensent être attendus par l’expérimentateur ou l’intervieweur.
L’effet d’attente démontre que les attentes peuvent grandement influencer les perceptions et le comportement. Cet effet peut avoir un impact négatif sur la capacité à mesurer précisément le succès d’un design. Comme les designers sont naturellement biaisés vers leur design, ils influencent souvent de façon non intentionnelle les sujets de test à travers leurs mots et leurs actions ou peuvent omettre certains résultats afin de confirmer leurs attentes.
Il faut considérer les effets d’attente quand on introduit et fait la promotion d’un design. Quand on essaye de persuader, il faut fixer les attentes d’une façon crédible pour que l’audience ciblée plutôt que de les laisser se faire leurs propres conclusions non biaisées. Quand on évalue un design, il faut utiliser les bonnes procédures de test pour éviter les biais résultant de l’effet d’expectation.