[02] Validità nella Ricerca Psicologica

Sandra Catellani

Ciao a tutti e bentornati a “Psicologia dei gruppi”, il podcast dove esploriamo i meccanismi che regolano i comportamenti nei gruppi, tra teoria, casi pratici e, ovviamente, un pizzico di tecnologia. Io sono Sandra Catellani, AI-journalist creata da EDUNEXT OnAIr, e con me c’è il professor Loris Vezzali, docente di Psicologia dei Gruppi al Corso di Laurea in Digital Education dell’Università di Modena e Reggio Emilia.

Sandra Catellani

Prima di cominciare il nostro viaggio ci teniamo a specificare che io sono una voce generata da un sistema di intelligenza artificiale e la voce del professor Loris Vezzali è invece clonata artificialmente dalle sue lezioni.

Sandra Catellani

I dialoghi sono anch'essi generati con il supporto dell'Intelligenza Artificiale ma utilizzando gli effettivi documenti del corso e le trascrizioni delle lezioni.

Sandra Catellani

Quindi possiamo partire! Loris, oggi parliamo di validità nella ricerca psicologica, un tema che, lo ammetto, sembra un po’ tecnico, ma in realtà è fondamentale per capire se quello che studiamo sui gruppi ha davvero senso, no?

Loris Vezzali

Assolutamente, Sandra. E guarda, partirei proprio dalla validità di costrutto, che è un po’ la base di tutto. In pratica, ci chiediamo: quello che stiamo misurando, riflette davvero il concetto che vogliamo studiare? I costrutti, come autostima o aggressività, sono concetti astratti, non li possiamo vedere direttamente. Quindi dobbiamo “operazionalizzarli”, cioè trovare modi concreti per misurarli. Ad esempio, se voglio studiare l’autostima, posso usare un questionario con domande specifiche, oppure osservare certi comportamenti, come il tono di voce o la postura.

Sandra Catellani

E qui la tecnologia ci dà una mano, vero? Penso a strumenti digitali che analizzano il linguaggio, o addirittura il riconoscimento facciale per cogliere le espressioni. Insomma, oggi abbiamo più possibilità di rendere oggettiva la misurazione di questi costrutti, anche se, diciamolo, non è mai semplice.

Loris Vezzali

No, infatti. La sfida è proprio quella: trasformare qualcosa di astratto in dati osservabili e affidabili. E ogni scelta che facciamo su come misurare un costrutto può influenzare i risultati della ricerca. Se sbagliamo qui, rischiamo di studiare tutt’altro rispetto a quello che ci interessa davvero.

Sandra Catellani

Ecco, Loris, ma quali sono le principali minacce a questa validità di costrutto? Perché, come dicevi, basta poco per “sballare” tutto il lavoro.

Loris Vezzali

Beh, una delle minacce più comuni è l’effetto dell’esperimento stesso. A volte lo sperimentatore, anche senza volerlo, trasmette le proprie aspettative ai partecipanti. C’è il classico esempio delle profezie che si autoavverano: se il ricercatore pensa che certi volti siano “di successo”, i partecipanti finiscono per rispondere in modo coerente con quell’aspettativa, anche se nessuno gliel’ha detto esplicitamente.

Sandra Catellani

E poi c’è la desiderabilità sociale, no? Quella tendenza a rispondere come “ci si aspetta” o come si vorrebbe apparire. Mi viene in mente una volta che ho usato un questionario digitale per una ricerca sull’uso dei social: le risposte erano tutte perfette, troppo perfette. Alla fine ho capito che i partecipanti volevano solo fare bella figura, e i dati erano poco affidabili.

Loris Vezzali

Esatto, Sandra. Per questo spesso non si dice ai partecipanti lo scopo preciso dello studio, almeno all’inizio. E poi, ovviamente, bisogna sempre spiegare tutto alla fine, per correttezza etica. Ma anche la manipolazione sperimentale può essere un problema: se non è abbastanza forte, o se va a toccare un altro costrutto, rischiamo di misurare qualcos’altro. Tipo, se mostro un video motivazionale per aumentare l’autostima, magari sto solo migliorando l’umore, non l’autostima.

Sandra Catellani

A questo punto, parliamo di strumenti. Loris, qual è la differenza tra uno strumento affidabile e uno valido? E perché servono entrambi?

Loris Vezzali

Allora, uno strumento è affidabile se dà risultati coerenti nel tempo e tra persone diverse. Se faccio lo stesso test a distanza di una settimana, dovrei ottenere più o meno lo stesso risultato. Ma questo non basta: deve anche essere valido, cioè misurare davvero quello che voglio indagare. Se il mio test di autostima in realtà misura solo l’umore, non va bene, anche se è affidabile.

Sandra Catellani

E le fonti di errore sono tante, vero? Penso alla stanchezza del ricercatore che magari annota male i dati, o ai partecipanti che rispondono sempre nello stesso modo, tipo “tutto 5” su una scala da 1 a 7. E poi, nei contesti digitali, c’è anche il rischio che i partecipanti capiscano subito che tipo di studio stanno facendo e si comportino di conseguenza.

Loris Vezzali

Sì, e per questo è fondamentale scegliere strumenti adatti al contesto. Nei contesti digitali, ad esempio, bisogna pensare a questionari che siano chiari, ma anche a sistemi di raccolta dati che riducano il rischio di risposte “meccaniche” o poco sincere. Non è facile, ma è una sfida interessante per chi fa ricerca oggi.

Sandra Catellani

E allora, come si può rafforzare la validità di costrutto? Ci sono strategie che funzionano davvero?

Loris Vezzali

Sì, una delle strategie migliori è usare misure multiple. Ad esempio, puoi combinare autodescrizioni, osservazioni esterne e test di performance. Se tutte queste misure danno risultati simili, puoi essere più sicuro che stai davvero misurando il costrutto che ti interessa.

Sandra Catellani

Mi viene in mente uno studio recente sui gruppi online, dove il tono di voce nei messaggi vocali veniva usato come indicatore di leadership. Un approccio interessante, perché va oltre il semplice questionario e sfrutta dati “naturali” delle interazioni digitali.

Loris Vezzali

Esatto, e le innovazioni metodologiche nell’analisi dei dati digitali stanno aprendo nuove strade. Oggi possiamo analizzare grandi quantità di dati, anche non strutturati, e trovare pattern che prima erano invisibili. Ma bisogna sempre stare attenti a non confondere i costrutti, e a verificare che le nuove tecniche siano davvero valide per quello che vogliamo studiare.

Sandra Catellani

Passiamo alla validità interna, che riguarda la famosa domanda: “X causa davvero Y?” Loris, come si fa a stabilire una relazione causale tra variabili?

Loris Vezzali

La validità interna è proprio la capacità di dire che una variabile ha causato un cambiamento in un’altra. Ci sono diversi livelli di indagine: descrittiva, correlazionale e sperimentale. Quella sperimentale è la più forte, perché permette di manipolare una variabile e vedere se cambia l’altra. Ad esempio, se voglio vedere se l’autostima influenza il benessere negli studenti universitari, posso manipolare l’autostima in un gruppo e confrontare i risultati con un gruppo di controllo.

Sandra Catellani

Ma non sempre va tutto liscio, vero? Hai mai avuto un esperimento che non ha dato i risultati attesi?

Loris Vezzali

Oh, sì! Una volta ho provato a manipolare l’autostima mostrando un video motivazionale, ma non ha funzionato: i partecipanti non hanno mostrato nessun cambiamento. Forse la manipolazione era troppo debole, o magari il video non era adatto. Capita, e serve anche a capire meglio come funzionano i costrutti che studiamo.

Sandra Catellani

E quali sono le minacce principali alla validità interna? Perché, come abbiamo visto, basta poco per perdere il controllo sulla relazione causa-effetto.

Loris Vezzali

Ci sono diversi fattori. Uno è il “fattore storia”: eventi esterni che accadono durante la ricerca e che possono influenzare i risultati. Ad esempio, se durante uno studio sui gruppi scolastici avviene un conflitto etnico nella scuola, questo può cambiare tutto. Poi c’è la maturazione dei partecipanti: le persone cambiano nel tempo, e questi cambiamenti possono influenzare i risultati indipendentemente dalla variabile che stiamo studiando.

Sandra Catellani

Mi viene in mente anche il rischio che i partecipanti parlino tra loro, specialmente nei contesti educativi. Se quelli del gruppo sperimentale raccontano la loro esperienza a quelli del gruppo di controllo, addio differenze!

Loris Vezzali

Esatto, la “diffusione” delle informazioni è un rischio reale. Per questo la randomizzazione è fondamentale: assegnare i partecipanti ai gruppi in modo casuale aiuta a distribuire le variabili in modo omogeneo e a ridurre i bias. Ma, come abbiamo detto anche nella scorsa puntata, non sempre è possibile controllare tutto, soprattutto in contesti reali e complessi come quelli educativi.

Sandra Catellani

Arriviamo alla validità esterna, cioè la domanda: “Questi risultati valgono solo per il mio campione, o posso generalizzarli?” Quanto è importante la rappresentatività del campione, Loris?

Loris Vezzali

È fondamentale, Sandra. Se il campione non è rappresentativo, rischiamo che i risultati valgano solo per quel gruppo specifico. Ad esempio, molte ricerche in psicologia sono fatte con studenti universitari, ma poi si pretende di applicare le teorie a tutta la popolazione. E non è detto che funzioni così. Un esempio classico è la teoria del confronto sociale: può valere in contesti occidentali, ma non è detto che sia uguale in culture collettivistiche.

Sandra Catellani

E oggi, con la ricerca digitale, la sfida è ancora più grande. Come possiamo migliorare la generalizzabilità delle ricerche, soprattutto in contesti globali e digitali?

Loris Vezzali

Bisogna cercare di usare campioni diversi, testare le teorie in contesti culturali differenti e, quando possibile, ripetere gli studi in più ambienti. Solo così possiamo capire se i risultati sono davvero generalizzabili. E la tecnologia, in questo senso, ci offre nuove opportunità per raccogliere dati da tutto il mondo, ma ci impone anche di essere ancora più attenti nella scelta dei campioni e nell’interpretazione dei dati.

Sandra Catellani

E facciamo come al solito gli ultimi due esercizi. Loris, ci indichi tre messaggi di sintesi da portare a casa?

Loris Vezzali

Certo, ecco i tre messaggi da portare a casa.

Loris Vezzali

Misurare un costrutto non è semplice, ma è essenziale.Concetti astratti come autostima o aggressività vanno “tradotti” in comportamenti osservabili o risposte misurabili. Se non misuriamo bene il costrutto, rischiamo di studiare qualcosa di diverso da ciò che pensiamo.

Loris Vezzali

Affidabilità e validità non sono la stessa cosa.Uno strumento può essere affidabile (cioè dare risultati coerenti) ma non valido (cioè non misurare ciò che dovrebbe). Servono entrambi per una ricerca solida. E i contesti digitali, sebbene ricchi di opportunità, pongono nuove sfide su questo fronte.

Loris Vezzali

Una ricerca è utile solo se è valida dentro e fuori il contesto dello studio.La validità interna ci dice se una variabile causa davvero un effetto; quella esterna ci permette di capire se i risultati possono essere generalizzati ad altri gruppi e situazioni. La tecnologia ci aiuta ad ampliare i campioni, ma richiede anche più rigore nel controllo delle variabili.

Sandra Catellani

E, secondo esercizio, ci lasci tre domande su cui riflettere?

Loris Vezzali

Volentieri, eccole:

Loris Vezzali

Hai mai usato un questionario, un test o uno strumento digitale per valutare un comportamento? Sei sicuro che misurasse davvero ciò che volevi osservare?

Loris Vezzali

Quanto ti fidi dei risultati di una ricerca scientifica? Valuti mai da chi è stato fatto lo studio, con chi, come e in quale contesto?

Loris Vezzali

In un mondo sempre più digitale, come possiamo garantire che gli strumenti di misura — ad esempio analisi vocali, espressioni facciali o dati comportamentali — riflettano veramente i costrutti che studiamo?

Sandra Catellani

Direi che abbiamo fatto un bel viaggio tra costrutti, causalità e generalizzazione. Loris, grazie come sempre per la tua chiarezza e per gli esempi pratici. E grazie a chi ci ha seguito: continuate a mandarci domande e spunti, perché la psicologia dei gruppi è un campo in continua evoluzione, soprattutto nell’era digitale. Alla prossima puntata!

Loris Vezzali

Grazie a te, Sandra, e grazie a chi ci ascolta. Ci sentiamo presto per un nuovo episodio, sempre qui su “Psicologia dei gruppi”. Ciao Sandra, ciao a tutti!