De vragen en discussies die bij Interdisciplinair onderzoek naar sociale problemen horen: verbanden, tegenstellingen en denkfouten uit de stof. 47 vragen, waarvan 44 met een antwoord dat vrij te lezen is.
Mediatie. De interactie tussen ouder en kind ligt hier tússen de context en het gedrag van het kind. Een lage SES geeft meer opvoedingsstress, die stress geeft minder interactie, en minder interactie raakt het gedrag. Dat is hypothese 1 en het past bij het family stress model.
Het geslacht van het kind speelt een andere rol. Het ligt niet tussen X en Y, maar verandert hoe sterk de paden zijn. Opvoedingsstress was bijvoorbeeld schadelijker voor jongens. Dat is moderatie, hypothese 3.
Let ook op het woord gedeeltelijk: niet het hele effect liep via de proximale processen. Een uitspraak als "de mediatie was volledig" is op de toets dus fout.
Begin bij de definitie: proximale processen zijn wederzijdse, steeds complexere interacties die regelmatig en over langere tijd plaatsvinden. Vergelijk dat met wat er gemeten is. Hoe goed praten ouder en kind, hoe vaak eet het gezin samen, en hoe vaak gaat de ouder naar activiteiten? De auteurs noemen zelf al dat die maat smal was.
Bedenk wat er ontbreekt. Wie vertelt het verhaal, en hoe zou het kind dezelfde vragen beantwoorden? Kun je "steeds complexer worden" zien op één meetmoment? En wat betekent dat voor hypothese 2? Als het proces zwakker gemeten is dan de context, zegt de uitkomst dan iets over Bronfenbrenner of over de meting?
Het verschil zit in hoe dichtbij de omgeving staat. Een exosysteem is een concrete omgeving waar jij zelf niet in zit, maar die je wel indirect raakt. Het kantoor van je moeder is zo'n plek: een stressvolle werkdag maakt haar thuis prikkelbaarder, en dat merk jij.
Het macrosysteem is veel breder. Het gaat om economische factoren, wetgeving, beleid en culturele normen die voor een hele groep gelden. Een regel over ouderschapsverlof is macro. De afdeling waar je vader werkt is exo.
Een handige vraag op de toets: is dit een plek met echte mensen die ik zelf niet ontmoet (exo)? Of is het een patroon dat voor een heel land of een hele cultuur geldt (macro)?
Loop de drie kenmerken af. Is het complex, met invloeden op meerdere niveaus van Bronfenbrenner tegelijk? Is de informatie onvoldoende of tegenstrijdig? Denk aan de cijfers van het CBS en Movisie, die ver uit elkaar liggen omdat ze anders meten. En kijken mensen er vanuit verschillende perspectieven naar?
Kijk daarna naar de definitie van een sociaal probleem: het is een ervaring van een belangrijke groep, geen objectief feit. Wie bepaalt dan dat eenzaamheid een probleem is, en wie bepaalt hoeveel eenzaamheid nog normaal is? Zou je antwoord veranderen als alleen één discipline het probleem mocht definiëren?
Nee, dat mag gewoon. Het punt van Tudge e.a. is subtieler. Een oudere of gedeeltelijke versie van de theorie gebruiken is prima. Het probleem ontstaat als je niet zegt welke versie je gebruikt, en toch claimt "de theorie van Bronfenbrenner" te toetsen.
Dat geeft conceptuele verwarring: studies die zich allemaal op Bronfenbrenner beroepen, gebruiken dan ideeën uit heel verschillende periodes. Lezers worden misleid over wat de theorie zegt, en niemand kan de volwassen theorie eerlijk toetsen.
Wil je de volwassen PPCT-theorie toetsen, dan vraagt dat minimaal: proximale processen meten, één demandkenmerk, twee microsystemen of twee macrosystemen, en een longitudinale opzet.
Bronfenbrenner herzag zijn eigen werk tot aan zijn dood en zweerde soms zelfs ideeën af. Tudge e.a. zien dat als normaal voor elke theorie. Maar denk door: als een studie het model niet bevestigt, kan iemand altijd zeggen dat de verkeerde versie getoetst is.
Wat moet een onderzoeker dan vooraf vastleggen om een eerlijke toets mogelijk te maken? Hier raakt dit artikel aan het bevestigend onderzoeksproces uit het eerste college. Kun je een theorie tegelijk laten groeien én hard toetsen, en wat heb je daarvoor nodig?
Klopt, maar ze gebeuren op een ander moment. Selectiebias zit in de werving: je steekproef verschilt systematisch van de groep waarover je iets wilt zeggen. Een enquête in een groepsapp bereikt vooral mensen die het onderwerp al belangrijk vinden.
Non-respons komt daarna: je benadert mensen netjes willekeurig, maar een deel doet niet mee. Uitval komt nog later: deelnemers haken onderweg af, bijvoorbeeld tussen twee metingen van een longitudinaal onderzoek.
Non-respons en uitval zijn alleen een probleem als de weigeraars of afhakers anders zijn dan de blijvers. Daarom moet je ze altijd transparant rapporteren.
Het voetbalonderzoek van Silberzahn e.a. laat zien dat een dataset een boom met vertakkingen is. Elke keuze, zoals de scheidsrechter of de positie van spelers meenemen, leidt naar een andere tak. Hun eigen les was dat je subjectiviteit niet kunt wegnemen, wel zichtbaar maken.
Denk verder: zegt het iets als de meeste teams een verband vonden? Is het gemiddelde van 29 analyses betrouwbaarder dan één goed onderbouwde analyse? En wat betekent dit voor een beleidsmaker die morgen een besluit moet nemen op basis van één studie?
Vraag je af of er echt een verband is. Bij een illusoire correlatie zie je een samenhang die er niet is. Een therapeut onthoudt de goede sessies en vergeet de slechte, en ziet daardoor verbetering die niet bestaat. Dat komt voort uit confirmation bias.
Bij illusoire causaliteit is er wel een verband, maar zie je ten onrechte een oorzaak. De cliënt knapt echt op en de therapie viel samen met die verbetering. Omdat de therapie het meest opvalt, krijgt die de eer. Andere verklaringen, zoals gebeurtenissen buiten de therapie, blijven onzichtbaar.
Kort gezegd: correlatie gaat over of er iets samenhangt, causaliteit over waarom.
Lilienfeld e.a. zeggen niet dat klinische waarnemingen altijd fout zijn. Vaak kloppen ze en soms zijn ze nuttige wegwijzers. Hun punt is smaller: losse, onsystematische waarnemingen zijn zelden genoeg om te concluderen dat een behandeling werkt.
Denk aan de drie poten van evidence-based practice: onderzoek, klinische expertise en de wensen van de cliënt. Wat is de taak van de expertise als het onderzoek al zegt wat werkt? En hoe zou een hulpverlener zijn eigen waarneming betrouwbaarder kunnen maken zonder meteen een gerandomiseerde trial te doen?
Niet per se. Dat het verband zwakker wordt na correctie heet attenuatie, en dat zag je in bijna alle studies. Dat er een rest overblijft, bewijst nog geen oorzaak.
De reden: als je een confounder onnauwkeurig meet, corrigeer je er maar half voor. Kenmerken uit de vroege kindertijd waren vaak niet of pas achteraf gemeten. Het overgebleven verband kan dus nog steeds door die slecht gemeten confounder komen.
Daar komen omgekeerde causaliteit en vertekening door uitval en zelfrapportage nog bij. De conclusie van Macleod e.a. is daarom voorzichtig: het bewijs sluit schade niet uit, maar is te zwak om de problemen aan cannabis toe te schrijven.
De auteurs noemen een sociale route. Wie cannabis koopt, komt in een criminele of anti-conventionele omgeving terecht. Dat kan ander drugsgebruik en schoolproblemen vergroten. Ze trekken daar zelf geen beleidsconclusie uit. Ze zeggen wel dat preventie van gebruik weinig oplevert als het verband niet causaal is.
Denk na over wat je dan zou moeten weten. Welke route weegt zwaarder, de biologische of de sociale? Kun je dat met de huidige studies vaststellen, of heb je de geboortecohorten nodig waar de auteurs om vragen? En als je het verband zelf niet zeker weet, op welke grond maak je dan beleid?
Nee, en dat is precies waarom het zo vaak gebeurt. Bij fraude verzin of verander je data. Bij p-hacking zijn de data echt en klopt elke analyse rekenkundig. Het probleem zit in het selectief rapporteren: je laat alleen de analyse zien die significant werd.
Simmons e.a. noemen twee oorzaken. Er is zelden één juiste keuze, dus je kunt achteraf alles verdedigen. En een onderzoeker wil iets vinden, omdat een significant resultaat makkelijker te publiceren is. Vaak merkt hij zelf niet eens dat hij de vrijheid in zijn eigen voordeel gebruikt.
Daarom valt p-hacking onder de twijfelachtige onderzoekspraktijken, het grijze gebied tussen integriteit en fraude.
Kijk naar wat het kernprobleem volgens hen is: de lezer ziet niet welke keuzes er zijn gemaakt. Een open dataset laat de uitkomst van één tak zien, maar niet hoeveel andere takken er zijn geprobeerd. Daarom leggen ze de nadruk op melden: alle variabelen, alle condities, resultaten met en zonder uitsluiting.
Vergelijk dat met het bevestigend onderzoeksproces, waarin je hypothesen en analyseplan vooraf vastlegt. Lost vooraf vastleggen iets op wat achteraf melden niet oplost? En wat blijft er dan voor open data over: is het nutteloos, of helpt het juist bij een ander probleem, zoals reproduceerbaarheid?
Ze horen bij elkaar, maar het ene is de oorzaak en het andere het gevolg. Het file drawer probleem gaat over de losse onderzoeker: een studie zonder significant resultaat verdwijnt in de la en wordt nooit gepubliceerd.
Publicatiebias is wat dat oplevert voor de literatuur als geheel. Wat er wél gepubliceerd is, bevat vooral positieve uitkomsten en geeft daardoor een te rooskleurig beeld.
Samen met QRP's als p-hacking en HARKing verklaart dat de replicatiecrisis: veel gepubliceerde effecten komen niet terug als je het onderzoek herhaalt.
Het verschil is groot: ruim 95 procent bevestigd in gewone artikelen, minder dan de helft in registered reports. Je kunt dat op twee manieren lezen. Misschien is de oude literatuur sterk opgeblazen. Of misschien kiezen onderzoekers voor een registered report juist riskantere vragen.
Bedenk wat je zou moeten weten om tussen die twee te kiezen. En denk aan de checklist van Blauw: welke vragen stel je aan een cijfer voordat je het gelooft? Gebruik die eens op een bevinding uit week 1 of 2. Wat blijft er dan staan?
Het verklarende mechanisme is mediatie. Het beschrijft de keten van stappen tussen maatregel en uitkomst: X werkt via een tussenliggende variabele op Y. Bij Megan's Law is dat bijvoorbeeld de stap "de geïnformeerde buurt werkt samen met de politie".
De ondersteunende factoren of randvoorwaarden zijn moderatie. Ze liggen niet tussen X en Y, maar bepalen of en hoe sterk X op Y werkt. Kleinere klassen werkten in Tennessee wel en in Californië niet, omdat lokalen en bekwame leerkrachten ontbraken.
Een ezelsbruggetje: het mechanisme vertelt hoe iets werkt, de randvoorwaarde wanneer.
Van Eersel zegt dat niet. Ze neemt de nadruk op effectiviteit juist over van de rationeel-technische benadering. Een RCT blijft de sterkste manier om te laten zien dat iets ergens werkte. Haar punt is dat je daarnaast moet weten hoe het werkte en wat ervoor nodig was.
Denk aan een maatregel die nu in het nieuws is, zoals een proef in een andere stad die jouw gemeente wil overnemen. Welk deel van de vraag beantwoordt een RCT daar, en welk deel niet? Welk soort onderzoek, misschien kwalitatief, zou het ontbrekende stuk kunnen leveren?
Volgens Busetto e.a. niet per se. Bij kwalitatief onderzoek is er geen vaste steekproefomvang nodig, en die hoeft ook niet vooraf vast te staan. Een aantal zegt pas iets in relatie tot het doel, de methode en de samenstelling van de groep.
De betere vragen zijn deze. Zitten alle relevante varianten in de steekproef? Is er bewust gekozen wie er meedoet (purposive sampling)? En is er verzadiging bereikt, het punt waarop er geen nieuwe relevante informatie meer bijkomt?
Steekproefgrootte staat bij de auteurs juist in het rijtje van vijf kwantitatieve maatstaven die hier slecht passen, samen met protocoltrouw, randomisatie en interbeoordelaarsbetrouwbaarheid.
Busetto e.a. zetten zich af tegen de hiërarchie van bewijs. Kwalitatief onderzoek is volgens hen vooral sterk bij complexe interventies, bij de vraag wat werkt voor wie en waarom, en bij verbeteren. Het voorbeeld van de Aboriginal patiënten liet een reden zien die niemand vooraf had bedacht: er reed geen bus.
Leg dit naast Van Eersel uit week 3, die een RCT juist niet afschrijft. Botsen die twee standpunten, of beantwoorden ze verschillende vragen? Bedenk een onderzoeksvraag waarbij een RCT de beste keuze is, en een waarbij hij het antwoord zou missen.
Ja, maar het ene is het proces en het andere wat daarvan op papier komt. Reflexiviteit is het eigen, doorlopende nadenken van de onderzoeker over zijn rol en invloed. Dat gebeurt privé, tijdens het hele onderzoek.
Positionaliteit is de openbare neerslag daarvan: in het artikel beschrijft de onderzoeker waar hij staat ten opzichte van het onderwerp en de deelnemers.
Daarom is de toets in een artikel eenvoudig: staat er een openbare bespreking van de positie van de onderzoeker? Een onderzoeker kan heel reflexief zijn geweest, maar als het artikel er niets over zegt, kan jij als lezer dat niet beoordelen.
Het college wijst één criterium aan als het belangrijkste: interne consistentie. Kader, ontwerp, onderzoeksvraag, methode en bevindingen moeten logisch en verantwoord op elkaar aansluiten. Dat is geen checklist, maar wel een maatstaf waar een onderzoek op kan zakken.
Probeer het eens zelf. Neem de vraag over eerstejaars die als puber de scheiding van hun ouders meemaakten. Bedenk een opzet die op elk punt verdedigbaar lijkt, maar waar één schakel niet past. Zou een andere lezer dezelfde zwakke schakel vinden? En als jullie het oneens zijn, wie heeft dan gelijk?
Kijk waar de lezer naar zoekt. Navolgbaarheid (dependability) gaat over de stappen: staat er genoeg informatie in om het onderzoek onder vergelijkbare omstandigheden te herhalen? Dat herken je aan een nauwkeurige beschrijving van dataverzameling en analyse, bijvoorbeeld een codeerschema.
Bevestigbaarheid (confirmability) gaat over de band tussen data en bevindingen. Die herken je aan beschrijvingen en citaten die laten zien hoe de onderzoekers tot hun conclusies kwamen.
Let op een veelgemaakte fout: navolgbaarheid betekent níet dat een tweede onderzoeker hetzelfde moet vinden. Hij moet dezelfde stappen kunnen volgen, en mag tot een andere conclusie komen.
Stenfors e.a. noemen precies dit voorbeeld. Studenten zeggen tegen hun eigen docent waarschijnlijk iets anders dan tegen een medestudent. Er speelt bovendien mogelijke dwang mee, omdat de docent macht heeft over de deelnemers.
Maar verbieden doen de auteurs het niet. Ze vragen om reflexiviteit en om een ethische verantwoording. Denk na over wat een docent zou moeten doen en opschrijven om dit onderzoek toch geloofwaardig te maken. Zijn er ook vragen waarvoor zijn positie juist een voordeel is, omdat hij dingen weet die een buitenstaander mist?
Omdat die criteria zijn ontwikkeld rond het positivistische paradigma: het idee dat er een vaste werkelijkheid is die je objectief kunt meten. Veel kwalitatief onderzoek vertrekt vanuit een ander paradigma, bijvoorbeeld constructivistisch, waarin kennis deels samen wordt opgebouwd.
Yadav laat zien dat elk paradigma eigen criteria heeft. Een positivist kijkt naar interne en externe validiteit. Een constructivist kijkt naar betrouwbaarheid (trustworthiness), geloofwaardigheid, overdraagbaarheid en bevestigbaarheid.
Wie kwantitatieve criteria op kwalitatief onderzoek legt, negeert de afstemming tussen paradigma, kennisopvatting en methode. Volgens Yadav doet dat afbreuk aan de waarde van het onderzoek.
Yadav ziet dat probleem zelf ook: de meeste beoordelaars van artikelen en subsidies zijn geen kwalitatieve experts. Haar antwoord: zij moeten leren een studie vanuit haar eigen kader te beoordelen. En checklists als COREQ en SRQR moeten zelf kritisch bekeken worden.
Denk door over de prijs daarvan. Als elke traditie zijn eigen maatstaf houdt, kan een zwak onderzoek zich dan niet verschuilen achter "in mijn paradigma telt dat niet"? En kunnen Tracy's acht big-tent-criteria die kloof dichten, of zijn ze zelf ook een vaste lijst in vermomming?
Precies dat onderscheid is de belangrijkste les van het artikel. Eerder onderzoek mat verbondenheid vaak als een positieve houding tegenover Nederlanders, met een gevoelsthermometer. Maar de paradox gaat theoretisch over erbij horen.
Geurts e.a. meten beide en vinden een duidelijk verschil. Op de houding tegenover Nederlanders maakt structurele positie weinig uit. Op verbondenheid met Nederland verschijnt de paradox wel: een hogere opleiding, beroepsstatus en inkomen gaan samen met minder verbondenheid.
Wie alleen de houding meet, zou dus concluderen dat de paradox nauwelijks bestaat. De meting bepaalt hier de conclusie.
Het maakt ze in elk geval anders. De auteurs denken dat de uitval hun effecten eerder onderschat dan overschat, want juist de mensen met weinig identificatie verdwijnen uit de data. Selectieve uitval betekent dus niet automatisch dat een effect te groot is.
Denk verder over wat dit betekent voor het beleidsadvies. Als succesvolle migranten zich minder binden en eerder vertrekken, wie zie je dan nog in de laatste meting? En stel dat de kosmopolitische verklaring klopt. Is weinig verbondenheid dan een probleem voor beleid, of de keuze van mensen die zich aan geen enkel land willen binden?
Het paradoxale zit in de eerste stap, niet in de tweede. Lang werd aangenomen dat verbondenheid vanzelf volgt uit economische participatie: eerst werk en opleiding, dan het gevoel erbij te horen. Onderzoek vindt vaak het omgekeerde. Juist de migranten die het economisch het best doen, voelen zich het minst verbonden met Nederland.
De discriminatie is de gangbare verklaring voor die tegenstrijdigheid, niet de paradox zelf. En die verklaring klopt maar gedeeltelijk: bij Geurts e.a. loopt het effect deels via ervaren discriminatie en acceptatie, maar een direct effect blijft over.
Het college laat zien dat het woord beladen is. Politici spreken van een integratieprobleem, opiniemakers van een uitsluitingsprobleem, en sommigen zeggen dat het frame zelf bijdraagt aan uitsluiting. Geurts e.a. kiezen daarom bewust voor "structurele positie" en "bestemmingsland" in plaats van "structurele integratie" en "gastland".
Denk na over wat een woordkeuze met een onderzoek doet. Bepaalt het frame welke vraag je stelt, en dus welke uitkomst je kunt vinden? Het college zegt dat onderzoek kan meten, maar niet beslist wat wenselijk is. Kan een onderzoeker zijn begrippen dan wel neutraal kiezen, of zit de normatieve keuze er altijd al in?
Nee. Door de randomisatie hebben de groepen gemiddeld evenveel echte discriminatie meegemaakt vóór het onderzoek. Een verschil in meldingen kan dus niet komen door meer echte discriminatie. Er blijven twee verklaringen over.
De eerste is herinterpretatie: je gaat een oude ervaring, zoals een afwijzing voor een baan, nu anders duiden. De tweede is onthulling: je zag het al als discriminatie, maar durft het nu pas te melden. Geen van beide is verzinnen. Het experiment kan wel niet zeggen welke van de twee het is.
Dat sluit aan bij framing: hoe je een ervaring begrijpt, hangt af van de schema's die je uit je omgeving haalt.
Tweezijdig was p = .064, eenzijdig haalt het effect de grens van 5 procent. De auteurs mogen eenzijdig toetsen, omdat de richting vooraf is vastgelegd. Ze melden zelf ook twee afwijkingen van hun preregistratie.
Leg dit naast week 2 en 3. Simmons e.a. waarschuwen voor keuzes achteraf, en pre-registratie moet die keuzes naar voren halen. Is een eenzijdige toets die vooraf vastligt iets anders dan een toets die je achteraf kiest? En hoe zwaar weegt een effect van 15 procent van een standaarddeviatie, als het om één specifiek nieuwsbericht ging?
Het lijkt nuttig, omdat het aanzet tot presteren. Curran en Hill noemen het daarom de meest complexe dimensie. Toch hangt het samen met depressie, anorexia en een sterkere stressreactie bij falen. De reden: je eigenwaarde hangt aan je prestaties, en succes geeft nooit lang voldoening.
De uitspraak "zelfgericht perfectionisme is een gezonde vorm" is daarom fout. Wel is sociaal voorgeschreven perfectionisme de meest schadelijke vorm, met een sterk verband met angst, depressieve klachten en suïcidale gedachten. En juist die vorm steeg het sterkst: 0,40 standaarddeviatie, ongeveer twee keer zoveel als de andere twee.
De studie gaat alleen over studenten in de VS, Canada en het VK. De auteurs verklaren de stijging met neoliberalisme, meritocratie en controlerende opvoeding in die landen. Die verklaring is bovendien niet getoetst: de studie laat zien dat perfectionisme stijgt, niet waardoor.
Leg dit naast week 6. De Looze e.a. noemen dit artikel als mogelijke achtergrond van de stijgende schooldruk in Nederland, en het college plaatst perfectionisme bij de hypotheses over het chronosysteem. Welke van de drie culturele veranderingen zie jij in Nederland terug? En wat zou je moeten meten om van een aannemelijke verklaring een getoetste te maken?
Nee, en dat is precies een valkuil op de toets. Meisjes hadden op alle drie de uitkomsten een lager welzijn, en de verbanden met schooldruk, contact met ouders en pesten waren bij hen sterker. Maar de trend over de jaren was bij jongens en meisjes gelijk.
Het verschil tussen de seksen is dus groot, maar niet gegroeid. Hypothese 4 klopt daarom maar half. Sekse is wel een moderator van de verbanden tussen druk en welzijn, maar niet van de trend zelf.
Zet de vier rollen op een rij: jaar is de onafhankelijke variabele, welzijn de afhankelijke, schooldruk, ouders en pesten zijn mediatoren, sekse is de moderator.
Beide uitspraken kunnen tegelijk kloppen. Het welzijn daalde maar een beetje, onder meer omdat beter contact met ouders en minder pesten na 2013 als buffer werkten. Tegelijk noemen de auteurs de stijging van de schooldruk zelf zorgelijk.
Denk na over wat er gebeurt als die buffer wegvalt. En de auteurs raden aan risicogroepen apart te volgen, omdat een kleine verandering in het gemiddelde een grote verandering in een kwetsbare groep kan verbergen. Wie zou zo'n kwetsbare groep kunnen zijn, en zit die wel in de steekproef? Bedenk dat leerlingen in het speciaal onderwijs er buiten vallen.
Nee, het college zet ze in een piramide van breed naar zwaar. Prestatiedruk is de druk om te presteren op elk terrein. Schooldruk is prestatiedruk die specifiek uit school komt. Stress is de reactie als die eisen groter voelen dan wat je aankunt. Burn-out is de uitputting na langdurige stress.
Het verschil doet ertoe bij het lezen van onderzoek. Het HBSC-onderzoek vraagt naar druk door schoolwerk, niet naar stress. Een krantenkop over "stress onder scholieren" kan dus op een vraag over druk gebaseerd zijn.
Kijk daarom altijd welk woord er in de vragenlijst stond. Een verschil tussen twee studies kan uit de meting komen en niet uit de werkelijkheid.
Scholieren noemen in onderzoek vooral de toetsweek en toetsen voor een cijfer. Maar ze noemen ook de druk die ze zichzelf opleggen en het belang van een goede opleiding. Kijk in het model van Bronfenbrenner op welke niveaus de risicofactoren liggen: individu, gezin, school, land en tijd.
Bedenk welke van die lagen een school zelf kan veranderen en welke niet. Högberg en Horn koppelen high-stakes testing aan meer druk, maar dat is een kenmerk van een heel onderwijssysteem. En het college benadrukt dat van geen enkele maatregel bekend is of hij werkt. Hoe zou je, met Van Eersel uit week 3 in je hoofd, een proef met minder cijfers opzetten zodat je er echt iets van leert?
Het beantwoordt een eerdere vraag dan "werkt het?". Met theoriegebaseerde evaluatie toetsen de auteurs elke schakel van de verandertheorie aan bestaande theorie en onderzoek. Zo kun je een interventie beoordelen voordat er een dure effectstudie is.
Het levert een duidelijke uitkomst op. Bij de kennisinterventie houdt de schakel van begrip naar minder vooroordeel geen stand. Bij het raadspel treedt de ontkrachting niet op, want mensen raden vaak goed. Alleen theater of film heeft een onderbouwde keten: meeleven, empathie, positievere houding.
Wel blijft een grens: een klopende verandertheorie maakt het aannemelijk dat een interventie werkt, maar bewijst het niet.
De auteurs zeggen dat de verandertheorie van het raadspel niet opgaat. Ze zeggen niet dat het spel nooit iets doet. Misschien levert het een gesprek op, of heeft het een effect via een route die niemand bedacht.
Denk aan Van Eersel uit week 3: zij vraagt naar mechanisme en randvoorwaarden. Kan een interventie werken via een ander mechanisme dan de makers dachten? Hoe zou je dat uitzoeken? En wat weegt zwaarder voor een school: een redenering die wetenschappelijk klopt, of een les die leerlingen en docenten zelf waardevol vinden?
Nee, dat gaat te ver. De analyse was verkennend en steunde op maar dertien surveys, met gegevens van 2001 tot 2012 en één acceptatiemaat per land. Met zo weinig landen is een verband moeilijk te vinden.
Het hoorcollege laat met ander onderzoek wel een verband zien. Pachankis e.a. vonden meer depressie en suïcidaliteit in landen met meer structureel stigma. Chen en Van Ours zagen klachten dalen rond de openstelling van het huwelijk in Nederland.
De auteurs geven zelf ook een mogelijke verklaring: bij meer acceptatie verdwijnt discriminatie misschien niet, maar wordt ze subtieler. Een uitspraak als "Gmelin e.a. tonen aan dat acceptatie geen rol speelt" is op de toets dus fout.
Dat lage aandeel wijst op onderrapportage. In een face-to-face-interview vertellen mensen minder snel iets gevoeligs, en wie nooit geslachtsgemeenschap had kreeg de vraag meestal niet. De auteurs denken dat de verschillen daardoor eerder onderschat dan overschat zijn.
Denk verder na over wie er in de lhb-groep terechtkwam. Zijn dat de mensen die het veiligst zijn om open te zijn, en hoe zou hun gezondheid zich verhouden tot die van wie zweeg? Kun je dan nog landen vergelijken op acceptatie, als juist de mate van openheid per land verschilt?
Nog geen antwoord: een vraag om zelf over na te denken.
Nog geen antwoord: een vraag om zelf over na te denken.
Nog geen antwoord: een vraag om zelf over na te denken.
Distale stressoren komen van buitenaf: vooroordelen, geweld, discriminatie en negatieve maatschappelijke boodschappen. Het is wat anderen je aandoen.
Proximale stressoren zitten binnen de persoon: verwachten afgewezen te worden, je identiteit verbergen en negatieve boodschappen die je zelf bent gaan geloven. Het is wat de buitenwereld met je eigen gedachten en gedrag doet.
Het verwarrende is dat "proximaal" in week 1 bij Bronfenbrenner over de dagelijkse interacties ging. Hier betekent het dichtbij in de zin van in jezelf. Onthoud het minderheidsstressmodel als keten: distaal leidt tot proximaal, en samen raken ze de gezondheid. Dat maakt het een mediatiemodel.
Plöderl en Tremblay vonden dat het verschil groter was in recentere studies van hogere kwaliteit. Dat is opvallend, want vaak verdwijnen effecten juist als het onderzoek strenger wordt. Denk aan de replicatiecrisis uit week 3.
Bedenk wat de oudere studies kan hebben gedrukt. Kleine steekproeven, alleen seksueel actieven, gebrekkige metingen van oriëntatie, en mensen die hun oriëntatie niet vertelden. Welke kant op vertekent elk van die beperkingen het verschil? En waarom lag zo'n bevinding juist voor emancipatiegerichte onderzoekers gevoelig?
Samenvatting Interdisciplinair onderzoek naar sociale problemen · Oefenen met Interdisciplinair onderzoek naar sociale problemen · Bekijk prijzen