Es gibt ein offenes Geheimnis in der Erforschung der kindlichen Entwicklung: Das meiste, was wir über die Entwicklung von Babys zu wissen glauben, basiert in Wirklichkeit auf einer bestimmten Untergruppe von Kindern – solchen, die in Familien aus westlichen, gebildeten, industrialisierten, reichen und demokratischen (d. h SELTSAME) Nationen. Das Akronym wurde erstmals in einem einflussreichen Artikel aus dem Jahr 2010 geprägt, um die völlig unrepräsentativen Bevölkerungsgruppen zu beschreiben, auf die sich viele Psychologiestudien seit langem verlassen. Dies ist ein allgemeines Problem auf diesem Gebiet und sicherlich ein heikles Problem in der Entwicklungspsychologie, die sich hauptsächlich mit Kindern befasst: Laut einem PapierWEIRD-Probanden machen 96 Prozent der in veröffentlichten entwicklungswissenschaftlichen Studien verwendeten Daten aus, repräsentieren jedoch nur 12 Prozent der Weltbevölkerung.
Daher ist es schwierig, sicher zu sein, ob viele Dinge, die wir über die Entwicklung von Babys zu wissen glauben, wirklich universelle Elemente der menschlichen Natur sind. Es bedeutet, dass wir eine unvollständige Geschichte über den Prozess unseres eigenen Werdens erzählen. Dennoch ist das Problem weiterhin schwer zu beheben. Sogar innerhalb In den USA sind ähnliche demografische Vorurteile entstanden: Die Familien, die am häufigsten an Forschungsstudien teilnehmen, sind in der Regel weiß, wohlhabend und gut ausgebildet. Der Elterntyp, der sein Baby zu einer Studie mitbringt, wohnt normalerweise in der Nähe einer Universität, von denen sich viele in Städten befinden, und verfügt über die Ressourcen und die freie Zeit, um in ein Labor zu fahren und zu warten. „Einige Labore können ein einzelnes Baby für einen Tag buchen“, um einen Datenpunkt zu sammeln, sagte mir Elizabeth Bonawitz, eine Kognitionswissenschaftlerin in Harvard.
Die Umwälzungen der Coronavirus-Pandemie boten jedoch eine unerwartete Chance. Im Frühjahr 2020 veröffentlichten Laura Schulz, Kognitionswissenschaftlerin am MIT, und ihre Mitarbeiter ein Tool namens Lookit. Zu dieser Zeit war es schwierig, persönliche Studien durchzuführen, und Forschungsgruppen begannen stattdessen, Online-Studien durchzuführen. Lookit rekrutierte Familien, brachte sie mit Institutionen zusammen, die Probanden brauchten, und veranstaltete virtuelle Studien – einschließlich spielbasierter Experimente, Umfragen und Videointerviews. Letztes Jahr fusionierte die Website mit Children Helping Science (CHS), einem virtuellen Schwarzen Brett (ebenfalls von Schulz mitbegründet), auf dem Forscher Studien bewerben können, für die sie Online-Teilnehmer benötigen. Heute hat CHS mehr als 8.000 Kinder für Studien in mehr als 200 Laboren in allen 50 US-Bundesstaaten und auf mehreren Kontinenten angemeldet.
Die grundlegende Technologie, die CHS zugrunde liegt, ist unkompliziert: eine Kombination aus Videoaufnahme, Messaging und Gaming-Schnittstellen. In einem typischen Experiment könnte ein Kind ein von einem Forscher entwickeltes Computerspiel spielen, das Thema kann während des Spiels aufgezeichnet werden und sowohl die Reaktionen im Spiel als auch das Video werden später von Wissenschaftlern überprüft. Die Plattform startete 2013 als Nebenprojekt von Kim Scott, damals Doktorandin in Schulz‘ Labor, war für viele Akademiker jedoch nicht leicht zu verkaufen. „Manche Menschen haben immer noch den Eigensinn, Entwicklungsforschung vor den Augen eines Kindes in ihrem Labor zu betreiben und die Umwelt zu kontrollieren“, erzählte mir Schulz. Die Pandemie bedeutete, dass Wissenschaftler keine andere Wahl hatten, als einen Teil dieser Kontrolle aufzugeben.
Online-Experimente sind vielleicht aus der Not heraus entstanden, aber sie helfen dabei, zwei der Kernprobleme der modernen Entwicklungspsychologie anzugehen. Erstens nehmen im Allgemeinen nicht genügend Kinder an Experimenten teil, sodass Forscher weniger wahrscheinlich seltenere oder subtilere Verhaltensweisen bei ihnen identifizieren. Zweitens das seltsame Problem: Wenn Experimente nur einen Teil der Kinder der Welt berücksichtigen, können sie dann wirklich behaupten, dass ihre Schlussfolgerungen universell sind?
Nehmen Sie die berühmte Marshmallow-Studie aus den 1970er Jahren, die Vorschulkindern entweder sofort einen Marshmallow oder zwei davon anbot, wenn sie warten konnten. Die Studie ergab letztendlich, dass Kinder, die kurzfristige Befriedigungen zugunsten einer größeren Belohnung hinauszögerten, später im Leben bessere Ergebnisse erzielten. Die ursprüngliche Studie war jedoch sowohl klein (32 Kinder) als auch demografisch spezifisch (alle waren Schüler des Bing Nursery School an der Stanford University). Nachfolgende Versuche, das Experiment zu wiederholen, ergaben, dass der Effekt verringert war oder ganz fehlte. Im Jahr 2020 zeigten Forscher sogar, dass bei Kindern mit niedrigem sozioökonomischem Hintergrund der sofortige Kauf dieser Behandlung einen zukünftigen Erfolg vorhersagen könnte. In instabilen Umgebungen „kann es für Sie effektiver sein, einfach weiterzumachen und die Gelegenheit zu nutzen“, sagte mir Candice Mills, Entwicklungspsychologin an der University of Texas in Dallas.
Auch andere Entwicklungsprozesse, die Wissenschaftler lange für universell hielten, wie etwa der Spracherwerb, können von der Umwelt beeinflusst werden. Jahrelang glaubten Wissenschaftler, dass Kinder durch persönliche Interaktionen mit Erwachsenen Sprache lernen, doch in einer Inselgemeinschaft in Ozeanien lernen Kinder größtenteils voneinander.
Wissenschaftler haben verschiedene Methoden ausprobiert, um den Voreingenommenheiten in diesem Bereich entgegenzuwirken. Die Stanford-Psychologin Anne Fernald beispielsweise reiste in einem Wohnmobil in eine einkommensschwache Gemeinde in Nordkalifornien, um Daten darüber zu sammeln, wie Kinder Sprache lernen. Aber das hat Zeit und Geld gekostet, die nicht jeder Experimentator hat. In den letzten Jahren haben sich breitere Bewegungen innerhalb der akademischen Welt – darunter Open Science und Big Team Science – dem Datenaustausch zwischen Forschungsgruppen und der Zusammenarbeit bei Studien verschrieben. Und in der Welt der Entwicklungswissenschaften helfen Tools wie Databrary (eine Video- und Audiobibliothek) und CHILDES (hauptsächlich eine Sammlung von Sprachtranskripten) Wissenschaftlern dabei, vorhandene Daten für neue Studien zu nutzen.
CHS ist eine Erweiterung dieser Bemühungen. Elena Tenenbaum, klinische Psychologin an der Duke University, untersucht jüngere Geschwister autistischer Kinder, bei denen die Wahrscheinlichkeit, eine Autismusdiagnose zu erhalten, bis zu 17-mal höher ist als bei der Allgemeinbevölkerung. Dennoch ist es besonders schwierig, diese Population ins Labor zu bringen. „Diese Familien, die bereits durch die Termine für ihr älteres Kind überlastet sind – wenn sie ins Labor müssen, wird es sehr schnell sehr herausfordernd“, erzählte mir Tenenbaum. Mit CHS können Forscher diese Gruppe testen – indem sie beispielsweise messen, wie viele Wörter sie kennen oder ob sie auf Gesichter achten und sich diese merken können –, um zu sehen, ob frühe Hinweise offensichtlicheren Symptomen von Autismus vorausgehen, ohne dass sie in ein Labor kommen müssen.
Aber die Implikationen sind größer als jede einzelne Studie: Online-Testtools haben das Potenzial, Technologie zu nutzen, um das zu verstehen ganz Kind. Beispielsweise könnte ein Kind an verschiedenen Studien in unterschiedlichen Laboren teilnehmen – beispielsweise zu den Themen Sprache, motorische Fähigkeiten oder kausales Denken – alles verbunden durch CHS. „Wie hängen Veränderungen einer Fähigkeit mit Veränderungen einer anderen Fähigkeit zusammen?“ sagte Schulz. „Wir werden einen viel, viel besseren Einblick in ein sich entwickelndes Kind bekommen.“
Entscheidend ist, dass die Plattform auch das Potenzial hat, die geografische und ethnische Stichprobenvielfalt innerhalb der USA zu erweitern. Daten von CHS zeigen beispielsweise, dass 13,1 Prozent der Probanden Latinos und 5,5 Prozent Schwarze sind. Viele Forscher erfassen die demografischen Daten ihrer Probanden, die sie persönlich befragen, nicht, aber die Zahlen von CHS sind ein deutlicher Anstieg im Vergleich zu den Zahlen, die in einer Umfrage unter führenden Fachzeitschriften gemeldet wurden, bei der es sich bei mehr als 90 Prozent der Probanden um sogenannte Convenience-Stichproben handelte Mit anderen Worten: Menschen, die in der Nähe einer Universität oder eines Forschungszentrums leben und in der Regel weiß und wohlhabend sind.
Auch mit einem Tool wie CHS muss die Entwicklungspsychologie noch mehr internationale, ländliche und sozial schwache Gemeinschaften erreichen. Die meisten Kinder auf der Welt wachsen in Afrika und Asien auf, einige von ihnen „in ländlichen Gegenden, sehr oft mit Zugang zu Elektrizität, aber nicht unbedingt einem Tablet oder leichtem Zugang zum Internet“, sagt Alejandrina Cristia, Linguistin an der École Normale Supérieure in Paris, hat es mir erzählt. Und damit CHS im Inland weiter expandieren kann, müssen Forscher möglicherweise Laptops in Freizeitzentren und Bibliotheken mitbringen, sagte mir Lisa Oakes, Entwicklungspsychologin an der UC Davis und eine der ersten CHS-Anwenderinnen. Melissa Kline Struhl, Geschäftsführerin von CHS, hofft, dass die Verbesserung der Funktionalität der Plattform auf Smartphones auch deren Reichweite vergrößern wird.
Tatsächlich war es nie eine leichte Aufgabe, wirklich universelle Theorien darüber zu entwickeln, wie sich Kinder entwickeln, und es liegt noch ein langer Weg vor uns. Doch die Umstellung auf Online-Studien trägt dazu bei, etwas zu ermöglichen, was den kleineren, weniger repräsentativen Stichproben der Vergangenheit nicht möglich war: Kinder, die normalerweise nicht in Universitätslabore kommen. Für die Entwicklungspsychologie allein ist das ein entscheidender Schritt.