Semantic theory of survey response

The Semantic Theory of Survey Response (STSR) eller «den semantiske teorien om spørreskjemaresponser» er en psykologisk teori om hvorfor folk svarer som de gjør på spørsmål i spørreskjemaer.
Den grunnleggende ideen i STSR er at folk besvarer spørsmål ved å finne ut hvor likt et spørsmål er med andre spørsmål i spørreskjemaet. Denne teorien står i motsetning til andre syn på responser fra spørreskjemaer. I 1932 innførte Rensis Likert den nå velkjente teknikken med å be folk svare på en skala fra for eksempel 1 til 5 for å angi i hvilken grad de er enige med utsagn i spørreskjemaet. De vanligste statistiske metoder i bruk vil bruke disse tallene som uttrykk for hvor sterk respondentens holdning er til de temaer som beskrives i spørsmålene. Ofte brukes det svært avanserte statistiske metoder for å lage modeller av hvordan holdninger henger systematisk sammen i respondentenes atferdsmønstre. Slike statistiske modeller er mye brukt i sosialpsykologisk forskning som organisasjonspsykologi, markedsføring og bruk av IT-utstyr.
STSR hevder i stedet at når folk besvarer et spørreskjema må de først forstå meningen i hvert av spørsmålene. De statistiske mønstrene i data fra spørreskjemaer representerer først og fremst hvor like respondentene oppfatter spørsmålene, det vil si spørsmålenes grad av semantisk overlapp - derav navnet på teorien. Dette er viktig fordi det innebærer at statistiske sammenhenger i data er gitt på forhånd - altså før noen i det hele tatt har besvart spørreskjemaene. STSR ble for første gang støttet av empirisk forskning i 2014, da en undersøkelse av flere velkjente spørreskjemaer innen ledelsesforskning viste at de statistiske mønstrene faktisk kunne tilbakeføres til de semantiske egenskapene i spørsmålene. Denne undersøkelsen fant støtte for STSR i spørreskjemaer som angikk ledelse, motivasjon og andre arbeidspsykologiske spørsmål. Imidlertid fant man lite støtte for STSR i data fra en personlighetstest basert på fem-faktor-teori. Senere har disse funnene blitt bekreftet av uavhengige forskere.Forskning på spørreskjemaer har lenge vært kjent for å påvise statistiske sammenhenger som er høyere enn det som er rimelig i virkeligheten, såkalt felles metodevariasjon («common method variance» på engelsk). En forklaring på dette basert på STSR er at statistiske modeller fra spørreskjemaer bare reproduserer de abstrakte semantiske mønstrene, mens det faktisk ser ut til at informasjonen om holdningsstyrke blir filtrert ut av de vanligste statistiske metoder. Statistikken fra spørreskjemaer risikerer derfor paradoksalt nok å ikke handle om det man spurte respondentene om.
Muligheten for å teste ut STSR i praksis er oppstått gjennom utviklingen av digital tekstanalyse som for eksempel Latent Semantisk Analyse (LSA), som gjøre det mulig å lage kvantitative sammenlikninger av mening i parvise tekster, slik som spørsmål i spørreskjemaer. En teknikk for å utvikle LSA i statistikkprogrammet R er beskrevet av David Gefen og medarbeidere. Videre er en praktisk veileder i anvendelse av STSR på forskning om trening og motivasjon i organisasjoner publisert.Teorien har flere praktiske konsekvenser. For eksempel har metoden vist at begrepene folk bruker om «ledelse» og «helter» har så mye til felles at spørreskjemaer om ledelse raskt blandes opp mer overdrevne, heroiske forestillinger om helter. Videre vil teorien kunne gjøre det mulig å predikere manglende responser langt bedre enn tidligere teknikker. En studie publisert i 2018 viser at det er mulig å fylle ut opp mot 75 % av manglende responser i et spørreskjema med 45 spørsmål, basert på kunnskapene om respondentens tre første svar. Denne teorien reiser dermed tvil over hvorvidt statistiske teknikker for modellering av spørreskjemadata egentlig er et uttrykk for holdninger og holdningsstyrke. Statistiske modeller som bygger på korrelasjons- og kovariansmatriser beskriver i stedet kognitive prosesser involvert i språkforståelse.
Blant de tidligere kildene til STSR er følgende forskningsfunn og teorier:

Feldman og Lynch fant at respondenter ofte regner seg fram til hva de burde ha syntes om temaer som de egentlig ikke har noen holdning til, ut fra hva de synes om liknende temaer i spørreskjemaet.
Coombs og Kao utviklet noe som kalles «unfolding theory», der de viste at statistiske mønstre i data fra spørreskjemaer viser en felles struktur for alle respondenter, noe som er logisk fordi alle må ha sammen forståelse for spørsmålene selv om de faktisk har ulike holdninger til de samme spørsmål. Basert på denne teorien kunne Michell vise at svar på spørsmålene spørreskjemaer fordeler seg presist som forventet ut fra rene semantiske kriterier.
På slutten av 1800-tallet viste den tyske filosofen og logikeren Gottlob Frege at formal logikk kan vise hvordan to setninger har overlappende mening til tross for at de ikke deler noen av de samme ordene. Menneskehjernen kan åpenbart raskt og intuitivt gjenkjenne om to sett av ord slik som spørsmål i spørreskjemaer egentlig har overlappende mening.Det gjenstår å se om og på hvilke områder STSR kan befeste seg som den mest sannsynlige forklaringen på statistiske mønstre i data fra spørreskjemaer. Dette er av betydning fordi statistiske modeller av spørreskjemaer er en av de viktigste kvantitative metodene i moderne sosialvitenskap. En lovende utvikling på feltet er en studie av Oscar N.E. Kjell og medarbeidere ved Lunds Universitet som viser at selve spørreskjemaet er overflødig. I stedet kan man analysere respondentenes språklige svar direkte.


== Referanser ==