Ein Team testet eine neue Checkout-Seite mit zehn Kunden im Usability-Labor. Alle finden den Weg zur Kasse, alle füllen das Formular sauber aus. Nach dem Start bricht die Hälfte der echten Besucher an genau dieser Stelle ab. Ein Grund dafür hat einen Namen: Menschen verhalten sich anders, wenn sie wissen, dass jemand zuschaut. In der Forschung heißt das Hawthorne-Effekt.
Der Begriff gehört zu den bekanntesten der Arbeits- und Sozialpsychologie. Die Geschichte dahinter ist allerdings deutlich verwickelter, als sie meist erzählt wird. Und ausgerechnet die berühmteste Version davon hält einer Prüfung nicht stand.
Die Geschichte, wie sie meist erzählt wird
Zwischen 1924 und 1933 untersuchten Forscher in den Hawthorne-Werken der Western Electric Company in Cicero bei Chicago, wie sich Arbeitsbedingungen auf die Produktivität auswirken. In dem Werk wurden Telefonanlagen hergestellt.
Am bekanntesten sind die Beleuchtungsexperimente. Die übliche Erzählung lautet: Die Forscher machten das Licht heller, und die Produktivität stieg. Sie machten es dunkler, und die Produktivität stieg trotzdem. Egal was sie änderten, die Beschäftigten leisteten mehr. Die Erklärung: Nicht das Licht wirkte, sondern die Aufmerksamkeit. Die Beschäftigten wussten, dass sie Teil einer Untersuchung waren, und strengten sich deshalb mehr an.
Auf die Beleuchtung folgten weitere Studien, unter anderem mit einer kleinen Gruppe von Arbeiterinnen in einem eigenen Testraum und ein großes Interviewprogramm. Beteiligt waren Forscher der Harvard Business School um Elton Mayo und Fritz Roethlisberger. Die Ergebnisse erschienen 1939 in dem Buch „Management and the Worker“. Sie gelten als Ausgangspunkt der Human-Relations-Bewegung, die soziale Beziehungen und Anerkennung als Treiber von Leistung in den Blick nahm.
Was die Daten wirklich zeigen
Die Daten der Beleuchtungsexperimente wurden nie formal ausgewertet und galten lange als vernichtet. Die Ökonomen Steven Levitt und John List haben sie wiedergefunden und 2011 neu analysiert. Ihr Ergebnis ist deutlich: Die verbreiteten Beschreibungen der angeblich bemerkenswerten Muster seien „entirely fictional“, also frei erfunden. Die bekannte Geschichte, dass jede Änderung des Lichts die Produktivität erhöht habe, lässt sich mit den Originaldaten nicht belegen. Levitt und List fanden nur Hinweise auf schwächere, subtilere Effekte der Beobachtung.
Auch die Forschung zum Effekt selbst ist vorsichtiger geworden. Jim McCambridge, John Witton und Diana Elbourne haben 2014 in einer systematischen Übersichtsarbeit 19 Studien ausgewertet, die gezielt untersuchten, ob die Teilnahme an einer Studie das Verhalten verändert. Die meisten fanden Hinweise auf einen solchen Effekt. Die Autoren halten aber erhebliche Verzerrungen für wahrscheinlich und schreiben, über die Bedingungen, Mechanismen und die Größe des Effekts sei wenig sicher. Ihr Fazit: Es braucht neue Konzepte, um solche Effekte zu untersuchen.
Das ergibt ein differenziertes Bild:
| Aussage | Stand der Belege |
|---|---|
| Wer weiß, dass er beobachtet wird, verhält sich oft anders. | gut belegt, Größe und Bedingungen unklar |
| In den Hawthorne-Werken stieg die Produktivität bei jeder Lichtänderung. | nicht belegt, laut Levitt und List frei erfunden |
| Aufmerksamkeit allein steigert dauerhaft die Leistung. | nicht belegt |
Was der Hawthorne-Effekt heute bedeutet
In der Forschung wird der Begriff heute vor allem in diesem Sinn verwendet: Menschen ändern ihr Verhalten, weil sie wissen, dass sie beobachtet oder untersucht werden. Mit der ursprünglichen Frage nach Beleuchtung und Produktivität hat das nur noch wenig zu tun. Gemeint ist eine Verzerrung, die jedes Mal auftreten kann, wenn Menschen wissen, dass ihr Verhalten gemessen wird.
Dahinter können verschiedene Mechanismen stehen. Menschen wollen einen guten Eindruck machen, sie versuchen zu erraten, was die Forscher sehen wollen, oder sie denken über ihr Verhalten bewusster nach als sonst. Welcher Mechanismus wirkt, ist von Fall zu Fall verschieden. Genau das macht den Effekt schwer zu fassen.
Wo der Effekt im Marketing auftritt
Überall, wo Menschen wissen, dass ihr Verhalten beobachtet wird, solltest du mit Verzerrungen rechnen:
- Usability-Tests: Testpersonen sind geduldiger, lesen gründlicher und geben seltener auf als echte Besucher. Ergänze Labortests deshalb immer um Daten aus dem echten Betrieb, etwa Abbruchraten im Formular.
- Befragungen und Fokusgruppen: Wer gefragt wird, antwortet oft so, wie es erwünscht scheint. Frag nach konkretem Verhalten in der Vergangenheit statt nach Absichten, und vergleiche Antworten mit tatsächlichen Käufen. Hinweise dazu stehen im Artikel zur Erstellung von Fragebögen.
- Kundenpanels und Tagebuchstudien: Wer weiß, dass er seine Einkäufe protokolliert, kauft bewusster ein. Die ersten Tage solcher Studien sind oft weniger aussagekräftig als die späteren.
- Mystery Shopping: Wenn Mitarbeitende wissen, dass Testkäufe stattfinden, steigt der Service genau in diesen Wochen. Unangekündigte Tests über einen längeren Zeitraum sind aussagekräftiger.
- Leistungsmessung im Team: Eine neue Kennzahl auf dem Dashboard verbessert sich oft, weil das Team auf sie achtet, nicht weil sich etwas Grundlegendes geändert hat. Das ist eng verwandt mit Goodharts Gesetz.
Weniger betroffen sind A/B-Tests auf der Website, weil die Besucher meist nicht wissen, dass sie an einem Test teilnehmen. Dort gibt es aber einen verwandten Effekt: Neues fällt auf, und eine Variante kann in den ersten Tagen nur deshalb besser abschneiden, weil sie neu ist. Lass Tests deshalb lange genug laufen.
Was das für Führung bedeutet
In vielen Führungsseminaren dient der Hawthorne-Effekt als Beleg, dass Aufmerksamkeit die Leistung steigert. Die Botschaft klingt sympathisch, steht aber auf schwachem Fundament. Die Human-Relations-Bewegung hat zu Recht betont, dass soziale Beziehungen und Anerkennung bei der Arbeit wichtig sind. Dafür gibt es heute bessere Belege als die Beleuchtungsexperimente, etwa zur Employee Experience oder zu Teamkultur, wie ich sie im Artikel zur Wir-Kultur in der Arbeitswelt beschreibe.
Umgekehrt gilt: Wer Teams ständig überwacht, bekommt vor allem Verhalten, das gut aussieht, solange jemand hinsieht.
Was ich davon halte
Der Hawthorne-Effekt ist ein gutes Beispiel dafür, wie eine Geschichte zum Lehrbuchwissen wird, obwohl die Daten sie nicht tragen. Die bekannte Version mit dem Licht solltest du nicht mehr erzählen. Wer sie in einer Präsentation nutzt, verbreitet einen Mythos.
Der Kern dahinter bleibt trotzdem nützlich. Für die Marktforschung ist die Erinnerung wertvoll, dass jede Beobachtung das Beobachtete verändern kann. Das heißt nicht, dass Usability-Tests oder Befragungen wertlos sind. Es heißt, dass du ihre Ergebnisse als Hinweis lesen solltest, nicht als Abbild der Wirklichkeit, und dass du sie mit echten Verhaltensdaten abgleichen musst.
Mein Rat für die Praxis: Frag bei jeder Studie und jeder neuen Kennzahl, ob die Beteiligten wissen, dass sie gemessen werden. Wenn ja, plane einen Abgleich mit Daten ein, bei denen sie es nicht wissen, und gib Messungen genug Zeit, damit der erste Effekt abklingt.
Weitere Artikel zum Thema findest du im Handbuch-Kapitel Marktforschung.
Quellen: Levitt und List: Was there really a Hawthorne effect at the Hawthorne plant? (NBER), McCambridge, Witton und Elbourne: Systematic review of the Hawthorne effect (PMC), Baker Library, Harvard Business School: The Hawthorne Studies, Catalogue of Bias: Hawthorne effect
