1. Teilnehmer Rekrutierung
2. Datenerhebung
(3) Datenanalyse
Quelle: Julian Wills & Jay Van Bavel, New York University
Einer der zentralen Konstrukte in der Sozialpsychologie ist die Vorstellung von einer Haltun…
1. Teilnehmer Rekrutierung
2. Datenerhebung
(3) Datenanalyse
Jemanden zu bitten, zu sagen, was er denkt, kann von den Überzeugungen abgekoppelt werden, die er bereit ist zu diskutieren oder der er sich sogar bewusst ist.
Während traditionelle Methoden Individuen oft auffordern, über ihre eigenen Einstellungen zu berichten - sagen wir, um persönliche Gefühle gegenüber Mitgliedern einer stigmatisierten Gruppe zu bewerten -, ist ihre Meinung explizit und beinhaltet bewusstes Denken.
Da das Thema heikel ist, neigen die Menschen eher dazu, vorurteilsfreie, egalitäre Ansichten zu äußern und sich selbst positiv darzustellen, auch wenn sie in Wirklichkeit Negativität hegen.
Um diese Verzerrung der sozialen Erwünschtheit zu umgehen, müssen implizite Einstellungen – Bewertungen, die außerhalb des bewussten Bewusstseins und der Kontrolle stattfinden – untersucht werden.
Dieses Video zeigt, wie der implizite Assoziationstest durchgeführt wird, ein einflussreiches Maß zur Untersuchung der Stärke von Assoziationen zwischen einem Konzept wie Rasse und automatischen Bewertungen, basierend auf der ursprünglichen Arbeit von Greenwald und Kollegen.
In diesem Experiment werden europäisch-amerikanische Teilnehmer rekrutiert, um eine Homogenität außerhalb der Gruppe zu etablieren. Ihnen werden Bilder und Wörter gezeigt, die entweder mit einer bestimmten Rasse oder einem bestimmten Attribut verbunden sind, und sie werden gebeten, sie schnell und genau in fünf verschiedene Blöcke zu sortieren.
Der Haken an der Sache ist, dass die Reize in schneller Folge auftreten - ohne dass die Teilnehmer Zeit haben, sie explizit zu verarbeiten - daher der Name Impliziter Assoziationstest.
{Im ersten Block der Versuche, Konzeptdiskriminierung, werden die ursprünglichen Zielpersonen - Gesichter weißer europäischer oder schwarzafrikanischer Herkunft - nach dem Zufallsprinzip und ohne Ersatz präsentiert.
Wenn das gezeigte Gesicht weiß ist, sollten die Teilnehmer die Taste drücken, die "Weiß" entspricht. Die erste Hälfte wird als Übungsversuch betrachtet und nicht gespeichert, da Fehler zu erwarten sind, während sich die Teilnehmer daran gewöhnen, schnell zu reagieren.
Auch bei Block 2 "Attributsdiskriminierung" sind die Teilnehmer nur mit "guten" und "schlechten" Wörtern konfrontiert. Das heißt, wenn "schrecklich" erscheint, wäre die richtige Antwort ein Tastendruck, der "schlecht" entspricht. Somit dienen die ersten beiden Blöcke als Basislatenzen, die mit korrekten Antworten verbunden sind.
Während Block 3 – dem kombinierten Teil – werden entweder Bilder oder Wörter mit einer Rasse und einem Attribut angezeigt, die mit einem Antwortschlüssel gekoppelt sind. Die Teilnehmer müssen nun entscheiden, ob das präsentierte Gesicht oder Wort wie "fabelhaft" mit "Schwarz oder gut" oder "weiß oder böse" korrespondiert.
Block 4 - das umgekehrte Konzept der Diskriminierung - ist eine Wiederholung von Block 1, nur dass die Computertasten für "Schwarz" und "Weiß" vertauscht werden. Mit diesem Block stellen sich die Teilnehmer auf die Tastendrücke für die neuen "Schwarz/Weiß"-Korrespondenzen ein.
Schließlich ähnelt Block 5 – umgekehrt kombiniert – Block 3, mit dem Unterschied, dass die Rasse über die Attribute gewechselt wird, so dass "Schwarz oder Böse" und "Weiß oder Gut" jetzt auf derselben Antworttaste gepaart sind. Implizite Präferenzen sollten bei den Latenzunterschieden im Vergleich zu Block 3 beobachtet werden.
Die abhängige Variable ist dann die Latenz, um über Blocktypen hinweg zu reagieren. Von den Teilnehmern wird erwartet, dass sie schneller sortieren, wenn gute Wörter und weiße Gesichter mit der gleichen Tonart übereinstimmen im Vergleich zu dem Gegenteil, gut und Schwarz. Die Reaktionszeiten zeigen also die Stärke der impliziten Präferenz jedes Teilnehmers, die mit einer stereotypen Verzerrung übereinstimmt.
Darüber hinaus können die Antworten logarithmisch transformiert und mit selbstberichteten Einstellungen verglichen werden, die in einem rassenbezogenen Fragebogen angegeben wurden, der nach Abschluss der Aufgabe gegeben wurde.
In diesem Fall, wenn die Teilnehmer? Verzerrungen sind in der Tat unausgesprochen, es wird die Hypothese aufgestellt, dass die selbstberichteten Überzeugungen nicht mit den Ergebnissen korrelieren, die während des impliziten Assoziationstests identifiziert wurden, was eine Form der sozialen Erwünschtheit offenbart.
Bevor Sie mit dem Experiment beginnen, führen Sie eine Power-Analyse durch, um die erforderliche Anzahl von Teilnehmern - insbesondere europäisch-amerikanischer Abstammung - zu bestimmen.
Begrüßen Sie zu Beginn jeden Einzelnen im Labor, erklären Sie, dass er Bilder und Wörter in mehreren Versuchsblöcken sortieren wird, und lassen Sie ihn eine Einverständniserklärung für die Teilnahme unterschreiben.
Setzen Sie den Teilnehmer vor einen Computer. Erklären Sie ferner, dass sie das Wort oder Bild, das auf dem Bildschirm erscheint, so schnell und genau wie möglich klassifizieren sollen, indem sie "E" drücken, wenn es in die Kategorie auf der linken Seite passt, oder "I" für die rechte Seite. Beantworten Sie alle Fragen und verlassen Sie den Raum.
Starten Sie Block 1, indem Sie die Leertaste drücken. Beachten Sie, dass die Teilnehmer in dieser Anfangsphase lediglich reagieren, um Gesichter basierend auf den Rennankern Schwarz und Weiß im Laufe von 100 Versuchen zu klassifizieren.
Wenn Sie zu Block 2 (Assoziierte Attributdiskriminierung) übergehen, ist zu beobachten, dass jetzt nur noch die Liste der Wörter und die Valenzanker "gut" und "schlecht" als Klassifizierungsoptionen für weitere 100 Versuche dienen.
Beim Übergang zu Block 3, der anfänglichen kombinierten Aufgabe, erscheinen entweder Bilder oder Wörter, die nun mit einem Antwortschlüssel gekoppelt sind, für insgesamt 200 Versuche.
Block 4, die umgekehrte Ziel-Konzept-Diskriminierung, ist mit Block 1 verwandt, mit dem Unterschied, dass die Rennanker jetzt für 100 Versuche auf der gegenüberliegenden Seite erscheinen.
In Block 5, dem umgekehrten kombinierten Segment, ist zu beachten, dass die Teilnehmer Gesichter und Wörter wieder mit kombinierten Ankern klassifizieren, aber die Attribute im Vergleich zu Block 3 vertauscht sind.
Erklären Sie im Anschluss an den impliziten Assoziationstest, dass es einige zusätzliche Fragebögen gibt, die am Computer ausgefüllt werden müssen. Betonen Sie, dass sie absolute Privatsphäre haben werden, und verlassen Sie dann den Raum.
Geben Sie den Teilnehmern genügend Zeit, um die Umfragen auszufüllen. Kehren Sie abschließend zur Nachbesprechung zurück und danken Sie ihnen für ihre Teilnahme an der Studie.
Um die Daten zu visualisieren, stellen Sie die mittleren Testlatenzen für den gesamten Blocktyp dar. Weitere Informationen zur Neucodierung von Reaktionszeiten finden Sie im Manuskript.
Beachten Sie, dass die Antworten bei den Schwarzen/guten Studien im Vergleich zu den weißen/guten Studien langsamer waren. Langsamere Antworten spiegeln schwierigere Assoziationen wider, was darauf hindeutet, dass europäisch-amerikanische Teilnehmer es schwierig fanden, schwarze Gesichter mit angenehmen Substantiven zu assoziieren. Mit anderen Worten, sie zeigten eine implizite Einstellungspräferenz für den weißen Anker gegenüber dem schwarzen Anker.
Berechnen Sie ebenfalls für jeden Teilnehmer einen Index des impliziten Assoziationseffekts, indem Sie zuerst die Reaktionszeiten logarithmischen und dann die Mittelwerte in Block 3 von Block 5 subtrahieren. Eine positive Punktzahl spiegelt eine automatische Präferenz für Schwarz wider, während eine negative Bewertung eine Neigung zu Weiß anzeigt.
Vergleichen Sie diese Indizes mit dem semantischen Differentialwert, der durch Mittelung der expliziten Bewertungen im abschließenden Fragebogen berechnet wird. Hier deutet ein Wert von Null auf eine selbst berichtete egalitäre Präferenz hin – keine Rassenverzerrung.
Die Ergebnisse zeigen, dass die meisten Teilnehmer nach eigenen Angaben egalitäre Präferenzen angaben, obwohl ihre IAT-Ergebnisse eine moderate bis starke implizite Präferenz für Weiß gegenüber Schwarz zeigten. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine Verzerrung der sozialen Erwünschtheit ihre Antworten auf den Fragebogen verzerrt haben könnte.
Nachdem Sie nun wissen, wie der implizite Assoziationstest automatische Vorurteile und Vorurteile für sozial sensible Themen untersuchen kann, schauen wir uns andere Situationen aus dem wirklichen Leben an, in denen die Aufgabe angewendet werden kann.
Forscher haben den impliziten Assoziationstest im Internet veröffentlicht, der es jedem ermöglicht, an einer Reihe von Themen teilzunehmen, darunter soziale Einstellungen und psychische Gesundheit. Die Teilnehmer erhalten unmittelbares Feedback zu ihren impliziten Präferenzen und bieten einen unkomplizierten Ansatz, um ihre eigenen Überzeugungen und Vorurteile bequem von zu Hause oder vom Büro aus zu untersuchen.
Andere Forscher haben die Aufgabe genutzt, um das Selbstwertgefühl zu messen, indem sie sich selbst / andere mit angenehmen/unangenehmen Worten kombinierten. Diese Tests können jede Fassade oder Täuschung durchschauen, was zu einem besseren Erfolg von Interventionen und Behandlungen führt.
Schließlich ist es für Kinder notorisch schwierig, verlässliche Informationen zu erhalten, insbesondere wenn sie aufgefordert werden, Maßnahmen selbst zu melden. Aus diesem Grund verwenden Forscher implizite Assoziationstests, um junge Einstellungen und Überzeugungen zu bewerten, die von Versionen reichen, die Präferenzen in Bezug auf Rasse, Geschlecht und sogar gesundes Essverhalten untersuchen.
Sie haben gerade das Video von JoVE über den impliziten Assoziationstest gesehen. Jetzt sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie Sie ein Experiment mit impliziten Assoziationstests entwerfen und ausführen, wie Sie die Ergebnisse analysieren und bewerten sowie wie Sie die Prinzipien auf eine Reihe von realen Situationen anwenden.
Danke fürs Zuschauen!
Q1: Why is the Implicit Association Test better than asking people directly about their attitudes?
Direct questioning relies on explicit attitudes requiring deliberate thought, but people often report unprejudiced views due to social-desirability bias—wanting to appear egalitarian even if harboring negative associations. The IAT bypasses this bias by measuring implicit attitudes that occur outside conscious awareness and control, revealing automatic evaluations people may not knowingly acknowledge or be willing to discuss.
Q2: How does the Implicit Association Test measure automatic preferences?
The IAT presents stimuli in rapid succession without time for explicit processing, forcing participants to rely on automatic associations. By comparing reaction times across blocks—such as when good words pair with White faces versus Black faces—the test reveals the strength of implicit preferences. Faster responses indicate easier associations, while slower responses suggest more difficult or conflicting associations, similar to evaluating the accuracy of snap judgments.
Q3: What do the five blocks in an Implicit Association Test measure?
Block 1 establishes baseline responses to race concepts (White/Black faces). Block 2 measures responses to attribute words (good/bad). Block 3 pairs race with attributes in one configuration. Block 4 reverses the race key positions to adjust participants to new mappings. Block 5 reverses the attribute pairings, allowing comparison of implicit preferences between the two configurations.
Q4: What does a positive Implicit Association Effect score indicate?
The Implicit Association Effect is calculated by log-transforming reaction times and subtracting Block 3 means from Block 5 means. A positive score reflects an automatic preference for the concept paired with the reversed configuration, while a negative score reveals preference for the original pairing. In race-based IATs, negative scores typically indicate implicit preference for White over Black.
Q5: How can the Implicit Association Test reveal social-desirability bias?
Researchers compare IAT scores with self-reported attitudes from questionnaires completed after the task. When participants show implicit preferences on the IAT but report egalitarian beliefs on surveys, the discrepancy suggests social-desirability bias—they consciously endorse unprejudiced views while harboring automatic negative associations they may not consciously acknowledge.
Q6: What are real-world applications of the Implicit Association Test beyond measuring racial bias?
The IAT has been adapted to measure self-esteem by pairing self/other with pleasant/unpleasant words, assess mental health attitudes, and evaluate children's implicit preferences toward race, gender, and healthy-eating behaviors. Online versions allow public participation with immediate feedback, providing accessible tools for examining automatic beliefs and biases in various contexts where self-report measures may be unreliable or subject to distortion.
Q7: Why is the Implicit Association Test particularly useful for studying children's attitudes?
Children are notoriously difficult to assess through self-report measures, as they may not accurately report their true beliefs or may lack the metacognitive awareness to do so. The IAT bypasses these limitations by measuring automatic associations without requiring conscious introspection, making it an effective tool for reliably assessing young people's implicit attitudes toward various social categories and behaviors.
Kapitel in diesem Video
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Overview
1:19
Experimental Design
4:32
Running the Experiment
6:49
Representative Results
8:29
Applications
9:45
Summary