1. participant recrutement
2. collecte des données
3. analyse des données
Source : Julian Wills & Jay Van Bavel — Université de New York
Parmi les constructions de base en psychologie sociale est la notion d’une attitude envers une personne ou un objet. Traditionnellement, psychologues mesurée des attitudes de simplement demander aux gens de l’auto-évaluation de leurs croyances, opinions ou sentiments. Cette approche comporte des limites, cependant, lors de la mesure des attitudes socialement sensibles, comme les préjugés raciaux, parce que souvent, les gens sont motivés pour l’auto-évaluation des croyances sans préjugés, égalitaires (malgré d’héberger des associations négatives). Afin de contourner ce biais social-qu’il est souhaitable, les psychologues ont mis au point un certain nombre de tâches qui visent à mesurer les attitudes implicites qui sont moins assujetties au contrôle volontaire (et distorsion potentielle).
Le Test d’Association implicite, ou IAT, est une des mesures plus influents de ces attitudes inconscientes. Le SIA a été introduit dans un document de 1998 par Anthony Greenwald et ses collègues. 1 cette vidéo vous montrera comment procéder à l’IAT utilisé dans l’expérience finale, où les participants américains européens (qui relèvent des attitudes égalitaires explicites) pièce préférences implicites pour leur propre race.
1. participant recrutement
2. collecte des données
3. analyse des données
Demander à quelqu’un de dire ce qu’il pense peut être déconnecté des croyances dont il est prêt à discuter ou dont il est même conscient en toute connaissance de cause.
Alors que les méthodes traditionnelles demandent souvent aux individus de rendre compte de leurs propres attitudes, par exemple pour évaluer leurs sentiments personnels à l’égard des membres d’un groupe stigmatisé, leur opinion est explicite et implique une réflexion délibérée.
Parce que le sujet est sensible, les gens sont plus susceptibles d’exprimer des opinions égalitaires et sans préjugés et de se présenter positivement, même s’ils peuvent vraiment nourrir de la négativité.
Pour contourner ce biais de désirabilité sociale, il faut examiner les attitudes implicites – des évaluations qui se produisent en dehors de la conscience et du contrôle – doivent être examinées.
Cette vidéo montre comment mener le test d’association implicite, une mesure influente pour étudier la force des associations entre un concept comme la race et les évaluations automatiques basées sur les travaux originaux de Greenwald et de ses collègues.
Dans cette expérience, des participants euro-américains sont recrutés pour établir l’homogénéité de l’exogroupe. On leur montre des images et des mots, associés à une race ou à un attribut particulier, et on leur demande de les trier rapidement et précisément dans cinq blocs différents.
Le hic, c’est que les stimuli apparaissent en succession rapide – sans que les participants aient le temps de les traiter explicitement – d’où le nom de test d’association implicite.
Dans le premier bloc d’essais, la discrimination de concept, les cibles initiales – des visages d’origine européenne blanche ou africaine noire – sont présentées au hasard, sans remplacement.
Si le visage affiché est blanc, les participants doivent appuyer sur la touche correspondant à « Blanc ». La première moitié est considérée comme des essais pratiques et n’est pas enregistrée, car des erreurs sont attendues pendant que les participants s’habituent à réagir rapidement.
De même, pour le bloc 2 (discrimination par attributs), les participants ne sont exposés qu’à de « bons » et de « mauvais » mots. C’est-à-dire que si « horrible » apparaît, la réponse correcte serait une pression sur une touche correspondant à « mauvais ». Ainsi, les deux premiers blocs servent de latences de base associées aux réponses correctes.
Au cours du bloc 3, la partie combinée, soit des images, soit des mots sont affichés avec une race et un attribut associés à une clé de réponse. Les participants doivent maintenant décider si le visage présenté ou le mot comme « fabuleux » correspond à « Noir ou bon » ou « Blanc ou mauvais ».
Le bloc 4 – la discrimination du concept inversé – est une répétition du bloc 1, sauf que les touches de l’ordinateur pour « Noir » et « Blanc » sont inversées. Avec ce bloc, les participants s’adaptent aux pressions sur les touches pour les nouvelles correspondances « Noir/Blanc ».
Enfin, le bloc 5 est similaire au bloc 3, sauf que la race est inversée entre les attributs, de sorte que « Noir ou mauvais » et « Blanc ou bon » sont maintenant appariés sur la même touche de réponse. Les préférences implicites doivent être observées dans les différences de latence par rapport au bloc 3.
La variable dépendante est alors la latence de réaction entre les types de blocs. On s’attend à ce que les participants trient plus rapidement lorsque les bons mots et les visages blancs vont avec la même touche par rapport à l’opposé, bon et noir. Ainsi, les temps de réaction révèlent la force de la préférence implicite de chaque participant, ce qui s’accorde avec un biais stéréotypé.
De plus, les réponses peuvent être transformées en logarithme et comparées aux attitudes autodéclarées fournies dans un questionnaire lié à la race donné après l’achèvement de la tâche.
Dans ce cas, si les biais des participants sont effectivement tacites, on suppose que les croyances autodéclarées ne seront pas corrélées aux scores identifiés lors du test d’association implicite, révélant ainsi une forme de désirabilité sociale.
Avant de commencer l’expérience, effectuez une analyse de puissance pour déterminer le nombre approprié de participants, spécifiquement d’origine euro-américaine, qui sont requis.
Pour commencer, saluez chacun d’entre eux dans le laboratoire, expliquez-leur qu’ils vont trier les images et les mots sur plusieurs blocs d’essais, et demandez-leur de signer un formulaire de consentement pour participer.
Asseyez le participant devant un ordinateur. Expliquez également qu’ils doivent classifier, aussi rapidement et précisément que possible, le mot ou l’image qui apparaît à l’écran en appuyant sur « E » s’il correspond à la catégorie de gauche ou sur « I » pour le côté droit. Répondez à toutes les questions et quittez la pièce.
Démarrez le bloc 1 en appuyant sur la barre d’espace. Au cours de cette phase initiale, remarquez que les participants ne font que répondre pour classer les visages en fonction des points d’ancrage de la course Noir et Blanc au cours de 100 essais.
En passant au bloc 2, la discrimination d’attributs associée, observez que maintenant seules la liste des mots et les ancres de valence bon et mauvais servent de choix de classification pour 100 autres essais.
Une fois que l’on passe au bloc 3, la tâche combinée initiale, composée d’images ou de mots, apparaît, mais elle est maintenant associée à une seule touche de réponse, pour un total de 200 essais.
Le bloc 4, la discrimination inversée du concept de cible, est lié au bloc 1, sauf que les ancres de course apparaissent maintenant du côté opposé pendant 100 parties.
Enfin, dans le bloc 5, le segment combiné inversé, remarquez que les participants classifient à nouveau les visages et les mots avec des ancres combinées, mais les attributs sont inversés par rapport au bloc 3.
Après le test d’association implicite, expliquez qu’il y a des questionnaires supplémentaires à remplir sur l’ordinateur. Insistez sur le fait qu’ils auront une intimité totale, puis quittez la pièce.
Accordez aux participants suffisamment de temps pour répondre aux sondages. Pour conclure, revenez pour le débriefing et remerciez-les d’avoir participé à l’étude.
Pour visualiser les données, tracez les latences moyennes de l’essai par type de bloc. Voir le manuscrit pour plus de détails sur le recodage des temps de réaction.
Notez que les réponses étaient plus lentes pour les essais Noirs/bons par rapport aux essais Blancs/bons. Les réponses plus lentes reflètent des associations plus difficiles, ce qui suggère que les participants euro-américains ont trouvé difficile d’associer les visages noirs à des noms agréables. En d’autres termes, ils ont montré une préférence comportementale implicite pour l’ancre blanche par rapport à l’ancre noire.
De plus, pour chaque participant, calculez un indice de l’effet d’association implicite en logarithmant d’abord les temps de réaction, puis en soustrayant les moyennes du bloc 3 du bloc 5. Un score positif reflète une préférence automatique pour les noirs, tandis qu’un score négatif révèle une inclination pour les blancs.
Comparez ces indices avec le score différentiel sémantique calculé en faisant la moyenne des notes explicites sur le questionnaire final. Ici, une valeur de zéro indique une préférence égalitaire autodéclarée – pas de biais racial.
Les résultats montrent que la plupart des participants ont déclaré des préférences égalitaires malgré leurs scores IAT révélant une préférence implicite modérée à forte pour les Blancs par rapport aux Noirs. Ces résultats suggèrent qu’un biais de désirabilité sociale peut avoir faussé leurs réponses au questionnaire.
Maintenant que vous savez comment le test d’association implicite peut examiner les biais et les préjugés automatiques pour des sujets socialement sensibles, examinons d’autres situations réelles où la tâche peut être appliquée.
Des chercheurs ont publié le test d’association implicite sur Internet, permettant à tout le monde de participer, sur un certain nombre de sujets, y compris les attitudes sociales et la santé mentale. Les participants reçoivent une rétroaction immédiate sur leurs préférences implicites, ce qui leur permet d’adopter une approche simple pour examiner leurs propres croyances et préjugés dans le confort de leur foyer ou de leur bureau.
D’autres chercheurs ont utilisé la tâche pour mesurer l’estime de soi en associant soi/autre avec des mots agréables/désagréables. Ces tests peuvent voir à travers n’importe quelle façade ou tromperie, ce qui conduit à un meilleur succès des interventions et des traitements.
Enfin, il est notoirement difficile d’obtenir des informations fiables auprès des enfants, surtout lorsqu’on leur demande d’auto-déclarer des mesures. Pour cette raison, les chercheurs utilisent des tests d’association implicite pour évaluer les attitudes et les croyances des jeunes, allant des versions qui étudient les préférences en matière de race, de sexe et même de comportements alimentaires sains.
Vous venez de regarder la vidéo de JoVE sur le test d’association implicite. Vous devez maintenant avoir une bonne compréhension de la conception et de l’exécution d’une expérience à l’aide de tests d’association implicite, de l’analyse et de l’évaluation des résultats, ainsi que de l’application des principes à un certain nombre de situations réelles.
Merci d’avoir regardé !
Cette procédure entraîne généralement des réponses beaucoup plus lentes pendant Black/agréable par rapport aux essais blanc/agréable (Figure 1). Puisque les réponses plus lentes sont interprétées pour tenir compte des associations plus difficiles, cette latence relative plus longue (p. ex., retard) suggère une préférence attitude implicite pour le blanc sur noir. Autrement dit, sujets généralement trouvent plus difficile d’associer le noir visages aux noms agréables. Par ailleurs, lorsque exclusivement analyse des réponses des participants blancs, par exemple, ils souvent autodéclaration des préférences égalitaires (c.-à-d., aucune préférence pour le blanc ou noir), malgré des scores IAT qui révèlent une forte préférence implicite pour le blanc sur noir (Figure 2).

Figure 1. Un résultat typique du test d’Association implicite Blanc de sujets qui a effectué le bloc noir/agréable tout d’abord. Les scores de la moyenne des temps de réaction (non transformés) sont affichent sur l’axe des ordonnées avec erreur barres égale à un écart-type. Bien que les temps de réaction sont journal transformé pour l’analyse, les scores non transformées sont affichés pour une interprétation plus facile. L’axe des abscisses affiche l’ordre dans lequel ces sujets rencontrent ces blocs. Ce chiffre est une adaptation de Greenwald, McGhee et Schwartz. 1

Figure 2. Relation de IAT scores aux préférences explicites entre participants blancs. Les scores d’effets IAT sont affichées sur l’axe y avec une note positive indiquant Pro-noirs préférences, les scores négatifs indiquant Pro-blancs préférences et zéro n’indiquant aucune préférence différentielle. Les scores de différentiels sémantiques sont affichées sur l’axe x avec une note positive indiquant Pro-noirs préférences, les scores négatifs indiquant Pro-blancs préférences et zéro n’indiquant aucune préférence différentielle. Pratiquement tous les participants blancs signalant explicitement d’une Pro-noir ou égalitaire (c.-à-d., score de zéro) préférence sémantique montrent également une préférence Pro-blancs sur l’IAT. Ce chiffre est une adaptation de Greenwald, McGhee et Schwartz. 1
Depuis le livre original, le SIA a été étendu afin d’examiner le préjudice dans nombreux autres domaines, tels que le sexe, la religion et la sexualité. 4 en outre, le SIA a été adapté pour (1) dissocier les attitudes implicites des stéréotypes, (2) mesurer l’estime de soi en s’associant à soi/autre avec mots agréable/désagréable et (3) révèlent les attitudes implicites chez les enfants. Dans certains cas, l’IAT assure mieux la validité prédictive que mesures d’auto-évaluation, comme la discrimination et de comportements suicidaires. 5
Une des raisons pour lesquelles qu'il est devenu donc est l’influence qu’il avait été mis à disposition en ligne sur un site Web appelé Project Implicit (https://implicit.harvard.edu/implicit/) où tout le monde peut participer dans plusieurs versions. Des millions de personnes ont maintenant achevé la mesure et qu’ils ont reçu une rétroaction immédiate sur comment leurs propres préférences implicites comparent à d’autres personnes qui ont terminé l’épreuve. La recherche sur les biais implicites a eu des implications massives en dehors du champ de la psychologie, et formation de biais implicite est maintenant courante dans les grandes organisations, agences gouvernementales et les services de police.
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Overview
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Experimental Design
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Running the Experiment
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Representative Results
8:29
Applications
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Summary
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