Malhonnêteté marginale : La tâche d’ajout à 10

Social Psychology

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Overview

Source : Julian Wills & Jay Van Bavel — Université de New York

La théorie économique classique affirme que les gens sont rationnels et égoïstes. En plus de solliciter la richesse et statut, les gens sont motivés par autres buts. En conséquence, des motivations financières peuvent parfois être éclipsées par autres besoins internes, tels que le maintien d’une image de soi positive ou s’affilier avec d’autres membres du groupe.

Les dilemmes éthiques, telles que la tentation de tricher sur les impôts, peuvent se traduire ces motivations sont en conflit. D’une part, les personnes peuvent être tentés d’économiser de l’argent de leur revenu imposable la sous-déclaration. En revanche, personne ne veut se perçoivent comme un malhonnête, parasitisme. Ainsi, les gens hésitent à exploiter pleinement les possibilités contraires à l’éthique parce que faire ainsi peut miner gravement leur image de soi en tant qu’individus moralement intègres. Au lieu de cela, les gens trichent à un degré beaucoup plus petit qu’ils sont capables de : juste assez pour obtenir des ressources supplémentaires, mais pas tellement quant à compromettre leur image de soi.

Cette tendance pour malhonnêteté marginale, ou le facteur « fudge », est un principe important en psychologie sociale et peut être testé par le biais de diverses techniques. Mazar, Amir et Ariely initialement décrivent six expériences distinctes, mettant en cause l’honnêteté de (dis) et une théorie de la maintenance de l’image de soi. 1 le « ajout à 10 tâche » est une des techniques expérimentales discutés et est répandu dans la recherche avec des tests d’honnêteté. Cette vidéo montre comment produire et interpréter l’ajout à 10 tâche.

Cite this Video

JoVE Science Education Database. L'essentiel de la psychologie sociale. Malhonnêteté marginale : La tâche d’ajout à 10. JoVE, Cambridge, MA, (2017).

Principles

Principes d’honnêteté sont inscrivent dans la philosophie de Thomas Hobbes et Adam Smith. Des modèles économiques modernes épousent la croyance que les gens se comportent de façon malhonnête en consciemment pesant les avantages et les coûts des actes malhonnêtes. Cette analyse coûts-avantages estime récompenses externes possibles, la probabilité d’être pris et l’ampleur de la peine possible. Psychologues s’inspirer du modèle économique en introduisant l’effet des récompenses internes . Lorsque les gens se conformer à leurs systèmes de valeurs internes, dérivé de normes de la société, ils sont fournis avec des retombées positives, alors que la non-conformité résulte en récompenses négatifs, c'est-à-dire, des peines. Ce système de récompense interne affecte l’image de soi du peuple, leur perception de soi qui est grandement influencée par la notion de moralité.

Procedure

1. participant recrutement

  1. Procéder à une analyse de puissance et de recruter un nombre suffisant de participants.
  2. Répartissent de manière aléatoire la moitié des participants à l’État expérimental et l’autre moitié à l’état de contrôle.

2. collecte des données

  1. Donner aux participants une brochure de test avec des matrices de vingt de l’ajout à 10 tâche.
    1. Chaque matrice est basée sur un ensemble de douze nombres à trois chiffres, deux de dont la somme exactement 10 (voir la Figure 1 par exemple).
    2. Cette tâche est bénéfique car les réponses sont sans ambiguïté.

Figure 1
Figure 1 : un des stimuli test plus communs utilisés pour susciter le fudge factor est la tâche Adding-To-10. Les participants sont priés de trouver deux nombres qui ajoutent à dix dans chaque matrice (e.g., 4.31 et 5,69 dans l’exemple ci-dessus).

  1. Informe les participants que, à la fin de la session, deux participants choisis au hasard recevra une prime de 10 $ pour chaque matrice correctement résolu.
  2. Expliquez aux participants que leur objectif est d’encercler les deux numéros sur chaque matrice qui ajoutent à 10 et à compléter autant que possible au sein de 4 min.
    1. Il est impératif que le test soit difficile, suffisamment pour que la plupart des participants sont incapables de répondre correctement à toutes les questions dans le délai imparti.
  3. Temps après 4 min d’appel et demander aux participants de cesser d’écrire.
  4. Pour la condition de contrôle : livrets de test de recueillir directement des participants. Vérifier et consigner le nombre de questions répondues correctement.
    1. Ceci assurera que les participants à la condition de contrôle n’ont pas la possibilité de tricher.
  5. Dans la condition expérimentale : lire les réponses correctes aux participants et leur permettre de « classe » de leurs propres performances.
    1. Indiquez-lui de déchirer la page retour vide de la brochure et d’écrire leur nom et le nombre de réponses correctes totales.
    2. Outre les instruire de laisser leur page de réponse sur la réception et ensuite disposer ou emporter avec eux, le livret.
      1. Ceci fournit le groupe expérimental avec possibilité de tricher depuis les réponses qu’ils ne peuvent être vérifiées effectivement enregistré dans les brochures.
  6. Pleinement compte rendu participants.

3. analyse des données

  1. Pour la mesure de charge, calculer les performances de ces deux conditions en comptant le nombre de questions répondues correctement (condition de témoin) par rapport au nombre de correctement répondu aux questions signalées(condition expérimentale).
    1. La condition de contrôle fournit une estimation de base puisqu’il n’y a aucune possibilité de tricher. Si gens exploitent la possibilité de tricher, alors le nombre de réponses correctes dans la condition expérimentale sera plus grand en comparaison.

Par nature les gens veulent profiter des avantages de la tricherie, même s’ils se considèrent comme honnête.

Par exemple, un vendeur de faire une commission sur toutes les voitures qu’ils vendent peut-être être tenté de tricher, qu’ils ont vendu plus de véhicules qu’ils ont réellement fait de déclaration. D’une part, ils vont considérez les coûts de cette action : savoir si ils vont être pris et punis par l’employeur.

Cependant, récompense externe — comme combien d’argent supplémentaire pourrait être faite — et récompenses internes — savoir si ils peuvent toujours se voir comme quelqu'un d’honnête — également influencer cette décision.

À la suite de cette interaction entre les coûts et avantages, de nombreuses personnes pourraient opter pour être légèrement malhonnête, notant qu’ils ont vendu seulement quelques véhicules plus, plutôt que sur l’ensemble du lot. De cette façon, ils obtiennent encore l’avantage d’avoir un peu d’argent, mais leur image de soi moral n’est pas trop affectée.

Cette vidéo explore la relation d’à quel point les gens trichent lorsqu’une bourse est récompensée comme en témoigne l’ajout à 10 tâches, dans laquelle deux numéros cette somme à 10 sont identifiés à partir d’un ensemble donné.

Dans cette expérience étudie l’honnêteté, les participants sont invités à remplir des problèmes mathématiques — l’ajout à 10 tâche — et selon leur classement dans un groupe, leurs réponses sont soit notées par le chercheur, dans le cas des contrôles, ou eux-mêmes — la condition expérimentale.

L’énigme mathématique se composent de 3 x 4 matrices contenant des nombres inférieurs à 10. Le truc est que seulement deux des valeurs dans une grille ajouter à 10, et — pour répondre au problème — chacune des composantes de cette paire ajoute à 10 doivent être encerclés.

Les participants sont donnés un livret de 50 ces matrices de résoudre autant que possible au sein de 4 min et dit qu’aléatoires gagnants recevront 10 $ pour chaque réponse correcte. Ce qui est important, ce gain potentiel est une récompense externe, qui encourage la malhonnêteté à un stade ultérieur.

Pour le groupe témoin, les classeurs sont collectés et classés selon le chercheur, immédiatement après que le temps imparti est écoulé ; Il n’y a aucune possibilité de gonfler ses résultats. En revanche, les participants à l’État expérimental corrigent leur travail en écoutant les réponses, le chercheur se lit à haute voix.

Par la suite, ils vous dit d’écrire les matrices combien ils ont résolu sur un seul morceau de papier. Il convient de souligner que seulement cette feuille est recueillie ; le reste du classeur peut être jeté.

L’idée est que, puisque la précision des grades autodéclarées ne sera pas vérifiée, il n’y a aucun coût à la tricherie. Ainsi, les participants seront tentés de mensonge et de la réclamation qu’ils ont résolu des matrices plus qu’en fait, tout dans l’espoir qu’ils vont gagner un prix en espèces plus grand.

Ici, la variable dépendante pour le groupe expérimental est le numéro de matrices participants État qu'ils ont répondirent correctement. Ceci peut être comparé au nombre de matrices qui ont été effectivement résolu par les participants de contrôle, qui sert d’une valeur de référence.

Basé sur des recherches antérieures, il est prévu que les participants plus expérimentales seront gonfle leurs résultats légèrement, ce qui indique qu’ils ont répondu plusieurs matrices plus que les individus de contrôle.

Cette malhonnêteté marginale suggère que la récompense interne de toujours pouvoir se découvre comme une personne morale empêche la plupart des gens se trouvant trop, et affirmant qu’ils ont résolu tous les problèmes.

Tout d’abord, pour calculer combien de participants est nécessaires, effectuer une analyse de la puissance. Pour commencer, saluer chacun d'entre eux quand ils arrivent. Ensuite, leur fournir un livret de matrices et expliquer la tâche.

Soulignons que pour répondre correctement à une matrice, les deux valeurs dedans qui ajoutent à 10 doivent être identifiés et clairement encerclés. Également souligner qu’un prix en argent — 10 $ pour chaque réponse correcte — sera décerné à deux lauréats au hasard une fois toutes les données sont recueillies.

S’assurer que le participant comprend la tâche et ensuite leur permettre de résoudre des problèmes de maths autant que possible en 4 min.

Lorsque le temps est écoulé, ont le participant Mater leur enclos. Pour ceux du groupe témoin, immédiatement percevoir leur classeur. Vérifier chacune des matrices et notez combien ont répondu correctement.

Pour les membres du groupe expérimental, expliquent qu’ils vont être corrigeant leur propre travail comme réponses de matrice sont lus à haute voix. Ensuite, continuez à réciter les solutions.

Soulignons que le reste du classeur ne sera recueilli et devrait être jeté quand ils partent. Ensuite, dire aux participants d’écrire leur nom et le nombre de problèmes de maths, qu'ils ont répondu correctement et de manière incorrecte. Ensuite, faites-les tourner dans cette feuille de réponse Sommaire.

Une fois que les données ont été collectées, compte rendu de chaque individu et expliquer que cette tâche est d’examiner comment les coûts et avantages de tricherie influencent la décision d’une personne à être malhonnête.

Pour analyser les données, calculer le nombre de réponses correctes et l’intrigue comme une distribution de fréquence indiquant le pourcentage de participants par groupe.

Notez que les individus autorisés à auto-déclaration que leurs résultats ont indiqué qu’ils ont résolu un nombre significativement plus élevé de matrices par rapport aux témoins.

Cependant, basée sur la superposition des distributions, la plupart des participants dans la condition expérimentale a triché un peu juste avec inflation marginale, et seul un faible pourcentage triché beaucoup.

Ceci suggère que les participants pèsent deux choses dans leur décision d’être malhonnête : la première est la récompense externe de 10 $ par matrice correcte, ce qui entraîne leur mentir au sujet du nombre de problèmes ils ont résolu.

La seconde est la récompense interne de leur image de soi moral — en étant capable de se considérer comme quelqu'un d’honnête — efficacement caps ce mensonge et décourage les participants de prétendre qu’ils résolu le nombre maximal de problèmes.

Maintenant que vous avez appris comment l’ajout à 10 tâche peut être utilisé pour explorer la relation entre le degré de tricherie et image de soi, nous allons jeter un regard sur les autres façons, les chercheurs étudient la malhonnêteté.

D’une part, certains scientifiques évaluent comment moral d’amorçage — rappelant un individu sur des concepts honnêtes et actions — influe sur leur volonté de tricher. Étudiants ont été invités à signer un contrat de code d’honneur et par la suite ont été administrés l’ajout à 10 tâche.

Il a été constaté qu’il n’y avait aucun différence significative entre le nombre de ces participants du groupe expérimental remarqué qu'ils ont résolu de matrices et les données de particuliers de contrôle.

Cela donne à penser que ce qui incite les individus avec le code d’honneur de l’institution rappelle qu’ils soient moraux et diminue leur tendance à tricher.

En outre, ces rappels d’honnêteté sont étendus dans d’autres contextes, comme un bureau, où les fournitures souvent portés disparus. Dans ce cas, il a été démontré que s’un miroir est placé dans une zone où les individus pourraient être tentés de voler, comme dans le placard d’approvisionnement — ils sont découragés de prendre la maison tous les stylos.

L’idée est que, en observant leurs actions, le voleur potentiel est conscient de soi, et ils se rendent compte que prenant chacun d’eux peut signifier, qu'ils ne sont pas aussi honnêtes qu’ils ont envie de croire.

Vous avez juste regardé la vidéo sur la façon de JoVE l’ajout à 10 tâche peut être utilisé pour mieux comprendre de malhonnêteté. Maintenant, vous devriez savoir comment concevoir l’expérience, de recueillir de contrôle et de tricherie données, interpréter les résultats et saisir comment image de soi — surtout rappeler à une personne de leurs actions — pourraient être utilisés pour décourager la tricherie dans d’autres applications.

Merci de regarder !

Results

Cette procédure entraîne généralement un nombre beaucoup plus élevé de correctement les questions « résolu » dans les conditions expérimentales (Figure 2). Cette procédure peut également dissocier si cette performance gonflée est le résultat de quelques individus triche beaucoup ou la plupart des individus tricher un peu. Si l’ancien était vrai, cela entraînerait une distribution principalement qui se chevauchent à l’exception d’une forte augmentation relative des individus rapports le meilleur score possible. Au lieu de cela, les résultats typiques révèlent que la plupart des participants trichent un peu.

Figure 1
Figure 2 : Une distribution de fréquence typique résultant de la tâche. Dans cet exemple, il y a une condition expérimentale et à un contrôle sans possibilité de tricher. Les valeurs de l’axe y reflètent la proportion de sujets ayant signalé correctement résoudre un certain nombre de questions d’examen. Valeurs sur l’axe des abscisses représentent les bacs de trois numéros centrés sur l’étiquette apposée (p. ex., 30 = participants ayant résolu les 29, 30 ou 31 questions).

Applications and Summary

Intrinsèquement, les personnes sont écartelés entre réalisation gains de tricher et maintenir une image positive de soi de l’honnêteté. En utilisant des techniques comme l’ajout à 10 tâches, la recherche psychologique moderne conclut que souvent les gens, qui pensent fortement d’eux-mêmes en ce qui concerne l’honnêteté, rationalisera leur comportement de manière à leur permettre de s’engager dans la malhonnêteté limitée tout en maintenant une opinion favorable d’eux-mêmes. Autrement dit, il y a un niveau acceptable de malhonnêteté qui est définie par des considérations de récompense interne. Compte tenu de ces facteurs, peut-être réduire les malhonnêteté comme augmentation de récompenses externes, c'est-à-dire, la répression interne ne frappe pas jusqu'à l’obtention d’un certain niveau de gain.

Des économistes estiment que malhonnête comportements (p. ex., tricher sur les déclarations de revenus, retourner le vêtement après utilisation, le vol de l’employé, etc..) coûtent des organisations des milliards de dollars chaque année. Les dispositions législatives qui pénalisent la malhonnêteté peuvent être coûteuses et exploités. En revanche, les recherches suggèrent que les interventions qui font appel à nos motivations pour l’entretien de l’image de soi peuvent être moins cher et plus efficace. Par exemple, la recherche suggère que subtilement conscience populaire d’amorçage (par exemple, placer un miroir derrière un pot d’argent) peut réduire les vols. 2

Ces résultats se manifester également avec une des doctrines fondamentales de la psychologie sociale : presque tout le monde est capable de mal se comporter selon la situation. Efforts visant à décourager la fraude pourrait être plus efficace s’ils concentrent moins sur le criminel de Maître-esprit rare et plutôt aborder la possibilité que la plupart des gens trichent un peu. Les interventions qui attirent l’attention à l’image de soi du peuple ordinaire peuvent être fructueuses pour réduire cette tentation. Par exemple, Mazar et coll. ont trouvé que participants d’amorçage avec les dix commandements a considérablement réduit la tricherie (même parmi les athées).

References

  1. Mazar, N., Amir, O., & Ariely, D. (2008). The dishonesty of honest people: A theory of self-concept maintenance. Journal of Marketing Research, 45, 633-644.
  2. Ariely, D. (2012). The (honest) truth about dishonesty: How we lie to everyone-especially ourselves. HarpersCollins. New York.

1. participant recrutement

  1. Procéder à une analyse de puissance et de recruter un nombre suffisant de participants.
  2. Répartissent de manière aléatoire la moitié des participants à l’État expérimental et l’autre moitié à l’état de contrôle.

2. collecte des données

  1. Donner aux participants une brochure de test avec des matrices de vingt de l’ajout à 10 tâche.
    1. Chaque matrice est basée sur un ensemble de douze nombres à trois chiffres, deux de dont la somme exactement 10 (voir la Figure 1 par exemple).
    2. Cette tâche est bénéfique car les réponses sont sans ambiguïté.

Figure 1
Figure 1 : un des stimuli test plus communs utilisés pour susciter le fudge factor est la tâche Adding-To-10. Les participants sont priés de trouver deux nombres qui ajoutent à dix dans chaque matrice (e.g., 4.31 et 5,69 dans l’exemple ci-dessus).

  1. Informe les participants que, à la fin de la session, deux participants choisis au hasard recevra une prime de 10 $ pour chaque matrice correctement résolu.
  2. Expliquez aux participants que leur objectif est d’encercler les deux numéros sur chaque matrice qui ajoutent à 10 et à compléter autant que possible au sein de 4 min.
    1. Il est impératif que le test soit difficile, suffisamment pour que la plupart des participants sont incapables de répondre correctement à toutes les questions dans le délai imparti.
  3. Temps après 4 min d’appel et demander aux participants de cesser d’écrire.
  4. Pour la condition de contrôle : livrets de test de recueillir directement des participants. Vérifier et consigner le nombre de questions répondues correctement.
    1. Ceci assurera que les participants à la condition de contrôle n’ont pas la possibilité de tricher.
  5. Dans la condition expérimentale : lire les réponses correctes aux participants et leur permettre de « classe » de leurs propres performances.
    1. Indiquez-lui de déchirer la page retour vide de la brochure et d’écrire leur nom et le nombre de réponses correctes totales.
    2. Outre les instruire de laisser leur page de réponse sur la réception et ensuite disposer ou emporter avec eux, le livret.
      1. Ceci fournit le groupe expérimental avec possibilité de tricher depuis les réponses qu’ils ne peuvent être vérifiées effectivement enregistré dans les brochures.
  6. Pleinement compte rendu participants.

3. analyse des données

  1. Pour la mesure de charge, calculer les performances de ces deux conditions en comptant le nombre de questions répondues correctement (condition de témoin) par rapport au nombre de correctement répondu aux questions signalées(condition expérimentale).
    1. La condition de contrôle fournit une estimation de base puisqu’il n’y a aucune possibilité de tricher. Si gens exploitent la possibilité de tricher, alors le nombre de réponses correctes dans la condition expérimentale sera plus grand en comparaison.

Par nature les gens veulent profiter des avantages de la tricherie, même s’ils se considèrent comme honnête.

Par exemple, un vendeur de faire une commission sur toutes les voitures qu’ils vendent peut-être être tenté de tricher, qu’ils ont vendu plus de véhicules qu’ils ont réellement fait de déclaration. D’une part, ils vont considérez les coûts de cette action : savoir si ils vont être pris et punis par l’employeur.

Cependant, récompense externe — comme combien d’argent supplémentaire pourrait être faite — et récompenses internes — savoir si ils peuvent toujours se voir comme quelqu'un d’honnête — également influencer cette décision.

À la suite de cette interaction entre les coûts et avantages, de nombreuses personnes pourraient opter pour être légèrement malhonnête, notant qu’ils ont vendu seulement quelques véhicules plus, plutôt que sur l’ensemble du lot. De cette façon, ils obtiennent encore l’avantage d’avoir un peu d’argent, mais leur image de soi moral n’est pas trop affectée.

Cette vidéo explore la relation d’à quel point les gens trichent lorsqu’une bourse est récompensée comme en témoigne l’ajout à 10 tâches, dans laquelle deux numéros cette somme à 10 sont identifiés à partir d’un ensemble donné.

Dans cette expérience étudie l’honnêteté, les participants sont invités à remplir des problèmes mathématiques — l’ajout à 10 tâche — et selon leur classement dans un groupe, leurs réponses sont soit notées par le chercheur, dans le cas des contrôles, ou eux-mêmes — la condition expérimentale.

L’énigme mathématique se composent de 3 x 4 matrices contenant des nombres inférieurs à 10. Le truc est que seulement deux des valeurs dans une grille ajouter à 10, et — pour répondre au problème — chacune des composantes de cette paire ajoute à 10 doivent être encerclés.

Les participants sont donnés un livret de 50 ces matrices de résoudre autant que possible au sein de 4 min et dit qu’aléatoires gagnants recevront 10 $ pour chaque réponse correcte. Ce qui est important, ce gain potentiel est une récompense externe, qui encourage la malhonnêteté à un stade ultérieur.

Pour le groupe témoin, les classeurs sont collectés et classés selon le chercheur, immédiatement après que le temps imparti est écoulé ; Il n’y a aucune possibilité de gonfler ses résultats. En revanche, les participants à l’État expérimental corrigent leur travail en écoutant les réponses, le chercheur se lit à haute voix.

Par la suite, ils vous dit d’écrire les matrices combien ils ont résolu sur un seul morceau de papier. Il convient de souligner que seulement cette feuille est recueillie ; le reste du classeur peut être jeté.

L’idée est que, puisque la précision des grades autodéclarées ne sera pas vérifiée, il n’y a aucun coût à la tricherie. Ainsi, les participants seront tentés de mensonge et de la réclamation qu’ils ont résolu des matrices plus qu’en fait, tout dans l’espoir qu’ils vont gagner un prix en espèces plus grand.

Ici, la variable dépendante pour le groupe expérimental est le numéro de matrices participants État qu'ils ont répondirent correctement. Ceci peut être comparé au nombre de matrices qui ont été effectivement résolu par les participants de contrôle, qui sert d’une valeur de référence.

Basé sur des recherches antérieures, il est prévu que les participants plus expérimentales seront gonfle leurs résultats légèrement, ce qui indique qu’ils ont répondu plusieurs matrices plus que les individus de contrôle.

Cette malhonnêteté marginale suggère que la récompense interne de toujours pouvoir se découvre comme une personne morale empêche la plupart des gens se trouvant trop, et affirmant qu’ils ont résolu tous les problèmes.

Tout d’abord, pour calculer combien de participants est nécessaires, effectuer une analyse de la puissance. Pour commencer, saluer chacun d'entre eux quand ils arrivent. Ensuite, leur fournir un livret de matrices et expliquer la tâche.

Soulignons que pour répondre correctement à une matrice, les deux valeurs dedans qui ajoutent à 10 doivent être identifiés et clairement encerclés. Également souligner qu’un prix en argent — 10 $ pour chaque réponse correcte — sera décerné à deux lauréats au hasard une fois toutes les données sont recueillies.

S’assurer que le participant comprend la tâche et ensuite leur permettre de résoudre des problèmes de maths autant que possible en 4 min.

Lorsque le temps est écoulé, ont le participant Mater leur enclos. Pour ceux du groupe témoin, immédiatement percevoir leur classeur. Vérifier chacune des matrices et notez combien ont répondu correctement.

Pour les membres du groupe expérimental, expliquent qu’ils vont être corrigeant leur propre travail comme réponses de matrice sont lus à haute voix. Ensuite, continuez à réciter les solutions.

Soulignons que le reste du classeur ne sera recueilli et devrait être jeté quand ils partent. Ensuite, dire aux participants d’écrire leur nom et le nombre de problèmes de maths, qu'ils ont répondu correctement et de manière incorrecte. Ensuite, faites-les tourner dans cette feuille de réponse Sommaire.

Une fois que les données ont été collectées, compte rendu de chaque individu et expliquer que cette tâche est d’examiner comment les coûts et avantages de tricherie influencent la décision d’une personne à être malhonnête.

Pour analyser les données, calculer le nombre de réponses correctes et l’intrigue comme une distribution de fréquence indiquant le pourcentage de participants par groupe.

Notez que les individus autorisés à auto-déclaration que leurs résultats ont indiqué qu’ils ont résolu un nombre significativement plus élevé de matrices par rapport aux témoins.

Cependant, basée sur la superposition des distributions, la plupart des participants dans la condition expérimentale a triché un peu juste avec inflation marginale, et seul un faible pourcentage triché beaucoup.

Ceci suggère que les participants pèsent deux choses dans leur décision d’être malhonnête : la première est la récompense externe de 10 $ par matrice correcte, ce qui entraîne leur mentir au sujet du nombre de problèmes ils ont résolu.

La seconde est la récompense interne de leur image de soi moral — en étant capable de se considérer comme quelqu'un d’honnête — efficacement caps ce mensonge et décourage les participants de prétendre qu’ils résolu le nombre maximal de problèmes.

Maintenant que vous avez appris comment l’ajout à 10 tâche peut être utilisé pour explorer la relation entre le degré de tricherie et image de soi, nous allons jeter un regard sur les autres façons, les chercheurs étudient la malhonnêteté.

D’une part, certains scientifiques évaluent comment moral d’amorçage — rappelant un individu sur des concepts honnêtes et actions — influe sur leur volonté de tricher. Étudiants ont été invités à signer un contrat de code d’honneur et par la suite ont été administrés l’ajout à 10 tâche.

Il a été constaté qu’il n’y avait aucun différence significative entre le nombre de ces participants du groupe expérimental remarqué qu'ils ont résolu de matrices et les données de particuliers de contrôle.

Cela donne à penser que ce qui incite les individus avec le code d’honneur de l’institution rappelle qu’ils soient moraux et diminue leur tendance à tricher.

En outre, ces rappels d’honnêteté sont étendus dans d’autres contextes, comme un bureau, où les fournitures souvent portés disparus. Dans ce cas, il a été démontré que s’un miroir est placé dans une zone où les individus pourraient être tentés de voler, comme dans le placard d’approvisionnement — ils sont découragés de prendre la maison tous les stylos.

L’idée est que, en observant leurs actions, le voleur potentiel est conscient de soi, et ils se rendent compte que prenant chacun d’eux peut signifier, qu'ils ne sont pas aussi honnêtes qu’ils ont envie de croire.

Vous avez juste regardé la vidéo sur la façon de JoVE l’ajout à 10 tâche peut être utilisé pour mieux comprendre de malhonnêteté. Maintenant, vous devriez savoir comment concevoir l’expérience, de recueillir de contrôle et de tricherie données, interpréter les résultats et saisir comment image de soi — surtout rappeler à une personne de leurs actions — pourraient être utilisés pour décourager la tricherie dans d’autres applications.

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