潜在連合テスト

Social Psychology

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Overview

ソース: ジュリアン遺言 & ジェイ ・ ヴァン ・ Bavel-ニューヨーク大学

社会心理学のコア構成要素の 1 つは、オブジェクトや人に対する態度の概念です。従来、心理学者は、単に自分の信念、意見や感情を自己報告する人々 を尋ねることによって態度を測定しました。このアプローチ (否定的な連想をかくまっている) にもかかわらず公平、平等主義の信念を自己報告する独創力のある人が多いので、人種的偏見のような社会的にデリケートな態度を測定する場合、制限があります。この社会的望ましさバイアスを回避するために心理学者は、意図的なコントロール (および潜在的な歪み) により少なく適している潜在的態度を測定しようとするタスクの数を開発しています。

潜在連合テスト、または、IAT はこれらの意識不明の態度の最も有力な対策の一つです。IAT は、アンソニー ・ グリーンワルド氏と同僚によって 1998 年の論文で最初に導入されました。1このビデオは最後の実験で使用される (who は明示的な平等主義の態度を報告) ヨーロッパのアメリカ人参加者が自分のレースの暗黙的な設定を示す IAT を実施する方法を実演します。

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JoVE Science Education Database. 社会心理学の本質. 潜在連合テスト. JoVE, Cambridge, MA, (2019).

Procedure

1. 参加者募集

  1. パワー解析を行い、観察された効果のサイズを検出し、インフォームド・コンセントを取得するための十分な統計的検出力を得るに十分な参加者を募集します。

2. データの収集

  1. 快適な 12 の単語のリストを組み立てる-良い-団体 (例えば、ハッピー、ラッキー、ギフト) と不愉快の 12 の言葉-悪い-団体 (例えば憎しみ、災害、毒)。
  2. 12 ヨーロッパ アメリカとあごと額にトリミング 12 のアフリカ系アメリカ人の顔 (半分男性、ハーフの女性)、まとめます。
  3. 5 ブロック (すなわちシーケンス) で刺激プレゼンテーション スクリプトを作成します。
    1. スクリプト必要がありますのみ 3 つのキーボードの応答を許可する: (1)「スペース」については、推進するため左側と右側アンカーを選択する (3) 『 I 』 のアンカーを選択する (2) ' E'.
    2. 参加者のキー入力を記録するだけスクリプト必要がありますまた、応答潜時 (すなわち、各刺激と反応の間の時間) を記録します。
    3. ブロック 1: 最初のターゲット コンセプト差別します。レースはアンカー画面と白の 1 つの側面に黒を表示するセットアップは、反対側に表示されます。特定の方向は被験者間で相殺する必要があります (すなわち被験者の半分必要があります左側の黒と白の右上を見る)。このブロックは 40 試験の合計で構成されています: 後者 20 試験のデータが分析されるに対し、最初の 20 は練習試験。(交換) することがなくランダムにサンプル 50 の顔、それぞれがまさに 2 回 (一度の練習試験、実際の試験に 1 回) 表示されます。各試行の表示を (ランダムに選ばれた各試行) 700 ms や 400 ms、100 ms の間遅延に区切ります。
    4. ブロック 2: 関連付けられた属性の識別。原子価アンカー快適が不快と、画面の片側に表示されるようにする設定は、反対側に表示されます。このブロックは、すべて同じ特性ブロック 1 (すなわち、対抗、試行間の遅延数) 原子価の単語 (例えば, 良い, 悪い) は面ではなく表示されることを除いて。
    5. ブロック 3: 初期結合タスク。(つまり、このブロックの右側にも表示されるし、ブラックがブロック 1 の右側に表示された) 場合、先行するブロックとして同じ方向を使用して両方のレースとヴァランスのアンカーを表示します。40 試験の合計のため、少なくとも 2 回提示各 12 の顔と 12 の原子価の言葉。前のブロックから同じ間遅延を使用します。
    6. ブロック 4: ターゲット コンセプト差別を逆します。ヴァランス アンカーとレース アンカー ブラック ホワイトが表示された画面上に表示され、スワップを削除 (その逆)。それ以外の場合、このブロックには、ブロック 1 のすべての特性が保持されます。
    7. ブロック 5: 逆結合タスク。このブロックは、ブロック 4 にあったレース アンカーは同じ位置に今、ことを除いてブロック 3 と同じです。ブロック 3 と 5 は、参加者間で相殺する必要があります。
  4. すべてのブロック、関連付けられているカテゴリに基づいて、可能な限り迅速に顔/用語を分類する参加者に指示します。
  5. IAT のコンピューター管理タスクを完了すると、レース関連の態度や信念を測定するいくつかのアンケートを配布します。
    1. プライバシーがあることを知っている参加者を可能にするには、個人の実験室でこれらのアンケートを完了するを必要します。かけ、完了したアンケート回答マークされていない封筒に実験者に返す前に知らせるも。
    2. 調査は、黒と白の人種概念意味差動策感温度計を含める必要があります-現代人種的優越感のスケール2-だけでなく、多様性と差別のスケール。3
    3. アンカーとして次 - 対極の形容詞対で 5 つのセマンティック ディメンションごとに 7 ポイント スケールを使用:-醜い美しい、良い、悪い、快-不快、正直-不誠実、ニース-ひどい。
  6. これらの 5 つのセマンティックの寸法を使用してすべての 4 つのオブジェクト カテゴリから項目を評価する参加者に指示します。
    1. 彼らは、カテゴリに関連する両方のアンカーの形容詞と見なされた場合、スケールの中間をマークする参加者に指示します。
  7. 報告: 研究を完了、研究の厳密な性質についての参加者を言います。

3. データ分析

  1. これらの極端な観測は分析を不当に影響しないように、3000 ms 3000 ミリ秒より長い反応時間と同様、300 ms 未満 300 ms 回反応を変換します。
  2. 反応時間データが積極的に偏っているので、ログはそれより正常分散されるようにすべての反応時間データを変換します。
  3. ブロック 5 ブロック 3 の平均反応時間を比較します。
  4. IAT の効果のインデックスを計算するこれらのスコアを減算します。
    1. スコア潜在的選好を反映して肯定的な (すなわち、プロ黒) 白と黒、負のスコアを反映 (すなわち、プロの白)、黒対白の潜在的選好によるスコアはゼロを示す黒と白の同等の潜在的選好に対し。
  5. 3 (肯定的な) (否定的な)-3 尺度を使用して、各概念の 5 つのディメンションの明示的な評価を平均することによって意味差動スコアを計算します。

自分の心の中だと誰か頼むことは、信念を論議して喜んでであるか、故意も気づいているから切断できます。

一方、伝統的な方法が頻繁に彼ら自身の態度を報告する個人を尋ねる-きせグループのメンバーについての個人的な感情を評価すると言う-自分の意見が明確に意図的な思考を含みます。

トピックは、人々 が公平で平等な意見を述べるし、にもかかわらず、彼らは本当にネガティブを抱く可能性が積極的に自分自身を表現する可能性が高い。

この社会的望ましさバイアス、暗黙の態度を回避するために-評価意識とコントロールの外部で発生する、検討する必要があります。

このビデオは、潜在連合テストを実施する方法を示します-レースのような概念と自動評価間の関連の強さを調査するための影響力のあるメジャー グリーンワルド氏と同僚の原作に基づきます。

この実験では、ヨーロッパ アメリカ人参加者は外集団同質性を確立するため募集しています。写真や言葉が表示されます — 特定のレースまたは属性のいずれかに関連付けられている-、迅速かつ正確には、5 つの異なるブロック間でそれらを並べ替えるに尋ねた。

キャッチは、刺激が矢継ぎ早に表示されます-それらを明示的に処理する参加者のため時間がなく-潜在連合テストそれ故に、名前。

試験、コンセプトの差別、初期目標の最初のブロックで-ホワイト ヨーロッパまたは黒人のアフリカ人の起源の顔 — 交換せず、ランダムに表示されます。

示す面がホワイトの場合、参加者は「白」に対応するキーを押す必要があります。最初の半分実践試験を考慮され参加者の迅速な対応に慣れるエラーが期待どおりには、保存されません。

同様に、ブロック 2 の-差別を属性-参加者は、「良い」と「悪い」の言葉だけにさらされています。つまり、「恐ろしい」が表示されたら、正しい返信は「悪い」に対応するキー押下になります。したがって、最初の 2 つのブロックは、正しい回答に関連付けられているベースライン待ち時間として機能します。

ブロック 3 の間に-結合部分-レースで画像や言葉が表示され、属性ペアに 1 つの応答キー。参加者は、提示された顔や「すばらしい」のような単語が「黒または良い」または「ホワイトまたは悪い」に対応どうかを今決めなければなりません。

ブロック 4-逆コンセプト差別 — コンピューターが「ブラック」のキーを除いてブロック 1 の繰り返しであるし、「白」が反転します。このブロックでは、参加者は、新しい「黒/白」対応のキープレスを調整します。

最後に、ブロック 5、逆に結合された-に似ていますがブロック 3、属性間でそのレースを反転「黒または悪い」と「ホワイトまたは良い」が同じ応答キーのペアになっている今。暗黙の設定は、ブロック 3 と比べてレイテンシの違いに観察すべき。

従属変数は、ブロックの種類で反応する遅延。参加者が良いときより高速な単語を並べ替えると予測され、白い顔が、反対側に比べると同じキーで行って良いと黒。したがって、反応時間は、ステレオタイプの偏見と一致する各参加者の暗黙の好みの強さを明らかにします。

さらに、応答を対数変換し、タスクが完了した後与えられたレース関連のアンケートで提供される自己報告された態度と比較することができます。

この場合、参加者のバイアスは実際に話されている、する場合それ、自己報告された信念、社会的望ましさのフォームをこのように明らか、潜在連合テスト中に特定の点数に相関がないことが仮定されます。

参加者の適切な数を決定する力分析を行う実験を開始する前に-特にヨーロッパ系アメリカ人の降下の求められています。

まず、実験室で一人一人に挨拶、イメージと言葉の試験では、以上のいくつかのブロックが並べ替えが、彼らが参加する同意書に署名を説明します。

コンピューターの前に参加者を座席します。さらに迅速かつ正確に可能な限り、word またはイメージとして表示される画面に"E"を押すことによって右側の左または"I"のカテゴリに収まる場合は、分類ことを説明します。質問に答えるし、部屋を出る。

ブロック 1 を起動するには、space キーを押します。この初期フェーズでは、参加者が 100 回の試行の過程で白黒アンカー レースに基づいて、面を分類に単に応答しているを確認します。

ブロック 2、関連付けられている属性の識別に進むは、言葉と価数の一覧のみが別 100 試験分類選択肢として善と悪のサーブをアンカー今を観察します。

画像や言葉が表示されますブロック 3、最初の結合されたタスクに進行に応じて-に 1 つの応答キーの組み合わせが、-200 の試験の合計のため。

ブロック 4、逆ターゲット コンセプト差別レース アンカー 100 試験の反対側に表示されることを除いてブロック 1 に関連しています。

最後にブロック 5 で逆にセグメントを結合、ブロック 3 に比べて注意参加者再び顔と結合されたアンカーの単語を分類するが、属性が反転します。

次の潜在連合テスト コンピューター上を完了するいくつかの追加の質問票があることを説明します。完全なプライバシーを持っている、その後、部屋を出ることを強調します。

参加者のアンケートを完了する十分な時間を許可します。最後に、報告会に戻り、研究の参加をありがちましょう。

データを可視化、ブロック型間で平均試験待ち時間をプロットします。変換反応時間に原稿詳細についてを参照してください。

ホワイト/よい物と比べてブラック/良い試験のためレスポンスが遅かったに注意してください。遅い応答を反映より困難関連付け、黒を関連付けるには挑戦は、ヨーロッパ系アメリカ人参加者を示唆して快適な名詞と顔。言い換えれば、彼らは黒いアンカー白アンカーの潜在的態度選好を展示しました。

また各参加者の反応時間を変換し、ブロック 5 からブロック 3 の手段を引いて最初のログで暗黙の協会の効果のインデックスを計算します。正のスコアは、負の 1 つは、白の傾斜を明らかにするのに対し、黒の自動設定を反映しています。

終了後のアンケートの明示的な格付けを平均することによって計算されるセマンティックの差動スコアとこれらのインデックスを比較します。ここでは、ゼロ値の自己報告された平等主義好み-レース バイアスなし。

結果は、ほとんどの参加者が明らかに黒地白の強い潜在的選好への穏健な IAT 得点にもかかわらず平等主義の好みを自己報告でした。これらの結果は、社会的望ましさバイアス アンケートへの応答が歪んでいるかもしれないことをお勧めします。

今では潜在連合テストは自動バイアスおよび偏見のため社会的にデリケートなトピックを調べることができますどのように精通、タスクを適用することができます他の実際の生活状況を見てみましょう。

研究者は、社会的な態度および精神的な健康を含むトピックの数に参加することができるインターネット上の潜在連合テストを公開しています。参加者は、自分の信念と自分の家庭やオフィスの快適さで先入観を調べるためストレートなアプローチを提供する暗黙的な嗜好の即時のフィードバックを受け取る。

他の研究者は、快/不快の言葉と自己/他者を組み合わせることで自尊心を測定するのにタスクを使用しています。これらのテストは、任意の fa¸ade または詐欺の介入と治療とのより良い成功につながる見ることができます。

最後に、子供たちは自己対策を報告してほしいという場合は特に、信頼できる情報を得るが困難です。このため、研究者は暗黙連合テストを使用する若い態度、信念、人種、性別、でも健康的な食行動の方の好みを調査バージョンに至るを評価します。

ゼウスの潜在連合テストのビデオを見てきただけ。今現実の数に原則を適用する方法と同様、設計および潜在連合テストを使用してテストを実行する方法、分析し、結果を評価する方法を十分に理解が必要です。

見てくれてありがとう!

Results

この手順は通常ブラック/楽しいホワイト/快適な試験 (図 1) と比較して中にかなり遅い応答で発生します。遅い応答より困難な連合を反映するように解釈されます、のでこの長いの相対遅延 (すなわち遅延) 黒地白の暗黙的な態度嗜好を示唆しています。つまり、被験者通常それを見つけるブラックを関連付けるが難しい快適な名詞と顔。また、専ら白参加者からの応答を解析するとき例えば、彼らしばしば自己報告平等主義 (すなわち、白または黒のどちらかのための好み無し)、黒 (図 2) に白の強い暗黙嗜好を明らかにする IAT 得点にもかかわらず。

Figure 1
図 1。暗黙の協会試験の典型的な結果最初ブラック/快適なブロックを行った被験者を白します。(変形されてない) 平均反応時間のスコアは、エラー バーと 1 つの標準偏差と y 軸に表示されます。反応時間がログ解析用に変換、簡単に解釈未変換のスコアが表示されます。X 軸は、これらの科目がこれらのブロックを検出順序を表示します。この図は、グリーンウォルド、McGhee とシュワルツから適応されました。1

Figure 2
図 2。IAT の関係は白の参加者の間での明示的な設定をスコアします。IAT 効果スコア プロ ブラック設定、プロの白の好みを示す負のスコアを示すスコアが正の y 軸に表示され、差分の設定がないことを示すゼロします。意味差動スコア プロ ブラック設定、プロの白の好みを示す負のスコアを示すスコアが正の x 軸に表示され、差分の設定がないことを示すゼロします。報告する明示的な実質的にすべての白い参加者プロ黒または平等 (すなわちスコアが 0 の) 意味の好みも IAT にプロ白の好みを表示。この図は、グリーンウォルド、McGhee とシュワルツから適応されました。1

Applications and Summary

元のペーパー以来 IAT は、性別、宗教、性別など他の多くのドメインで偏見を調べる拡張されています。4また、IAT に適応されている (1) ステレオタイプから暗黙の態度を切り離して考える、(2) 快/不快の言葉と自己/他者を組み合わせることで自尊心を測定し、(3) 子どもたちの潜在的態度を明らかにします。いくつかのケースでは、IAT は、差別、自殺行動などの自己レポートの対策よりもより良い予測的妥当性を提供します。5

影響力は、それ行われていた利用できるオンライン web サイトになっている理由の 1 つはプロジェクトの暗黙的な (https://implicit.harvard.edu/implicit/) 誰もが複数のバージョンに参加することができますと呼ばれます。数百万人の測定が完了しました、彼らは暗黙的な嗜好がテストを完了している他の人々 にどのように比較するのかを即座にフィードバックを受け取りました。暗黙バイアスに関する研究は、心理学の分野外大規模な影響を与えているし、暗黙バイアス トレーニングの主要な組織、政府機関、警察の常識となっています。

References

  1. Greenwald, A. G., McGhee, D. E., & Schwartz, J. L. (1998). Measuring individual differences in implicit cognition: the Implicit Association Test. Journal of personality and social psychology, 74, 1464.
  2. McConahay, J. B., Hardee, B. B., & Batts, V. (1981). Has racism declined in America? It depends on who is asking and what is asked. Journal of Conflict Resolution, 25, 563-579.
  3. Wittenbrink, B., Judd, C. M., & Park, B. ( 1997). Evidence for racial prejudice at the implicit level and its relationship with questionnaire measures. Journal of Personality and Social Psychology, 72, 262-274.
  4. Nosek, B. A., Smyth, F. L., Hansen, J. J., Devos, T., Lindner, N. M., Ranganath, K. A., Smith, C.T., et al. (2007). Pervasiveness and correlates of implicit attitudes and stereotypes. European Review of Social Psychology, 18, 36-88.
  5. Nock, M. K., Park, J. M., Finn, C. T., Deliberto, T. L., Dour, H. J., & Banaji, M. R. (2010). Measuring the suicidal mind: implicit cognition predicts suicidal behavior. Psychological Science, 21, 511-517.

1. 参加者募集

  1. パワー解析を行い、観察された効果のサイズを検出し、インフォームド・コンセントを取得するための十分な統計的検出力を得るに十分な参加者を募集します。

2. データの収集

  1. 快適な 12 の単語のリストを組み立てる-良い-団体 (例えば、ハッピー、ラッキー、ギフト) と不愉快の 12 の言葉-悪い-団体 (例えば憎しみ、災害、毒)。
  2. 12 ヨーロッパ アメリカとあごと額にトリミング 12 のアフリカ系アメリカ人の顔 (半分男性、ハーフの女性)、まとめます。
  3. 5 ブロック (すなわちシーケンス) で刺激プレゼンテーション スクリプトを作成します。
    1. スクリプト必要がありますのみ 3 つのキーボードの応答を許可する: (1)「スペース」については、推進するため左側と右側アンカーを選択する (3) 『 I 』 のアンカーを選択する (2) ' E'.
    2. 参加者のキー入力を記録するだけスクリプト必要がありますまた、応答潜時 (すなわち、各刺激と反応の間の時間) を記録します。
    3. ブロック 1: 最初のターゲット コンセプト差別します。レースはアンカー画面と白の 1 つの側面に黒を表示するセットアップは、反対側に表示されます。特定の方向は被験者間で相殺する必要があります (すなわち被験者の半分必要があります左側の黒と白の右上を見る)。このブロックは 40 試験の合計で構成されています: 後者 20 試験のデータが分析されるに対し、最初の 20 は練習試験。(交換) することがなくランダムにサンプル 50 の顔、それぞれがまさに 2 回 (一度の練習試験、実際の試験に 1 回) 表示されます。各試行の表示を (ランダムに選ばれた各試行) 700 ms や 400 ms、100 ms の間遅延に区切ります。
    4. ブロック 2: 関連付けられた属性の識別。原子価アンカー快適が不快と、画面の片側に表示されるようにする設定は、反対側に表示されます。このブロックは、すべて同じ特性ブロック 1 (すなわち、対抗、試行間の遅延数) 原子価の単語 (例えば, 良い, 悪い) は面ではなく表示されることを除いて。
    5. ブロック 3: 初期結合タスク。(つまり、このブロックの右側にも表示されるし、ブラックがブロック 1 の右側に表示された) 場合、先行するブロックとして同じ方向を使用して両方のレースとヴァランスのアンカーを表示します。40 試験の合計のため、少なくとも 2 回提示各 12 の顔と 12 の原子価の言葉。前のブロックから同じ間遅延を使用します。
    6. ブロック 4: ターゲット コンセプト差別を逆します。ヴァランス アンカーとレース アンカー ブラック ホワイトが表示された画面上に表示され、スワップを削除 (その逆)。それ以外の場合、このブロックには、ブロック 1 のすべての特性が保持されます。
    7. ブロック 5: 逆結合タスク。このブロックは、ブロック 4 にあったレース アンカーは同じ位置に今、ことを除いてブロック 3 と同じです。ブロック 3 と 5 は、参加者間で相殺する必要があります。
  4. すべてのブロック、関連付けられているカテゴリに基づいて、可能な限り迅速に顔/用語を分類する参加者に指示します。
  5. IAT のコンピューター管理タスクを完了すると、レース関連の態度や信念を測定するいくつかのアンケートを配布します。
    1. プライバシーがあることを知っている参加者を可能にするには、個人の実験室でこれらのアンケートを完了するを必要します。かけ、完了したアンケート回答マークされていない封筒に実験者に返す前に知らせるも。
    2. 調査は、黒と白の人種概念意味差動策感温度計を含める必要があります-現代人種的優越感のスケール2-だけでなく、多様性と差別のスケール。3
    3. アンカーとして次 - 対極の形容詞対で 5 つのセマンティック ディメンションごとに 7 ポイント スケールを使用:-醜い美しい、良い、悪い、快-不快、正直-不誠実、ニース-ひどい。
  6. これらの 5 つのセマンティックの寸法を使用してすべての 4 つのオブジェクト カテゴリから項目を評価する参加者に指示します。
    1. 彼らは、カテゴリに関連する両方のアンカーの形容詞と見なされた場合、スケールの中間をマークする参加者に指示します。
  7. 報告: 研究を完了、研究の厳密な性質についての参加者を言います。

3. データ分析

  1. これらの極端な観測は分析を不当に影響しないように、3000 ms 3000 ミリ秒より長い反応時間と同様、300 ms 未満 300 ms 回反応を変換します。
  2. 反応時間データが積極的に偏っているので、ログはそれより正常分散されるようにすべての反応時間データを変換します。
  3. ブロック 5 ブロック 3 の平均反応時間を比較します。
  4. IAT の効果のインデックスを計算するこれらのスコアを減算します。
    1. スコア潜在的選好を反映して肯定的な (すなわち、プロ黒) 白と黒、負のスコアを反映 (すなわち、プロの白)、黒対白の潜在的選好によるスコアはゼロを示す黒と白の同等の潜在的選好に対し。
  5. 3 (肯定的な) (否定的な)-3 尺度を使用して、各概念の 5 つのディメンションの明示的な評価を平均することによって意味差動スコアを計算します。

自分の心の中だと誰か頼むことは、信念を論議して喜んでであるか、故意も気づいているから切断できます。

一方、伝統的な方法が頻繁に彼ら自身の態度を報告する個人を尋ねる-きせグループのメンバーについての個人的な感情を評価すると言う-自分の意見が明確に意図的な思考を含みます。

トピックは、人々 が公平で平等な意見を述べるし、にもかかわらず、彼らは本当にネガティブを抱く可能性が積極的に自分自身を表現する可能性が高い。

この社会的望ましさバイアス、暗黙の態度を回避するために-評価意識とコントロールの外部で発生する、検討する必要があります。

このビデオは、潜在連合テストを実施する方法を示します-レースのような概念と自動評価間の関連の強さを調査するための影響力のあるメジャー グリーンワルド氏と同僚の原作に基づきます。

この実験では、ヨーロッパ アメリカ人参加者は外集団同質性を確立するため募集しています。写真や言葉が表示されます — 特定のレースまたは属性のいずれかに関連付けられている-、迅速かつ正確には、5 つの異なるブロック間でそれらを並べ替えるに尋ねた。

キャッチは、刺激が矢継ぎ早に表示されます-それらを明示的に処理する参加者のため時間がなく-潜在連合テストそれ故に、名前。

試験、コンセプトの差別、初期目標の最初のブロックで-ホワイト ヨーロッパまたは黒人のアフリカ人の起源の顔 — 交換せず、ランダムに表示されます。

示す面がホワイトの場合、参加者は「白」に対応するキーを押す必要があります。最初の半分実践試験を考慮され参加者の迅速な対応に慣れるエラーが期待どおりには、保存されません。

同様に、ブロック 2 の-差別を属性-参加者は、「良い」と「悪い」の言葉だけにさらされています。つまり、「恐ろしい」が表示されたら、正しい返信は「悪い」に対応するキー押下になります。したがって、最初の 2 つのブロックは、正しい回答に関連付けられているベースライン待ち時間として機能します。

ブロック 3 の間に-結合部分-レースで画像や言葉が表示され、属性ペアに 1 つの応答キー。参加者は、提示された顔や「すばらしい」のような単語が「黒または良い」または「ホワイトまたは悪い」に対応どうかを今決めなければなりません。

ブロック 4-逆コンセプト差別 — コンピューターが「ブラック」のキーを除いてブロック 1 の繰り返しであるし、「白」が反転します。このブロックでは、参加者は、新しい「黒/白」対応のキープレスを調整します。

最後に、ブロック 5、逆に結合された-に似ていますがブロック 3、属性間でそのレースを反転「黒または悪い」と「ホワイトまたは良い」が同じ応答キーのペアになっている今。暗黙の設定は、ブロック 3 と比べてレイテンシの違いに観察すべき。

従属変数は、ブロックの種類で反応する遅延。参加者が良いときより高速な単語を並べ替えると予測され、白い顔が、反対側に比べると同じキーで行って良いと黒。したがって、反応時間は、ステレオタイプの偏見と一致する各参加者の暗黙の好みの強さを明らかにします。

さらに、応答を対数変換し、タスクが完了した後与えられたレース関連のアンケートで提供される自己報告された態度と比較することができます。

この場合、参加者のバイアスは実際に話されている、する場合それ、自己報告された信念、社会的望ましさのフォームをこのように明らか、潜在連合テスト中に特定の点数に相関がないことが仮定されます。

参加者の適切な数を決定する力分析を行う実験を開始する前に-特にヨーロッパ系アメリカ人の降下の求められています。

まず、実験室で一人一人に挨拶、イメージと言葉の試験では、以上のいくつかのブロックが並べ替えが、彼らが参加する同意書に署名を説明します。

コンピューターの前に参加者を座席します。さらに迅速かつ正確に可能な限り、word またはイメージとして表示される画面に"E"を押すことによって右側の左または"I"のカテゴリに収まる場合は、分類ことを説明します。質問に答えるし、部屋を出る。

ブロック 1 を起動するには、space キーを押します。この初期フェーズでは、参加者が 100 回の試行の過程で白黒アンカー レースに基づいて、面を分類に単に応答しているを確認します。

ブロック 2、関連付けられている属性の識別に進むは、言葉と価数の一覧のみが別 100 試験分類選択肢として善と悪のサーブをアンカー今を観察します。

画像や言葉が表示されますブロック 3、最初の結合されたタスクに進行に応じて-に 1 つの応答キーの組み合わせが、-200 の試験の合計のため。

ブロック 4、逆ターゲット コンセプト差別レース アンカー 100 試験の反対側に表示されることを除いてブロック 1 に関連しています。

最後にブロック 5 で逆にセグメントを結合、ブロック 3 に比べて注意参加者再び顔と結合されたアンカーの単語を分類するが、属性が反転します。

次の潜在連合テスト コンピューター上を完了するいくつかの追加の質問票があることを説明します。完全なプライバシーを持っている、その後、部屋を出ることを強調します。

参加者のアンケートを完了する十分な時間を許可します。最後に、報告会に戻り、研究の参加をありがちましょう。

データを可視化、ブロック型間で平均試験待ち時間をプロットします。変換反応時間に原稿詳細についてを参照してください。

ホワイト/よい物と比べてブラック/良い試験のためレスポンスが遅かったに注意してください。遅い応答を反映より困難関連付け、黒を関連付けるには挑戦は、ヨーロッパ系アメリカ人参加者を示唆して快適な名詞と顔。言い換えれば、彼らは黒いアンカー白アンカーの潜在的態度選好を展示しました。

また各参加者の反応時間を変換し、ブロック 5 からブロック 3 の手段を引いて最初のログで暗黙の協会の効果のインデックスを計算します。正のスコアは、負の 1 つは、白の傾斜を明らかにするのに対し、黒の自動設定を反映しています。

終了後のアンケートの明示的な格付けを平均することによって計算されるセマンティックの差動スコアとこれらのインデックスを比較します。ここでは、ゼロ値の自己報告された平等主義好み-レース バイアスなし。

結果は、ほとんどの参加者が明らかに黒地白の強い潜在的選好への穏健な IAT 得点にもかかわらず平等主義の好みを自己報告でした。これらの結果は、社会的望ましさバイアス アンケートへの応答が歪んでいるかもしれないことをお勧めします。

今では潜在連合テストは自動バイアスおよび偏見のため社会的にデリケートなトピックを調べることができますどのように精通、タスクを適用することができます他の実際の生活状況を見てみましょう。

研究者は、社会的な態度および精神的な健康を含むトピックの数に参加することができるインターネット上の潜在連合テストを公開しています。参加者は、自分の信念と自分の家庭やオフィスの快適さで先入観を調べるためストレートなアプローチを提供する暗黙的な嗜好の即時のフィードバックを受け取る。

他の研究者は、快/不快の言葉と自己/他者を組み合わせることで自尊心を測定するのにタスクを使用しています。これらのテストは、任意の fa¸ade または詐欺の介入と治療とのより良い成功につながる見ることができます。

最後に、子供たちは自己対策を報告してほしいという場合は特に、信頼できる情報を得るが困難です。このため、研究者は暗黙連合テストを使用する若い態度、信念、人種、性別、でも健康的な食行動の方の好みを調査バージョンに至るを評価します。

ゼウスの潜在連合テストのビデオを見てきただけ。今現実の数に原則を適用する方法と同様、設計および潜在連合テストを使用してテストを実行する方法、分析し、結果を評価する方法を十分に理解が必要です。

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