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Der implizite Assoziationstest

Overview

Quelle: Julian Wills & Jay Van Bavel, New York University

Einer der zentralen Konstrukte in der Sozialpsychologie ist die Vorstellung von einer Haltung gegenüber ein Objekt oder eine Person. Traditionell, gemessen Psychologen Einstellungen durch einfaches Fragen Leute, ihre Überzeugungen, Meinungen oder Gefühle selbst zu melden. Dieser Ansatz hat Einschränkungen, jedoch beim sozial sensiblen Haltung, wie rassistische Vorurteile zu messen, weil Menschen oft motiviert, vorurteilslose, egalitäre Überzeugungen (trotz beherbergen negative Assoziationen) self-report. Um diese soziale Erwünschtheit Vorspannung zu umgehen, haben Psychologen eine Reihe von Aufgaben entwickelt, die versuchen, implizite Einstellungen zu messen, die bewusste Kontrolle (und mögliche Verzerrung) weniger zugänglich sind.

Der implizite Assoziationstest oder IAT, gehört zu den einflussreichsten Maßnahmen dieser unbewussten Haltungen. Die IAT wurde erstmals in einem Papier 1998 von Anthony Greenwald und Kollegen. 1 dieses Video demonstriert, wie zur Durchführung der IAT in das letzte Experiment verwendet, wo europäische amerikanische Teilnehmer (unterstellten explizite egalitäre Einstellungen) implizite Einstellungen für ihrer eigenen Rasse ausstellen.

Procedure

1. Teilnehmer Rekrutierung

  1. Eine Energie-Analyse durchführen und genügend Teilnehmer erhalten ausreichende statistische Aussagekraft die beobachtete Effekt-Größe zu erkennen und dann die Einwilligung zu rekrutieren.

2. Datenerhebung

  1. Montieren Sie eine Liste der 12 Wörter mit angenehmen – gut – Verbände (z.B., glücklich, glücklich, Geschenk) und 12 Wörter mit unangenehmen – schlecht – Verbände (z.B., Hass, Katastrophe, vergiften).
  2. Montieren Sie 12 europäische American und 12 afroamerikanische Gesichter (halb Mann, halb weiblich), am Kinn und Stirn abgeschnitten.
  3. Erstellen Sie ein Reiz Präsentation Skript mit fünf Blöcke (d.h. Sequenzen).
    1. Das Skript sollte nur drei Tastatur Antworten ermöglichen: (1) "Leertaste" für die Förderung der Anweisungen, (2) "E" Anker auf der linken Seite, und (3) "Ich" Anker auf der rechten Seite wählen auswählen.
    2. Neben der Erfassung des Teilnehmers Tastendrücke, sollte das Skript auch ihre Antwort Latenz (d.h. die Zeit zwischen den einzelnen Reizdarbietung und Antwort zur Verfügung gestellt) aufzeichnen.
    3. Block 1: Initial-Zielkonzept Diskriminierung. Einrichtung, die das Rennen verankert, so dass auf der einen Seite des Bildschirms und weiß schwarz angezeigt wird ist auf der gegenüberliegenden Seite angezeigt. Die spezifische Ausrichtung sollte über Themen ausgeglichen werden (d. h.die Hälfte der Probanden sollten sehen auf der linken Seite schwarz und weiß auf der rechten Seite). Dieser Block besteht aus insgesamt 40 Studien: die ersten 20 sind Praxis Studien, während Daten in den letzten 20 Studien analysiert werden. Nach dem Zufallsprinzip Probe (ohne Ersatz) die fünfzig Gesichter so dass jeder genau zweimal (einmal für Praxis-Studien, einmal für echte Studien) angezeigt wird. Trennen Sie die Anzeige von jeder Prüfung durch eine Inter trial-Verzögerung von 100 ms, 400 ms oder 700 ms (nach dem Zufallsprinzip entschieden jeden Versuch).
    4. Block 2: Attribut Diskriminierung verbunden. Einrichten der Valenz-Anker, so dass angenehm ist auf einer Seite des Bildschirms und unangenehme auf der gegenüberliegenden Seite angezeigt. Dieser Block verfügt über die gleichen Eigenschaften wie Block 1 (d.h., ausgleichende, Anzahl der Versuche, Inter Testversion Verzögerung) außer dass die Valenz Wörter (z.B. gut, schlecht) anstelle von Flächen angezeigt werden.
    5. Block 3: Initial kombiniert Aufgabe. Zeigen Sie das Rennen und Valence Anker mit derselben Ausrichtung als die vorhergehenden Blöcke (d. h. wenn Schwarz auf der rechten Seite für Block 1 angezeigt wurde, dann es auch auf der rechten Seite für diesen Block angezeigt werden soll). Präsentieren Sie jedes der 12 Gesichter und 12 Valenz Wörter mindestens zweimal für insgesamt 40 Studien. Verwenden Sie die gleichen Inter Testversion Verzögerungen aus den vorangegangenen Blöcken.
    6. Block 4: umgekehrt-Zielkonzept Diskriminierung. Entfernen Sie die Wertigkeit Anker und Swap das Rennen verankert, so dass Schwarz bei White ursprünglich angezeigt wurde jetzt auf dem Bildschirm angezeigt wird (und umgekehrt). Andernfalls behält sich dieser Block alle Merkmale des Block 1.
    7. Block 5: umgekehrte kombinierte Aufgabe. Dieser Block ist identisch mit Block 3, mit der Ausnahme, dass die Rennen Anker jetzt in der gleichen Position sind wie sie in Block 4 waren. Block 3 und 5 sollte über Teilnehmer ausgeglichen werden.
  4. Weisen Sie für alle Blöcke Teilnehmer, die Gesichter/Begriffe so schnell wie möglich, zu klassifizieren an, basierend auf die Kategorie, die, der Sie zugeordnet sind.
  5. Verteilen Sie nach Abschluss der Computer verwaltet IAT Aufgaben sich mehrere Fragebögen, die Rennen-bezogene Einstellungen und Überzeugungen zu messen.
    1. Damit können Teilnehmer zu wissen, dass sie Privatsphäre haben, haben sie diese Fragebögen in persönlichen experimentelle Räume zu vervollständigen. Auch informieren Sie, dass sie ihre ausgefüllten Fragebögen in einem anonymen Umschlag platzieren vor der Rückgabe an den Experimentator.
    2. Die Umfragen gehören ein Gefühl Thermometer und semantischen differential Maßnahmen für die rassistische Konzepte von Schwarz und weiß – der moderne Rassismus Skala2– sowie die Vielfalt und Diskriminierung Skalen. 3
    3. 7-Punkte-Skala für jede der fünf semantischen Dimensionen mit den folgenden Gegenpol Adjektiv-Paare als Anker verwenden: schöne – hässlich, gut-schlecht, angenehm – unangenehm, ehrlich – unehrlich, schön-schrecklich.
  6. Weisen Sie Teilnehmer zu verzinsten Positionen aus allen vier Objektkategorien mit diesen fünf semantischen Dimensionen.
    1. Weisen Sie Teilnehmer, die Mitte der Skala zu markieren, wenn sie beide Verankerung Adjektive, um zur Kategorie irrelevant angesehen.
  7. Nachbesprechung: Um das Studium abzuschließen, sagen Sie die Teilnehmer über die genaue Art der Studie.

(3) Datenanalyse

  1. Recode Reaktion Zeit weniger als 300 ms bis 300 ms, sowie mehr als 3000 ms bis 3000 ms Reaktionszeit, so dass diese extreme Beobachtungen nicht übermäßig die Analyse beeinflussen.
  2. Da die Reaktionszeit Daten positiv verzerrt ist, Log verwandeln alle Reaktionszeiten Daten, so dass es mehr normalverteilt ist.
  3. Vergleichen Sie dann die mittleren Reaktionszeiten zu Block 3 mit Block 5.
  4. Subtrahieren Sie diese Werte um einen Index für den IAT-Effekt zu berechnen.
    1. Positive Resultate reflektieren eine implizite Vorliebe für Schwarz gegen weiß (d.h., pro-schwarz), negative Werte spiegeln eine implizite Vorliebe für weiß gegen Schwarz (d.h., pro-weiß), während ein Wert von Null entspricht implizit Vorliebe für Schwarz und weiß gibt.
  5. Berechnen Sie eine semantische differential Punktzahl durch Mittelung explizite Bewertungen für die fünf Dimensionen für jedes Konzept, mit einer Skala von-3 (negativ) bis 3 (positiv).

Jemanden zu sagen, was auf ihrem Verstand ist kann die Überzeugungen getrennt werden, dass sie bereit sind, zu diskutieren oder sogar wissentlich bewusst sind.

Während herkömmliche Methoden Fragen oft Einzelpersonen über ihre eigene Haltung zu berichten — sagen, persönliche Gefühle über Mitglieder einer stigmatisierten Gruppe zu bewerten – ihre Meinung ist explizit, mit bewussten Gedanken.

Da das Thema empfindlich ist, sind Menschen eher vorurteilsfreie, egalitäre Ansichten und sich positiv darzustellen, obwohl sie wirklich Negativität beherbergen können.

Zur Umgehung dieser sozialen Erwünschtheit Voreingenommenheit, implizite Einstellungen – Auswertungen, die außerhalb der bewussten Wahrnehmung und Kontrolle stattfinden, muss geprüft werden.

Dieses Video veranschaulicht, wie die impliziten Assoziationstest durchzuführen – eine einflussreiche Maßnahme für die Untersuchung der Stärke des Zusammenhangs zwischen einem Konzept wie Rennen und automatische Auswertungen basierend auf der ursprünglichen Arbeit von Greenwald und Kollegen.

In diesem Experiment sind europäischen amerikanischen Teilnehmer rekrutiert, um Entwicklergemeinschaft Homogenität zu etablieren. Sie werden gezeigt, Bilder und Worte – entweder eine bestimmte Rasse oder Attribut zugeordnet – und bat um schnell und präzise sie über fünf verschiedene Blöcke zu sortieren.

Der Haken ist, dass die Reize in rascher Folge angezeigt werden – ohne Zeit für die Teilnehmer explizit zu verarbeiten – daher der Name implizite Verbindung testen.

Im ersten Block der Studien, Konzept-Diskriminierung, die ursprünglichen Ziele – Gesichter der Europäischen weißen oder schwarzafrikanischen Herkunft – nach dem Zufallsprinzip präsentiert werden, ersatzlos.

Wenn das Gesicht gezeigt, weiß, sollten Teilnehmer die entsprechende "White" drücken. Die erste Hälfte Praxis Studien berücksichtigt, und nicht gespeichert, da Fehler erwartet werden, während Teilnehmer gewöhnen schnell reagieren.

Ebenso für Block 2-Attribut Diskriminierung – Teilnehmer nur "gut" und "böse" Worten ausgesetzt sind. Das heißt, erscheint "schrecklich", wäre die richtige Antwort einen Tastendruck entspricht "schlecht". So dienen die ersten beiden Blöcke als Grundlinie Latenzen korrekten Antworten zugeordnet.

In Block 3 – der kombinierten Teil — entweder Bilder oder Wörter sind mit einem Rennen gezeigt und Attribut gepaart eine Antwort-Taste. Teilnehmer müssen nun entscheiden, ob die vorgestellten Gesicht oder das Wort wie "fabelhaft" mit "Black oder gut" oder "White oder schlecht" entspricht.

Block 4 – die umgekehrte Konzept Diskriminierung – ist eine Wiederholung von Block 1, abgesehen davon, dass der Computer für "Schwarz Schlüssel" und "White" umgedreht. Mit diesem Block passen sich Teilnehmer an die Tasten für die neue "Schwarz/weiß" Korrespondenzen.

Zu guter Letzt Block 5 — umgekehrt kombinierte — ist Block 3 ähnlich, außer dass Rennen über Attribute, gekippt wird, dass "Black oder schlecht" und "White oder gut" nun auf der gleichen Antwort-Taste gekoppelt sind. Implizite Einstellungen sollten in Latenz Unterschiede im Vergleich zu Block 3 beobachtet werden.

Die abhängige Variable ist dann die Latenz über Blocktypen reagieren. Teilnehmer sollen sich schneller, wenn gute Wörter sortieren und weiße Gesichtern gehen mit dem gleichen Schlüssel im Vergleich zu das Gegenteil gut und schwarz. Somit zeigen Reaktionszeiten die Stärke der impliziten Präferenz jedes Teilnehmers, die stimmt mit der Stereotypen Neigung.

Darüber hinaus können die Antworten Log umgewandelt und im Vergleich zu Selbstauskünften Haltungen in einem Rennen bezogenen Fragebogen erhalten nach Abschluss des Vorgangs zur Verfügung gestellt.

In diesem Fall wenn Teilnehmer Vorspannungen in der Tat unausgesprochen sind, ist es vermutet, dass der selbstberichteten Überzeugungen nicht auf die Noten während der implizite Assoziationstest, so offenbart eine Form der sozialen Erwünschtheit korrelieren werden.

Vor Beginn des Experiments, analysieren macht um die entsprechende Anzahl an Teilnehmern zu bestimmen – speziell der europäisch-amerikanischen Abstammung – erforderlich sind.

Um zu beginnen, begrüßen Sie jeweils im Labor zu, erklären sie werden sortiert, Bilder und Worte über mehrere Blöcke von Studien, und haben sie eine Einverständniserklärung zur Teilnahme anmelden.

Platz für die Teilnehmer vor einem Computer. Weiter zu erklären, dass sie zu klassifizieren, wie schnell und präzise wie möglich, das Wort oder Bild, die auf dem Bildschirm durch Drücken der Taste "E" wird angezeigt, wenn sie die Kategorie auf der linken Seite oder "I" für die Rechte Seite passt. Ihre Fragen beantworten und den Raum verlassen.

Starten Sie durch Drücken der Leertaste Block 1. Feststellen Sie in dieser ersten Phase, dass Teilnehmer lediglich reagiert sind, um Gesichter basierend auf die Rennen Anker schwarz und weiß im Laufe von 100 Studien zu klassifizieren.

Verfahren, Block 2, zugeordnete Attribut Diskriminierung, beobachten, jetzt nur die Liste der Wörter und der Wertigkeit gute und schlechte dienen als die Klassifizierung Auswahlmöglichkeiten für eine weitere 100 Studien verankert.

Auf voran in Block 3, der ersten kombinierten Aufgabe entweder Bilder oder Worte erscheinen – aber nun auf eine Antwort-Taste gekoppelt werden – für insgesamt 200 Studien.

Block 4, umgekehrte Zielkonzeptes Diskriminierung bezieht sich auf Block 1, außer dass die Rennen Anker nun auf der gegenüberliegenden Seite für 100 Studien erscheinen.

Schließlich in Block 5, die umgekehrte kombiniert Segment, beachten Sie, dass die Teilnehmer wieder zu klassifizieren, Gesichter und Worte mit kombinierten Anker aber die Attribute umgedreht im Vergleich zu Block 3.

Im Anschluss an die impliziten Assoziationstest erklären Sie, dass es einige zusätzliche Fragebögen auf dem Computer abgeschlossen. Betonen Sie, dass sie absolute Privatsphäre haben, und dann den Raum verlassen.

Planen Sie Teilnehmer genügend Zeit, die Umfragen zu beantworten. Abschließend möchte ich sagen, für die Nachbesprechung zurück und danken ihnen für Ihre Teilnahme an der Studie.

Um die Daten zu visualisieren, zeichnen Sie die mittlere Testversionen Latenzen über Blocktyp. Sehen Sie das Manuskript für Details auf umkodieren Reaktionszeiten.

Beachten Sie, dass die Antworten für die Schwarz/gute Studien im Vergleich zu den weiß/gut, langsamer waren. Langsamere Reaktionen reflektieren schwieriger Verbände, was auf europäisch-amerikanischen Teilnehmer fand es schwierig um zu schwarz zu assoziieren Gesichter mit angenehmen Substantive. Das heißt, stellten sie eine implizite attitudinale Präferenz für den weißen Anker über den schwarzen Anker.

Auch für jeden Teilnehmer berechnen Sie einen Index der impliziten Verein Wirkung durch erste Protokoll verwandeln die Reaktionszeiten und dann subtrahieren die Mittel in Block 3 von Block 5. Ein positives Ergebnis spiegelt eine automatische Vorliebe für Schwarz, während negative eine Neigung für weiß zeigt.

Vergleichen Sie diese Indizes mit der semantischen differential Punktzahl berechnet, indem der Durchschnitt der explizite Bewertungen in den definitiven Fragebogen. Hier ein Wert von Null gibt eine Selbstauskünften egalitäre Präferenz – keine Rennen Voreingenommenheit.

Die Ergebnisse zeigen, dass die meisten Teilnehmer self-report egalitäre Einstellungen trotz ihrer IAT enthüllt eine mäßige bis starke implizite Vorliebe für weiß auf schwarz. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass ihre Antworten auf den Fragebogen der sozialen Erwünschtheit Neigung verfälschen.

Nun, Sie vertraut sind mit wie der implizite Assoziationstest automatische Bias und Vorurteil für sozial sensiblen Themen untersuchen können, schauen Sie bitte andere Alltagssituationen, denen die Aufgabe angewendet werden kann.

Forscher haben die impliziten Assoziationstest im Internet, so dass jeder teilnehmen, auf eine Reihe von Themen, darunter soziale Verhaltensweisen und psychische Gesundheit veröffentlicht. Die Teilnehmer erhalten sofort eine Rückmeldung über ihre implizite Einstellungen bietet einen geradlinigen Ansatz für die Prüfung ihrer eigenen Überzeugungen und Vorurteile im Komfort ihres eigenen Hause oder im Büro.

Andere Forscher haben die Aufgabe, um Selbstwertgefühl zu messen, durch Paarung mit angenehm/unangenehm Worten selbst/andere verwendet. Diese Tests können durch Fa¸ade oder Täuschung führt zu besseren Erfolg mit Interventionen und Behandlung sehen.

Schließlich sind Kinder notorisch schwierig, verlässlichen Informationen aus, vor allem, wenn aufgefordert, Maßnahmen selbst zu melden. Aus diesem Grund verwenden die Forscher implizite Assoziation Tests bewerten junge Einstellungen und Überzeugungen, angefangen bei Versionen, die Einstellungen zu Rasse, Geschlecht und sogar gesunde Verhaltensweisen zu untersuchen.

Sie haben nur Jupiters Video auf die impliziten Assoziationstest angesehen. Jetzt haben Sie ein gutes Verständnis für gewusst wie: entwerfen und führen ein Experiment mit impliziten Verein Tests, wie Sie analysieren und bewerten die Ergebnisse sowie wie die Grundsätze zu einer Reihe von realen Situationen anzuwenden.

Danke fürs Zuschauen!

Results

Dieses Verfahren bewirkt in der Regel wesentlich langsamer Antworten während schwarz/angenehm im Vergleich zu White/angenehme Studien (Abbildung 1). Da langsamere Antworten entsprechend schwieriger Verbände interpretiert werden, schlägt diese länger relative Latenz (d.h., Verzögerung) eine implizite attitudinale Vorliebe für weiß über schwarz. Das heißt, Themen in der Regel finden es schwieriger zuordnen schwarz Gesichter mit angenehmen Substantive. Darüber hinaus Selbstaussagen beim Antworten von weißen Teilnehmer ausschließlich zu analysieren, beispielsweise sie oft egalitäre Präferenzen (d.h. keine Präferenz für entweder weiß oder schwarz), trotz IAT Partituren, die eine starke implizite Vorliebe für weiß auf schwarz (Abbildung 2) offenbaren.

Figure 1
Abbildung 1: Eine typische Ergebnis dem impliziten Association-Test Weiße Probanden, die den schwarz/angenehme Block uraufgeführt. Die mittlere Reaktionszeit Ergebnisse (untransformierten) sind auf der y-Achse mit Fehler Bars gleich eine Standardabweichung angezeigt. Obwohl die Reaktionszeiten Log umgewandelt für die Analyse sind, sind der untransformierten Noten für einfacher Auslegung angezeigt. Die x-Achse zeigt die Reihenfolge, in der diese Themen diese Blöcke gefunden. Diese Zahl wurde von Greenwald, McGhee und Schwartz. 1

Figure 2
Abbildung 2: Beziehung der IAT punktet, explizite Einstellungen unter weißen Teilnehmern. Die IAT-Effekte-Scores werden mit positiven Resultate zeigt pro-schwarze-Einstellungen, negative Resultate zeigt pro-weiße-Einstellungen, auf der y-Achse angezeigt und Null zeigt keine differenzielle Präferenz. Die semantische Differentialen Noten werden mit positiven Resultate zeigt pro-schwarze-Einstellungen, negative Resultate zeigt pro-weiße Präferenzen auf der x-Achse angezeigt und null keine differenzielle Präferenz angeben. Praktisch alle weißen Teilnehmer, die eine explizite Berichten pro-schwarz oder egalitär (d.h.Wert von Null) semantische Vorliebe zeigen auch eine pro-weiße-Präferenz auf der IAT. Diese Zahl wurde von Greenwald, McGhee und Schwartz. 1

Applications and Summary

Da das ursprüngliche Papier wurde die IAT ausgeweitet, die um Vorurteile in vielen anderen Bereichen, wie Geschlecht, Religion und Sexualität zu untersuchen. 4 darüber hinaus hat die IAT angepasst worden (1) implizite Einstellungen von Stereotypen distanzieren, (2) Selbstwertgefühl durch Paarung mit angenehm/unangenehm Worten selbst/andere Messen und (3) implizite Einstellungen bei Kindern zu offenbaren. In einigen Fällen bietet die IAT bessere prädiktive Gültigkeit als Selbstbericht Maßnahmen, wie Diskriminierung und suizidales Verhalten. 5

Einer der Gründe ist, die es geworden, so einflussreich, dass es Ihnen online auf einer Website zur Verfügung gestellt hatte, genannt implizite Projekt (https://implicit.harvard.edu/implicit/) wo jeder in mehreren Versionen teilnehmen kann. Millionen von Menschen haben die Maßnahme abgeschlossen und sie haben sofort eine Rückmeldung über eigene implizite Einstellungen wie zu anderen Menschen zu vergleichen, die den Test abgeschlossen haben erhalten. Die Forschung auf implizite Vorspannung hat massive Auswirkungen außerhalb der Psychologie, und implizite Bias Training ist jetzt häufig in großen Organisationen, Behörden und Polizeidienststellen.

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.

Transcript

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