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説得: 動機づけ要因態度の変化

Overview

ソース: ウィリアム ・ ブレイディ & ジェイ ・ ヴァン ・ Bavel-ニューヨーク大学

政治、マーケティングおよび公衆衛生を含む社会生活に浸透している根本的な問題を理解するように努めた社会的な心理的な研究の十年すなわち、どのように人々 に説得されてアイデア、人、またはオブジェクトの方の態度の変更?伝統的な仕事の説得が成功したかどうかに影響を与える重要な要因があることがわかったか説得力のあるメッセージ (「ソース」) のソースとメッセージ (「コンテンツ」) の引数の内容を含まない。たとえば、専門家の情報源と正論とメッセージは、通常より説得力があります。しかしより多くの研究を行ったと相反する結果は現場で発生し始めた: いくつかの研究を発見専門家の情報源と良い引数がない常に巧妙な説得に必要な。1980 年代、心理学者リチャード ・ ペティ、ジョン cacioppo 教授とその同僚は、説得に研究の混合の結果を考慮するモデルを提案しました。1,2彼らは、説得の精緻化見込みモデルを提案した 2 つのルートで行われると述べたその説得: 中央ルートか周辺ルート。中央ルート経由で説得力のあるメッセージが処理されると、メッセージについて慎重な思考に従事する人々、したがって、コンテンツ (すなわち引数の品質) は巧妙な説得の問題します。しかし、末梢ルート経由でメッセージが処理されると、ソース (例えば、専門家のソース) は巧妙な説得のため重要です。

人々 はメッセージのトピックに注意を払う動機は、彼らは中央ルート経由でメッセージを処理する傾向があるし、したがってメッセージの内容がより重要です。一方、メッセージのトピックに注意を払う動機は人がメッセージ、末梢ルート経由で処理される可能性が高く、したがってメッセージのソースはより重要です。ペティと cacioppo 教授、ゴールドマンに触発され、このビデオは、メッセージを使用して巧妙な説得への異なる経路をテストするためのタスクを設計する方法を示します。1

Principles

異なる状況下で説得力のあるメッセージの成功を評価するために口頭メッセージ経由で提示トピックへの意識に関する分散分析 (ANOVA) が実行されます。態度変容に影響を与える 3 つの要因を予測した: 動機づけの関連性、ソース、および引数のコンテンツ。モチベーション関連の変数を含む研究者はソースとコンテンツ引数高-低・動機的関連性対の下で巧妙な説得に影響を与えるかどうかを判断できます。これは、テストの相互作用効果と呼ばれます。

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Procedure

1. 参加者募集

  1. 力分析を実施し、十分な数の参加者を募集 (例えば145 を元に用いた)、参加者からインフォームド コンセントを取得します。

2. データの収集

  1. 研究参加者のカバー ストーリーを与えます。
    1. 研究を大学が学術の方針変更を所べきであるかどうかを議論するテープの録音の品質の評価について説明します。
    2. 心理学科の大学管理に協力している学術政策変更についての声明をテープでは、さらに説明します。
      1. ステートメントする必要があります高齢者卒業するため彼らの主要地域で包括的な試験に必要な新しい政策を提唱しています。
  2. × 2 (強いと弱い引数) x 2 (高源と低ソース専門知識) 要因デザイン 2 (高、低の関連性) に基づくグループに参加者をランダムに割り当てます。
    1. 高関連グループの参加者は、録音されたメッセージの記載は学術の方針変更が来年を提起するのに設定されていると言われています。
    2. 低関連グループの参加者は、ポリシーの変更が 10 年間に提起されるに設定されていると言われています。
    3. 統計およびデータ (例えば、ポリシー主導より標準学力テスト他の大学で実装されている場合) を示す引数を含む録音されたメッセージを聞く参加者強力な引数グループ ポリシーの変更をサポートします。
    4. 個人的な意見と逸話 (例えば著者の友人、ポリシーによって適用される試験を受けたし、権威ある学術の位置になりました) に依存する引数弱い引数グループ ポリシーの変更をサポートします。
    5. お聞きしているテープがカーネギー教育プリンストン大学の教授が議長を務める高等教育委員会によって準備された専門知識の高いソース グループの参加者に語った。
    6. 低ソース専門グループ参加者は、メッセージがローカルの高校クラスによって準備された言われて。
  3. 参加者を彼らは包括的な試験の実施が促進ステートメントに同意する範囲を評価する (1 = か 11 にまったく同意しない同意を完全に =)。
  4. その後、応答を標準化し、1 つの複合「契約」メジャーを形成する彼らの平均します。
  5. 録音された録音の品質へのアクセスのカバー ストーリーを維持するためにまたもらってスピーカーの音声の品質、彼らの配達の品質と熱意のレベルを評価します。
    1. これらの評価を統計的テストに使用しないでください。
  6. 完全に参加者を発表させます。

誰かが説得して別の人、アイデア、またはオブジェクトに対する彼らの態度を変更する方法は、ソースやメッセージの内容など、重要な要因の数によって異なります。

例えば、堅実な議論を専門家の情報源、通常より説得力のある-メッセージに購入する人が多い。特に、そのような情報は、個人が細心の注意を払うし、高精緻化として知られている思考のレベルの詳細を処理する独創力のある説得を支援します。

しかし、時々 人々 が当面の問題について慎重に考える動機の詳細も個人的に無関係である場合は特にです。この場合、同じ方法で通信を処理しない、彼らの精神的な努力が少ない。このような最小限の精緻化と認知の守銭奴より説得のよく練られた引数より一般的な印象に頼ることができます。

これらの例は処理の刺激の別の方法-中心部および末梢 — と説得の精緻化見込みモデルの基礎を形成する態度変容に及ぼすその結果。

このビデオでは、リチャード ・ ペティ、ジョン cacioppo 教授や同僚にやる気を起こさせる状況で説得力のあるメッセージが成功した調査によって開発されたオリジナルの実験方法を示します。

この実験では、参加者はカバー タスクは、彼らが動機の関連性、引数の内容、およびソースの専門知識の量が異なる録音で操作されて現実の記録された引数のオーディオ品質を評価と思います。

最初の要因の-動機の関連性-参加者は、ポリシーの変更がすぐに高い関与を構成する、それらを与える、あるいは、それは、いくつかの時間のために提起することはありませんと言われても、重要度の低い。

2 番目の要因、引数の強度を操作する参加者、さらに強力なメッセージを聞いて分かれて-データと統計情報を組み込んだ 1 つ- または個人的な意見や逸話的な証拠に基づいている弱い 1 つ、コンテンツ。

最後に、3 番目の変数の-専門知識のレベル-参加者は非常に恵まれている大学専門家によってメッセージが生成されたことを言われて-専門家の情報源- または地元の高校生準備-非専門家。

1 からのスケールでポリシーの実装との協定の範囲を評価する記録されたステートメントを聞いた後、参加者表示されたら 11 に、同意しない-は完全に同意します。応答を標準化し、従属変数を形成-ポスト コミュニケーション態度得点。

要因の数を考えると、これは専門家の情報源から強力な引数を聞く参加者が弱い引数に非専門家から聞くよりもメッセージが大きい契約を示す仮定されるが。

しかし、動機の関連性と潜在的な相互作用を与え、それ場合もありますその説得は影響を差動、関与のレベルに依存しています。したがって、する説得力のあるメッセージの彼らの動機のコンテキスト考慮されなければならない説得に影響力のある力。

実験を開始する前にこの 2 x 2 x 2 の階乗のデザインに必要な参加者の適切な数を決定する力分析を行います。開始、ラボで 1 つずつを迎えるカバー ストーリーを説明するため: 提案された学術の方針変更でオーディオの録音の品質を査定します。

まず、関連性係数に基づいて参加者を分割: 高関連性と言うにランダムに割り当てられたものの:」についてお聞きしているポリシー変更実装されます次年"低関連グループ:」についてお聞きしているポリシー変更は 10 年制定「。

その後、引数の強度の影響を評価するためにさらに分割参加者事実に基づく強力なケースや逸話を中心とした弱いものを聞く人。

ソースの専門知識の最終的な要因のため録音が一流大学と非専門家ローカル高等学校学生によって構成されていた残りの専門家によって生成されたいくつかの参加者に通知します。

今ヘッドホンをつけるし、オーディオの録音を開始するように指示:"新しいポリシーの高齢者内容が、卒業する包括的な試験を受ける必要があります。ポリシーより標準化された成績他大学で実装されている場合につながった"と"新しいポリシーの高齢者内容が、卒業する包括的な試験を受ける必要があります。著者の友人、ポリシーによって適用される試験を受けたし、権威ある学術の位置になりました。」

録音が終了した場合は、アンケートを返します。強く強く有利に反対から 11 ポイント スケールのポリシーとの協定の範囲を変更各参加者のレートであります。

録音の品質を評価するためのカバー ストーリーを維持するためにもスピーカーの音声の品質、納期、品質および熱意のレベルを評価する参加者に依頼します。

最後に、参加者の感想を聞いたり、研究に参加をありがちましょう。

データを可視化、平均契約メジャーのプロット-ポスト コミュニケーション態度 — 最初動機の関連性のレベルに対して引数の強度を比較します。

分散分析 2 x 2 x 全体 2 に基づいて、あった強度の主な効果強い発言が弱いものよりも以上の合意につながった。さらに、相互作用があった: 参加者高関連グループの場合、引数品質の効果でした低関連グループにいた人よりも強かった。

さらに、異なるレベルの専門知識と動機上の関連性にさらされているそれらの平均値をグラフ化します。この場合、ソースで、専門知識のレベルが高かったとき以上の合意の主な影響があった低対。

ここでは、交互作用効果は反対だった: 低関連グループの参加者は、専門知識の高いソースの効果は高い状態のそれらのためのより大きかった。一緒に、これらの結果は、巧妙な説得への異なる経路を示しています。

今、あなたは説得につながる要因に精通しているが、研究者が影響のマーケティング製品とも公衆衛生キャンペーン モデルを適用する方法を見てみましょう。

企業は、対象ユーザーには、マーケティングを最大限に説得の精緻化見込みモデルを使用できます。たとえば、ビデオ ゲームを販売する場合は、広告に向けて高関連する 10 代の少年は、誰もがそれを果たしている統計の強い声明を含める必要があります。

一方、チラシをプレイしない両親を説得しようとして-低関連性を考え — 子どもが信頼できる必要があり、pro-ゲーマーのような専門家の情報源プロダクトに裏書きするためにそれを購入します。

政治家では、彼らの演説の説得力を高めるためにモデルすることもできます。ポリシーが、妊婦の群衆の中に子育ての権利を議論するなど、群衆の中に直接関連する政治家が逸話ではなく、高品質の引数を使用してください。

対照的に、群衆がより少なく興味がある場合は、ような若い学生のグループに廃止ポリシーの議論に政治家が表示されますクラフト品質の引数ではなく専門家であります。

最後に、調査結果は、健康管理についての人々 の態度を変更する使用もできます。たとえば、率が高い関連性の高い、低所得層のアフリカ系アメリカ人コミュニティをターゲットとする高血圧に関するキャンペーン、データおよび事実でサポートされている引数は公共サービスの発表のソースを強調したよりも重要です。

様々 な状況下で説得力のあるメッセージの成功にゼウスのビデオを見てきただけ。今現実世界の状況の数に原則を適用する方法と同様、設計および動機の操作、引数の強度とソースの専門知識と実験を実行する方法、分析し、結果を評価する方法のよい理解が必要です。

見てくれてありがとう!

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Results

結果は、引数品質の主な効果: 強力な引数が弱い議論よりもメッセージが大きい契約に 。また源の主な影響があった: ソースはソースが低の専門知識を持っていたときよりも高い専門性を持っていたときメッセージの大きい契約をされたその他の条件が全体の平均します。ただし、特定の興味の相互作用効果 (図 1) の発見であった。高関連グループで参加されていた、引数品質の効果が低いグループの被験者よりも強かった。反対されたソースの条件は true: 低関連グループで参加されていたとき、高源専門知識の効果だった参加者が高いグループにいたときより大きかった。

Figure 1
図 1:包括的な試験メッセージに向けた合意についてのソース専門知識と動機の関連性 (上) または引数品質と動機づけの関連性 (下) の対話型効果。動機の関連性が低い場合にのみ、ソース専門家であった場合、参加者はよりメッセージと合意。しかし、参加者に同意したメッセージより動機の関連性が高い場合のみ引数品質が強かった場合。

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Applications and Summary

この実験は要因が説得力のあるされているメッセージにつながる論争の動機づけ要因、アイデアを慎重にテストを提供ようメッセージの個人的な関連性は一般的に説得、震源特性と引数の品質などに影響を与える要因の影響を決定する上で極めて重要な役割を再生します。それは上の戦いでソースかどうか特性または引数品質の説得に影響を与える最も重要な要因であったとき、この実験とその結果のためホールドを取った精緻化見込みモデルの結果は新しい方向の分野を操縦しました。答えは彼ら両方が重要ですがメッセージが埋め込まれている動機上のコンテキストは決定要因が説得に影響力を行使するときに考慮すべき重要なことが示唆されました。

これらの結果には、マーケティング、政治学、公衆衛生などの分野のかなりの含意があります。マーケティングの面で企業が自社の製品について肯定的なメッセージを広めるために設計されているデザインの効果的なキャンペーンを支援するのに研究の調査結果を使用できます。たとえば、いくつかのマスコミの広告キャンペーンが対象製品は個人的に関連する (例えば、10 代の少年の人口統計学ターゲット ビデオゲーム) 聴衆に場合、研究広告がゲームは良いもの (例えば、誰もがそれを果たしていることを示す統計) を購入する事実の証拠を含める必要がありますを示唆します。広告メッセージのソースはより重要なゲームを購入する可能性があります別の視聴者は (例えば親が子供のためのゲームを買いに探して)、それらに個人的に関連する広告に提示されている場合 (例えば、広告 pro-ゲーマーまたはコンピューター技術者によって承認です)。

差分ベースのポリシーについての人々 を説得を試みることが政治的な候補者、政治面でどのような群衆の中で話すこと。彼らが議論しているポリシーが、群衆は、若い女性の群衆に中絶の 1 つの位置を議論する場合のように直接関連する政治家必要があります高品質の引数を使用してよりもむしろ個人的な逸話に依存します。観客の少ない若い大学生の観客に廃止ポリシーを議論する場合のように、議論されている政策に興味がある場合候補者を作る戦術は問題の専門家は、クラフト品質の議論より重要である可能性がありますに表示されます。

最後に、公衆衛生とその他の関連分野の面でこの調査結果使用できますよりも異なる動作する公開を取得しようとする効果的なキャンペーンを作成する、現在の動作です。たとえば場合高血圧についてキャンペーンの対象として低所得層のアフリカ系アメリカ人コミュニティ高血圧症率平均、データおよび事実によってサポートされるに表示される引数を構築するよりも高くあります公共サービス広告のソースを強調しより重要であります。

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References

  1. Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1984). Source Factors and the Elaboration Likelihood Model of Persuasion. Advances in Consumer Research, 11, 668-672.
  2. Petty, R. E., Cacioppo, J. T., & Goldman, R. (1981). Personal involvement as a determinant of argument-based persuasion. Journal of Personality and Social Psychology, 41, 847-855.

Transcript

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