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辺縁不正: 10 に追加タスク

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人は本質的に正直として彼ら自身を見る場合でも、不正行為の利点を収獲します。

たとえば、レポートよりも実際に多くの車を売って売ってすべての車で嘱託員を誘惑して、チート、可能性があります。一方では、この操作のコストを検討するつもりだ: かどうか彼らよキャッチおよび雇用者によって罰せられます。

ただし、外部の報酬-ようにどのくらいの余分なお金を作ることができる- と内部報酬-彼らがまだ正直な人として自分自身を表示することができるかどうか-この決定にも影響を与えます。

わずか不正直であるこの相互作用費用と報酬との間には、結果として多くの個人を選ぶかもしれない-彼らは全体の多くよりもむしろ少数より多くの車を販売に注意します。このように、彼らはまだいくつかの余分な現金を持っていることの利点を得るが、道徳的な自己ではないあまりにも悪影響を受けます。

このビデオの 10 を追加するように賞金が報われるとき、人々 がどれだけカンニングの関係を探るタスク、2 つの合計が 10 数値をで指定されたセットから識別されます。

誠実さを調査実験の結果, 参加者は、数学の問題を完了するように求め-10 に追加タスク-彼らのグループの割り当てに応じてその答えはどちらかにコントロール、または自分自身の場合、研究者によって等級付けと、実験条件。

数学パズルは 10 以下の数字を含む 3 × 4 行列から成っています。トリックは、グリッド内の値の 2 つだけが 10 に追加、-問題に答える-このを追加する 10 組の各コンポーネントを一周する必要があります。

参加者は 4 分以内に可能な限り多くを解決するような 50 の行列の小冊子を与えられ、ランダムに当選者がすべて正しい答えの 10 ドルを受け取ることを言った。重要なは、この潜在的な賞金は後の段階で不正行為を奨励して、外部の報酬です。

コントロール グループのブックを収集および時間; 後すぐに研究者によって等級別になります。1 つの結果を膨脹する機会はありません。対照的に、実験条件の参加者は研究者が読み上げる回答を聞くことによって、自分の仕事を修正します。

その後、一枚の紙で彼らが解決したどのように多くの行列を書き留めてくれ。このシートだけが収集されることを強調しました。ブックの残りの部分については、捨てることができます。

アイデアは、自己報告されたグレードの精度をチェックしない、ためには浮気するコストはありません。したがって、参加者は嘘と彼らは実際には、彼らがより大きい現金賞に勝つ希望のすべてよりより多くの行列を解決する主張するように誘惑されます。

ここでは、実験グループの従属変数は、彼らが正しく答えた行列参加者レポート数です。これは基準値として機能するコントロールの参加者が実際に解決された行列の数と比較することができます。

以前の調査に基づき、その最も実験参加者が膨らませるその結果わずかに彼ら答えたコントロール、個人よりもいくつかのより多くの行列を示すが期待されます。

限界そのような不正行為は、道徳的な人として自分自身を表示することができるというまだ内部報酬が過度に、横になっていると、すべての問題を解決すると主張してからほとんどの人々 を防止することを示唆しています。

まず、多くの参加者が必要を計算する電力解析を実行します。まず、彼らが到着したとき一人一人をお迎えいたします。行列の小冊子を提供し、タスクを説明します。

マトリックスに正解、10 を加えるそれの 2 つの値必要がありますを識別、明らかに囲まれてを強調します。ストレスも賞金-$10 すべての正しい答えを-すべてのデータが収集される 2 つのランダムな受賞者に授与されます。

参加者がタスクを理解していることを確認し、それらが 4 分で、できるだけ多くの数学問題を解決するためにします。

時間がとき、は、ペンを置く参加者を含まれています。これらのコントロールのグループ、すぐに自分のブックを収集します。行列のそれぞれを確認しては、どのように多くが正しく答えられました。

実験グループのメンバーは、マトリクス回答を読み上げると、彼らは自分の仕事を修正するが説明します。ソリューションを暗唱するのに進みます。

ブックの残りの部分、収集されず、出るとき捨てられるべきであることを強調します。その後、自分の名前と彼らは正しくそして正しく答えた数学の問題数を書いて参加者に伝えます。その後、このサマリー解答用紙にそれらがあります。

データが収集されると、各個人の感想を聞く、このタスクはコストと不正行為の利点が不正直である人の意思決定に影響力を調査することを説明します。

データを分析するには、グループの参加者の割合を示す度数分布として正解とプロット数を計算します。

個人が自己レポートの結果では、コントロールと比較して行列の有意に高い数を解決することに注意してください。

しかし、分布の重なりの割合に基づいて、実験条件の参加者の多くでだまされただけ少し縁のインフレーション、小さいパーセントだけ多くをだまされました。

これは参加者不正する意思決定に 2 つの重量を量ることを示唆している: 最初は彼らが解決される問題数について嘘についてその結果正しい行列あたり 10 ドルの外部報酬。

2 つ目は彼らの道徳的な自己イメージの内部報酬-まだ正直者として自分自身を表示することがされて-こと効果的にキャップこれ嘘、そして彼らを主張する参加者を躊躇させる解決の問題の最大数。

今ではあなたが学んだ方法 10 を追加するタスクを使用する不正行為の範囲や自己イメージの関係を探る、研究者が不正行為を調査している他の方法を見てみましょうことができます。

一方で、一部の科学者を評価しているどのように道徳的なプライミング-正直な概念と操作について個々 に思い出させる-カンニングする意欲に影響を与えます。学生、名誉コードの契約書にサインを求められ、その後あった 10 に追加の管理タスク。

コントロール個人からこれら実験グループ参加者は、彼らは解決を指摘した行列の数とデータ間に有意差がなかったことが分かった。

これは、個々 がその機関の名誉コードは道徳的に、それらに思い出させるし、カンニングする傾向が減少を示唆しています。

また、誠実さのような通知は、供給がしばしば行方、オフィスのような他の設定で拡張されています。このケースでは、それはことを示されているミラーは、個人が盗むために誘惑されるかもしれない区域に置か-供給クローゼットのような-すべてのペンを取ってホームから推奨されていません。

アイデアは、彼らの行動を観察することによって、潜在的な泥棒は、自己認識したし、彼らはそれらのすべてを取ることで彼らはない彼らは信じたい限り正直を意味可能性があります実現です。

ゼウスの方法のビデオをちょうど見てきた 10 に追加の不誠実さをよりよく理解するタスクを使用することができます。今では、実験をデザインし、コントロールを収集結果の解釈、データの不正行為の方法を知っているし、把握する必要がありますどのように自己イメージ-特に彼らの行動の個体を思い出させる-他のアプリケーションでの不正行為が阻止される可能性があります。

見てくれてありがとう!

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