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Avaliando a precisão dos julgamentos instantâneos
 
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Avaliando a precisão dos julgamentos instantâneos

Overview

Fonte: Diego Reinero & Jay Van Bavel - Universidade de Nova York

Psicólogos sociais há muito se interessam pela forma como as pessoas formam impressões dos outros. Grande parte desse trabalho tem se concentrado nos erros que as pessoas cometem ao julgar os outros, como a influência exagerada de traços centrais (como "quente" e "frio"), o peso insuficiente dado ao contexto em que o comportamento dos outros ocorre, e a tendência de as pessoas fazerem julgamentos que estejam em conformidade com suas expectativas iniciais sobre o outro. No entanto, esse foco em erros mascara o fato de que as pessoas são muito boas em fazer julgamentos bastante precisos sobre as características de outras pessoas, uma habilidade que, sem dúvida, foi importante ao longo da evolução humana.

De fato, a capacidade humana de fazer sentido rápido das situações sociais e das pessoas está entre nossas habilidades mais valiosas. O que é particularmente impressionante sobre nossa capacidade de fazer sentido aos outros não é apenas o quão pouca informação precisamos para fazer inferências, mas quão bem calibrados podemos estar com tão pouca informação. Este vídeo mostra algumas técnicas experimentais utilizadas por pesquisadores de psicologia, incluindo Ambady e Rosenthal em seu trabalho seminal,1 e explora o processo de fazer inferências no contexto das avaliações dos alunos de seus professores.

Principles

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Em grande parte das primeiras pesquisas, os julgamentos foram baseados em exposições tanto a canais verbais quanto não verbais do comportamento dos alvos. No entanto, pesquisas posteriores sugeriram que os julgamentos de estranhos podem estar relacionados com a presença de pistas observáveis, particularmente comportamento não verbal e sugestões de aparência física. Assim, novos experimentos foram projetados (como o presente) para examinar o efeito mediador do comportamento não verbal e da aparência física sobre a exatidão dos julgamentos de personalidade. Nesses experimentos, os pesquisadores controlaram as informações disponíveis aos avaliadores para que os alvos fossem avaliados apenas com base em seu comportamento não verbal, e também obtiveram julgamentos separados da atratividade física dos alvos para examinar a relação entre a aparência física e a exatidão dos julgamentos de personalidade.

Outro fator para determinar a exatidão dos julgamentos instantâneos é o grau de correspondência entre um julgamento e um critério. A pesquisa inicial utilizou critério autorre relatado; no entanto, esses dados são suscetíveis ao viés. Estudos posteriores, como as técnicas atuais, evitam auto-relatos em favor de critério pragmático e ecológico válido envolvendo relatórios partido (aqui, avaliações estudantis).

Um princípio final envolve o fato de que, ao examinar a exatidão dos julgamentos de estranhos em relação aos atributos de personalidade dos alvos a partir de informações não interativas muito mínimas, os pesquisadores consideram tanto o comportamento molecular quanto o molar não verbal. Psicólogos definem o comportamento molecular como comportamento descrito em pequenas unidades de resposta (respostas momentâneas e discretas) em vez de maiores. Ocomportamento M olar,por outro lado, é descrito em grandes unidades de resposta que tomam quantidades variadas de tempo.

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Procedure

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1. Organizar materiais.

  1. Crie vídeos, que incluem imagens filmadas anteriormente de 10 instrutores universitários. O conteúdo do ensino deve abranger uma ampla gama de áreas de temas.
  2. Para cada professor, identifique três clipes separados e de 10 anos. Os três clipes devem ser tirados desde o início, meio e fim da aula, respectivamente, e apresentar o professor sozinho no quadro de vídeo.
  3. Seguindo os desenhos latino-quadrados, combine os três clipes em ordem aleatória; fazer isso por cada professor. Isso resultará em 30 clipes de vídeo totais.
  4. Compile as avaliações de alunos de final de semestre para cada um dos 10 instrutores nos vídeos. Essas avaliações são dos cursos reais que correspondem às filmagens.

2. Recrutamento de Participantes

  1. Realize uma análise de poder e recrute um número suficiente de participantes para assistir e classificar os clipes de vídeo.
    1. As mulheres foram preferidas no estudo original porque pesquisas anteriores apoiam a noção de que são melhores do que os homens na decodificação do comportamento não verbal.

3. Coleta de Dados

  1. Diga aos participantes para fornecer classificações do instrutor com base no comportamento não verbal geral. Em particular, peça aos participantes que julguem o professor em 15 dimensões relacionadas ao ensino (por exemplo,aceitando, ativo, atento, dominante, honesto, simpático, quente, profissional, etc.) em uma escala likert de 9 pontos (1= não em tudo; 9 = muito).
    1. Os participantes não devem receber nenhum outro treinamento.
  2. Para avaliar o comportamento molecular não verbal (ou seja, ações não verbais específicas), ter dois codificadores pagos e treinados assistem aos mesmos clipes de vídeo.
  3. Para cada clipe, contabiliza o número de acenos, headhakes, sorrisos, risadas, bocejos, carrancas, mordidas nos lábios, olhares para baixo, auto-toques, fidgets, gestos enfáticos e gestos fracos que os professores fizeram.
  4. Que os dois avaliadores também indiquem a simetria e postura corporal do professor.
  5. Para explicar os efeitos da atratividade, também dois codificadores julgam a atratividade física de cada professor com base em uma escala likert de 5 pontos (1 = nem um pouco; 5 = muito) com base em uma única foto de cada professor tirada do vídeo.
  6. Participantes totalmente debrief.

4. Análise de dados

  1. Note-se que a variável de desfecho primário de interesse é a efetividade do ensino, que é avaliada por meio de classificações feitas pelos alunos dos professores no final do semestre.
    1. Isso inclui dois itens que pediam aos alunos que avaliassem o desempenho do instrutor e a qualidade do curso em geral.
  2. Converta essas classificações em percentuais.
    1. O percentual médio dos dois itens de avaliação serve como variável de interesse principal dependente.
  3. Analise as classificações do comportamento não verbal molar para confiabilidade.
  4. A partir desses dados, compute uma média global, que representa a pontuação composta de comportamento não verbal molar.
    1. Tanto a pontuação composta quanto cada uma das 15 classificações individuais são consideradas como potenciais preditores da eficácia do ensino.
  5. Analise as classificações dos codificadores de comportamentos moleculares não verbais para confiabilidade.
  6. Analisar as classificações da atratividade dos professores para confiabilidade.

Ao conhecer novas pessoas, muitos indivíduos tendem a fazer julgamentos rápidos de outra pessoa — mesmo sem muitas informações para continuar.

Por exemplo, em uma reunião social, alguém pode imediatamente pensar que o cara com óculos legais, que eles nunca conheceram, é agradável baseado apenas em sua aparência. Acontece que ele é tranquilo e tem muitos amigos.

Notavelmente, as pessoas são surpreendentemente precisas ao fazer essas primeiras impressões — referidas como julgamentos instantâneos — simplesmente com base em pistas visuais.

Baseado no trabalho seminal de Ambady e Rosenthal, este vídeo demonstra as técnicas experimentais usadas para fazer julgamentos instantâneos das personalidades dos instrutores em comparação com avaliações reais de sua eficácia de ensino. Também exploraremos como tais inferências podem ser aplicadas a outras profissões que dependem da análise de características.

Neste estudo, os participantes devem assistir compilações curtas e silenciosas de vídeo de novos instrutores universitários ensinando uma variedade de disciplinas e devem julgar certos atributos. Outros codificadores treinados contam comportamentos não verbais mais específicos, bem como avaliam sua aparência física.

Essas avaliações são, em última análise, comparadas às avaliações de ensino reais para examinar a precisão das primeiras impressões baseadas em traços visuais e ações distintas e objetivas.

Os participantes primeiro fornecem classificações molares — julgamentos de traços amplos — com base em 15 dimensões relacionadas ao ensino, como se eles parecem entusiasmados, agradáveis e confiantes. A escala Likert varia de 1 (nem um pouco) a 9 (muito).

Além disso, os assistentes de pesquisa assistem aos mesmos clipes e contabilizam comportamentos moleculares — ações momentâneas e discretas — como sorrir ou acenar. Também são solicitados a relatar a simetria e postura corporal do professor.

Por fim, com base em uma única foto tirada dos vídeos, os assistentes são solicitados a classificar o apelo físico de cada instrutor em uma escala likert de 5 pontos, onde 1 significa "nem um pouco" e 5 é igual a "muito", para explicar os efeitos da atratividade.

Para examinar a utilidade preditiva desses julgamentos instantâneos, as avaliações de ensino de final de semestre de cada instrutor são compiladas para comparações quantitativas não imparcial.

Utilizando essas formas, a variável dependente é a eficácia do ensino, com base na média de dois itens em que os alunos avaliaram o desempenho dos instrutores e a qualidade geral dos cursos.

Em última análise, espera-se que as avaliações dos participantes sobre comportamentos não verbais molares — dado 30 s de filme de um dia de instrução — sejam altamente correlacionadas com as avaliações dos alunos sobre seus instrutores, que são baseadas em um período muito maior — o valor de um semestre de interação.

Esses achados sugerem que muito pouco tempo é necessário para causar uma primeira impressão precisa, que é conhecida como corte fino — a capacidade de inferir rapidamente o caráter de outra pessoa a partir de uma exposição muito curta.

Antes do experimento, realize uma análise de poder para recrutar um número suficiente de participantes. Além disso, use imagens filmadas anteriormente de dez instrutores universitários para gerar três clipes separados de 10 s de cada um para acabar com um total de 30 vídeos.

Para cada um, capture um quadro para salvar como sua foto para observações subsequentes. Para completar a preparação, compile as avaliações de alunos de final de semestre para cada um dos 10 instrutores mostrados, a partir dos cursos reais que correspondem às filmagens.

Para começar, acompanhe cada participante até a sala de testes e explique que assistirá vídeos e avaliará o comportamento não verbal do molar — neste caso, traços de personalidade.

À medida que eles vêem cada conjunto de clipes randomizados, peça-os para julgar o comportamento não verbal de cada instrutor — 15 adjetivos relacionados ao ensino — em uma escala likert de 9 pontos.

Em seguida, para medir o comportamento molecular não verbal, peça a dois codificadores treinados para observar os mesmos segmentos e contabilizar o número de vezes que cada instrutor faz um dos 12 comportamentos distintos, juntamente com detalhes sobre sua simetria e postura corporal.

Por fim, para explicar os efeitos da atratividade, faça com que cada codificador visualize as imagens salvas e julgue as aparências físicas de cada instrutor em uma escala likert de 5 pontos.

Para concluir o experimento, debriefam integralmente os participantes sobre a finalidade real e os procedimentos do estudo.

Para compilar os dados, certifique-se de que as duas respostas de avaliação foram convertidas em percentuais e médias para cada instrutor.

Em seguida, crie gráficos separados para comparar os valores médios das categorias molar e molecular contra a eficácia do ensino. Plote as correlações para cada comportamento não verbal medido.

Primeiro, observe que 10 das 15 classificações molares de comportamento não verbal foram significativamente e positivamente correlacionadas, incluindo a média composta global — a variável global.

No entanto, os comportamentos moleculares foram menos preditivos. Apenas se mexendo negativamente correlacionado com a eficácia do ensino. Além disso, as relações permaneceram mesmo após o controle da atratividade do instrutor.

No final, os alunos foram capazes de formular impressões confiáveis da eficácia do ensino dos instrutores usando apenas 30 s de imagens de vídeo não verbais.

Agora que você está familiarizado com como projetar um estudo para avaliar julgamentos instantâneos em um ambiente educacional, vamos ver como essa pesquisa se estende a outras profissões que dependem de inferências rápidas para entender o caráter de outras pessoas.

Durante um jogo de pôquer, muitos jogadores confiam em julgamentos instantâneos para dimensionar sua concorrência. Aqueles que fazem inferências rápidas sobre o estilo de jogo de seus oponentes - apenas com base em uma quantidade limitada de pistas visuais - podem ganhar o pote.

No entanto, manter a precisão ao cortar os outros depende em grande parte de saber quais fatores são importantes. Por exemplo, pesquisadores mostraram que o divórcio pode ser previsto acima dos níveis de chance, visualizando um vídeo muito curto de um casal interagindo.

Neste caso, os comportamentos esperados de reclamação ou raiva não previam o divórcio, mas sim, a defensiva e a retirada. Assim, pode ser que, implicitamente ou explicitamente, aprender a sintonizar os sinais certos seja crucial para desenvolver essa expertise.

Você acabou de assistir ao vídeo da JoVE sobre como avaliar a precisão dos julgamentos instantâneos. Agora você deve ter uma boa compreensão de como projetar, conduzir e analisar um experimento para estudar como apenas um curto tempo é necessário para fazer inferências preditivas, bem como como essa habilidade pode ser útil em outras profissões.

Obrigado por assistir!

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Results

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Os resultados indicaram que nove das 15 classificações molares de comportamento não verbal correlacionaram-se positivamente com as classificações de final de semestre de eficácia do professor(Figura 1),assim como a classificação média global de molar. Os comportamentos moleculares, por outro lado, foram menos preditivos(Figura 2); apenas franzindo a testa e mexendo (negativamente) correlacionado com a eficácia do ensino(Figura 3). A atratividade do professor não se relacionava significativamente com a eficácia do professor. Mais importante, os efeitos do comportamento não verbal permaneceram mesmo após o controle estatisticamente para atratividade. Assim, quando dado apenas 30 s de filme de um dia de instrução, avaliações de comportamentos não verbais correlacionam-se muito bem com as impressões dos alunos sobre seus professores com base no valor de um semestre de contato.

Figure 1
Figura 1: Correlações de comportamentos não verbais molares e classificações dos alunos sobre a eficácia do professor. Os comportamentos não verbais molares(ou seja,julgamentos de traços) dos clipes de vídeo de fatia fina foram correlacionados com as classificações de fim de semestre dos alunos sobre a eficácia do professor. Dez dos 15 comportamentos não verbais molares previram classificações de eficácia do professor (otimista, confiante, dominante, ativo, entusiasta, variável global, agradável, quente, competente, solidário).

Figure 2
Figura 2: Correlações de comportamentos moleculares não verbais e classificação global molar. Comportamentos moleculares não verbais(ou seja,ações não verbais específicas) dos clipes de vídeo de fatia fina foram correlacionados com a classificação global global molar global dos professores. Apenas franzir a testa foi negativamente correlacionado.

Figure 3
Figura 3: Correlações de comportamentos moleculares não verbais e classificações dos alunos sobre a eficácia do professor. Comportamentos moleculares não verbais (ou seja,ações não verbais específicas) dos clipes de vídeo de fatia fina foram correlacionados com as classificações de final de semestre dos alunos sobre a eficácia do professor. A agitação foi negativamente correlacionada com a variável critério: professores que se mexeram mais com as mãos ou mexeram com um objeto, como giz ou caneta, receberam classificações significativamente menores de seus alunos.

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Applications and Summary

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A técnica descrita demonstra que observar apenas 30 s de comportamento é suficiente para extrair inferências precisas sobre a eficácia do ensino. Ambady e Rosenthal repetiram este estudo usando clipes ainda mais curtos e encontraram efeitos semelhantes: Julgamentos baseados em três clipes de até 2,0 s produzem altas correlações com classificações de fim de semestre. 1 O conhecimento das correlações não verbais do ensino efetivo ajuda a entender a importância do comportamento afetivo nos processos de ensino e aprendizagem, além de ser de importância prática na orientação da seleção e formação de futuros professores.

Este conjunto de pesquisas foi estendido para além dos julgamentos de efetividade do ensino. Pesquisas mostraram que as pessoas podem julgar o quão confiável um indivíduo é apenas de ver uma foto dessa pessoa por alguns segundos. Outros descobriram que as pessoas podem prever quem ganhará uma eleição com precisão acima do acaso apenas com base na visualização de fotos dos candidatos. A capacidade de inferir rapidamente o caráter ou traços de outra pessoa de uma breve exposição é referida como corte fino.

As pessoas podem fatiar outras com um grau impressionante de precisão. No entanto, essa precisão depende, em grande parte, de saber quais fatores são importantes. Por exemplo, uma pesquisa conduzida pelo especialista em relacionamentos John Gottman e colegas mostra que o divórcio pode ser previsto em níveis acima do acaso, vendo uma fina fatia de vídeo de um casal interagindo. 2 Gottman identificou quatro comportamentos-chave que preveem o divórcio: crítica, desprezo, defensiva e retirada/obstrução. Curiosamente, reclamações e raiva não prevêem divórcio.

Além disso, muitas profissões dependem de corte fino preciso, desde trabalho de detetive e segurança pessoal até jogos de pôquer e leitura psíquica. Pode ser que, implicitamente ou explicitamente, aprender a sintonizar os sinais certos seja crucial para desenvolver essa expertise.

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References

  1. Ambady, N. & Rosenthal, R. (1993). Half a minute: Predicting teacher evaluations from thin slices of nonverbal behavior and physical attractiveness. Journal of Personality and Social Psychology, 64, 431-441.
  2. Gottman, J. M., Coan, J., Carrere, S., & Swanson, C. (1998). Predicting marital happiness and stability from newlywed interactions. Journal of Marriage and Family, 60, 5-22.

Transcript

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