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最小限のグループ パラダイムを作成します。
 

最小限のグループ パラダイムを作成します。

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内で、様々 な社会の中で、このような関係を研究されている長いにもかかわらず個人の異なるグループの間の差別と偏見に寄与する要因は明確であります。

金銭的利益のような混同する集団間バイアスをもたらす影響を理解して紛争の歴史は小説セットにランダムに個人を割り当てることによって剥ぎ取ら-心理学者は、最小条件集団と呼ぶ。

したがって、この任意の再配布から任意の結果は、新しいグループと識別することからする必要があります。興味深いことに、このような分類は仲間集団に向けて強力なえこひいきを誘導する-「彼ら」と「私たち」に社会的な世界を分けること。

Tajfel および同僚によって前の仕事に基づいて、このビデオはどのように社会的分類バイアス意思決定を検討するために最小条件集団を誘導する方法を示します。

この実験では、参加者は 2 つのフェーズを受ける-グループ分類と意思決定--差別的行動を任意に生成できるかどうかを調べる。

最初の部分で、グループの分類-参加者は、彼らは単にドット数、試験の数を画面に表示を当て推量評価タスクを完了するように求め。

2 つのグループに分けることのパフォーマンス レベルを使用: ニュートラルと値。中性条件の参加者はさらに分類してラベルとしての下で- または上-推定 — 彼らは最低と最高の見積もり、それぞれ提供されている彼らと言ったの。値条件の参加者はどちらか言われるに対し、彼らの見積もり、平均よりもっとまたはより少なく正確です。

その後、2 番目のフェーズでは、金銭的報酬を与えるまたは他の参加者を処罰を決定するいくつかの行列が付与されます。これを達成するためにすべてのマトリックスから成っている順番は 2 行、14 列番号の用語と各行が参加者のメンバーのサポートとしてラベル付けされて-グループ内、または他、フォールス。

これらの可能性を組み合わせた 3 種類の選択を作成します: のグループとアウト グループ-両方の行が同一グループ内では- と差分-集団決定を設定、それぞれの 1 つ

さらに、内およびグループ間のトレードオフの量を変化させる行列は 3 つの条件のいずれかを満たすために設計された:、最大限の罰を超える最大の報酬。B、罰則がないと報酬がほぼ等しいまたは C、最大の報酬を超える最大の罰則。

各マトリックス型内で条件は公平性に基づいて編成されます。つまり、端中央の列は、ペイアウトにほとんど等しい最大の公平性を表しながらの罰と報酬、反対の極端を反映しています。従属変数は、選ばれた用語の位置です。

あらゆる種類の選択で平均は 14、14 の略、集団のメンバーにその行列に最大可能なポイントを与える選択、1 を与える集団メンバー最小可能なポイントに 1 から位置を獲得しています。したがって、7.5-7 および 8 の列の平均-すべての選択タイプで最大限に公正な決定を表します。

条件に関係なくびいが出てくるか後の社会的カテゴリー化意図的な差別的行動をサポートが予想されます。

実験の前に十分な人数を採用する力分析を行います。

まず、各参加者に挨拶し、研究室にそれらを護衛します。装着されている一度、彼らのラップトップを手します。

最初のタスクを開始 — ドット クラスターのプレゼンテーション。間 stimulus 間隔、または ISI が各参加者を観察したドットの数を推定するに十分な時間を許可するように 500 ms に 125 から異なることに注意してください。またその応答が保存されていることに注意してください。

次の点推定判断の他の種類の勉強に興味がある方し、便宜上、あなたがそれらを配置する 2 つのグループのいずれかにすべての参加者に知らせます。

実際の結果を知ることがなく、ランダムに分割の下に中性の条件-過剰推定といずれかのもっとまたはより少なく正確な推定値を与えた人に値の条件。

今、別ブースに参加者をリードし、彼らはすぐに報酬を与えるし、他の参加者を処罰できるリアル通貨の決定を行うことを知らせます。

そのグループ id によると行列を完全に許可します。行列ごとの 1 つのボックスを選択することによって、選択内容を示すよう指示します。

最後に、すべての選択がなされているし、なって後、完全に参加者が報告します。

レスポンスを分析、個別に各マトリックスを 1 から 14 のスコア、最小の可能なポイントおよび 14、1 が集団のメンバーを与えるそれらを提供可能な最大その行列に。

データを可視化、条件ごとに選択型で平均スコアをプロットします。1 標本 t 検定を使用すると、個人手段 7.5、公平性の観点から各グループでスコアが有意であるかどうかを確認します。

通知条件によらず, 参加者応答したことはかなり決定がそのグループのメンバーに関連する場合-グループの選択- または完全にグループの外のそれら-アウト グループ意思決定。

しかし、それがグループ間の意思決定に来た-差分の選択肢-平均値が 7.5 より大きく。これらの結果を反映するびい-差別的な行動形式 — 任意の分類の後に現れることができます。

また、違いは、2 つまたは 2 つの外集団メンバー間を決定する際、参加者は通常最大限に公正のオプションを選択したので、不公正な判断を行うための一般的な傾向に起因することはできません。

今、あなたは、個人が意図的に報酬を他の人を犠牲にして彼らの集団決定を作る方法に精通しているが、研究者が共感、同様集団間バイアスの基になる神経相関の検討のような社会的な相互作用を調査するため最小限のグループ帰納法を使用する方法を見てみましょう。

研究者は fictively の参加者を分割する同じ初期推定タスクを使用、痛みや痛み以外の状況での人々 の写真を観察するように頼んだ。

彼らは、彼ら自身または最低限の 2 つのグループのメンバーを想像するよう指示された-アウト グループ対グループで、同じ状況とそれに応じてレート痛み知覚のレベルで。

個人は、その人が内集団バイアスがまた共感的状況にあることを示唆している彼らの同じ社会的グループにいたとき痛みで誰かのためより共感を感じた。

ヴァン Bavel および同僚によって別の調査で白受講混血グループにランダムに配置されたで- とアウト-グループのメンバーからの顔の処理に関わる神経基盤を識別するために fMRI でスキャンされます。

最初の部分で彼らは好きでも嫌いに至るそれぞれの面を評価するように求めていた。関係なく、レース、個人はフォールスのそれらと比較して、自分のグループのより肯定的な評価を与えた。

さらに、眼窩前頭皮質内の活動は、このような偏見を介した。最小限のグループ帰納法が人種的な分類をオーバーライドすることも示唆されました。

ゼウスの最小グループ パラダイムを作成する方法のビデオを見てきただけ。今データを分析および集団間行動についての結論を作る方法と同様、設計し、実験、差別を誘発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!

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