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説得: 動機づけ要因態度の変化

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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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