최근의 일련의 메타 분석 (Greenwald et al., 2009; 2015; Oswald et al., 2013; Blanton et al., 2015)의 언론 보도는 암묵적 편향을 측정하려는 시도의 유용성에 대한 의문을 제기했다 (Bartlett, 2017), 바이어스 감소 훈련에서 암시 적 바이어스 모델의 유용성 (French, 2017; Gockowski, 2017). 고등 교육 크로니클의 Bartlett (2017) 기사는 암시 적 연관 검사 (Implicit Association Test, IAT)가 행동을 예측하는 데 매우 제한된 능력을 가지고 있다는 최근 연구 결과에 대한 심리 과학자들의 인터뷰를 게재했습니다. 캠퍼스 개혁 (Campus Reform )의 Gockowski (2017)는 미주리 대 (University of Missouri) 대학이 구직자를 채용 할 때 검색위원회 구성원에게 무의식적 인 편향 교육 모듈을 사용해야한다고 주장했다. 나는 Missouri University가 IAT를이 프로그램에 사용했다는 증거 나 그것이 프로그램에있는 경우 사용되는 방법을 발견하지 못했습니다. National Review 의 French (2017) 비판은 이러한 결과를 일부 진보 주의자들이 이데올로기 적 입장에서 잘못했다는 증거로 해석하는데 암묵적 편향은 "교육, 주택, 고용 및 법 집행에서의 지속적인 인종 불균형에 대한 핵심 설명이며 정당화 "문화적 재 훈련을 위해."내 견해로 이것은 과학의 정치화 문제이다.
과학
암묵적 사회 인식에 대한 논의는 처음에 Greenwald and Banaji (1995)에 의해 제안되었다. 이 아이디어는 사회적 자극의 많은 처리가 의식적인 의식의 문턱 아래에서 발생하고 간접적 인 수단의 사용을 필요로한다는 가정에 근거한다. 곧이어 Implicit Association Test (IAT)가 데뷔했습니다 (Greenwald, McGhee, & Schwartz, 1998). IAT에서는 서로 다른 대상 개념이 서로 다른 속성과 쌍을 이루고 주제가보다 관련성이 높은 개념으로 빠르게 응답합니다. 조만간 연구자들은 IAT가 우리가 실제로 생각하는 것을 "태도"로 측정하지 않고 오히려 사회에서의 노출을 통해 배운 연결 인 환경 단체를 측정했다 (Karpinski & Hilton, 2001; Olson & Fazio, 2001, 2003, 2004). 이것은 항상 "태도 승인을 측정하지 않거나 행동을 예측하지 않는다면,이 연구는 얼마나 좋은 것인가?"라는 질문을 던져 왔습니다.
IAT 측정치가 암시 적으로 연관되어있는 것은 우리의 경험에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 그들은 한 시점에 존재하는 편향에 대한 통찰력을 드러낸다. 그들은 우리가 강하게 붙잡고 있지만 보유하고 싶지 않은 깊은 편견을 드러내지 않습니다. 간혹 암시 적 연관성이 명백한 태도와 일치 할 때도 있고 때로는 그렇지 않은 경우도 있습니다. 명백한 태도는 심의 적 행동을 매우 잘 예측할 수 있지만 (Ajzen, 1991) 암묵적 협회는 모든 행동을 잘 예측하지 못한다. 그럼에도 암시 적 연관성은 행동을 예측할 수 있으며 IAT 만 암묵적 편향의 유일한 척도가 아니다 (Dovidio, Kawakami, & Gaertner, 2002).
데이터는 그들이 보여주는 것을 보여줍니다. 암묵적인 사회적 인식을 연구하는 데 자신의 경력을 바친 연구원은 항상 연구 및 응용 프로그램의 유용한 번역 장소를 찾아내는 데 노력해 왔습니다. 규율 내의 논쟁은 "암묵적인지가 존재 하는가"에서 "암묵적인인지가 행동에 영향을 미치는 정도는 무엇인가?"
과학의 무책임한 응용
과학에서 무언가를 취하고 산업계에서 돈을 벌기 위해 오용하는 부작용이 항상있을 것입니다. 나는 어떻게 차별을 줄이겠다는 신념하에 IAT를 사용하여 다양성 교육을해야한다고 믿을만한 증거를 찾지 못했습니다. 매우 가변적 인 상황에서 우리가 기대할 수없는 행동은 매우 특정한 연관만을 예측하는 척도로 예측하기가 너무 어렵습니다. 최선의 상황에서 IAT는 차별이라고하는 광범위한 행동 범주로 이어지는 사건 별자리가 아니라 매우 구체적인 행동을 예측합니다. 과학자들은 종종 의제를 향상 시키지만 그 데이터는 스스로를 말합니다. 유익한 정보를 할인하지 않는 것이 중요합니다.
과학은 계속 움직인다.
때로는 과학을 침범하는 정치에 속지 마십시오. Greenwald, Banaji, Nosek, Blanton, Tetlock- 이들은 견고한 업무를 수행하는 평판 좋은 과학자입니다. 연구 영역이 보이지 않는 것처럼 보이게하는 효과의 정도에 대한 논쟁을 허위 진술 한 사람들은 속지 말아라. 우리 중 많은 사람들은 암묵적인 편향이 행동을 잘 예측하지 못하고 아주 작은 영향을 미친다는 것을 알고 연구의 영역에 들어 섰습니다. 이것은 과학자들이 공개적으로 숨어있는 비밀이 아닙니다. 언젠가 그 공헌이 유용 할 것입니다. 과학은 천천히 작동하고 그 자체로 발전합니다.
결론
Greenwald 그룹과 Blanton 그룹은 행동을 예측하는 IAT의 작은 능력의 크기에 대해 의견 차이가 있습니다. IAT 뒤에있는 과학은 건전하지만 때로는 과학 교육을받지 않은 사람들이 대중 문화에 과장되어 있습니다. IAT 및 그 유용성에 대한 자세한 설명은 Blindspot : Banaji 및 Greenwald (2013) 의 Good People Good Hides Biases (또는 Mather & Hurst, 2014)를 참조하십시오. 최근에 문제의 메타 분석 연구는 IAT와 관련이 있으며 행동을 예측하는 암시 적 편향의 다른 측정법과 관련이 없습니다 (예 : Dovidio et al., 1997). 따라서 행동에 대한 IAT의 예측 타당성이 부족해도 함축적 인 사회적인지에 대한 모든 연구가 무효화되지는 않습니다.
나는 Gockowski에 동의한다. 일반적으로 암시적인 편향 감소에 기반을 둔 다양성 교육 프로그램은 유효한 절차를 만들기 위해 검증 단계에서 제거되는 단계가 너무 많다. 나는 "모든 편견에 대한 인간의 능력을 의심하지 않는다"고 말하면서 David French에 동의합니다. 그러나이 나라의 인종 화해에 대한 장벽은 무의식 중에 숨어 있지 않습니다. 수세기에 걸친 명백한 차별의 느린 효과를 인종 차별의 개념과 크게 다른 개념으로 결합하면 갈등을 견딜 수있는 방법이 생깁니다. 특히 그 문제가 당신의 이데올로기에 맞을 때, 심리적 인 문제가 있다고 생각하는 것이 유혹적입니다. 그러나 그것은 틀렸다. "
저는 태도와 설득, 특히 내적인 사회적 인식을 연구합니다. 마케팅 캠페인을 개발하고 싶다면, 무의식 ()을 겨냥한 적은 수확 률을 추구하는 것보다 의식적으로 지각 할 수있는 것들에 돈을 쓰는 것이 훨씬 낫습니다. 차별을 줄이는데도 똑같이 적용됩니다. 우리는 명백한 태도에 계속해서 노력해야합니다. 그러나 우리가 먹이는 제품의 암시 적 연관성에 유의하십시오. 암묵적인인지가보고 있기 때문에 다음 클릭에 신중하게 생각하십시오.
참고 문헌
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