암시 적 가정 테스트
주의를 끌고 지원하고자하는 애완 동물 원인이 있다고 가정 해 봅시다. 시도하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 정직은 아마도 가장 일반적인 초기 정책 일 것입니다. 귀하의 초기 캠페인이 적당한 수준의 성공을 거두었을 때 귀하의 브랜드를 성장시키고 싶습니다. 다른 원인이 어떻게 자신의 관심을 끄는지 조사하기 시작하면 큰 문제는 작은 문제보다 더 많은지지를 얻는 경향이 있습니다. 1-4 인의 환자에게 영향을주는 의학적 상태는 10 분의 1에 영향을 미치는 것과는 크게 다릅니다. , 0000. 비록 당신이 조금 비뚤어진 것처럼 들리더라도, 어떻게 든 당신의 애완 동물 문제를 실제로는 그것보다 훨씬 더 크게 만들 수 있다면 – 또는 적어도 그렇게 보일 것 – 당신은 더 많은주의와 자금을 필요로 할 것입니다. 당신의 방식대로 단 하나의 문제가 있습니다 : 현실. 대부분의 사람들이 당신의 문제가 하나의 문제가 아니라고 말할 때 당신은 운이 좋지 않습니다. 아니면 너니? 사람들이 당신에게 말하는 것이 옳지 않다는 것을 다른 사람들에게 납득시킬 수 있다면 어떨까요? 어쩌면 그들은 당신의 문제가 그다지 심각하지 않다고 생각할지도 모르지만, 그들의 보고서를 신뢰할 수 없다면 문제의 범위에 대해 더 많은 여지를 남길 수 있습니다.
이것은 암시 적 연관 작업 즉 IAT의 문제에 다시 한번 우리를 데려옵니다. 그것의 창조자들에 따르면, IAT는 "… 사람들이 내키지 않거나보고 할 수없는 태도와 믿음을 측정한다"라고 적기에 "협회"에서 "태도"로 전환합니다. 이러한 종류의 테스트는 위의 예에서 기금 모금을위한 귀중한 종결의 역할을 할 수 있습니다. 잠재적으로 문제의 범위를 넓힐 수 있기 때문입니다. 인종 차별 주의자들이 주제가 현재보다 더주의를 끌어야한다고 주장하는 사람들을 충분히 찾지 못했습니까? 음, 인종 차별이 사회적으로 바람직하지 않은 특성으로 표시되기 때문에, 많은 사람들은 인종 차별을하더라도 인종 차별 주의자라고 공개적으로 말하고 싶지 않기 때문일 수 있습니다. 사람들이 명시 적으로 부인하는 태도를 가지고 있다고 말하는 것으로 해석 될 수있는 테스트가 있다면 인종 차별이 어떻게 보일지에 대해 이야기 할 수 있습니다.
그러나 IAT 측정은 버튼을 누를 때 매우 빠르고 즉각적인 반응을 보입니다. 나는 몇 가지 경우에 IAT에 관해 논의했다. 첫째, IAT가 정확히 무엇인지 측정하고, 최근에는 인종적 편향의 척도로서 응답 시간을 사용하는 IAT 유사 테스트가 실제 행동에 관해서는 실제로 어떤 것을 예측합니다. 두 게시물의 빠른 버전은 광범위한 차별을 초래하는 현실 세계에서의 인종 차별에 대한 실험실에서의 반응 시간 측정 사이의 연결에 대해주의를 기울여야한다는 것입니다. 예를 들어 촬영 결정의 경우 참가자가 컴퓨터에서 버튼을 누르는 대신 총을 사용하여 시뮬레이션을 사용하는보다 현실적인 작업은 많은 IAT 테스트에서 예측할 수있는 반대 패턴의 결과를 나타 냈습니다. 즉 참가자의 속도가 실제로 느려졌습니다 흑인 용의자를 쏘고 비무장 백인 용의자를 쏠 가능성이있다. "물론이 다른 반응 시간은 현실 세계의 차별로 해석됩니다"라고 가정하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 먼저 그것을 증명해야합니다.
이것은 Oswald 등 (2014)이 IAT가 행동을 예측하는 데 얼마나 효과적 이었는지, 그리고 그 실험에서 사용 된 명시적인 측정보다 실질적으로 더 나은지를 검토 한 일부 IAT 실험에 대한 최근 메타 분석을 제공합니다. 분명히, 적어도 사회적으로 민감한 특정 주제에 대해서는 IAT 연구에 대한 이전의 메타 분석이 있었는데,이 새로운 메타 분석은 이전 연구에 대한 응답 인 것으로 보입니다. 오스왈드 (Oswald) 등 (2014)은 IAT 연구 결과가 법률 및 정치 분야의 실용적인 응용 분야로 옮겨 졌음을 지적하면서 시작한다. IAT가 현실 세계에서 차별의 증거와 같이 많은 사람들이 측정 한 것으로 해석되는 것을 실제로 측정하지 못했다면 조금이라도 문제가 될 것입니다. 그들은 이전의 IAT 효과에 대한 메타 분석에서 분석 및 방법 론적 타당성이 부족하여 새로운 분석이 해결되기를 희망한다고 제안했다.
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예를 들어, 저자들은 차별에 대한 다양한 실험적 정의가 IAT와 명시 적 측정에 의해 차별적으로 예측되었는지 여부를 조사하는 데 관심이 있었지만, 이전에는 모두 차별 분석에 의해 동일한 카테고리로 묶여 있었다. 오스왈드 (Oswald) 등 (2014)은 이러한 차별의 조작을 6 가지 범주로 분류했다 : (1) 측정 된 뇌 활동은 다소 모호하고 개방 된 해석 범주, (2) 다른 업무에서의 반응 시간, (4) 죄수의 딜레마, (5) 사람의 인식 (즉, 타인에 대한 명시 적 판단), (6) 정치적 선호와 같은 대인 관계 행동 특정 인종 그룹에 유익한 정책. Oswald 등 (2014)은 이전의 메타 분석에 포함되지 않았던 몇 가지 추가적인 최신 연구를 추가했다.
이 내용이이 백서의 많은 부분을 차지하지만, 특정 결과 집합에 대해 논의하기 위해 건너 뛰었습니다. 대부분의 경우 IAT 점수는 평가 대상인 차별 기준과 매우 약한 상관 관계를 보였으 나 0.14의 빈약 한 상관 관계를 평균적으로 나타 냈습니다. IAT가 암묵적인 태도를 실제로 측정하는 정도에서 그러한 태도는 행동에 대한 예측 가능한 영향. 이 패턴에 대한 예외는 두뇌 활동 연구와 관련이있다 : 상관 관계가 실질적으로 더 높았다 (약 0.4). 그러나 두뇌 활동 그 자체는 해석에있어 의미있는 변수가 아니기 때문에 차별에 대한 관심이 무엇이든지 우리에게 알려주는 것이 공개적인 질문입니다. 사실 내가 언급 한 이전 글에서 저자들은 뇌 활동에 대한 영향을 관찰했지만, 사람들이 흑인을 사로 잡는 것에 편향되어 있다는 것을 의미하지는 않았다. 사실 그 반대입니다.
두 번째로 언급하고자하는 것은, 대부분의 경우 연구원이 사용하는 다른 인종에 대한 태도에 대한 명시적인 척도 (이 하나 또는이 같은 것)는 평가 대상인 차별 기준과 매우 약한 상관 관계가 있지만, 평균 상관 관계는 0.12의 암시 적 측정 값과 거의 같은 크기였다. 또한,이 값은 분명히 다른 태도의 측정에 의해 얻어진 값보다 상당히 낮아서 연구자들이 그들이 사용하는 명시 적 방법에 대해 더 깊이 생각해야한다고 제안하게합니다. 실제로, "상징적 인종 차별주의"또는 "현대 인종 차별주의"에 관해 질문 할 때, 왜 "인종 차별"에 관해 묻는 것이 아닌지 궁금해 할 것입니다. 대답은, 제가 말할 수있는 한 비례 적으로, 소수의 사람들, 심지어는 학부생이 적기 때문입니다. 가장 자주 평가받는 인구는 실제로 공개적으로 인종 차별적 인 견해를 표현합니다. 연구원으로서 많은 인종 차별을 찾고자한다면, 좀 더 깊고 종류의 작은면을 파야합니다.
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세 번째 발견은 위의 두 척도 (암시 적 및 명시 적)가 실제로 서로 상관 관계가 없으며 0.14의 상관 관계를 평균 한 것입니다. 오스왈드 (Oswald) 외 (2014)
"이러한 연구 결과는 적어도 경주 영역에서 암묵적이고 명시적인 조치가 다른 심리적 구조에 적용된다는 것을 나타냅니다. 그 중 어느 것도 행동에 많은 영향을 미치지 않을 수 있습니다 …"
실제로 저자들은 암묵적 및 명시 적 조치가 인종에 관한 차별 기준 행동의 차이의 약 2.5 %를 차지하는 것으로 추산한다. 각각의 행동은 다른 방법보다 약 1 % 정도 더 가깝다. 다른 말로하면, 이러한 효과는 작고 – 매우 작으며, 무엇이든 많이 예측할 수있는 오히려 열악한 일을합니다.
우리는이 영역에서 연구에 대한 다소 우스꽝스러운 그림을 남겼습니다. 인종적 태도에 대한 명백한 척도는 질문의 성격 때문에 행동을 예측하는 데별로 도움이되지 않는 것 같습니다. 예를 들어, 상징적 인종 차별주의 척도에서 "흑인에 대한 차별 대우가 오늘날 미국에 있다고 느끼며 앞으로 나아갈 가능성을 제한하고 있습니까?"와 같은 질문에 대한 대답은 매우 중요합니다. 인종적 편견과 관련이 거의없는 문제. 확실한 대답은 그 질문에 대한 쉬운 대답이 있다고 믿는다면 인종 차별 주의자로 들릴지도 모릅니다. 동의하지 않는 사람은 악의와 편견을 가져야합니다. 그러나 특정 꾸러미를 마시지 않은 사람들에게는 일부 예약이 남아있을 수 있습니다. 암묵적인 반응 시간을 사용하면 실제로 인종 차별적 태도와 스테레오 타입을 보유하고 있는지 여부 또는 고정 관념을인지하고 있는지 (예 : 그 순간의 정확성에 관한 문제)와 같은 많은 다른 것들을 실제로 측정하는 것 사이의 경계를 흐리게하는 것처럼 보입니다. 이러한 예약은 두 가지 방법 모두가 무엇이든 예측하는 데 매우 나쁜 것처럼 보이는 것에 반영된 것으로 보입니다.
그렇다면 왜 IAT를 좋아하는 사람들은 그렇게 작은 것으로 예측합니까? 다시 생각해 보면, 연구자와 평신도 모두에게 그와 같은 원인에 대한 더 많은 지원을하기 위해 문제가 얼마나 나쁜지를 다른 사람들에게 알리는 그럴듯한 울리는 이야기를 제공하는 능력에서 많은 매력이 나온다. 그것은 인종 우월에 대한 의견을 표명하는 많은 사람들과 같이 당신이 찾고있는 것을 명시 적으로 찾을 수없는 사람의 능력을 숨기고 대신 많은 모호한 대책이 그 대신에 자리를 잡도록합니다. 더 많은 사람들이 모호한 정의에 부합하기 때문에, 그 결과는 더욱 협박적인 문제가됩니다. 그것이 현실에 해당하는지 여부는 유용 할 수 있습니다.
참고 문헌 : Oswald, F., Blanton, H., Mitchell, G., Jaccard, J., & Tetlock, P. (2014). 인종 차별 및 인종 차별 예측 : IAT 기준 연구에 대한 메타 분석. Journal of Personality & Social Psychology, 105, 171-192.
