인종적 편견에 대한 직접적인 측정에 대한 점수는 지난 60 년 동안 꾸준히 감소했지만 아직 미국에서는 인종 불균형이 여전히 존재합니다. 밝은 피부색의 사람과 비교할 때, 어두운 피부색의 사람은 양질의 일자리, 주택, 교육 및 건강 관리에 대한 접근성이 떨어진다.
암시 적 편향의 개념은 설명을 제공합니다. "암시 적 편향"은 한 그룹이 다른 그룹보다 선호되는 다양한 자동 무의식 편견을 나타냅니다. 사람들은 편견을 알고 있지 않더라도 다른 사람들을 편견과 차별을 당할 수 있습니다.
암묵적 편향의 가장 널리 사용되는 척도는 1990 년대 사회 심리학자 Anthony Greenwald와 Mahzarin Banaji가 개발 한 영리한 연관 테스트 (Implicit Association Test, IAT)입니다.
IAT의 전제는 상당히 간단합니다. 피험자의 마음에 두 가지 개념이 밀접하게 연관되어 있거나 연결되어 있다면 페어링하기가 더 쉬워야합니다. 예를 들어, 백인이 흑인보다 낫다고 믿는다면, 검정면을 긍정적 인 형용사와 쌍으로 연결할 수있는 것보다 더 빨리 백인 얼굴을 긍정적 인 형용사와 쌍을 이룰 수 있어야합니다. 그렇다면 White = Good 및 Black = Bad에 대한 암묵적인 편견이 있다고합니다.
지난 20 년 동안 수 백 건의 연구가 암묵적 편향을 조사했습니다 (Banaji & Greenwald, 2016). 일부 발견은 놀랍지 만 예상대로는 아닙니다.
사회 심리학자들 사이에는 IAT의 과학적 유용성과 암시 적 편향의 정확한 의미에 관한 계속되는 논쟁이 있습니다. 논쟁의 일부는 IAT의 정신 측정 학적 특성에 관한 것이다. 그것은 유효한 측정 값입니까?
Race IAT의 테스트 – 테스트 재검사 신뢰도 (재연성)는 .42이며 심리 측정 표준 인 .80보다 훨씬 낮습니다. IAT 점수는 한 시험에서 다른 시험으로 크게 변동될 수 있습니다. 코네티컷 대학교 (University of Connecticut)의 심리학자 인 하트 블란 톤 (Hart Blanton)은 사람들이 단순히 피크닉을 즐기는 아프리카 계 미국인의 사진에 사람을 노출시킴으로써 인종적 편향 점수를 줄일 수 있다는 점을 지적했다.
IAT 점수의 유효성에 대한 조사도 진행되었습니다. 2013 년 프레드릭 오스왈드 (Frederick Oswald)와 그의 연구팀은 46 개의 연구에 대한 메타 분석을 발표했다. 그들은 IAT 점수가 실제 행동과 정책 선호도에 대한 예측이 낮다는 사실을 발견했습니다. 또한 IAT 점수는 행동 양식과 정책 선호도가 단순한 종이와 연필의 편견에 대한 점수보다 좋을 것이라고 예측했습니다.
아마도 가장 흥미로운 논점은 IAT 점수를 해석하는 방법에 관한 것입니다. 일부 사회 심리학자들은 IAT가 편견을 느끼는 반면 다른 사람들은 IAT가 우리의 일반적인 고정 관념에 대한 지식을 측정한다고 믿습니다.
편견은 한 그룹과 그 개별 회원에 대한 부정적인 태도입니다. 그러나 스테레오 타입은 특정 속성이 특정 그룹의 구성원의 특성이라고 믿는 것입니다. 예를 들어 카톨릭은 전형적으로 낙태에 반대합니다. 스테레오 타입은 쉽게 획득 할 수 있으며인지 부하가 높을 때, 즉 정신이 산만 해 지거나 피곤하거나 급하게 될 때 우리는 더 많이 의존합니다.
2003 년 사회 심리학자 인 마이클 올슨 (Michael Olson)과 러셀 파지오 (Russell Fazio)는 아마도 IAT가 편견을 가진 태도를 측정하지 않는다고 주장한 최초의 사람들 일 것입니다. 그들은 IAT가 특정한 문화적 환경에서 자라 났을 때 배운 일반적인 고정 관념을 측정한다고 믿습니다.
그들의 결론은 Yale University의 Eric Uhlmann과 그의 동료가 수행 한 2006 년 연구 결과에 의해 뒷받침되었습니다. 그들의 실험에서, 백인 대학생들은 발명 된 노퍽 족을 억압과 관련된 단어와 연관시키고 발명 된 집단 인 Fasites를 특권과 관련된 단어와 연관 시키도록 조건 지었다. 그들은 Black과 White 각각을위한 Noffians과 Fasites가있는 Race IAT 버전을 가져 왔습니다. 학생들은 Noffians에 대해 일관된 편향을 보였습니다. Noffians을 나쁜 것으로 인식했기 때문에가 아니라 그들이 나쁜 것으로 인식했기 때문입니다.
Uhlmann의 발견은 White = Good 및 Black = Bad 를 빠르게 연결하는 사람들이 Blacks에 실제로 편견을 느끼지 않을 가능성을 제기합니다. 그들은 흑인이 나쁜 사람이라고 믿지 않는다. 그들은 흑인 에게 나쁜 일 이 일어난다 고 믿는다. Uhlmann에 따르면, "흑인 미국인과의 백인계 미국인의 부정적인 자동 협회는 낮은 지위 그룹의 회원들을 불공정 한 상황과 연관시킴으로써 부분적으로 발생할 수 있습니다."
IAT의 발명가 인 Tony Greenwald와 Mahzarin Banaji는 제한된 유효성을 인정했기 때문에 암묵적 편향의 개념이 그 어느 때보 다 더욱 분명해졌습니다. 2015 년에 그들은 인종 및 민족 IAT에 대한 심리 측정 문제가 "차별에 처할 가능성이있는 사람들을 분류하는 데 문제가 될 수 있음을 인정했습니다."
[1] 메타 분석은 많은 수의 개별 연구의 통계 결과를 결합하여 전반적인 결론을내는 수학적 기법입니다.