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创建最小的组范式

Overview

资料来源: 朱利安遗嘱 & 杰范韦尔 — — 纽约大学

研究的群际关系,如偏见、 冲突和歧视,一直是社会心理学中的一个中心议题。没有歧视源于竞争与其他团体、 冲突或贬损的定型观念的历史吗?尽管有丰富的现实世界的例子,导致群际歧视的成分往往不清楚。

来帮助解决这一问题,一群心理学家创建"小团体"地带走了混淆了像货币利己主义和一个通常参与群际歧视的冲突的历史。在小群体中,参与者随机分派到完全新颖的组。因此,这极小群感应,必须摆脱任何后果源于查明某一社会群体和社会世界分成"我们"和"他们"。使用最小群体的研究表明,尽管任意性质的组成员身份,参与者心甘情愿地歧视的群体成员有利于他们的团体成员。

极小群范式广泛应用于社会心理学研究群际关系的最基本要素。在 1971 年的论文,被亨利 Tajfel 和同事们称之为社会分类和群际行为首先介绍了此方法。1跨三个实验,作者记录出现从甚少组诱导组内偏爱。这个视频将演示如何生成极小群感应的方式类似于第一次实验中,被表面上创建组基于点估计倾向。

Principles

群际行为长期研究了内部和各社会之间。从冲突、 竞争、 合作、 人际互动、 结构、 个性等导出了这些研究中的变量。是否由功利原因或情感投资造成的社会环境把人分成"我们"和"他们,.,对内和对抗性。早期的研究是以概念可以有没有群际行为没有创建这些人之间的分歧的社会环境为前提。

然而,Tajfel 和其他心理学家的研究是否唯一行为的分离从其他变量的分类,像竞争或预期的未来的相互作用可以导致歧视中,从对群体内群体的社会问题。

Procedure

1.参与者招聘

  1. 进行了动力分析和招募足够数量的参与者。

2.组织材料。

  1. 创建四十图像的点簇带有多种数量 (请参见的图 1中的示例)。

Figure 1
图 1:点估计任务的示例。二十三点会显示在上面的图片。参与者是给定之前要查看每个图像估计了在屏幕的点数的 125 500 ms。

  1. 生成序的矩阵,其中每个应包括 14 盒包含两个数字。
    1. 标签的每一行,"这些是组成员数 [插入代码编号] 奖惩",或"的一组"。
    2. 创建满足三项标准 (每人两个; 之一的六个矩阵图 2)。
      1. A 型: 最高刑罚超过最大的回报。这样的两个最大的联合收益和最大的公平条款是在中间命令框。
      2. B 型: 没有惩罚和恒定的联合回报。这样的两个最大的公平条款是在中间命令框。
      3. C 型: 最大的回报超过的最高刑罚。这样最大的联合收益处于两个极端和两个最大的公平条件在中间命令框。
    3. 复制这些六矩阵的三种不同类型的选择对应于每个行的以下标签:
      1. 群体选择: 最上面一行是指一个团体成员的刑罚成果和回报和最底行指成果为另一位圈内成员。
      2. 群体选择: 最上面一行是指一个群体成员的刑罚成果和回报和底部行指另一群体成员的成果。
      3. 微分 (际) 选择: 一行,指奖励和惩罚的结果,为组内成员和其他行指群体成员的成果。这样三个矩阵反映群体的选择上和其他三个反映群体的选择上,随机排列这些行的顺序。

Figure 2
图 2:在这个实验中使用的典型的支付矩阵。每个矩阵包括两行,反映货币影响其他团体或群体成员的权衡。用两个矩阵属于每个在左边,表示矩阵类型 (A、 B 和 C)。所有六个矩阵复制三次,一个用于每个决策类型 (圈内、 外群体和差速器)。矩阵 1,例如,一个差的选择可能会读,"这些都是你的小组成员 3 奖惩"(顶行) 和"其他组的成员 2"(下面一行) 随着 14 折衷条款。因此,术语 14 (,最不公平的选项) 会扣除非成员从 19 点和 6 点给同伴团体成员。条款 7 和 8,另一方面,反映出的最大限度地公平的选项因为他们尽量减少联合惩罚 (-1) 这两名球员。

  1. 随机 18 矩阵的顺序。
  2. 标题前面的每个部分,为成员的 [插入组标识]"在哪里组标识反映了四个实验条件之一: (1) 估计不足 (2) 过度估计组、 (3) 更好的精度组和 (4) 更糟糕的是精度组。

3.数据收集

  1. 坐在一台计算机的每个参与者。
  2. 目前每个到 40 点聚类的图像非常简单,任何地方 125 500 ms。
  3. 图像之间的时间,使参与者可以估计他们看见并记录他们的反应,在计算机上的点数。
  4. 评估分类群际行为的影响,请告知与会者,您有兴趣学习其他类型的判断,为方便起见,您将被划分成两组为做出这些判断。
    1. 中性条件下或值条件,随机分配一半的参与者。
  5. 告知与会者在中性条件下,一组将包括提供估计数最高的点数的参与者和另一组将包括那些提供最低的估计数。
    1. 随机将这些参与者中有一半分配给"估计不足"和"过度估计"另一半。
  6. 告知与会者在值条件下,一组将由参与者提供更准确的估计数的点组成,另一组将由那些提供较准确的估计。
    1. 随机分配这些参与者中有一半到"更好的精度"组,另一半给"差精度"组。
  7. 带领参加者分开隔间,并通知他们,他们会很快作出实际货币决定他们可以 (匿名) 奖励和惩罚的其他参与者。
  8. 有参与者们做与他们相应的组标识矩阵。指示他们通过选择矩阵 (图 3) 每一框指示他们的选择。

Figure 3
图 3:示例页的矩阵小册子从参与者的角度来看。六 18 矩阵在矩阵小册子的每一页上显示。在上面的示例中,有两个矩阵的每个类型 (A、 B 和 C) 和两个矩阵的每个选择 (圈内、 外群体和差速器)。例如,矩阵 3 是类型 C 微分的好选择,因为 (1) 的最大的回报超过的最高刑罚和 (2) 参加者必须决定结果之间比影响同伴群体成员 (顶行) 或群体成员 (下面一行)。

  1. 充分听取汇报的参与者。

4.数据分析

  1. 得分的矩阵从 1 到 14,其中 14 代表给那个团体的成员最大可能的点的矩阵中选择矩阵和 1 给那个团体最低可能的点;7.5 分表示最大的公平。
  2. 执行单样本 t 检验来确定个人是否意味着在组内得分显著不同,从公平的角度而言。

Results

此过程通常会导致大大高于支出 (,更高的回报和更少的惩罚) 相比,群体成员的团体成员。这组内偏爱出现不管实验的条件;甚至当组标签信号没有客观的价值 (,"估计不足"和"过度估计器"),这种区分是足够为歧视行为 (图 4)。此外,这些差异不能归因于一般的倾向,使不公平的决定,因为参与者通常选择最大限度地公平决定两个圈内或两个群体成员之间时。

Figure 4
图 4: 一个典型的结果的极小群范式。在 x 轴上显示选择类型并在 y 轴上显示的平均期限个数。7.5 在虚线表示最大限度地公平决定跨所有选择类型。对于鉴别选择 (粉红色),值高于 7.5 反映更大的组内偏爱。例如,值为 9.5 鉴别选择表示,平均来看,参与者选择条款定位周围 9 或 10,从而优先考虑组内偏爱而忽视公平。

Application and Summary

与会者的青睐各自群体中分布的真正的奖赏和惩罚在哪里相当无关紧要的分类区分内群体和外群体的情况。结果支持这一理论,社会分类,无论组织原则,是能够创造故意的歧视行为。

人们故意选择让他们的内群体即使联合集体效用最大化的"赢家"的决定。这些开创性的结果最终导致社会认同理论2和社会范畴化理论3,继续成为极具影响力的榜样理解群际关系的发展。这些理论规定个人可以同时拥有任意数量的社会身份,然后根据上下文可以选择性地激活。因此,一些研究者发现极小群引产甚至可以覆盖种族分类的行为和神经学证据。4自最初的研究中,最小集团感应已被数以百计的社会心理学实验由于其 (1) 简单,(2) 鲁棒影响认知与行为和 (3) 对学科的核心构造之一的关联性。这项研究也证明了在从政治科学对社会神经科学领域的影响力。

References

  1. Tajfel, H., Billig, M. G., Bundy, R. P., & Flament, C. (1971). Social categorization and intergroup behaviour. European journal of social psychology, 1, 149-178.
  2. Tajfel, H. (1974). Social identity and intergroup behaviour. Social Science Information/sur les sciences sociales.
  3. Turner, J. C., Hogg, M. A., Oakes, P. J., Reicher, S. D., & Wetherell, M. S. (1987). Rediscovering the social group: A self-categorization theory. Basil Blackwell.
  4. Van Bavel, J. J., Packer, D. J., & Cunningham, W. A. (2008). The neural substrates of in-group bias a functional magnetic resonance imaging investigation. Psychological Science, 19, 1131-1139.

Tags

Minimal Group ParadigmPrejudiceDiscriminationIntergroup BiasMinimal GroupsFavoritismSocial CategorizationDecision makingDiscriminatory BehaviorGroup ClassificationEstimation Task

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Overview

1:11

Experimental Design

4:07

Running the Experiment

5:45

Data Analysis and Results

7:09

Applications

8:51

Summary

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